Eric Leclercq dirige des recherches autour des problématiques engendrées par la gestion des données massives et plus précisément l'analyse de données à haute performance (High Performance Data Analytics). Il développe depuis plus de 10 ans des recherches interdisciplinaires sur l'analyse des données de réseaux sociaux au travers de différents projets comme  le Projet UBFC I-SITE Cocktail sur l'étude des discours dans les domaines de l'alimentation et de la santé ou le projet ANR Beelzebot sur la détection des armées de robots et la propagation des fausses informations. L'objectif final de ses recherches est de construire des outils robustes et scalables dont le comportement est formellement défini, en s’appuyant par exemple sur la théorie des catégories, l'algèbre linéaire et les tenseurs. Les retombées directes sont la Lambda+ architecture pour l'analyse de données en temps réel, la construction de pipelines d'analyse robustes pour les data lakes ou encore plusieurs algorithmes de détection de phénomènes de diffusion dans les réseaux sociaux.  Le Master 2 Bases de Données Intelligence Artificielle qu'il coordonne, permet de nourrir de nouvelles problématiques de recherche et de former les étudiants sur les dernières avancées des techniques de traitement de données.