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Actualité : Problème mythique résolu par une IA : Terence Tao craint que la machine s'acharne sur des maths inutiles
OpenAI vient d'annoncer la résolution d'un problème mathématique centenaire. Après la stupéfaction, une question essentielle est soulevée par Terence Tao, géant de la discipline : dépourvue d'intuition pour savoir où chercher, l'IA ne risque-t-elle pas de brûler une énergie colossale pour résoudre des milliers de théorèmes sans aucun intérêt ?
© OpenAI (retravaillé avec Gemini) - OpenAI annonce avoir résolu l'un des plus grands problèmes mathématiques existants
En déployant un essaim de 10 000 agents IA travaillant en parallèle pendant 88 heures, OpenAI a secoué le monde de la recherche mathématique en revendiquant la résolution de l’un des sept problèmes du prix du millénaire : les équations de Navier-Stokes.
Un exploit spectaculaire, facturé en millions de dollars de puissance de calcul, qui semble marquer le début d'une nouvelle ère. Pourtant, derrière l'effet d'annonce, l'analyse d'experts comme la médaille Fields Terence Tao invite à un enthousiasme beaucoup plus nuancé. Si les machines savent désormais franchir la ligne d'arrivée à toute vitesse, elles ne savent toujours pas choisir leur course.
On pourra d'ailleurs noter une ironie mordante : la résolution d'un problème du millénaire rapporte un million de dollars, pourtant, il en aura coûté beaucoup plus à OpenAI pour en venir à bout. La société ne revendique d'ailleurs pas la récompense.
Rédigées au XIXe siècle, les équations de Navier-Stokes sont au cœur de notre compréhension de la physique moderne. Elles décrivent le mouvement des fluides : du flux sanguin dans nos artères au déplacement des masses d'air météo, en passant par l'aérodynamisme d'un avion.
Les mouvements des fluides sont au cœur des équations de Navier-Stokes, dont les applications sont innombrables.
© Jeff Schmaltz, MODIS Rapid Response Team, NASA/GSFC
Le problème ? Personne n'avait réussi à prouver mathématiquement si ces équations restaient toujours valides ou si elles finissaient par s'effondrer sous l'effet de singularités (des points où la vitesse devient théoriquement infinie, alors même que l'énergie reste finie).
En générant une démonstration de 166 pages – immédiatement formalisée et vérifiée dans le langage informatique Lean – l'architecture d'OpenAI montre l'apparition d'un tel effondrement (un finite-time blowup) sous certaines conditions imposées par des forces externes. Réussir à verrouiller une démonstration d'une telle complexité analytique en moins de quatre jours constitue une étape historique pour l’informatique.