Alexander Mathis vibre pour les maths. Pourtant, c’est grâce aux neurosciences que le meilleur enseignant 2025 en ingénierie des sciences du vivant de l’EPFL est parvenu à l’excellence académique.Les cours d’Alexander Mathis ont parfois de faux airs de foire: on en ressort avec des barres chocolatées, voire des pulls à capuche estampillés EPFL. Autant de menues récompenses saluant un projet particulièrement réussi ou une participation exemplaire durant l’enseignement. «Ce système permet de créer une rivalité amicale entre les étudiantes et les étudiants, qui les pousse à exceller et à faire entendre leur voix dans l’auditoire, tout en créant une atmosphère détendue», commente le meilleur enseignant 2025 de la Section ingénierie des sciences du vivant de l’EPFL.La ressemblance festive s’arrête là. En cours, le responsable du Mathis Group for Computational Science and AI met un point d’honneur à proposer des contenus mêlant bases théoriques rigoureuses et applications concrètes pointues et novatrices. «Ce qui me rend vraiment fier en lisant les retours des étudiantes et étudiants, c’est lorsqu’ils disent que ce que je leur enseigne compte vraiment pour leur future carrière.»Pour ce natif de Bregenz, en Autriche, un apprentissage véritable consiste justement à développer une motivation intrinsèque. «Mon but est d’aider les personnes qui assistent à mes cours à comprendre pourquoi elles étudient telle ou telle matière.» Le professeur assistant regrette que «trop souvent encore, des étudiantes et étudiants se posent de mauvaises questions, du genre ‘Comment dois-je réviser afin de réussir les examens et avoir une bonne note?’».Les défis du pilotageS’il affirme sans hésitation apprécier son activité d’enseignant, Alexander Mathis se souvient néanmoins avoir été confronté à plusieurs défis lorsqu’il a dispensé ses premiers cours à l’EPFL en 2021. Il s’était certes déjà entraîné en tant qu’assistant (en Allemagne) et que chargé de cours (aux États-Unis). Mais en terre helvétique, «je me suis soudain retrouvé seul devant une classe composée de plus de 100 personnes», qui plus est durant le deuxième confinement lié à la crise du covid-19. «La matière planifiée pour mon tout premier semestre était deux fois trop copieuse», rapporte-t-il.Autre défi: gérer la coordination de l’enseignement avec les assistantes et assistants. D’environ 140 il y a cinq ans, le nombre d’étudiantes et d’étudiants suivant son cours de niveau Bachelor est passé à près de 200 actuellement. Quant à l’équipe encadrant cet enseignement, elle compte désormais une vingtaine de personnes. «Piloter le tout est une tâche assez intimidante!»Des maths, des ordinateurs et des animauxSi on lui avait dit adolescent, qu’il serait un jour aux commandes d’un auditoire aussi imposant, Alexander Mathis ne l’aurait probablement pas cru. Ce qui était par contre clair pour lui, c’était qu’il ferait des études universitaires. Le scientifique rapporte avoir aimé dès l’enfance les mathématiques, leur côté logique. Au moment de choisir son cursus académique, il opte donc pour cette branche – et pour l’Université Louis-et-Maximilien de Munich (LMU). «Par rapport aux cours de maths du gymnase, j’ai eu l’impression d’atterrir dans un autre monde. Mais ce fut un choc positif!»Malgré ses aptitudes et affinités avec les mathématiques pures, l’étudiant réalise rapidement qu’il n’en fera pas son métier. «J’avais envie de les appliquer à des questions qui me touchent vraiment, commente-t-il. Parallèlement à mes études, j’ai toujours aimé réparer des ordinateurs et faire de la programmation.» Le chercheur autrichien rapporte aussi un intérêt de longue date pour la nature et les animaux. «J’observais ces derniers, je cherchais à comprendre leur fonctionnement.» Aujourd’hui, «mes activités combinent en quelque sorte ces trois domaines: maths, informatique et sciences du vivant».Happé par les neurosciencesMais pour en arriver là, il a fallu passer par la case neurosciences. «Pour être honnête, je n’y connaissais pas grand-chose.» Pourtant, lorsqu’il a vu passer – au sein de la LMU où il rédigeait son travail de Master en mathématiques – la mise au concours d’un poste de doctorat en neurosciences computationnelles, il a postulé. «Durant mon doctorat, j’ai pas mal cravaché pour rattraper la matière. Cela dit, le fait de venir des mathématiques m’a aussi aidé. Grâce à elles, j’ai notamment pu expliquer certains aspects méconnus des cellules de grille», des neurones du cerveau qui s’activent selon un motif régulier pour aider à se repérer dans l’espace.Le doctorant se passionne quasi immédiatement pour les neurosciences. Sa thèse achevée, il enchaîne sur un postdoc au département de biologie moléculaire et cellulaire de Harvard. En 2020, il intègre l’EPFL, où il crée son propre groupe dédié à des recherches au carrefour entre les neurosciences computationnelles et l’apprentissage machine.Attention aux mirages de l’IA générativeAussi technophile soit-il, Alexander Mathis n’est pas épargné par les défis liés à l’explosion des possibilités offertes par l’intelligence artificielle générative, et la progression galopante de son utilisation. Ainsi, «certaines et certains étudiants pensent, à tort, qu’ils sont désormais dispensés d’approfondir leurs compétences en programmation.» Ayant enseigné le génie logiciel pendant cinq ans, une période qui a coïncidé avec l'émergence de ChatGPT, le professeur a dû s'adapter en cours de route. «Mon objectif à court terme est de retravailler mes cours en profondeur afin de coller encore mieux avec ces nouvelles réalités.»