Honoré Tekeu
Chercheur associé
Génomique, métagénomique, intelligence artificielle, biologie computationnelle
Professeur associé
Université Laval
PROFIL
Scientifique des données avec une expertise en bio-informatique et Intelligence Artificielle appliquée aux sciences végétales. Bonne connaissance des approches omiques (Génomique, Métagénomique, Transcriptomique) et des outils analytiques (R, Python, Linux, Snakemake). Capable d’intégrer l’IA pour analyser de vastes jeux de données, extraire des insights pertinents pour la prise des décisions éclairée et identifier des marqueurs génétiques critiques. Leadership éprouvé en recherche, mentorat et collaborations interdisciplinaires, avec un fort engagement pour l’innovation et la durabilité en agriculture. Prêt à guider et conseiller les équipes scientifiques pour optimiser l’exploitation des ressources biologiques et les pratiques agricoles durables.
FORMATION
- Postdoctorat en génomique comparative | Université de Moncton, Moncton, New Brunswick, Canada | 2021-2022
- Doctorat (Ph.D) en bio-informatique et génomique des plantes | Université Laval, Québec, QC, Canada & Université de Yaoundé I, Yaoundé, Cameroun | 2014-2018
- Parcours en Apprentissage Automatique et Intelligence Artificielle (‘Apprentissage automatique’, ‘Apprentissage profond’ et ‘Réseaux de neurones’) | Faculté des Sciences et Génie, Université Laval, QC, Canada | 2023-2024
- Gestion et traitement des données massives (Big Data) | Université Laval, Québec, QC, Canada | 2022
- Maîtrise/Master (MSc) en Sciences Biologiques | Université de Yaoundé I, Yaoundé, Cameroun | 2010-2013
EXPÉRIENCES PROFESSIONNELLES PERTINENTES
Professeur Associé-HDR | Département des sciences du bois et de la forêt, Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique | Université Laval (Québec, QC, Canada) | Avril 2024-présent
