Alexandre Bouchard-Côté est né et a grandi au Québec. Il a obtenu un baccalauréat avec mention de l’Université McGill en 2005. Il a poursuivi ses études supérieures à l’Université de Californie, Berkeley, où il a obtenu son doctorat en 2010, sous la direction de Michael Jordan et Dan Klein. Il a ensuite rejoint le Département de statistique de l’Université de Colombie-Britannique, où il est aujourd’hui professeur. Il attribue son éthique de travail et son amour pour la science et la communication à ses parents, Pauline Côté et Serge Bouchard, qui l’ont toujours soutenu. 

Alexandre a su développer des méthodes rigoureuses, pratiques et largement reconnues dans plusieurs domaines de la statistique bayésienne et computationnelle. Ses contributions méthodologiques concernent les méthodes de Monte Carlo (SMC et MCMC), les modèles graphiques, la statistique bayésienne non paramétrique, les algorithmes randomisés et l’inférence variationnelle. Ses travaux ont eu un impact substantiel sur l’évolutivité des méthodes statistiques, rendant les analyses réalisables pour les distributions postérieures difficiles issues de modèles scientifiques complexes. Il a appliqué ses méthodes à des questions importantes dans divers domaines, notamment en phylogénétique et en génomique du cancer.

L’article révolutionnaire de 2018 d’Alexandre, introduisant l’échantillonneur de particules rebondissantes (Bouchard-Côté, Vollmer et Doucet, Journal of the American Statistical Association), a déjà recueilli plus de 250 citations (Google Scholar). Cet article fournit des méthodologies pratiques qui permettent d’utiliser des processus de Markov non réversibles pour approximer des distributions postérieures complexes. L’article a également ouvert la voie au développement par Alexandre et d’autres d’une large gamme de processus de Markov déterministes par morceaux pour la simulation. Alexandre reste un chercheur de premier plan dans le domaine des méthodes de Monte Carlo non réversibles. Dans une série d’articles méthodologiques publiés dans le Journal of Royal Statistical Society, Series B, le Journal of the American Statistical Association et autres revues spécialisées dans l’apprentissage automatique, lui et ses collaborateurs ont redéfini la manière dont les échantillonneurs de recuit sont utilisés et compris. Ces nouvelles méthodes de recuit non réversible ont déjà été adoptées dans des disciplines aussi variées que les sciences politiques, la génomique, l’économétrie, l’astronomie, l’épidémiologie et la chimie. Outre le développement de méthodes et l’analyse théorique, les contributions d’Alexandre dans ce domaine incluent aussi la création de logiciels libres, avec une attention particulière pour la validation et la performance. 

Les travaux d’Alexandre sur l’inférence pour arbres phylogénétiques ont eu un impact pratique considérable. Ses travaux fournissent aux chercheurs des outils puissants pour retracer l’histoire des ancêtres, ce qui est important dans des domaines tels que le suivi de l’origine des virus et la reconstitution de l’histoire des langues anciennes et modernes. Les arbres phylogénétiques sont également utilisés pour modéliser l’évolution du cancer d’un patient, ce qui implique naturellement des ensembles volumineux de données génomiques. Les méthodes d’Alexandre ont permis d’étudier de grandes populations de cellules cancéreuses séquencées individuellement et d’acquérir des connaissances essentielles sur le développement et le traitement du cancer. Ses travaux de collaboration en génomique du cancer ont été publiés dans des revues prestigieuses telles que Nature, Nature Methods, Genome Biology et Cell. L’un des points forts de cette ligne de travail est la méthode PyClone, modèle bayésien non paramétrique et échantillonneur MCMC mis au point en collaboration avec les laboratoires Aparicio et Shah, alors à la BC Cancer Agency. PyClone est devenu l’outil standard pour effectuer la déconvolution des tumeurs, étape clé de l’analyse pour de nombreux flux de travail en génomique du cancer. Ce travail a été cité plus de 900 fois.
 
Alexandre est connu pour l’excellence de sa formation et de son encadrement des jeunes chercheurs. Il a supervisé 12 étudiants en doctorat, 13 étudiants en maîtrise et deux boursiers postdoctoraux. Parmi eux, plusieurs sont lauréats de prix (dont un récent prix Pierre-Robillard), l’un est déjà professeur titulaire à l’Université Simon Fraser, un autre professeur adjoint à l’Université de Toronto et deux travaillent chez Google. Ses contributions à la profession vont au-delà de la recherche : il a été président du programme d’études supérieures de son département et est actuellement trésorier du Groupe de biostatistique de la SSC. Il est également rédacteur en chef adjoint du Journal of the American Statistical Society et du Journal of Machine Learning Research.

Alexandre et sa compagne Joana ont deux enfants adorables. Tous les quatre apprécient la lecture, la plage et le vélo.