Les modèles sont partout, et surtout lorsqu'il est question de transitions énergétiques et de climat. Ils permettent de justifier la prise de décision et de constituer la méthode standard pour tester et améliorer notre compréhension. Cependant, la définition d'un "modèle" peut être très différente d'un acteur à l'autre. De plus, les modèles doivent être utilisés avec une certaine prudence méthodologique : chaque modèle est développé pour répodre à des questions précises, dans une intervalle de validité précise, avec des hypothèses précises. Cependant, alors que les résultats et les conclusions des modèles sont souvent facilement utilisés et débattus, la méthodologie et la validité des hypothèses et des résultats ne sont pas assez souvent examinées de près.

En tant que scientifiques impliqués dans les transitions énergétiques et climatiques, vous serez confrontés à de nombreux modèles différents, que vous les ayez développés vous-mêmes ou que vous utilisiez simplement leurs résultats.

Attention, il ne s'agit pas d'un cours de mathématiques appliquées : une programmation efficace est importante, de même qu'un choix judicieux des algorithmes, mais cela vient après que le cadre général a été choisi et la direction fixée. Il ne s'agit pas non plus d'un cours sur l'analyse des mégadonnées. Un algorithme efficace peut produire des données non pertinentes ou erronées, et l'utilisation d'outils d'analyse de données récents n'aidera pas à produire des conclusions sensées.

Les premiers cours vont introduire les concepts de base de modélisation () ainsi qu'une série de méthodes physiques pertinentes pour le domaine (). Les cours suivants seront présentés par des experts dans le secteur de transition et vont partager leur propre expérience de la modélisation. Les étudiants choisiront une étude de cas qu'ils vont étudier tout au long du cours, en construsant leur propre modèle pour le comparer et le tester par rapport à la littérature existante.