Enseignement scientifique

L'atmosphère terrestre et la vie

Composition atmosphère primitive vs actuelle, photosynthèse et O₂, couche d'ozone, effet de serre naturel, CO₂ et cycle du carbone

La complexité du système climatique

Bilan radiatif Terre, albédo, gaz à effet de serre (CO₂, CH₄, N₂O), forçage radiatif, rétroactions climatiques, modèles climatiques

Le climat du futur

Scénarios GIEC (RCP/SSP), hausse des températures, montée des eaux, événements extrêmes, points de bascule, atténuation vs adaptation

Énergie, choix de développement et futur climatique

Mix énergétique mondial, énergies fossiles, émissions de GES par secteur, empreinte carbone, accord de Paris, neutralité carbone

Deux siècles d'énergie électrique

Conversion d'énergie, alternateur (Faraday), centrales thermiques/nucléaires/hydrauliques, rendement, puissance P=UI

Les atouts de l'électricité

Énergies renouvelables (solaire, éolien, hydraulique), cellule photovoltaïque, énergie éolienne, stockage (batteries, STEP), intermittence

Optimisation du transport de l'électricité

Réseau électrique, pertes en ligne (P=RI²), transformateur, haute tension, effet Joule, smart grid

Choix énergétiques et impacts

Analyse du cycle de vie, impact environnemental des différentes sources, nucléaire (fission, déchets, sûreté), mix énergétique français, transition énergétique

De la biodiversité à l'évolution

Biodiversité (génétique, spécifique, écosystémique), crise de la biodiversité, 6e extinction, services écosystémiques, conservation

L'évolution comme grille de lecture du monde

Sélection naturelle (Darwin), dérive génétique, spéciation, phylogénie, arbre du vivant, LUCA

L'évolution humaine

Lignée humaine, bipédie, développement du cerveau, Homo sapiens, out of Africa, ADN et parentés, diversité génétique humaine

Les modèles démographiques

Transition démographique, taux de natalité/mortalité, pyramide des âges, modèle de Malthus, modèle logistique, croissance mondiale, vieillissement

L'intelligence artificielle

Définition IA, apprentissage automatique (machine learning), réseaux de neurones, big data, IA faible vs forte, enjeux éthiques, biais algorithmiques, test de Turing