Procédés de transformation et structuration des protéines laitières : développement d’un modèle prédictif basé sur l'IA pour prédire et optimiser leur digestibilité

La variabilité des ingrédients protéiques laitiers et des procédés de transformation influence fortement leur fonctionnalité au sein des matrices alimentaires ainsi que leur digestibilité, avec un impact direct sur les indicateurs de qualité protéique, notamment le DIAAS (score des acides aminés indispensables digestibles). Ce doctorat, mené en partenariat avec Agropur, vise à établir des liens entre les procédés de transformation, la structuration et la digestibilité des protéines laitières, étudiées à la fois sous forme d’ingrédients et au sein de matrices alimentaires complexes. Le projet combinera des caractérisations expérimentales avancées des protéines, des modèles de digestion in vitro et des approches prédictives basées sur l’intelligence artificielle (IA), afin de prédire l’impact des paramètres de production des ingrédients protéiques laitiers sur leur digestibilité, à la fois sous forme d’ingrédients et au sein de formulations alimentaires complexes. 

The variability of dairy protein ingredients and processing conditions can strongly influence their functional properties in food matrices, as well as their digestibility and overall nutritional quality, particularly as assessed by the DIAAS (Digestible Indispensable Amino Acid Score). Conducted in partnership with Agropur, this PhD project aims to better understand the relationships between dairy protein processing, structural organization, functionality, and digestibility, both at the ingredient level and within complex food formulations. The project will combine advanced protein characterization, standardized in vitro digestion models, and artificial intelligence (AI)-based predictive approaches to model how production and formulation parameters affect the digestibility and nutritional quality of dairy proteins. 

Le doctorat sera réalisé au Département des sciences des aliments de l’Université Laval, situé dans la ville de Québec, au Canada, au sein du Centre STELA et de l’Institut sur la nutrition et les aliments fonctionnels (INAF), reconnus pour leur expertise en protéines alimentaires, en digestion et en analyses avancées. Le projet bénéficiera de l’expertise multidisciplinaire du laboratoire Idéatech (protéines, procédés de fractionnement et propriétés fonctionnelles), du laboratoire ÉRIA (protéines et interactions structure-digestion) et du LARTIC (chimiométrie et intelligence artificielle), ainsi que de celle d’HEC Montréal en science des données et en intelligence artificielle. Une collaboration étroite avec Agropur est également prévue.

The PhD project will be carried out in the Department of Food Sciences at Université Laval, located in Quebec City, Canada, within the STELA Research Center and the Institut sur la nutrition et les aliments fonctionnels (INAF), both recognized for their expertise in food proteins, digestion, and advanced analytical methods. The project will benefit from the multidisciplinary expertise of the Idéatech laboratory (proteins, fractionation processes, and functional properties), the ÉRIA laboratory (proteins and structure–digestion interactions), and LARTIC (chemometrics and artificial intelligence), as well as from the expertise of HEC Montréal in data science and artificial intelligence. A close collaboration with Agropur is also planned.

Le ou la candidat(e) au doctorat doit :

• Être titulaire d’une maîtrise (ou d’un master 2) en sciences des aliments ou dans un domaine connexe.
• Posséder de solides connaissances en biochimie des protéines, en structure des aliments et en digestion.
• Être familier(ère) avec les procédés de transformation laitière.
• La maîtrise des méthodes chimiométriques, des approches d’analyse de données et de l’intelligence artificielle constitue un atout.
• Démontrer d’excellentes aptitudes en organisation, en communication, en rédaction scientifique et en travail d’équipe, ainsi qu’une bonne maîtrise de l’anglais à l’écrit et à l’oral

The PhD candidate must:

• Hold a Master’s degree in Food Science or in a related field.
• Possess strong knowledge of protein biochemistry, food structure, and digestion.
• Be familiar with dairy processing technologies and operations.
• Experience with chemometric methods, data analysis, and artificial intelligence approaches will be considered a strong asset.
• Demonstrate excellent organizational, communication, scientific writing, and teamwork skills, as well as good proficiency in both French and English, particularly in reading and writing.