Une conjecture de trente ans vacille sous les coups de l’intelligence artificielle

Trois sommités de l’informatique théorique voient leur discipline basculer après l’annonce de modèles capables de renverser une hypothèse fondatrice. Le vertige est réel, les effets concrets, eux, restent lointains.

L’annonce est tombée en début de semaine. OpenAI, le créateur de ChatGPT, et Anthropic, derrière Claude, ont chacun assuré qu’un de leurs modèles avait mis en défaut l’hypothèse du temps exponentiel. Le grand public n’en a jamais entendu parler, et pourtant ce pilier structure une bonne partie de l’informatique théorique et de la génomique. Il pose que certains problèmes exigent d’essayer presque toutes les combinaisons possibles, à la manière d’un cadenas dont on aurait perdu le code. Aucune puissance de calcul, même monumentale, ne suffirait alors à les résoudre. Des centaines de travaux reposent sur cette idée.

Si le pilier tombe, l’horizon s’ouvre. L’analyse rapide de génomes complexes ou le décryptage d’un code robuste redeviendraient envisageables. Personne ne sait encore par quel chemin, et Ryan Williams, du MIT, le dit sans détour. On parle pour l’instant d’un résultat purement théorique, qui laisse seulement entrevoir des façons de calculer bien plus efficaces. Russell Impagliazzo, coauteur de l’hypothèse, prévient que presque tout le monde n’en verra rien dans l’immédiat. À terme, en revanche, plusieurs sciences pourraient gagner de meilleurs outils pour fouiller leurs données. Et la sécurité informatique devra peut-être renforcer ses chiffrements, jusqu’à rendre lisibles des données protégées il y a des années.

Cette trouvaille s’inscrit dans une série qui ne s’est pas interrompue depuis avril. Des centaines de problèmes mathématiques ont été résolus par des modèles, au point de plonger la communauté dans des débats existentiels. Quelque vingt-cinq lauréats de la médaille Fields, l’équivalent du Nobel pour les mathématiques, ont publiquement alerté contre un effet destructeur. Pour vérifier la découverte, OpenAI a fait appel à deux des auteurs de l’hypothèse, Impagliazzo et Ramamohan Paturi, de l’université de Californie à San Diego, ainsi qu’à Williams.

Les réactions oscillent entre stupeur et ironie. Paturi parle d’une surprise, lui dont la conjecture a guidé trente ans de recherche, tout en rappelant que les travaux bâtis dessus ne partent pas à la poubelle. Williams, qui se décrit comme l’un des sceptiques les plus en vue, avoue y avoir vu une forme de revanche. Impagliazzo, lui, ne cache pas une pointe d’amertume. Il aurait préféré que la découverte émane d’un système capable d’expliquer son raisonnement, et rêverait de serrer la vraie main de la personne qui a fait tomber sa conjecture.

Reste une question de fond, celle de la place des chercheurs. Paturi veut croire que les humains gardent la créativité et le pouvoir de choisir où aller. Il invite les jeunes à se lancer, à s’emparer de ces outils tout en forgeant leur propre jugement. Williams parle d’une véritable révolution à l’œuvre et d’un moment passionnant pour entrer dans la discipline. Impagliazzo se montre bien moins optimiste. Il observe que les mêmes chercheurs assuraient jusqu’ici la part la plus prestigieuse du travail, trouver, et la moins valorisée, vérifier et expliquer. Selon lui, l’IA pourrait bientôt prendre en charge l’essentiel de la première, ne laissant aux humains que la seconde. Et il admet ne pas savoir à quoi ressemblera la recherche dans un an.

Le fait que ces résultats sortent de modèles privés, détenus par des entreprises libres de décider quoi publier et quand, inquiète aussi. Paturi y voit une sérieuse question de concentration de l’accès aux outils de recherche. Qui peut participer, qui passe en premier, qui choisit les sujets. Publier une preuve ne suffit pas à égaliser les chances. Une annonce d’entreprise ne remplacera jamais l’évaluation par les pairs. Williams partage l’inquiétude et compte sur les sociétés d’IA pour user de leur pouvoir avec responsabilité, persuadé qu’elles mesurent l’enjeu. Impagliazzo ajoute une nuance. Un humain qui résout un problème ne livre pas seulement la solution, mais le chemin pour y arriver, et ce chemin vaut souvent davantage.

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