Mais bien avant que l'IA ne devienne une obsession culturelle, avant que les modèles de langage n'entrent dans nos téléphones, nos bureaux et nos conversations à table, quelque part à Porto, João Gama contribuait déjà à redéfinir la manière dont les machines apprennent le monde.

Ce qui rend la trajectoire de João Gama particulièrement frappante, ce n'est pas seulement l'ampleur de son influence scientifique, mais aussi le moment où elle s'exerce. Bon nombre des problèmes aujourd'hui au cœur de l'intelligence artificielle, l'adaptation, l'apprentissage continu et la prise de décision en temps réel, étaient des questions sur lesquelles João Gama travaillait déjà depuis des dizaines d'années. Discrètement, depuis son laboratoire de l'université de Porto, il a contribué à façonner des domaines qui n'ont été connus du grand public que récemment.

Pour João, l'apprentissage automatique n'a jamais été quelque chose d'entièrement nouveau. Le terme "apprentissage automatique" a été utilisé pour la première fois dans les années 1950", explique-t-il en faisant référence à Arthur Samuel, le chercheur qui a créé un programme de jeu de dames capable de s'améliorer au fur et à mesure qu'il jouait. "Cette capacité à tirer des enseignements de l'expérience est ce que nous appelons l'apprentissage. Ce qui a changé au fil du temps, ce n'est pas l'existence de ces idées, mais l'échelle à laquelle la société en a pris conscience.

Un écosystème scientifique construit à Porto

La carrière de João Gama s'est profondément liée à l'université de Porto, où il a commencé à enseigner à la faculté d'économie au début des années 1990. À première vue, il s'agit d'un lieu inhabituel pour l'émergence de l'un des plus grands chercheurs portugais en intelligence artificielle. Pourtant, João explique : "Le groupe a été fondé en économie parce que c'est là que le professeur Pavel Brazdil enseignait", explique-t-il. M. Brazdil a créé l'un des premiers groupes d'apprentissage automatique d'envergure internationale du pays au sein même de la faculté d'économie.

À bien des égards, le lieu a façonné la perspective, car l'économie et les sciences sociales dépendaient déjà fortement de grandes quantités de données et d'analyses quantitatives. L'économétrie traditionnelle aborde les problèmes par le biais de modèles prédéfinis ; l'apprentissage automatique les aborde différemment, en permettant aux systèmes d'apprendre des modèles directement à partir des données elles-mêmes. João s'est trouvé précisément à l'intersection entre la rigueur informatique et la complexité du monde réel.

Au fil des ans, João a contribué à consolider cet écosystème par l'enseignement, la supervision de la recherche et la création de réseaux scientifiques qui s'étendent bien au-delà du Portugal. Il a dirigé le programme de maîtrise en analyse de données à la faculté d'économie pendant plus d'une décennie et a supervisé des dizaines d'étudiants en doctorat et en maîtrise, dont beaucoup ont ensuite entamé leur propre carrière de chercheur.

Apprendre des mondes en mouvement

L'observation de João Gama selon laquelle le monde réel est dynamique a entraîné un changement important dans l'apprentissage automatique. Alors que les modèles traditionnels s'appuient sur des ensembles de données statiques, João a travaillé sur des problèmes où les données évoluaient en permanence et devenaient rapidement obsolètes. Cela l'a amené à développer des approches d'apprentissage à partir de flux de données, où les algorithmes s'adaptent continuellement en temps réel. Au centre de ce travail se trouve l'idée de la "dérive conceptuelle", c'est-à-dire la reconnaissance du fait que les modèles changent au fil du temps. Qu'il s'agisse du comportement des consommateurs, du trafic urbain, des infrastructures industrielles ou des systèmes environnementaux, les modèles qui façonnent le monde réel sont en constante évolution.

Le travail de João est né précisément de cette instabilité, en abordant une question fondamentale qui deviendrait plus tard centrale pour l'intelligence artificielle moderne : comment les machines peuvent-elles continuer à s'adapter et à apprendre dans des environnements changeants sans avoir à repartir sans cesse de zéro ?

Ses travaux sont devenus fondamentaux dans ce domaine. Aujourd'hui, ses recherches sur l'exploration des flux de données et la dérive des concepts comptent parmi les plus citées au niveau international, avec des dizaines de milliers de citations et une influence mondiale qui s'étend à la fois au monde universitaire et à l'industrie.

Les implications pratiques de cette recherche sont devenues particulièrement visibles grâce à des projets développés avec des infrastructures du monde réel. L'un des exemples les plus illustratifs est apparu dans le cadre d'une collaboration avec le métro de Porto, visant à détecter les défaillances mécaniques avant qu'elles ne se produisent.

La responsabilité avant la superintelligence

Les conversations publiques sur l'intelligence artificielle tournent de plus en plus autour de la crainte de voir les machines dépasser l'humanité. João aborde ces discussions avec scepticisme : "Pour l'instant, dit-il presque avec humour, les machines sont encore très stupides. Pour João, les systèmes d'IA contemporains restent fondamentalement limités parce qu'ils manquent de conscience, de connaissance de soi et d'une véritable compréhension de ce qu'ils font. Ils exécutent des tâches de plus en plus sophistiquées, mais sans conscience réfléchie.

Il ne rejette pas les risques de l'IA. Il se concentre plutôt sur les réalités sociales actuelles telles que l'inégalité, l'utilisation abusive des données, la manipulation de l'information et l'inégalité d'accès à la technologie. Il souligne que la technologie n'est pas neutre : L'IA façonne les opportunités, les structures du travail et l'accès à l'information, donnant des avantages à ceux qui peuvent travailler avec elle et laissant les autres à la traîne.

Cette préoccupation explique en partie pourquoi il apprécie fortement les efforts européens en matière de réglementation de la protection de la vie privée et de gouvernance responsable de l'IA. João considère les cadres tels que le GDPR non pas comme des obstacles bureaucratiques, mais comme des tentatives de protéger l'autonomie humaine dans un monde où l'information circule à une vitesse et à une échelle sans précédent.

Les universités comme lieux de pensée

Malgré sa reconnaissance internationale, une grande partie de l'identité de João Gama reste profondément liée à l'enseignement et à la vie universitaire. Il parle de l'encadrement des étudiants avec une réelle affection, décrivant le mentorat de thèse comme l'un des aspects les plus gratifiants de sa carrière : "Il est toujours agréable de travailler avec les gens", dit-il.

C'est également dans cette perspective qu'il défend fermement l'idée que les universités sont des espaces qui doivent préserver la recherche en même temps que l'enseignement. Pour lui, les universités ne sont pas simplement des institutions chargées de transmettre des connaissances existantes, mais elles sont également responsables de la création de nouvelles questions, de la culture de la pensée critique et du maintien de la liberté intellectuelle nécessaire à l'innovation. La recherche exige non seulement des compétences techniques, mais aussi une disponibilité d'esprit et la capacité de réfléchir aux problèmes qui valent la peine d'être abordés. Même après être devenu professeur émérite à l'université de Porto, João continue à superviser des étudiants, à diriger des projets de recherche et à s'impliquer activement au sein de l'INESC TEC. Dans la pratique, peu de choses ont changé, si ce n'est l'abandon de l'enseignement formel. La recherche, le mentorat et la collaboration scientifique continuent d'occuper le centre de sa vie quotidienne. Ce qui est particulièrement frappant, c'est la façon dont il parle de cette trajectoire avec très peu de sentiment de protagonisme individuel. Lors de sa dernière conférence avant de prendre sa retraite, João a choisi de ne pas se concentrer sur les distinctions, les citations ou les jalons de sa carrière, mais plutôt sur les personnes qui l'ont accompagné tout au long de ces décennies de travail. "Je n'ai rien fait seul", a-t-il déclaré. "Je dois remercier mes équipes, mais surtout mes étudiants.

Continuer à s'adapter

Ce qui apparaît de plus en plus clairement en parlant avec João Gama, c'est que l'adaptation elle-même est au centre de sa science et de sa vision du monde. Ses recherches se sont concentrées sur des systèmes capables d'apprendre en permanence, car il a compris très tôt que les modèles statiques ont du mal à s'adapter aux réalités dynamiques. Mais cette idée semble s'étendre au-delà des algorithmes. Tout au long de sa carrière, João s'est positionné à plusieurs reprises à la croisée des chemins : entre l'économie et l'informatique, la théorie et l'application, la recherche et la politique, le monde universitaire et le débat public.

Il y a quelque chose de discrètement cohérent dans le fait que l'un des plus grands experts mondiaux en systèmes adaptatifs parle si souvent de responsabilité, de collaboration et d'apprentissage collectif. Pour João, l'intelligence, qu'elle soit artificielle ou humaine, n'est jamais purement individuelle, mais se construit collectivement.

En fin de compte, une grande partie de l'infrastructure qui sous-tend aujourd'hui l'intelligence artificielle, des systèmes capables de s'adapter en permanence à des réalités changeantes, existe en partie parce que João Gama a passé des décennies à réfléchir à la manière de s'adapter à un monde qui ne s'arrête jamais de bouger.