OpenAI dévoile 372 résultats mathématiques générés par une IA

OpenAI publie 372 résultats issus d’un modèle interne consacré aux mathématiques. La publication date du 7 octobre 2026. Chaque résultat doit résoudre un problème ouvert ou faire progresser nettement sa résolution. L’ensemble couvre notamment des améliorations d’algorithmes informatiques. Il contient aussi des avancées liées à la conjecture de Riemann. OpenAI héberge ces travaux dans un dépôt GitHub, avec des journaux de révision et des citations. L’entreprise affirme que presque tous les résultats viennent d’une seule consigne adressée à un seul agent. Certains ont toutefois nécessité plusieurs tentatives. Cette diffusion place une production mathématique automatisée dans un espace accessible avant une validation par revue scientifique.

Trois heures de calcul ont été consommées en moyenne pour chaque résultat. OpenAI précise que cette estimation correspond au calcul ChatGPT Pro Thinking. Le contraste est marqué avec une solution liée à un problème de Navier-Stokes. Cette solution aurait mobilisé une nuée de 10 000 agents et plusieurs millions de dollars de calcul. OpenAI indique également que cette solution est examinée formellement depuis plusieurs semaines. Les 372 résultats suivent donc une méthode beaucoup moins coûteuse selon les chiffres communiqués. L’entreprise a publié sa méthodologie, des résumés du raisonnement, le nombre de problèmes tentés et des estimations de coûts. Elle n’a pas publié les consignes utilisées.

Lean formalise une partie des preuves

Les preuves formalisées utilisent souvent Lean, un langage conçu pour produire des démonstrations mathématiques vérifiables par machine. OpenAI prévoit d’ajouter d’autres formalisations. Cette orientation répond à un problème pratique identifié par l’entreprise. Le volume de résultats pourrait dépasser la capacité de vérification manuelle de la communauté mathématique. Lean peut contrôler la correction logique d’une preuve. Il ne peut pas déterminer si le résultat est pertinent ou original. OpenAI a donc publié les résultats sur GitHub plutôt que dans des revues évaluées par les pairs. Le projet de publication d’OpenAI rassemble les résultats, les citations et les éléments méthodologiques associés.

Le choix de GitHub traduit une critique du rythme des revues scientifiques traditionnelles. OpenAI estime implicitement que ce processus ne suit pas le volume potentiel de connaissances produites. L’entreprise a consulté le groupe consultatif sur les mathématiques et l’intelligence artificielle de l’Institute for Advanced Study. Elle a suivi de manière souple ses recommandations publiques. Le groupe comprend notamment Timothy Gowers, médaillé Fields. Les mathématiciens pouvaient conseiller la communication des résultats. Ils ne pouvaient pas décider de leur vitesse de production ni de leur mode de production. OpenAI annonce aussi le financement d’ateliers et de conférences consacrés à l’analyse de résultats mathématiques produits par des modèles.

Les mathématiciens contestent le rythme

Les réactions restent divisées au sein de la communauté mathématique. Une lettre ouverte intitulée « A Severe Misalignment of AI in Mathematics » a été signée par 25 médaillés Fields. Ils dénoncent un décalage entre les objectifs de l’industrie de l’IA et ceux des mathématiques. Selon eux, résoudre des problèmes constitue un outil et un indicateur, non le but d’une compréhension conceptuelle. Timothy Gowers a averti que la littérature mathématique pourrait fortement augmenter en dix à vingt ans, tandis qu’aucune communauté humaine ne la comprendrait réellement. Terence Tao demande de renforcer la dimension humaine de la formation et de limiter strictement l’usage des outils d’IA. OpenAI veut améliorer ses citations et sa présentation avant une diffusion responsable du modèle destinée aux scientifiques. Lire l’analyse de The Decoder.