Enseignant-chercheur Coussement vise principalement à faire progresser le domaine de data science en développant des systèmes d’aide à la décision innovants. Il est reconnu pour ses travaux sur l’intégration de sources de données textuelles dans des contextes conventionnels – principalement la modélisation prédictive – en utilisant des méthodologies de NLP et de deep learning, ainsi que pour ses contributions au domaine de data science interprétable.