Philosophie de l’enseignement
J’aborde l’enseignement des mathématiques, de la statistique et de la science des données comme une activité de compréhension, de pratique et de communication. Les cours sont conçus pour amener les étudiantes et étudiants à produire des analyses reproductibles, à justifier leurs choix et à expliquer clairement leurs résultats.
Apprentissage actif
Les séances privilégient les manipulations, les mises en situation et les projets où les concepts statistiques sont mobilisés dans un contexte concret.
Reproductibilité
Les activités utilisent R, Quarto, GitHub et des structures de projet explicites afin de rendre le raisonnement, le code et les résultats vérifiables.
Accompagnement
Les exercices, rétroactions formatives, assistants de cours et ressources du CDA visent à soutenir l’autonomie sans remplacer l’effort de compréhension.
Innovation pédagogique et soutien à l’apprentissage
Retrouvez les projets, les ressources et les dispositifs d’accompagnement dans les pages consacrées à l’innovation pédagogique et au CDA.
Expérience et langues d’enseignement
J’enseigne au premier et au deuxième cycle à l’Université Laval et à l’UQAC. Mon expérience couvre les probabilités, la statistique appliquée, la science des données, la programmation R, la visualisation et la gestion de projets.
- GSO-6092, Project Management : cours de deuxième cycle enseigné en anglais à l’hiver 2026, puis à l’automne 2026 (en cours).
- GSO-6082, Gestion de projets : prise en charge partielle de 21 heures à l’automne 2026, dans le cadre d’un remplacement du 31 août au 16 octobre.
- STT-1900 : enseignement et coordination en présence et à distance pour environ 350 étudiantes et étudiants en 2025.
Dans les évaluations, je demande de justifier les choix de méthode, de vérifier les calculs et d’interpréter l’incertitude. Lorsque l’utilisation d’outils d’IA est permise, elle doit être déclarée et leurs résultats vérifiés. Ma discussion publiée dans le Journal of Data Science (2026) porte sur les enjeux des travaux produits avec l’IA.
Cours enseignés
Université Laval
Science des données
STT-1100 - Introduction à la science des données
Cours d’introduction centré sur des mises en situation professionnelles où les étudiants incarnent un rôle en science des données. Le cours couvre le cycle d’analyse, de l’importation des données à la communication des résultats.
Programmation scientifique
STT-4230 / STT-6230 - Programmation pour la science des données
Cours axé sur les bonnes pratiques de développement : structuration de projets, documentation, tests, collaboration et diffusion avec GitHub.
Modélisation appliquée
MQT-2101 - Analyse et modélisation des données
Cours appliqué mobilisant R et Quarto pour étudier la régression, la prévision et la classification, avec notes, capsules vidéo et activités d’analyse.
Statistique appliquée
STT-2200 - Analyse de données
Cours de statistique appliquée où les étudiantes et étudiants travaillent à partir de jeux de données réels et produisent des rapports reproductibles.
STT-1900 et STT-2920
Méthodes statistiques pour l’ingénierie et Probabilités pour l’ingénierie. Enseignement des fondements probabilistes, de l’inférence et de la modélisation pour les programmes de génie.
GSO-6092 et GSO-6082
Gestion de projets au deuxième cycle, en anglais et en français : planification, réseaux PERT et CPM, allocation des ressources et contrôle de projets. Les mandats de 2026 sont précisés ci-dessus.
Université du Québec à Chicoutimi
8INF404 - Introduction à la science des données et intelligence d’affaires
Cours interdisciplinaire présentant le cycle complet d’un projet de science des données : préparation, exploration, modélisation prédictive et communication.
8INF416 - Visualisation de données et interface
Cours consacré à la visualisation interactive et à la communication scientifique avec R, Shiny et ggplot2.
8STT108 - Analyse statistique des données de masse
Introduction aux méthodes statistiques appliquées aux grands ensembles de données, avec un accent sur la logique des modèles avant leur automatisation.
8GEN444 - Statistiques de l’ingénieur
Méthodes statistiques appliquées aux problèmes de génie.
Encadrement
J’ai accompagné, à titre d’enseignant-consultant, trois projets de baccalauréat consacrés à la statistique directionnelle (2024), aux matrices aléatoires (2025) et à l’inférence visuelle (2026). J’ai également supervisé des stages en entreprise et des projets de recherche au baccalauréat à l’UQAC, et évalué deux mémoires de maîtrise.
Mon approche de l’encadrement privilégie une question précise, des étapes de travail explicites, le contrôle de version et des analyses reproductibles. Les axes de recherche offrent des sujets de formation en simulation, diagnostic, visualisation et développement logiciel.
Coordination et développement pédagogique
Au CDA, je coordonne et forme environ 30 auxiliaires qui soutiennent les cours de mathématiques et de statistique. Je développe des tests diagnostiques pour repérer les besoins dès le début des cours et orienter l’accompagnement.
Je contribue à la révision du baccalauréat en statistique et au développement du baccalauréat en statistique et science des données de l’Université Laval. Je participe aussi à la coadaptation de Probabilités et statistique, Science et génie, 4e édition, à paraître chez TC Média Livres en avril 2027.
Le projet GPT-CDA a obtenu deux subventions PAIP, en 2025 et en 2026, de 20 000 CAD chacune. Les ressources ouvertes, dont tutorizeR, les jeux de données et les tutoriels, prolongent ce travail de formation.
Reconnaissance pédagogique
J’ai reçu les Étoiles de l’enseignement de la Faculté des sciences et de génie pour les années 2022-2023, 2023-2024, 2024-2025 et 2025-2026, ainsi que le Prix Professeur Étoile en 2014. En 2026, j’ai aussi reçu une mention des étudiants au prix de l’enseignement du Gala du mérite.
Premiers ateliers R (2017)
En juin 2017, un atelier de statistique CBS QCSC était accompagné de supports d’introduction à R et RStudio. Cette activité fait partie de mes premières ressources de formation à l’analyse de données.
Ressources partagées
Données bleues et UlavalSSD
Jeux de données québécois, activités documentées et instantanés pédagogiques hors ligne pour apprendre R et l’analyse reproductible. UlavalSSD est disponible sur le CRAN en version 0.3.1, publiée le 2 octobre 2026.
Dossier d’enseignement
Présentation de ma démarche pédagogique, de mes activités et de mes réalisations en enseignement.
Plateforme de ressources pédagogiques
Gabarits Quarto, tutoriels interactifs et exemples reproductibles pour l’enseignement de la science des données.
Projet GPT-CDA
Assistant conversationnel d’aide à la réussite en mathématiques et statistiques, présenté dans ULaval Nouvelles le 22 mai 2026.
Objectif pédagogique : former des scientifiques des données autonomes, rigoureux et capables de relier théorie, pratique et communication scientifique.