Sébastien Le Digabel est professeur titulaire au département de mathématiques de Polytechnique Montréal, et membre du laboratoire de recherche GERAD. Il a obtenu son doctorat en mathématiques appliquées à Polytechnique en 2008, puis a effectué des stages postdoctoraux au centre de recherche IBM TJ Watson et à l'Université de Chicago, en 2010 et 2011.

Ses intérêts de recherche sont l'analyse et le développement d'algorithmes pour l'optimisation de boîtes noires, ainsi que la conception de logiciels d'optimisation. L'optimisation de boîtes noires est un domaine de l'optimisation mathématique dans lequel les fonctions à optimiser sont le résultat de simulations numériques pour lesquelles on n'a pas de dérivées. Dans ce contexte, l'optimisation sans-dérivées peut être considérée, et en particulier l'algorithme Mesh Adaptive Direct Search (MADS), développé par Audet et Dennis, et pour lequel la thèse de Le Digabel a apporté des améliorations. Tout cette recherche sur MADS est incluse dans le logiciel NOMAD, disponible à www.gerad.ca/nomad.

La recherche de S. Le Digabel est supportée par le CRSNG, le FRQNT, InnovÉÉ, IVADO, Hydro-Québec, Rio Tinto, et Huawei-Canada.