Trystan is een beginnend wetenschapper wiens werk een brug slaat tussen cognitieve theorie en geavanceerde wiskundige modellering om latente leerprocessen zichtbaar en bruikbaar te maken. Momenteel is hij AI-onderzoeker en hoofddatawetenschapper bij Edulwise, en voorheen was hij onderzoeksdatawetenschapper aan de Universiteit van Fribourg. Zijn onderzoek richt zich op interpreteerbare diagnostische architecturen. Door interacties in de praktijk in de klas te analyseren, vertaalt hij gedetailleerd leerlinggedrag naar transparante, controleerbare signalen voor adaptieve ondersteuning. 

Deze formele systeemgerichte benadering vormt de basis voor zijn ontwerp van begrijpelijke AI waarbij de docent een actieve rol speelt, waardoor onderwijstechnologie evolueert van ondoorzichtige automatisering naar rechtvaardige, procesgerichte ondersteuning die docenten in staat stelt hun werk beter te doen. 

Hij werd uitgenodigd om zijn bevindingen in heel Europa en Azië te presenteren en ontving onlangs de eerste prijs van de ASEM LLL Global Award (2025–2026) voor de beste toepassing van AI in het onderwijs.