Le meilleur mathématicien du monde résout l’un des problèmes les plus complexes de l’histoire avec un allié : l’IA

Dire clairement quelle personne est la meilleure au monde dans un domaine donné est risqué. Si l’on s’en tient à la recherche de pointe dans le domaine des mathématiques, l’Allemand Peter Scholze, le Britannique James Maynard ou le Sino-Américain Yitang Zhang, entre autres chercheurs, sont généralement considérés comme les mathématiciens vivants les plus compétents. Cependant, dans la communauté scientifique, il existe un consensus presque unanime sur le fait que Terence Tao, qui possède la double nationalité australienne et américaine, est l’authentique « Mozart des mathématiques ».

Son prestige a été durement gagné. Il a remporté la médaille Fields, souvent considérée comme le prix Nobel de mathématiques, en 2006, à l’âge de 31 ans. Et il l’a reçu pour ses contributions dans trois domaines fondamentaux : la théorie des nombres, les équations aux dérivées partielles et l’analyse harmonique. Cependant, le comité de la médaille Fields a particulièrement souligné sa capacité à relier des domaines que la plupart des mathématiciens considéraient comme isolés.

Quoi qu’il en soit, ce n’est pas tout. Tao est souvent admiré pour sa polyvalence. De nombreux mathématiciens d’élite se spécialisent dans un domaine spécifique, mais ce scientifique a réalisé des travaux de pointe en combinatoire et en détection compressée, en plus des trois domaines pour lesquels il a reçu la médaille Fields. De plus, il s’est bâti une réputation de chercheur généreux, qui travaille très bien en équipe et qui est toujours prêt à adopter de nouvelles technologies pour relever les plus grands défis mathématiques.

L’IA est un outil essentiel en mathématiques pour Terence Tao

Dwarkesh Patel, un créateur de contenu indo-américain spécialisé dans la technologie et l’intelligence artificielle (IA) qui s’est imposé comme l’une des voix les plus influentes de la Silicon Valley grâce à ses entretiens avec Elon Musk, Mark Zuckerberg, Satya Nadella, Ilya Sutskever et Demis Hassabis, a publié il y a quelques jours une conversation très intéressante avec Terence Tao. Et l’IA a été le protagoniste absolu d’un dialogue dans lequel ce mathématicien a défendu avec enthousiasme le rôle que cette technologie joue déjà en tant que « co-auteur de confiance » dans la recherche dans le domaine des mathématiques.

En octobre 2024, Meta AI parvient à généraliser la fonction Lyapunov. Le mathématicien russe Alexandre Lyapunov a proposé le concept de fonction qui porte son nom en 1892. Ses travaux sont un outil très important dans l’étude des systèmes dynamiques, mais les mathématiciens ont eu du mal depuis à trouver une méthode générale qui leur permettrait d’identifier les fonctions de Lyapunov. Et ils n’ont pas réussi. Cependant, Meta AI l’a eu. Ce n’est là qu’un exemple qui illustre clairement la capacité dont dispose déjà l’IA pour relever certains défis mathématiques.

Terence Tao ne croit pas que l’IA finira par remplacer les chercheurs ; soutient qu’il s’agit en fait d’un outil très précieux qui permet aux mathématiciens de laisser derrière eux la recherche individuelle et de collaborer sur des projets beaucoup plus vastes et ambitieux. Et il montre l’exemple. En fait, vous avez introduit Lean dans votre flux de travail quotidien. Cet outil est un assistant de preuve et un langage de programmation conçu pour vérifier le raisonnement mathématique et vérifier qu’il est parfaitement correct. Tao est actuellement l’un des plus grands partisans du Lean au sein de la communauté scientifique.

« J’espère que l’IA de 2026, lorsqu’elle est utilisée correctement, sera un co-auteur de confiance dans la recherche en mathématiques. Et dans bien d’autres domaines aussi », défend Terence Tao. Il utilise actuellement cette technologie pour relever certains des plus grands défis mathématiques existants, comme la conjecture de Collatz ou les équations de Navier-Stokes. Ces derniers donnent forme à l’un des problèmes du millénaire et cherchent largement à comprendre le comportement des fluides. Il est intéressant de noter que ces équations sont constamment utilisées pour prédire la météo ou concevoir des avions, entre autres applications, mais nous ne comprenons toujours pas précisément comment elles fonctionnent. Terence Tao et l’IA sont l’un de nos meilleurs atouts pour résoudre définitivement cette énigme.

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Plus d’informations | Dwarkesh Patel

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