Honoré Tekeu

Dr Honoré Tekeu (Ph. D.) est professeur associé à l’Université Laval (unités de rattachement : Faculté de foresterie, géographie et géomatique; Faculté des sciences de l’agriculture et de l’alimentation) et scientifique en analyse de données « omiques » à l’IRDA (Institut de recherche et développement en agroenvironnement). Il a réalisé un postdoctorat en transcriptomique et génomique comparative à l’Université de Moncton et a suivi une formation continue en intelligence artificielle et en apprentissage automatique à l’Université Laval. Il est titulaire d’un doctorat en bioinformatique et génomique des plantes (collaboration Université Laval / Stellenbosch University / Université de Yaoundé) ainsi que d’un M. Sc. en sciences biologiques (Université de Yaoundé I).

Ses activités de recherche et de développement s’inscrivent à l’interface de la biologie des systèmes, de la bioinformatique et des sciences agronomiques. Il conçoit et met en œuvre des chaînes d’analyse complètes pour exploiter des données à haut débit (métagénomique 16S/ITS, génomique, transcriptomique, métabolomique), intégrer des variables multi-sources (chimie des sols et substrats, conditions hydriques, paramètres physico-chimiques, mesures agronomiques et phytosanitaires) et transformer ces informations complexes en indicateurs robustes et en modèles interprétables. Son expertise couvre à la fois l’analytique statistique (analyses multivariées, tests de diversité α/β, PERMANOVA, approches d’abondance différentielle) et les approches de réseau et d’inférence (réseaux de co-occurrence et d’association, analyses de communautés, cadres de modélisation statistique et apprentissage automatique), dans une logique de reproductibilité et de traçabilité des résultats.

À l’IRDA, il a utilisé le séquençage à haut débit, le métabarcoding et l’analyse de réseaux microbiens pour étudier l’effet de pratiques de gestion sur la santé des sols et des cultures. Ses travaux ont notamment documenté l’impact de la fumigation des sols et de l’application de biostimulants sur le rendement de la pomme de terre, l’incidence de la gale commune et du chancre rhizoctonien, ainsi que sur la dynamique des communautés fongiques (Tekeu et al., 2025a). Dans une approche complémentaire orientée « IA », il a également appliqué des réseaux d’inférence artificiels pour caractériser l’effet d’un biostimulant sur les communautés bactériennes en conditions de sol fumigé (Tekeu et al., 2023a). Dans des rotations pomme de terre–engrais verts, il a déployé des pipelines QIIME2/DADA2 sur 16S/ITS et combiné analyses de diversité, LEfSe, abondance différentielle et prédiction fonctionnelle (PICRUSt2), puis intégré ces résultats à des tables agronomiques (chimie, rendement, maladies, ASV pathogènes) dans un cadre de hiérarchisation des leviers de gestion par modélisation statistique et apprentissage automatique.

Au Centre de recherche et d'innovation sur les végétaux (CRIV), dans le cadre de la Chaire de recherche MAPAQ/CRSNG-Alliance en horticulture biologique sous serre et en environnement contrôlé, Dr Tekeu a mené des analyses intégratives visant à relier le microbiome à la fonctionnalité du système et à la disponibilité de l’azote. Il a combiné des données de métabarcoding 16S/ITS, des analyses multivariées, des réseaux de co-occurrence et une inférence fonctionnelle (Tax4Fun), intégrées à des mesures physico-chimiques (p. ex. pH, C/N, NH₄⁺, NO₃⁻, conductivité électrique, O₂) afin d’identifier des configurations substrat–irrigation cohérentes avec l’optimisation du cycle de l’azote (Tekeu et al., 2025b). Cette capacité à articuler microbiome, environnement et performance repose sur une démarche systématique : contrôle qualité des données, structuration des métadonnées, analyses reproductibles et interprétation centrée sur des mécanismes biologiques.

Ses contributions couvrent aussi la génomique des plantes et l’IA appliquée. À l’Institut de biologie intégrative et des systèmes (IBIS), il a réalisé des percées significatives dans la compréhension de la génétique de la croissance des graines de blé, et a aussi démontré l'efficacité des technologies de séquençage de nouvelle génération (NGS) (Tekeu et al., 2021). Dans un autre projet, il a mobilisé plusieurs approches d’IA/ML et des modèles d’analyse pangénomique pour identifier des régions génomiques et des gènes candidats associés à la composition de la cire cuticulaire et à la maturité chez le blé, illustrant l’apport de l’IA à la génétique végétale (Tekeu et al., 2023b). Lors de ses expériences d’assistant de recherche (Université de Stellenbosch; Université Laval), il a intégré des approches métabolomiques (caractérisation de l’efflux de citrate), phénomique (architecture racinaire) et génomiques (variants/haplotypes) pour relier des signatures omiques à la tolérance du blé aux sols acides, mettant en évidence des haplotypes autours des gènes MATE1B et ALMT1 associés à la résistance, ainsi qu’un signal (allèle rare marqué par l’insertion d’un élément transposable) compatible avec un mécanisme d’adaptation (Tekeu et al., 2022). Durant son postdoctorat à l’Université de Moncton, il a conduit des analyses transcriptomiques sur le cannabis, contribuant à l’identification de gènes associés à des variations structurales (SV) incluant des traits d’intérêt (cannabinoïdes, terpènes, floraison, trichomes) chez différents types, en collaboration avec l’organisme partenaire Organigram.

Sur le plan de la formation, Dr Tekeu est activement engagé dans le transfert de compétences en bioinformatique et en analyses de données massives. Il conçoit et anime des modules qui relient fondements théoriques et pratique (qualité des données, pipelines, intégration multi-omique, interprétation biologique), avec un accent sur la reproductibilité (environnements Unix/Linux, scripting, organisation de projets, bonnes pratiques) et, lorsque pertinent, sur l’utilisation du calcul haute performance (HPC) et des workflows. Il a formé des étudiants et des professionnels issus notamment de l’Université Laval, d’Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC), du MAPAQ et de l’INRAE, en adaptant le contenu à des profils variés (débutants à avancés) et à des cas d’usage concrets en génomique, métagénomique et biologie des systèmes.

Internationalement, Dr Tekeu a contribué à des projets en génétique moléculaire et quantitative à l’Université de Stellenbosch (Afrique du Sud), au Centre d’étude régional pour l’amélioration de l’adaptation à la sécheresse (Sénégal) et à l’Institut de Recherche Agricole pour le Développement (Cameroun), renforçant une approche de recherche ancrée dans des problèmes applicatifs et des collaborations multidisciplinaires.