Il est conseillé d'avoir des connaissances de base en économie du développement, de l'environnement, de l'économie publique et de l'économie des institutions, ainsi que des connaissances de base des méthodes quantitatives en sciences sociales.
Les pré-requis concernent les manuels de référence :
Assidon, E., (2000). Les théories économiques du développement, La découverte, collection Repères, Paris.
Lévêque F. (1998), Economie de la réglementation, La découverte, collection Repère.
Raffinot, M.,(2015), Economie du Développement, Dunod
Une culture économique des marchés financiers ainsi que les produits dérivés les composant. Des connaissances sur les problématiques et enjeux actuels des politiques de développement et de transition énergétique.
Programme/contents
Partie 1 – Introduction aux systèmes énergétiques et aux matières premières
Panorama des marchés énergétiques et des matières premières
Enjeux économiques, climatiques et géopolitiques
Rôle des ressources dans la croissance et le développement
Partie 2 – Marchés de l’énergie : pétrole, gaz et électricité
Fonctionnement du marché du pétrole (offre, OPEP, formation des prix)
Marchés du gaz naturel et enjeux de dépendance
Spécificités du marché de l’électricité (marchés spot, merit order, prix de gros)
Volatilité et transmission des prix
Partie 3 – Matières premières agricoles
Fonctionnement des marchés agricoles (blé, maïs, soja, etc.)
Facteurs de prix (climat, stocks, politiques publiques)
Sécurité alimentaire et enjeux globaux
Liens avec énergie (biofuels, coûts de production)
Partie 4 – Matières premières minérales et critiques
Métaux industriels et critiques (lithium, cobalt, cuivre)
Chaînes de valeur et dépendances stratégiques
Enjeux géopolitiques et industriels
Partie 5 – Transition énergétique et transformations des marchés
Décarbonation et mutation des systèmes énergétiques
Impact sur les marchés (électricité, pétrole, matières premières)
Rôle des renouvelables, stockage, hydrogène
Partie 6 – Risques, régulation et politiques publiques
Sécurité énergétique et alimentaire
Politiques climatiques et régulation des marchés
Vulnérabilités et chocs (géopolitiques, climatiques)
Partie 7 – Outils d’analyse et études de cas
Indicateurs et données de marchés
Analyse empirique (prix, volatilité, dépendances)
Études de cas (crises énergétiques, chocs agricoles, transition européenne)
Learning objectives
Comprendre les dynamiques des marchés de l’énergie et des matières premières
Analyser les enjeux économiques, géopolitiques et environnementaux associés
Évaluer les impacts de la transition énergétique sur les systèmes productifs
Mobiliser des outils d’analyse pour la prévision et la décision
Développer un regard critique sur les politiques énergétiques et de transition
Constitution de base de données (modifications, enrichissement, mises à Jour, jointures), Réalisation de cartes ou posters, symbologies et data visualisation (diagrammes, matrices de corrélation).
Découverte du WebMapping (langage html, java, css).
Apprentissage du ModelBuilder ArcGis (automatisation de tâches) et découverte de l’export en langage python
Découverte de Fme (logiciel de base de données) et de PostGis (base de données).
Learning objectives
Maitrise d'un logiciel SIG et de ses extensions
Acquisition ou création de données SIG, insertion et utilisation dans un logiciel SIG
Capacité à réaliser ses propres cartes et SGDB
Overall organisation
Cours en salle informatique.
Une licence ArcGis est mise à disposition de l'étudiant et installée sur son ordinateur personnel pour l'année universitaire
Un support polycopié est fourni à chaque séance. Il permet à l'étudiant de s'approprier les manipulations et de travailler en semi-autonomie (en séance et hors séance).
Special teaching arrangements
Cours en salle informatique.
Travail en semi-autonomie
Skills
Maitrise d'un logiciel SIG et de ses extensions
Acquisition ou création de données SIG, insertion et utilisation dans un logiciel SIG
Bases en économétrie, statistiques et un éventuellement de programmation (Python ou R).
Capacité à manipuler des données et compréhension des enjeux d’économie appliquée.
Programme/contents
1. Comprendre les fondements du Machine Learning appliqué à l’économie
Donner aux étudiants une vision claire des principaux paradigmes (supervisé, non supervisé) et de leur utilité dans les problématiques économiques (prévision, classification, causalité).
2. Savoir manipuler et préparer des données économiques
Apprendre à nettoyer, structurer et explorer des bases de données (data preprocessing, feature engineering), avec un focus sur les données réelles (panel, séries temporelles, microdata).
3. Implémenter et interpréter des modèles de ML
Être capable d’estimer et comparer des modèles (régression régularisée, arbres, random forest, etc.) et surtout interpréter les résultats dans un cadre économique (importance des variables, biais, surapprentissage).
4. Articuler Machine Learning et évaluation des politiques publiques
Comprendre comment le ML peut compléter les approches causales (matching, causal trees, double ML) pour améliorer l’évaluation d’impact.
5. Développer un regard critique sur l’IA en économie
Identifier les limites : biais algorithmiques, manque d’interprétabilité, risques d’usage abusif, et implications pour la décision publique et la régulation.
Learning objectives
Comprendre les principaux algorithmes de Machine Learning et leurs usages en économie
Savoir préparer, manipuler et analyser des données économiques
Implémenter et comparer des modèles de prédiction
Interpréter les résultats dans une perspective économique et décisionnelle
Mobiliser le ML pour l’évaluation des politiques publiques et développer un esprit critique
Ce cours est le prolongement du cours d’Econométrie I dans lequel les bases de l’économétrie linéaire ont été posées. Le point de départ de l’analyse est le modèle de régression linéaire multiple pour lequel trois familles d’hypothèses ont été formulées: des hypothèses relatives à la spécification de l’équation de régression, des hypothèses relatives aux données d’observation et des hypothèses relatives au terme d’erreur aléatoire.
Le chapitre introductif rappelle la méthodologie de l’analyse économétrique, ainsi que les bases du modèle de régression linéaire.
Le deuxième chapitre vise à comprendre quelles sont les conséquences de la remise en cause des hypothèses formulées ci-dessus tant sur le plan des méthodes d’estimation que sur le plan des propriétés de l’estimateur du vecteur de paramètre.
Le troisième chapitre discute des implications de la non stationnarité des processus statistiques quant à la viabilité de l’estimation des modèles.
Programme/contents
Partie 1 – Introduction & rappels (3h)
Enjeux des données temporelles en économie
Rappels statistiques et économétriques
Types de données (TS, panel, haute fréquence)
Partie 2 – Modélisation des séries temporelles (9h)
Stationnarité, tests (ADF, KPSS)
Modèles AR, MA, ARMA, ARIMA
Saisonnalité (SARIMA)
Prévision et évaluation des modèles
Partie 3 – Modèles multivariés et dynamiques (6h)
VAR (Vector Autoregression)
Impulse Response Functions (IRF)
Décomposition de variance
Applications macroéconomiques
Partie 4 – Causalité en séries temporelles (6h)
Causalité de Granger
Limites de la causalité statistique
Introduction aux approches structurelles
Lien avec l’évaluation des politiques publiques
Partie 5 – Data Mining & Machine Learning (4h)
Introduction au data mining temporel
Méthodes de prévision (régression pénalisée, arbres)
Détection de patterns et anomalies
Partie 6 – Applications empiriques & projet (2h)
Études de cas (énergie, finance, macro)
Mini-projet ou TP de synthèse
Learning objectives
Comprendre les modèles de séries temporelles (AR, MA, ARIMA) et leurs applications économiques
Analyser les relations dynamiques et les causalités (Granger, VAR)
Manipuler et exploiter des données temporelles et économiques
Appliquer des méthodes de data mining pour la prévision et la détection de patterns
Interpréter les résultats dans une perspective économique et décisionnelle avec un regard critique
Economie de l'environnement 2: l'évaluation des patrimoines naturels et culturels
ECTS :
2
Semester:
Annualisé
Detail
Lecture:24
Language(s) of instruction
Français
Remote teaching
non
Prerequisites
Principes de bases de microéconomie et module " économie de l'environnement (1) " au M1 fortement conseillé.
Programme/contents
La science économique a d’abord peiné à prendre la mesure des déséquilibres de marché induits par les phénomènes de dégradation de l’environnement. L’économie de l’environnement s’est progressivement constituée, initialement comme une branche de l’économie du bien-être, à partir notamment des concepts d’« effets externes » et de « coûts sociaux ». Se sont ensuite développées des méthodes spécifiques de valorisation de ces effets externes, visant à attribuer une valeur économique à l’environnement, le plus souvent dans une unité commune, usuelle et compréhensible par tous : la monnaie.
Le premier séminaire du module sera consacré à la question de ce que l’on cherche à évaluer. Il s’agira notamment de montrer en quoi la problématique de l’évaluation économique des biens environnementaux est très proche de celle de l’évaluation économique des biens culturels et patrimoniaux.
Les deuxième et troisième séminaires porteront ensuite sur les raisons pour lesquelles il peut être utile, voire nécessaire, d’évaluer économiquement les biens environnementaux, culturels ou patrimoniaux. Cette réflexion sera conduite à partir d’exemples concrets. Nous nous placerons d’abord dans le cadre de la théorie des effets externes, déjà abordée dans le cours d’« Économie de l’environnement 1 » en M1 pour certains étudiants, et rappelée ici de manière synthétique pour les autres. Nous nous focaliserons ensuite sur la place de l’analyse coût-bénéfice dans l’évaluation de projets, en lien avec les politiques publiques, notamment celles relatives au tourisme environnemental et/ou culturel. La réflexion sera enfin élargie à une perspective plus macroéconomique, à travers les notions d’épargne véritable et de soutenabilité du développement économique.
Les deux séminaires suivants s’attacheront à expliquer comment évaluer ces patrimoines, à travers la présentation des méthodes les plus usuelles, qu’elles soient indirectes ou directes. Une attention particulière sera accordée à la définition précise de ce que l’on cherche à évaluer dans le patrimoine, qu’il soit naturel, culturel, ou situé à l’intersection des deux. Nous verrons également comment ces méthodes peuvent être mobilisées pour évaluer les conséquences économiques des pollutions et des atteintes à l’environnement ou au patrimoine au sens large, notamment sur le bien-être — et donc aussi sur la santé — des individus.
Durant les derniers séminaires, les étudiants devront mener individuellement une recherche bibliographique portant sur des articles scientifiques, rapports ou études récentes ayant évalué des biens relevant du patrimoine naturel et/ou culturel à partir des méthodes étudiées en séminaire. Ils devront réaliser une analyse précise de deux documents choisis : contexte de l’étude, description du patrimoine étudié, méthode d’évaluation mobilisée, valeur estimée, limites éventuelles, etc. Ils devront également proposer une comparaison fine de ces deux documents, en mettant en évidence leurs similitudes, leurs différences et leurs apports respectifs.
Enfin, les étudiants constitueront des groupes afin de réaliser un travail collectif final directement relié au cours d’évaluation des patrimoines naturels et culturels, autour d’un thème renouvelé chaque année.
Mise en situation professionnelle (projet encadré) S1 et S2
ECTS :
10
Semester:
Annualisé
Detail
Tutored project20
Language(s) of instruction
Français
Remote teaching
non
Prerequisites
Maîtrise attendue des méthodes de recherche documentaire, d’analyse qualitative et quantitative, ainsi que des outils bureautiques courants.
Capacité à travailler en groupe, à organiser son temps et à restituer une analyse structurée.
Compréhension générale du fonctionnement des acteurs territoriaux et institutionnels appréciée.
Programme/contents
UE obligatoire.
Cette UE professionnalisante occupe une place transversale au sein des parcours TEI et EEDS. Elle prépare les étudiants aux attendus du mémoire, des stages et du marché de l'emploi, à travers la conduite collective d’un projet tutoré répondant à une problématique réelle ou simulée.
Elle met en application, dans un cadre opérationnel, les acquis des autres UE disciplinaires et méthodologiques (diagnostic territorial, analyse de données, évaluation, transition écologique, tourisme durable, économie appliquée).
Le contenu est précisé en début d’année selon les projets proposés. Il peut inclure : cadrage de commande, diagnostic territorial, benchmark, enquêtes de terrain, entretiens d’acteurs, analyse de données, scénarios prospectifs, construction d’indicateurs, plan d’action, évaluation de politiques ou programmes, stratégie de développement territorial, restitution professionnelle.
Learning objectives
Analyser une commande et reformuler une problématique opérationnelle.
Concevoir une méthodologie de projet adaptée au contexte étudié.
Collecter, traiter et interpréter des données utiles à la décision.
Produire des recommandations stratégiques argumentées.
Réaliser des livrables conformes aux standards professionnels.
Présenter oralement les résultats à des interlocuteurs académiques ou professionnels.
Overall organisation
En début d’année, plusieurs projets sont présentés à l’échelle de la Mention. Les étudiants choisissent un projet dans un délai imparti, puis intègrent un groupe constitué (minimum 2 étudiants, effectif variable selon la nature du projet). Les groupes peuvent associer des étudiants de M1 et/ou M2.
Le projet est conduit sur un semestre, voire sur l’année universitaire selon son ampleur. Il est réalisé en parallèle des enseignements en présentiel, hors heures de cours, avec un encadrement tutoré assuré par un enseignant-référent. Des points d’étape réguliers structurent l’avancement.
La pédagogie repose sur une mise en situation professionnelle exigeant la mobilisation d’apports théoriques et méthodologiques dans les livrables.
L'évaluation est composée de plusieurs notes et la note finale peut être individualisée, selon des critères précisés en début de projet :
productions intermédiaires écrites et/ou orales,
qualité méthodologique du travail réalisé,
implication individuelle et dynamique collective,
livrable final écrit à visée stratégique ou opérationnelle,
soutenance orale le cas échéant.
Pour le Master TEI, deux temps collectifs rythment l’année : présentation de l’état d’avancement des projets en fin de S1, puis restitution finale en fin de S2 avant les départs en stage. Ces temps favorisent les échanges inter-promotions et la convivialité entre M1 et M2 (clôture de la séance par un goûter).
Special teaching arrangements
Simulation de commande institutionnelle ou de mission de cabinet d’études.
Etude de cas territoriale fondée sur une situation réelle.
Travail collectif en mode projet avec répartition des responsabilités.
Encadrement individualisé par un enseignant.
Interaction possible avec commanditaires, élus, techniciens ou partenaires institutionnels.
Les projets avec partenaires extérieurs peuvent donner lieu à une restitution supplémentaire sous forme de comité de pilotage ou comité d’élus.
Skills
Compétences-métier (préparation au stage/mémoire et au marché du travail):
Piloter un projet multi-acteurs de sa conception à sa restitution.
Diagnostiquer les enjeux d’un territoire dans une approche systémique.
Mobiliser des méthodes d’enquête, d’analyse et d’évaluation.
Élaborer des recommandations stratégiques opérationnelles.
Produire des rapports, notes de synthèse et supports d’aide à la décision.
Intégrer les dimensions environnementales, économiques et touristiques dans une logique de soutenabilité.
Communiquer avec des acteurs publics, privés et associatifs.
Travailler en équipe projet dans un cadre professionnel exigeant.
Enseignements méthodologiques en méthodes de recherche quantitatives et/ou qualitatives.
Programme/contents
UE obligatoire non compensable (seuil à 10/20).
Mémoire écrit + soutenance orale devant un jury en fin d'année universitaire.
En fin de 2ème semestre universitaire, après la fin des cours, l'étudiant dispose d'un délai de 6 à 7 mois pour rédiger un mémoire. Celui-ci peut être adossé à un stage effectué au sein d’une structure d’accueil (entreprise privée ou publique, administration centrale ou territoriale, association, laboratoire de recherche, etc.), ou réalisé indépendamment de tout stage.
Le stage est fortement recommandé en M2. A défaut, l’étudiant réalise un mémoire sans stage.
Le mémoire se distingue du rapport de stage. Il doit inscrire le sujet dans un cadre élargi (national et/ou international) et le relier aux grands enjeux contemporains. Il vise à démontrer la capacité de l’étudiant à prendre du recul critique par rapport à sa mission en organisme professionnel ou de recherche, lorsqu’il est adossé à un stage, ou par rapport à son thème d’étude dans le cas contraire.
Le travail doit s’appuyer sur une problématique clairement définie et intégrer des références académiques, économiques et contextuelles pertinentes.
Le sujet du mémoire, ainsi que, le cas échéant, celui de la mission en organisme d’accueil, est défini avec le tuteur universitaire (membre de l'équipe pédagogique du Master) et, en cas de stage, conjointement avec le tuteur de stage.
Le mémoire comprend obligatoirement 3 parties:
Cadre et contexte de l'étude, incluant un état de l'art
Méthodologie
Résultats
Learning objectives
Objectifs communs (mémoire avec ou sans stage)
Définir une problématique claire, pertinente et scientifiquement fondée.
Mobiliser un cadre théorique et réaliser un état de l’art structuré.
Concevoir et mettre en œuvre une méthodologie adaptée à la problématique.
Analyser, discuter et mettre en perspective les résultats dans un contexte élargi (national et/ou international).
Démontrer des capacités de rédaction scientifique et de soutenance orale argumentée.
Objectifs spécifiques au mémoire adossé à un stage
Inscrire une mission professionnelle ou de recherche dans une réflexion académique structurée.
Prendre du recul critique sur les activités réalisées en organisme d’accueil.
Articuler enjeux opérationnels et apports théoriques.
Valoriser les compétences professionnelles développées (autonomie, gestion de projet, analyse de données, production de livrables).
Objectifs spécifiques au mémoire sans stage
Approfondir un thème d’étude à partir d’un questionnement académique autonome.
Développer une démarche d’investigation fondée sur des sources théoriques, empiriques ou documentaires pertinentes.
Overall organisation
Organisation générale de l'UE:
Période dédiée au mémoire (M2) : début mars à fin septembre.
Durée du stage (le cas échéant) : 4 à 6 mois (4 mois minimum). Le stage ne peut pas se prolonger au-delà de la soutenance.
Soutenance (M2) : au fil de l'eau en septembre, organisée en fonction de la date de fin de stage et des disponibilités du jury. Conformément au calendrier universitaire, une dérogation exceptionnelle peut permettre un prolongement jusqu’au 5 novembre au plus tard (session 2). Il ne s’agit pas d’une règle générale. L’ensemble des étudiants de M2 est donc destiné à être évalué en première session ; les prolongations de stage ne constituent pas un motif pour accorder un délai supplémentaire de rédaction. Toute situation particulière sera examinée au cas par cas, sur la base de justifications académiques motivées et après validation par l’équipe pédagogique.
Modalités pédagogiques:
Encadrement individualisé par un tuteur universitaire (membre de l'équipe pédagogique du Master).
En cas de stage, co-encadrement avec le tuteur professionnel (= maître de stage).
Points d’étape réguliers (définition du sujet, validation de la problématique, méthodologie, plan détaillé).
Accompagnement à la structuration du mémoire et à la préparation de la soutenance orale.
Special teaching arrangements
Possibilité de mémoire adossé à un stage ou réalisé hors stage.
Validation préalable du sujet par le tuteur universitaire (et conjointement avec le tuteur de stage le cas échéant).
Respect des normes académiques (référencement, intégrité scientifique, structuration formelle).
Skills
Formuler et problématiser une question de recherche en lien avec un champ disciplinaire.
Mobiliser de manière critique des références académiques et des sources spécialisées.
Concevoir et mettre en œuvre une démarche méthodologique rigoureuse.
Analyser, synthétiser et interpréter des données qualitatives et/ou quantitatives.
Rédiger un document structuré répondant aux standards académiques.
Présenter et défendre un travail de recherche à l’oral devant un jury.
(Le cas échéant) Conduire une mission en milieu professionnel et en analyser les enjeux organisationnels, stratégiques ou scientifiques.
Bibliography
La bibliographie est définie en lien avec la problématique retenue. Elle doit inclure :
Des références académiques récentes (articles scientifiques, ouvrages de recherche),
Des sources institutionnelles et économiques pertinentes,
Des données et rapports en lien avec l’actualité du thème étudié.
