Une IA vient à bout d’un mystère mathématique vieux de deux siècles et la polémique démarre

En moins de quatre jours, un modèle d’intelligence artificielle a livré une démonstration attendue depuis des décennies. Mais des chercheurs l’accusent d’avoir marché sur leurs plates-bandes.

OpenAI affirme avoir réussi là où d’innombrables esprits humains ont buté. Son modèle a résolu l’équation de Navier-Stokes, cette formulation créée par Henri Navier en 1822 puis complétée par George Gabriel Stokes en 1845. Elle décrit le mouvement des gaz et des liquides, et permet de prévoir la météo ou de concevoir l’aile d’un avion. Pas un simple exercice de tableau noir. Cette équation fait partie des sept problèmes du millénaire sélectionnés en 2000 par le Clay Mathematics Institute, avec un million de dollars à la clé pour qui la résout. Mark Chen, responsable de la recherche chez OpenAI, a qualifié l’avancée d’étape majeure pour l’IA. Selon lui, elle ouvre la voie à la résolution d’autres questions parmi les plus complexes.

Pour y parvenir, l’entreprise a mis les moyens. Son modèle a travaillé pendant 88 heures avec plus de 10 000 agents IA coordonnés, et a généré plus de 130 milliards de tokens, l’unité qui mesure le volume de contenu produit. Le coût de la puissance de calcul atteint plusieurs millions de dollars. Sam Altman, le patron d’OpenAI, raconte que la course a commencé après des rumeurs selon lesquelles des modèles d’Anthropic auraient résolu l’un des problèmes du millénaire. Son équipe a alors voulu savoir si l’un des siens en était capable.

Sauf que l’annonce a provoqué des remous. Quelques heures avant la publication d’OpenAI, le mathématicien Tristan Buckmaster s’interrogeait sur les similitudes entre le projet de l’entreprise et ses propres travaux. Avec son collègue Levent Alpöge, employé d’Anthropic, il avait exploré des hypothèses différentes de celles de la plupart des chercheurs. Or le modèle d’OpenAI semble avoir suivi cette piste. Pour compliquer l’affaire, Buckmaster avait utilisé Codex, l’outil d’IA d’OpenAI destiné au code, et demandé si ses données avaient été réutilisées en interne. Un chercheur d’OpenAI a d’abord assuré que non, puis l’entreprise a fini par reconnaître qu’elle ne pouvait pas exclure que des données anonymisées du duo aient aidé à améliorer ses modèles. Elle précise tout de même que la démonstration finale diffère sensiblement de celle des deux mathématiciens.

Le monde des maths reste loin d’être conquis. Le président du Clay Mathematics Institute se dit enthousiaste, mais rappelle que l’évaluation d’une telle solution est volontairement lente. Avant toute reconnaissance, il faudra une publication dans une revue qualifiée, puis l’acceptation par la communauté scientifique, avec un délai minimum de deux ans. Terence Tao, l’une des plus grandes figures des mathématiques et médaillé Fields, regrette lui que la recherche soit confiée entièrement à des IA plutôt que de miser sur une collaboration entre humains et machines. Dans ce milieu, plusieurs craignent aussi que des résultats produits par l’IA ne puissent plus jamais être vérifiés. Une inquiétude de taille, car sans vérification, la science ne peut pas avancer.

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