Alexandre Castonguay est professeur adjoint à la Faculté des sciences infirmières de l’Université de Montréal.
Titulaire d’un doctorat en psychologie (UQTR, 2019), ses travaux doctoraux, ancrés dans la psychologie de la santé et la théorie de l’autodétermination, ont porté sur l’identification de profils motivationnels et leur rôle dans l’adoption et le maintien de comportements de santé durables, notamment chez des adultes vivant avec le diabète de type 2. Cette formation l’a conduit à développer une expertise en modélisation quantitative, en mesure des comportements de santé et en analyse des mécanismes d’autorégulation.

Il a par la suite réalisé un stage postdoctoral en sciences infirmières au sein du GIRAS (UQTR), où il a contribué au développement et à l’évaluation d’interventions préventives ciblant les habitudes de vie et la prévention du gain de poids en contexte universitaire. Un second stage postdoctoral à HEC Montréal, sous la direction de Guy Paré, a orienté ses travaux vers la santé connectée et le numérique en santé, avec un accent particulier sur l’intégration des technologies numériques, la télésurveillance, les systèmes d’information cliniques et les enjeux organisationnels, méthodologiques et épistémiques associés à l’intelligence artificielle en santé.

Les travaux d'Alexandre Castonguay interrogent aujourd’hui une question plus fondamentale : sous quelles conditions l’intelligence – humaine, clinique ou artificielle – sert-elle réellement la santé, le sens et l’épanouissement de l'humain ?

Il s’intéresse ainsi aux enjeux liés au numérique et à l’intelligence artificielle en santé, dans une perspective visant à en comprendre à la fois le potentiel et les limites. Plus spécifiquement, ses travaux portent principalement sur :

a) La réflexion entourant l’utilisation responsable de l’IA en santé, incluant ses implications méthodologiques, épistémiques, éthiques et décisionnelles, ainsi que les conditions permettant d’en soutenir des usages pertinents et sécuritaires ;

b) Le rôle des technologies et de l’IA pour soutenir l’acquisition, l’intégration et la diffusion des connaissances, en contexte de soins et de recherche.

Convaincu que les technologies doivent servir les conditions permettant aux personnes et aux systèmes de bien fonctionner, il privilégie une approche rigoureuse, interdisciplinaire et profondément humaine de la recherche.

Je recrute actuellement

J’accepte les candidatures pour la maîtrise et le doctorat en sciences infirmières (FSI UdeM), ainsi que pour des codirections interdisciplinaires (sciences de la santé, informatique, psychologie, philosophie, administration, etc.).

Je recherche des étudiantes et étudiants attirés par des questions fondamentales telles que :

• Sous quelles conditions l’intelligence (humaine ou artificielle) sert-elle réellement la santé ?
• Comment intégrer données empiriques, jugement clinique, expérience patient et inférence IA de manière cohérente et responsable ?
• Que se passe-t-il concrètement lorsque l’IA, les robots ou la télésurveillance s’insèrent dans les milieux cliniques ?
• Quels sont les solutions/obstacles « évidents et peu coûteux » que tous reconnaissent, mais que les systèmes peinent à implanter/résoudre ?

Ce que vous y gagnez

• Formation à poser des questions conceptuellement solides et scientifiquement rigoureuses
• Mentorat éditorial concret (JMIR Medical Informatics et développement de nouvelles infrastructures de publication)
• Développement de compétences méthodologiques variées
(recherche quantitative, AutoML, IA générative, traduction des connaissances)
• Supervision favorisant autonomie intellectuelle et pensée critique
• Environnement de travail exigeant mais sans culture du burnout
• Accès à des réseaux académiques, éditoriaux et d’innovation

Profil recherché

Vous êtes curieux·se, à l’aise avec la complexité et l’ambiguïté, et motivé·e par la compréhension en profondeur plutôt que par la simple application de techniques.

Le bagage disciplinaire importe moins que :

• la qualité du raisonnement
• la capacité à structurer des idées
• le plaisir de comprendre
• la distinction entre excellence et perfectionnisme paralysant

Approche de supervision

Guidance active, structurée et bienveillante visant :

• la rigueur méthodologique
• la clarté conceptuelle
• l’indépendance intellectuelle
• le développement d’une identité scientifique propre

La codirection est encouragée lorsque pertinente.

Prêt·e à explorer ?

Écrivez-moi directement :
alexandre.castonguay.2@umontreal.ca

Quelques lignes suffisent. Indiquez simplement ce qui vous attire dans ces travaux.
Aucune candidature formelle n’est requise au premier contact.