Séance de cours

Défis de l'innovation

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Dans cours

MGT-408: Transitions, sustainability and technology policy

This course addresses the issue of designing innovation strategies and technology policies to support transitions towards sustainable development goals. ...

Description

Cette séance de cours traite du concept des défis de l'innovation, mettant l'accent sur le passage des Grands Défis traditionnels à des problèmes sociétaux plus complexes et incertains. Il étudie la nécessité d'innover pour s'attaquer aux problèmes mondiaux tels que les changements climatiques, le développement durable et les transformations sociétales. L'instructeur se penche sur le rôle de la technologie, de l'économie et de la société pour relever ces défis, soulignant l'importance de solutions innovantes qui vont au-delà des simples progrès technologiques. La présentation porte également sur l'évolution des stratégies d'innovation, des problèmes d'ingénierie simples comme la mission Apollo aux problèmes sociaux et réglementaires complexes auxquels nous sommes confrontés aujourd'hui.

Enseignant·e

Dominique Foray

1 - Current occupations and activities I am Full Professor at the Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) and hold the Chair of Economics and Management of Innovation (CEMI). I am a member of the Swiss Council for Science (SWR); chairman of the Advisory Board of the Swiss Economic Research Institute (KOF); and a foreign member of the Center of Capitalism and Society (Columbia University, New York). From 2007 to 2015, I served as a member of the Swiss National Research Council (Division IV - Large Scale Programs) From 2013 to 2016, I was a member of the Expert Commission for Research and Innovation of Germany (E-FI) and a member of the Expert Group for the National Report on Research and Innovation (SBFI, Switzerland). From 2008 to 2011, I served as chairman of the expert group Knowledge for Growth; a group of prominent economists created to advise Commissioner J. Potocnik (European Commission, DG research). This is during this service as member of this Group that I developed the concept of smart specialisation (together with P.A.David and B.Hall) that is now a key policy mechanism of the EU (cohesion policy). My expertise includes the economics of innovation and knowledge and the economic policy implications of the new knowledge-based economy. I have presented many opening speeches and key note address in academic and policy conferences on these topics. I have written numerous academic papers as well as two books and have edited several books and special issues in these fields. Among these books,I like to highlight : Technology and the Wealth of Nations (Pinter, 1992) ed.with C.Freeman; Unemployment and Growth in the Knowledge-based Economy (OECD, 1996), ed. with B.A.Lundvall; Knowledge economies and societies (a special issue of the International Social Science Journal, Basil Blackwell, 2002, with editions in French, Spanish, Chinese, Arabs, Russian); The Economics of knowledge (MIT press, 2004, paperback in 2006) with editions in France, Italy, Korea, China, Greece, Syria and Algeria The New Economics of Technology Policy(Edward Elgar)2009, ed.; . Smart specialisation : opportunities and challenges for regional innovation policy(Routledge, 2015) Since 2017, I regularly contribute to the Swiss Science Council blog: https://blog.wissenschaftsrat.ch/ 2 Education, previous appointments and academic positions - I received my Ph.D. in economics in 1984 and my "habilitation à diriger des recherches" in 1992 from the University Lumière of Lyon. - In 1985, I joined the Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) as a Research Fellow in economics. - In 1990, I joined the Ecole Centrale de Paris as professor of economics, and taught in the program ingénieur économiste. - In 1993, I was nominated as Research Director at CNRS and joined the Institut pour le Management de la Recherche et de l'Innovation (IMRI) of the University of Paris-Dauphine. - In 2001-2004, I worked as a Principal Analyst at the Center for Education, Research and Innovation of OECD (Paris). - I joined the EPFL as Professeur Ordinaire in 2004. 3 - Honours and awards Best young economist award - City of Lyon (France)1986 Outstanding research in 1995 (médaille du CNRS)(France) Futuris award in 2012 for his work on smart specialisation Best paper award, EJIM, 2014 Doctor Honoris Causa, University of Cluj Napoca, 2017 I was also elected as Research Fellow at ICER (International Center for Economic Research) in Turin, at the Wissenschaftskolleg in Berlin and at IIASA in Laxenburg; and I was Invited Professor at the Universities of Santiago de Compostela, Torino and Padova. 4 - Consulting activities I have done consulting work for the UNESCO, the OECD, WIPO, UNCTAD, UN/ECE, the European Commission, the Swiss Government and other public organisations. I am currently strongly involved into the "smart specialisation" debate in Europe, giving talks and providing advices in many countries and regions in Europe.

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Concepts associés (32)

Classe de complexité

En informatique théorique, et plus précisément en théorie de la complexité, une classe de complexité est un ensemble de problèmes algorithmiques dont la résolution nécessite la même quantité d'une certaine ressource. Une classe est souvent définie comme l'ensemble de tous les problèmes qui peuvent être résolus sur un modèle de calcul M, utilisant une quantité de ressources du type R, où n, est la taille de l'entrée. Les classes les plus usuelles sont celles définies sur des machines de Turing, avec des contraintes de temps de calcul ou d'espace.

Computational complexity

In computer science, the computational complexity or simply complexity of an algorithm is the amount of resources required to run it. Particular focus is given to computation time (generally measured by the number of needed elementary operations) and memory storage requirements. The complexity of a problem is the complexity of the best algorithms that allow solving the problem. The study of the complexity of explicitly given algorithms is called analysis of algorithms, while the study of the complexity of problems is called computational complexity theory.

Théorie de la complexité (informatique théorique)

vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.

Économie (activité humaine)

alt=Vue de Manhattan depuis l'Océan.|vignette|317x317px|Manhattan, le quartier des affaires de New York. Un espace à l'activité économique florissante. L'économie (du grec ancien / oikonomía : « administration d'un foyer ») est une activité humaine qui consiste en la production, la distribution, l'échange et la consommation de biens et de services. On distingue différents systèmes d'échange parmi lesquelles l'économie de don, l'économie de marché ou encore l'économie du troc.

Objectifs de développement durable

Le nom d'Objectifs de développement durable (ODD) (en anglais : Sustainable Development Goals, ou SDGs) est couramment utilisé pour désigner les dix-sept objectifs établis par les États membres des Nations unies et qui sont rassemblés dans l'Agenda 2030. Cet agenda a été adopté par l'ONU en après deux ans de négociations incluant les gouvernements comme la société civile. Il définit des cibles à atteindre à l'horizon 2030, définies par ODD. Les cibles sont au nombre de 169 et sont communes à tous les pays engagés.

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Transition vers des villes intelligentes : complexité et interdépendance MOOC: Villes intelligentes, gestion des infrastructures urbaines intelligentes

S'inscrit dans la complexité et les interdépendances de la transition vers des villes intelligentes, soulignant l'importance d'une approche holistique.

Recherche de mise en oeuvre : concepts et portée

Explorer la mise en oeuvre de la recherche, relever les défis dans la mise en oeuvre d'interventions en santé et élaborer des stratégies efficaces pour les maladies infectieuses de la pauvreté.

Complexité algorithmique : définition et exemples

Explore l'exactitude de l'algorithme, l'analyse de la complexité dans le pire des cas et la comparaison de l'efficacité en fonction de la taille des entrées.

Introduction aux déclarations conditionnelles

Dans cette séance de cours, vous apprendrez à utiliser des instructions conditionnelles dans Scratch pour créer des programmes interactifs.

Transition écologique : théorie et pratique

Explore la transition écologique vers une société durable, analyse des indicateurs comme l'empreinte écologique et l'indice de développement humain, mettant l'accent sur la justice sociale et l'innovation.

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Classe de complexité

Computational complexity

Théorie de la complexité (informatique théorique)

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Objectifs de développement durable

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