# OpenAI publie 719 manuscrits sur des problèmes ouverts > OpenAI a publié 719 manuscrits mathématiques, relançant le débat sur la valeur des preuves, la recherche et la pression sur les jeunes chercheurs. Type : Actualité IA · Catégorie : Tendances · Publié le 2026-10-26 · Signal IA - Order & Chaos Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/openai-bouscule-les-mathematiciens-sur-la-valeur-des-preuves Tags : ia, mathématiques, recherche, openai, enseignement, claude, chatgpt --- ## En résumé - OpenAI a publié 719 manuscrits consacrés à des problèmes mathématiques encore ouverts. - Environ 42 % des résultats principaux ont été formalisés dans Lean selon OpenAI. - Les jeunes chercheurs affrontent une pression accrue liée au volume de publications produites par l’IA. **Le signal :** Les 719 manuscrits publiés par OpenAI ont déclenché une réaction de 25 médaillés Fields sur la place de l’IA en mathématiques. **OpenAI a publié** 719 manuscrits consacrés à des problèmes [mathématiques](/signal-ia/actu/openai-annonce-722-manuscrits-mathematiques-generes-par-ia) encore ouverts, le mardi 6 octobre. Cette publication a suivi six semaines d’annonces dans le secteur. Début septembre, Anthropic indiquait que Claude avait formalisé en onze jours la démonstration du dernier théorème de Fermat dans Lean. Quatre jours plus tard, OpenAI revendiquait un résultat sur les équations de Navier-Stokes. Ces équations sont liées à l’un des sept problèmes du millénaire de l’Institut Clay. Vingt-cinq lauréats de la médaille Fields ont ensuite dénoncé l’écart entre les objectifs des entreprises d’IA et ceux de la communauté mathématique. Hugo Duminil-Copin a découvert que seize manuscrits concernaient son propre champ de recherche. **Hugo Duminil-Copin a réagi** lors d’une visioconférence organisée début octobre par la Société mathématique de France. Selon Le Monde, OpenAI avait consacré treize articles à l’un des problèmes liés à ses recherches. Matthieu Alfaro, professeur à l’Université de Rouen Normandie et au CNRS, décrit deux conséquences. La première concerne les projets pluriannuels, qui financent notamment les conférences et les postes de doctorants. La seconde touche la place de l’humain dans la [recherche](/signal-ia/actu/openai-annonce-une-solution-buckmaster-conteste-lattribution) mathématique. Avant ces publications, un problème constituait un objectif permettant d’explorer plusieurs pistes. Une démonstration pouvait donc produire d’autres idées, même sans atteindre immédiatement le résultat final. [Le Monde détaille cette réaction](https://www.lemonde.fr/sciences/article/2026/10/10/nouveau-coup-de-massue-d-openai-sur-les-mathematiciens-ils-ont-annihile-mon-domaine-de-recherche_6790951_1650684.html). ## Les preuves deviennent difficiles à lire **La preuve reste centrale** pour Matthieu Alfaro, car une conjecture est souvent considérée comme vraie avant sa démonstration. Selon lui, l’intérêt porte alors sur la manière de prouver l’énoncé. Les résultats publiés par OpenAI soulèvent toutefois une difficulté de lecture. Environ 42 % des résultats principaux du dépôt d’octobre ont été formalisés en Lean, selon l’entreprise. Lean permet à un ordinateur de vérifier chaque étape d’une démonstration. Trois manuscrits ont été retirés dès le lendemain après la découverte d’erreurs. Hugo Duminil-Copin a annoncé vouloir examiner, avec des collègues, les milliers de pages liées à ses recherches. Leur objectif déclaré est de les rendre compréhensibles et transmissibles. **Les chercheurs se méfient** aussi de la circulation accélérée des idées. Après l’annonce d’OpenAI sur Navier-Stokes, Tristan Buckmaster a soupçonné que des travaux non publiés avaient pu être utilisés. OpenAI a démenti cette hypothèse, sans qu’une preuve soit apportée dans un sens ou dans l’autre. Matthieu Alfaro explique que cette affaire peut réduire l’envie de partager des pistes de recherche. Il rapporte également le cas d’une doctorante dont une piste évoquée lors d’un exposé aurait été suivie par un preprint publié 48 heures plus tard. Ce document comptait 30 pages. [OpenAI présente son programme mathématique](https://openai.com/fr-FR/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/). ## Les jeunes chercheurs subissent la pression **Les carrières se tendent** également autour du volume de publications. Matthieu Alfaro estime que les revues mathématiques reçoivent deux fois plus d’articles qu’il y a quelques mois. Les chercheurs assurent eux-mêmes l’édition et la relecture de ces manuscrits. Il craint une saturation du système et une évaluation plus difficile des jeunes candidats. Il compare le cas d’un étudiant qui publierait trois articles avec celui de chercheurs utilisant intensivement l’IA et pouvant en produire trente. Dans son entourage, un collègue a confié un article à [ChatGPT](/signal-ia/actu/openai-et-astra-percees-mathematiques-apres-dix-ans) et guidé l’outil. Le système a produit en une matinée un texte de 30 pages sur une question jugée intéressante. **La recherche se fragmente** aussi selon l’accès aux outils et les choix de formation. Matthieu Alfaro évoque une possible recherche à plusieurs vitesses, entre les personnes réfractaires à un usage intensif de l’IA et celles qui souhaitent financer une licence pour leurs doctorants. Il exprime également une inquiétude concernant une recherche mathématique devenue plus américaine ou chinoise. Les laboratoires consacrent déjà du temps à l’IA dans leurs réunions et leurs conférences. Le chercheur rapporte que certaines personnes auraient commencé une thèse avant d’y renoncer. Après les mathématiques, Le Monde cite aussi la biologie comme discipline potentiellement concernée. Anthropic a annoncé une découverte dans des génomes viraux, mais dix essais n’ont pas permis de la reproduire.