“Quelle beauté avons-nous perdue ?” Les mathématiciens réagissent avec choc et dégoût tandis qu’OpenAI écrase leur domaine.

« Combien de beauté avons-nous perdu ? » Les mathématiciens réagissent avec étonnement et dégoût tandis qu’OpenAI s’empare de leur domaine

Les mathématiciens du monde entier réagissent à la publication massive par OpenAI de centaines de preuves prétendues. Plus d’une centaine de chercheurs ont partagé leurs réactions, allant de fascination intellectuelle à une profonde tristesse face à une méthode de travail perdue.

Les modèles d’IA ont longtemps eu des difficultés avec les mathématiques. Il y a seulement quelques années, ils échouaient sur des problèmes que les étudiants avancés pouvaient résoudre facilement. Mais des progrès significatifs ont été réalisés depuis la mi-2026. D’abord la Conjecture de la distance unitaire, puis les équations Navier-Stokes, et ensuite dix solutions présentées lors de l’annonce du modèle Astra d’OpenAI.

OpenAI a fait des progrès encore plus importants le 6 octobre 2026. L’entreprise a publié plus de 700 manuscrits en même temps, affirmant avoir trouvé des solutions à centaines de problèmes mathématiques ouverts. Le blog de mathématiques Proofs and Prompts a ensuite recueilli plus de 100 réponses de chercheurs.

Des résultats prometteurs s'accompagnent de doutes quant à la manière dont ils ont été présentés

C’est trop tôt pour évaluer pleinement la substance mathématique de ce que OpenAI a téléversé sur GitHub. Certains articles ont déjà été retirés, et d’autres ont suscité des critiques en raison de leur difficulté à lire. Cependant, plusieurs experts affirment que les résultats ont impressionné eux.

Médaillé en sciences médicales Peter Scholze a exhorté la patience. « Nous devrions se rappeler que nous sommes tous ensemble ; les mathématiques sont une marche à pied, pas un sprint ; et l’objectif est, et toujours sera, la compréhension humaine des mathématiques, qui nécessitera inévitablement du temps. »

Scholze a également averti des risques au-delà de la mathématique. Il a évoqué la possibilité que ces systèmes trouvent des moyens de briser les méthodes de chiffrement largement utilisées. Il a écrit que la difficulté pour trouver de tels algorithmes « ne dépasse pas, à mes yeux non experts, ce que ces systèmes sont capables de faire aujourd’hui ». Les conséquences pour l’infrastructure numérique seraient catastrophiques.

Terence Tao a exprimé des sentiments mitigés concernant la publication. Les preuves générées par l’IA semblaient « introduire de nouvelles idées ingénieuses qui seront fructueuses une fois comprises », écrivit-il. Mais il était également « profondément frustré » par l’absence de personnes capables de discuter du travail, de le présenter lors de conférences ou d’enseigner aux étudiants. Il a pleuré pour ce « chemin non emprunté » et a appelé à la solidarité. « […] La communauté doit se rassembler plus que jamais. »

Alvaro Lozano-Robledo a qualifié le 6 octobre de « probablement la journée la plus importante dans l’histoire des mathématiques à ce jour », tout en soulignant les limites des modèles. OpenAI s’est attaqué à la Hypothèse de Riemann, le plus célèbre problème non résolu en mathématiques, mais n’a obtenu qu’une version moins forte. « […] quasi-RH est énorme ! Mais ce n’est pas RH. »

Certains résultats ont surpris Ben Green. Il les a décrit comme « absolument choquants ». Selon Green, la publication a permis de réaliser environ trois quarts des objectifs de recherche couverts par un financement européen prestigieux qu’il avait reçu en juin dernier.

Roman Sauer a reconnu une technique qu’il avait développée au fil des années dans les solutions d’OpenAI pour deux problèmes complètement différents. « Je suis stupéfait. »

Johannes Schmitt a soutenu que les articles de recherche étaient un résultat secondaire des efforts d’OpenAI pour améliorer ses modèles, et non une activité visant principalement à progresser en mathématiques. Selon lui, l’entreprise utilisait des problèmes non résolus pour tester ses modèles, car les modèles de pointe avaient dépassé les défis plus simples.

Ian Agol a comparé cette situation avec la publication, en 2002, de l’une des preuves les plus importantes du siècle par Grigori Perelman. Le mathématicien russe a donné peu de conférences sur son travail. Agol a noté que plusieurs équipes de recherche ont passé des années à reconstituer les étapes manquantes.

"[…] une entreprise valant un trillion de dollars est apparue et a simplement pulvérisé tout le bâtiment avec du TNT […]"

Peu de réponses se concentrent sur la qualité des solutions elles-mêmes. De nombreux mathématiciens, en revanche, décrivent le choc, la paralysie et les craintes concernant leur avenir dans la profession.

Hugo Duminil-Copin, médaillé Fields en 2022, a écrit : « J’espérais qu’un jour nous serions surpassés, et que cela se produiserait de manière systématique. Mais l’annonce d’hier m’a frappé avec une force que je n’avais pas anticipée. »

Selon Duminil-Copin, OpenAI a affirmé avoir obtenu des résultats sur chaque problème majeur non résolu qu’il avait publiquement discuté au cours de sa carrière. « Mais pas tous. Pas tout à la fois. Pas avec une telle nonchalance. »

« L’shock est énorme. Je suis paralysé. » Il ajouta : « Demain, nous trouverons un moyen de avancer. […] Mais pour l’instant, je n’ai simplement pas d’énergie. »

Matt Zaremsky a décrit quatre années de progrès constant vers un problème particulier, avec son programme de recherche qui apportait une avancée majeure environ une fois par an. Selon ses dires, OpenAI est intervenu une fois que le problème avait gagné en importance.

"[...] on a l’impression que nous avons travaillé sur une fouille archéologique pendant 4 ans, découvrant progressivement un squelette de dinosaure très impressionnant. Puis une entreprise valant un trillion de dollars est apparue et a détruit tout cela avec du TNT, nous a donné l’ensemble du squelette, et est partie. Il a résumé cette expérience comme « pas formidable »."

Tasmin Chu s’est intéressée à un problème de théorie des probabilités en tant qu’étudiante. C’est cela qui l’a poussée à mener des recherches. “[...] Ce que je voulais plus que de savoir que pc<pu est vrai, c’était le temps et l’espace pour y réfléchir pendant les prochaines années.”

Chu distingua entre son amour personnel pour la pensée mathématique, qu’elle affirmait rester à elle, et sa capacité à façonner son travail professionnel. « Pour être honnête, je me sens absolument dégoûtée par la société dans laquelle je vis. »

Pour le doctorant Tristan Humbert, l’annonce a menacé à la fois ses plans de recherche et sa recherche d’emploi. Il a appris ce matin que OpenAI affirmait avoir résolu le problème au cœur de sa thèse.

Humbert a décrit une tristesse suivie de panique concernant ses candidatures de postdoc. Il a passé la matinée à revoir son plan de recherche. En lisant le papier, ces sentiments se sont transformés en colère lorsqu’il a rencontré ce qu’il appelait « du bruit plutôt illisible ».

Enrico Fatighenti a déclaré que les chercheurs appliquent un standard différent à la qualité des articles générés par l’IA par rapport au travail humain. Il rejetterait une soumission si la page d’accueil était trop mal écrite pour être comprise. Cependant, il a affirmé que la communauté est maintenant invitée à déchiffrer et à expliquer les articles produits par les systèmes d’IA.

« Cela représente pour nous un coût considérable en termes de temps et d’efforts, tandis que loro peuvent simplement continuer et avancer avec leurs hypothèses suivantes. Et, bien sûr, le crédit reste à eux. »

Henry Wilton était plus direct. « Si OpenAI voulait détruire la communauté mathématique, c’est là une excellente façon de procéder. »

Wilton a critiqué OpenAI pour ne pas divulguer les noms des auteurs et des informations sur les taux d’échec. Il a affirmé que l’absence de noms d’auteurs impliquait « que les mathématiques ne sont plus un effort humain ».

Sam Hughes a exprimé ses sentiments en trois phrases. « C’était un privilège de toute une vie de pouvoir faire de la mathématique de niveau recherche. Mais pas comme ça. Quelle beauté avons-nous perdue ? »

Mathématicien japonais Koji Fujiwara Il a répondu avec des paroles adaptées à « Jolene » de Dolly Parton.

"IA, IA, IA, IA
Je vous en supplie, s’il vous plaît ne prenez pas mes mathématiques
IA, IA, IA, IA
S’il vous plaît ne le prenez pas simplement parce que vous pouvez"

Les chercheurs sont en désaccord quant à ce qui reste pour les humains

Certains chercheurs voient des raisons de l’optimisme. Danny Calegari a déclaré que sa curiosité personnelle avait guidé son choix de projets au cours des 15 dernières années, et la sortie d’OpenAI n’a pas affecté son travail actuel.

Calegari a décrit une collaboration avec un musicien pour la bande sonore d’une animation mathématique. Claude de Anthropic a écrit le code. « Si cela ne vaut pas la peine de fêter, je ne sais pas ce qui l’est. »

Constantin Kogler avait travaillé avec Astra sur un problème que OpenAI affirmait également avoir résolu. Il a publié son propre article sur arXiv un jour après la publication de l’entreprise. “[...] Je ne peux m’empêcher de me sentir comme dans un paradis mathématique, où chaque nouvelle idée révolutionnaire est découverte au moment où je suis prêt pour elle.”

Giovanni Mongardi a vu un avenir bien plus sombre. « Aujourd’hui, quelque chose est perdu à jamais. » Il a décrit le rôle restant des mathématiciens comme étant celui de « prêtres du Dieu-Machine », et craignait que « l’avenir de l’esprit sera un désert, sans aucune question pour nous guider au-delà de l’horizon. »

Le souci pour les chercheurs plus jeunes se retrouve dans presque toutes les réponses. Mark Hagen a indiqué que les demandes d’aide des collègues en début de carrière, confrontés à des difficultés, avaient priorité sur l’examen des prépublications ce jour-là.

Petra Schwer a déclaré que elle et d’autres mathématiciens étaient devenus plus prudents lors des discussions sur la recherche. “La méfiance se répand, et ce n’est pas bon.” Mitchell Taylor a dit que de nombreux collègues ressentaient “une anxiété grave, une dépression et une perte d’objectif”.

Martin Bridson a reconnu à la fois les opportunités et les pertes. Mais il a mis en garde contre le fait de laisser les laboratoires d’IA définir l’agenda de la recherche. « En même temps, nous devons résister à la tentation de croire que extraire des insights à partir des annonces des laboratoires d’IA deviendra la tâche principale de notre époque. » « Nous devrions accepter le pouvoir que les machines offrent, mais nous ne devrions pas être contraints de suivre leur exemple. »

Les mois de tension sont devenus une crise personnelle

L’Association pour la mathématique humaine avait déjà appelé à un boycott de OpenAI, accusant l’entreprise de violer les normes fondamentales de la recherche scientifique. Vingt-cinq lauréats de la médaille Fields, y compris Tao et Scholze, avaient également publié une déclaration conjointe mettant en garde contre une grave désaccord entre les objectifs de l’industrie de l’IA et ceux de la mathématique.

Tao avait esquissé une ère de « Math 2.0 » dans laquelle le résolutionnement des problèmes ne pouvait plus être l’objectif central du domaine. Les réponses jusqu’à présent montrent à quel point ce changement est personnel pour les mathématiciens.

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