OpenAI vient de publier plus de 370 nouveaux résultats mathématiques obtenus grâce à ses modèles d’intelligence artificielle. Une avancée qui pourrait transformer la recherche scientifique, mais qui suscite aussi de nombreuses interrogations. Plusieurs mathématiciens dénoncent notamment le manque de transparence des laboratoires d’IA et les difficultés à vérifier leurs travaux.
Plus de 370 résultats mathématiques publiés par OpenAI
Après avoir démontré les capacités de ses modèles en programmation, en sciences et en raisonnement, OpenAI s’attaque désormais aux mathématiques les plus complexes. Mardi, l’entreprise a dévoilé plus de 370 résultats mathématiques, couvrant des domaines aussi variés que l’algèbre, l’informatique théorique ou encore la logique mathématique. Ces travaux illustrent les progrès réalisés par les modèles d’intelligence artificielle les plus avancés, désormais capables de produire des raisonnements mathématiques particulièrement sophistiqués.
Le mois dernier, OpenAI avait déjà fait sensation en annonçant avoir résolu le problème de Navier-Stokes, l’un des sept problèmes du prix du millénaire. Cette énigme mathématique, qui concerne notamment le comportement des fluides, est assortie d’une récompense d’un million de dollars pour une démonstration reconnue comme valide. Mais ces annonces, aussi spectaculaires soient-elles, ne sont pas sans poser problème : comment vérifier les résultats produits par une intelligence artificielle lorsque les chercheurs eux-mêmes peinent à comprendre ses raisonnements ?
Des résultats que les mathématiciens ne peuvent pas toujours vérifier
L’Institute for Advanced Study, prestigieux institut de recherche installé à Princeton, dans le New Jersey, vient d’exprimer ses inquiétudes. Selon ses responsables, les modèles d’IA sont désormais capables de produire des démonstrations mathématiques que les personnes qui les interrogent ne sont pas nécessairement en mesure de comprendre, de vérifier ou même d’assumer scientifiquement.
Or cette situation pourrait profondément modifier les pratiques de la recherche. Traditionnellement, une découverte mathématique repose sur une démonstration qui doit pouvoir être examinée, comprise et validée par d’autres spécialistes. Avec l’intelligence artificielle, ce principe devient plus difficile à appliquer lorsque les raisonnements sont extrêmement complexes ou produits par des modèles propriétaires.
L’institut estime donc que la compréhension humaine doit rester au cœur de la recherche mathématique, même lorsque les résultats sont obtenus avec l’aide de l’IA. Il ne s’agit pas nécessairement de remettre en cause les capacités des modèles, mais plutôt de s’interroger sur les conditions dans lesquelles leurs découvertes peuvent être considérées comme scientifiquement établies.
Interrogé sur les récentes découvertes mathématiques revendiquées par OpenAI, Cédric Villani, lauréat de la médaille Fields en 2010, estime que l’intelligence artificielle provoque un bouleversement historique dans sa discipline. Selon lui, les modèles les plus avancés produisent désormais des résultats à un rythme qu’aucune université ne peut égaler. Mais le mathématicien rappelle qu’une découverte ne devient un résultat scientifique établi qu’après vérification indépendante de sa démonstration. L’IA pourrait donc accélérer considérablement la recherche, à condition de préserver la rigueur scientifique et la compréhension humaine des résultats.
OpenAI accusée d’aller trop vite ?
Autre point de friction : la manière dont les laboratoires d’intelligence artificielle utilisent les travaux des chercheurs. Interrogé par le New York Times, Tristan Buckmaster, mathématicien à l’université de New York et spécialiste du problème de Navier-Stokes, souligne que les chercheurs qui soumettent des problèmes aux modèles peuvent également leur fournir des informations essentielles à leur résolution.
Selon lui, certains résultats pourraient ainsi correspondre à des travaux humains déjà très avancés, que l’intelligence artificielle serait simplement parvenue à finaliser. La distinction est importante, notamment lorsqu’il s’agit d’attribuer le mérite d’une découverte. Les spécialistes s’inquiètent également du manque de vérification préalable de certains résultats annoncés par OpenAI. Produire une démonstration ne suffit pas : encore faut-il établir sa validité et déterminer ce qu’elle apporte réellement aux connaissances existantes.
Le risque d’une recherche mathématique à deux vitesses
Au-delà de la vérification des résultats, c’est aussi la question de l’accès aux modèles qui pose problème. Les systèmes les plus puissants d’OpenAI ne sont pas nécessairement accessibles à l’ensemble de la communauté scientifique. Les laboratoires privés disposent donc d’outils que de nombreux chercheurs universitaires ne peuvent pas utiliser.
On peut ainsi craindre l’émergence d’une recherche mathématique à deux vitesses, dans laquelle quelques entreprises technologiques pourraient multiplier les découvertes tandis que le reste de la communauté scientifique resterait à l’écart. L’institut réclame notamment un accès plus équitable aux modèles d’intelligence artificielle pour les mathématiciens du monde entier.
Face à ces critiques, OpenAI a annoncé vouloir travailler avec l’Institute for Advanced Study afin de permettre aux chercheurs de participer aux discussions sur l’avenir de ces technologies. L’entreprise n’a toutefois pas indiqué qu’elle comptait suspendre ses expérimentations sur les problèmes mathématiques les plus avancés.
Qu’en penser ?
Les progrès de l’intelligence artificielle en mathématiques sont impressionnants, mais ils posent une question fondamentale : une découverte peut-elle être pleinement reconnue si personne n’est capable d’en vérifier la démonstration ?
