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OpenAI résout par la force brute un prix mathématique vieux de 90 ans — et déclenche une guerre de la recherche

10 000 agents autonomes ont généré 130 milliards de tokens en 88 heures pour devancer un mathématicien humain en utilisant leur propre logiciel.

Par The Specialty News DeskÉdité par 4 min read
OpenAI résout par la force brute un prix mathématique vieux de 90 ans — et déclenche une guerre de la recherche
Photo: Village Global / Wikimedia Commons (CC BY 2.0)

Le 1er septembre, une rumeur est parvenue aux dirigeants d'OpenAI selon laquelle un employé du laboratoire d'IA rival Anthropic était sur le point de résoudre une énigme mathématique vieille de 90 ans. Au lieu d'attendre la publication, OpenAI a déployé 10 000 agents autonomes propulsés par un modèle inédit, leur a accordé un budget de calcul illimité et a pulvérisé le problème en 88 heures. Ils n'ont pas résolu le problème du prix du millénaire de Navier-Stokes pour faire progresser l'humanité. Ils l'ont fait par pur FOMO d'entreprise.

Le week-end à 15 millions de dollars

Pendant près d'un siècle, les mathématiciens se sont attaqués aux équations de Navier-Stokes avec de la craie, du papier et une intuition silencieuse. Les équations expliquent le comportement des fluides, de l'aérodynamique des avions à la météo, mais personne ne parvenait à prouver si ces fluides pouvaient mathématiquement s'effondrer en une singularité. OpenAI a plutôt répondu à la question par la puissance brute. En un week-end, leur essaim d'agents d'IA a généré 130 milliards de tokens de sortie pour rédiger une preuve de 165 pages.

Pour visualiser ce résultat, les agents ont essentiellement écrit l'équivalent textuel de toute la Wikipédia anglophone des milliers de fois en moins de quatre jours. Faire passer un tel volume par un modèle d'IA de pointe aux prix publics coûterait environ 15 millions de dollars. Une fois le travail de l'essaim terminé, OpenAI a confié la tâche à GPT-6 Astra pendant 17 heures pour traduire la preuve en Lean, un langage de codage automatisé utilisé pour vérifier la logique mathématique.

Le code a confirmé que les mathématiques tenaient la route. Mais la véritable tension ne portait pas sur la question de savoir si l'IA avait raison.

La controverse du travail préparatoire

La controverse du travail préparatoire
Photo: OpenAI

Les humains qui se sont fait devancer sont le mathématicien de la NYU Tristan Buckmaster et le chercheur d'Anthropic Levent Alpöge. Le duo avait passé près d'un an à réaliser des avancées majeures sur un problème connexe de dynamique des fluides. Pour ce faire, ils ont utilisé Codex d'OpenAI, laissant une trace numérique de leur logique sur les serveurs de l'entreprise. Lorsque Sebastien Bubeck et Sam Altman ont eu vent de la percée d'Alpöge, ils ont mobilisé leurs vastes ressources de calcul pour le battre sur la ligne d'arrivée.

OpenAI aurait proposé à Buckmaster d'être co-auteur de l'article final, à condition qu'il exclue son collègue d'Anthropic. Il a refusé. Cela a mis en lumière une nouvelle dynamique brutale dans la recherche informatique. Si les scientifiques utilisent des plateformes d'IA commerciales pour tester leurs idées, les propriétaires de ces plateformes peuvent surveiller ces journaux, réaliser qu'une percée est imminente et déployer des millions de dollars de calcul pour terminer le travail en premier.

« Je ne sais pas ce que leur modèle a fait, ni comment. Je ne sais pas si nos données ont été utilisées. Je n'accuse personne de quoi que ce soit. »Tristan Buckmaster

OpenAI a publié une déclaration admettant que, bien que cela soit improbable, ils ne pouvaient pas exclure que les données anonymisées issues de l'utilisation des chercheurs aient amélioré leurs modèles. L'entreprise a publiquement refusé le prix de 1 million de dollars du Clay Mathematics Institute. Pourtant, les dégâts sur la confiance académique étaient déjà faits, laissant les mathématiciens se demander si l'IA avait réellement réalisé une percée indépendante.

OpenAI's $15M Brute-Force Win

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