ARTICLE – UNE IA A AFFRONTÉ 30 DES PLUS GRANDS MATHÉMATICIENS DU MONDE LORS D’UN MEETING SECRET EN CALIFORNIE

PUBLIÉ LE 18 JUIL 2025 SCIENCE ET VIE AURIANE POLGE 

À l’abri des regards, une compétition intellectuelle s’est tenue entre un chatbot de nouvelle génération et les meilleurs spécialistes du calcul. Ce duel discret a mis en lumière une bascule inattendue dans la façon dont les machines abordent désormais l’abstraction mathématique.

Longtemps considérées comme l’ultime bastion de l’intelligence humaine, les mathématiques semblent désormais accessibles à des machines capables de raisonner, tester des hypothèses et explorer des solutions inédites. Grâce à des modèles de langage entraînés pour dépasser la simple manipulation syntaxique, l’intelligence artificielle en mathématiques démontre une capacité troublante à résoudre des problèmes abstraits avec rapidité et rigueur. Lors d’une confrontation inédite entre chercheurs et algorithme, certaines des énigmes les plus ardues ont été décodées en quelques minutes par une machine que rien ne semblait pouvoir déstabiliser.

Résoudre en minutes ce qui prenait des semaines

Parmi les modèles de langage récents, certains se distinguent par leur capacité à raisonner au-delà du simple enchaînement de mots. C’est le cas de o4-mini, un chatbot développé par OpenAI et optimisé pour résoudre des problèmes abstraits grâce à un entraînement spécifique. À Berkeley, ce modèle s’est retrouvé confronté à des problèmes mathématiques inédits, créés sur mesure pour ce test. Selon Livescience, l’un des organisateurs, Ken Ono, a tenté de le piéger avec une question pointue en théorie des nombres, digne d’un doctorat. En moins de dix minutes, l’IA a non seulement trouvé une solution pertinente, mais l’a formulée avec une assurance déroutante. L’IA a expédié en temps réel ce qui aurait demandé plusieurs semaines de travail à un humain, avec méthode et logique apparente.

L’intelligence artificielle en mathématiques bouscule les méthodes traditionnelles

Le projet, baptisé FrontierMath, a été encadré par Epoch AI, un organisme spécialisé dans l’évaluation des modèles d’intelligence artificielle. L’objectif était clair. Jauger le véritable potentiel des LLM de raisonnement face à des questions non publiées, donc inconnues de leur base d’apprentissage.

Scientific American rappelle que les chercheurs avaient mis au point une série d’épreuves réparties en niveaux croissants de difficulté. À mesure que les tests s’enchaînaient, o4-mini s’est révélé capable de résoudre environ 20% des problèmes les plus complexes, ceux relevant du niveau recherche. La performance dépasse largement ce que les modèles traditionnels parvenaient à accomplir jusque-là. Plus surprenant encore, l’IA adopte une démarche proche de celle d’un chercheur humain : exploration de cas simplifiés, formulation d’hypothèses, et ajustement progressif du raisonnement. Pour les participants, la frontière entre simulation et compréhension devenait soudain moins nette.

Ce que les machines n’ont pas encore su capturer

Malgré l’éclat des résultats, les mathématiciens présents ont fini par formuler dix énigmes que la machine n’a pas su résoudre. Ce maigre lot de victoires humaines illustre une chose essentielle. Si l’IA calcule plus vite, elle ne crée pas encore avec la même finesse. La production de bonnes questions, le flair face à une intuition mathématique ou l’approche heuristique restent pour l’instant le domaine réservé de l’humain. Les chercheurs évoquent désormais une collaboration à double sens. Là où les IA excellent à démontrer, les humains resteraient les architectes de la découverte. Si cette répartition des rôles venait à se confirmer, la fonction du mathématicien pourrait glisser vers un rôle d’initiateur d’idées et de superviseur d’exploration, tel un mentor guidant une génération de cerveaux numériques.