Christophe Cordella

Christophe Cordella est professeur adjoint à la Faculté des sciences de l'agriculture et de l'alimentation. Il possède une expertise reconnue en chimie analytique, particulièrement dans les techniques d’analyse non invasives et en chimiométrie. Cette expertise est notamment mise en application dans le domaine de la détection des fraudes dans les aliments. Il est également un spécialiste des produits de la ruche, tel le miel.

Christophe Cordella possède une vingtaine d’années d’expérience, à la fois dans le monde universitaire et dans la sphère industrielle. Il a réalisé ses études supérieures et son doctorat en sciences chimiques, entre 1992 et 2003, à l'Université Nice-Sophia-Antipolis, aujourd’hui Université Côte d’Azur, au sein du Laboratoire arômes-synthèses-interactions et du Laboratoire d’études et de recherches sur les pathologies des petits ruminants et des abeilles de l’Agence nationale de sécurité sanitaire de l’alimentation, de l’environnement et du travail (ANSES). Il a ensuite fait un stage postdoctoral à l’Université de Gênes dans le domaine des méthodes d’analyse statistique multivoies. Les outils mutivoies capables de modéliser des cubes ou des hypercubes de données viennent parfaire les savoir-faire en analyse multivariée et en apprentissage automatique (machine learning) acquis lors du doctorat. Le professeur Cordella a également été ingénieur d’application chez Alpha MOS, le leader mondial des nez et des langues électroniques basé à Toulouse.

Grâce à plusieurs années de recherche et d’encadrement doctoral dans l’équipe Ingénierie analytique pour la qualité des aliments d’AgroParisTech/INRAE, à Paris, il a obtenu en 2016 l’habilitation à diriger des recherches au Conservatoire national des arts et métiers, à Paris.

Christophe Cordella est membre du Groupe français de chimiométrie et un des administrateurs de la Société des experts chimistes de France, ce qui lui confère un lien de proximité avec les industries chimiques et agroalimentaires en France.

À l’Université Laval, il a pour projet de développer un laboratoire de numérisation du goût et des odeurs rassemblant les instruments et les compétences nécessaires à la création de méthodes rapides d’analyse chimique à haut débit couplée au développement d’outils de la chimiométrie et de l’IA pour des applications de lutte contre la fraude et de caractérisation rapide des aliments et des produits biologiques d’origine animale ou issus de l’environnement.

Ses objectifs de carrière sont clairs : contribuer à améliorer la compétitivité de l'industrie québécoise en misant sur le développement de méthodes d’analyse, non invasives et rapides, intégrant des algorithmes issus du domaine de l’apprentissage automatique (machine learning) et former les futurs ingénieurs ou chercheurs qui, demain, travailleront dans l’industrie québécoise ou dans les laboratoires de recherche canadiens.