Pascal Germain est professeur en informatique, chercheur en apprentissage automatique et titulaire d'une chaire IA Canada-CIFAR. Après avoir obtenu son doctorat en informatique de l'Université Laval en 2015, sous la direction de François Laviolette et Mario Marchand, il a poursuivi ses travaux de recherche en France pendant quatre ans au sein de Inria (l'institut national dédié aux sciences du numérique), d'abord comme postdoctorant puis comme chargé de recherche. Il fut aussi membre affilié et enseignant au département de mathématiques de l'Université de Lille. De retour à son alma mater en tant que professeur depuis 2019, il enseigne la programmation et poursuit ses travaux sur la théorie statistique de l’apprentissage automatique, l'apprentissage par transfert de représentations et l'apprentissage de prédicteurs interprétables. Ses principales contributions scientifiques portent sur la théorie PAC-bayésienne et l'adaptation de domaine.