Vous vous souvenez de l’époque où voir une IA remporter une olympiade de mathématiques semblait être un événement majeur ?
Onze des meilleurs mathématiciens au monde (dont un lauréat de la médaille Fields) ont décidé que ce n’était qu’un jeu d’enfant. Ils ont donc créé First Proof, un ensemble de 10 problèmes de maths de niveau recherche, non publiés, directement tirés de leurs propres travaux, et ont donné une semaine à l’IA pour les résoudre.
Le piège : aucun de ces problèmes n’était jamais apparu sur Internet. Aucun raccourci permis par les données d’entraînement. Aucun rapprochement de motifs. Rien que du raisonnement mathématique à l’état brut.
Le Chief Scientist d’OpenAI, Jakub Pachocki, affirme qu’un modèle interne inédit a probablement résolu au moins cinq des 10 problèmes (6 avaient été annoncés à l’origine, mais l’un d’eux a ensuite été retiré). Pour donner un ordre de grandeur, les modèles d’IA accessibles au public, comme ChatGPT et Gemini, n’ont pu en résoudre que 2. Quelque part, un professeur de maths titulaire actualise nerveusement sa page LinkedIn.
Voici pourquoi c’est important:
- Les problèmes étaient réellement difficiles. Ils couvraient 10 sous-domaines différents, de la topologie algébrique à la géométrie symplectique, et chacun d’eux avait demandé aux mathématiciens qui les avaient rédigés des semaines, voire des mois, de travail.
- La supervision humaine était bien réelle, mais limitée. OpenAI n’a pas fourni au modèle de stratégies de démonstration. Des experts ont en revanche examiné les résultats et demandé au modèle de développer certaines réponses.
- Tout s’est déroulé en une semaine. Pachocki a parlé d’un « sprint chaotique » et déclaré que la méthodologie « laissait beaucoup à désirer ». En clair : imaginez ce qui se passera lorsqu’ils s’y mettront vraiment.
Et ce n’était même pas le seul coup d’éclat d’OpenAI ce jour-là. Le même 13 février, l’entreprise a publié une prépublication scientifique dans laquelle GPT-5.2 proposait une formule pour les interactions entre gluons que les physiciens pensaient impossibles depuis des décennies. Des chercheurs de Harvard et de Cambridge l’ont vérifiée. Un professeur de l’UC Santa Barbara a qualifié le travail de « recherche digne d’une publication scientifique, qui fait avancer les frontières de la physique théorique ».
Comme l’a Ethan Mollick : le passage de « l’IA ne peut pas faire de science » à « bien sûr que l’IA fait de la science » suivra le même schéma que toutes les autres transitions liées à l’IA. D’abord, l’engouement ; puis les sceptiques ; ensuite l’adoption discrète… puis les percées commenceront à tomber comme des dominos.
La prochaine série de problèmes de First Proof paraîtra le 14 mars. Et cette fois, OpenAI ne sera pas pris au dépourvu.
Note de la rédaction : ce contenu a d’abord été publié dans la newsletter de notre publication sœur, The Neuron. Pour découvrir d’autres articles de The Neuron, inscrivez-vous ici à sa newsletter.