OpenAI prétend avoir résolu l’un des problèmes du millénaire grâce à son IA. Celui qui s’est impliqué plus tard est gros

OpenAI affirme avoir résolu le problème d’existence et de régularité de Navier-Stokes, l’un des sept problèmes du millénaire posés par le Clay Mathematics Institute et doté d’un prix d’un million de dollars. L’entreprise a publié à la fois la démonstration analytique et sa formalisation en Lean. Attention, cela ne signifie pas que le problème est officiellement résolu – l’examen minutieux de la communauté mathématique fait défaut – mais avant cela, une grande controverse a été générée par les travaux antérieurs des mathématiciens humains. Le mérite de la découverte, s’il en est un, n’est désormais pas clair.

Au-delà de GPT-6 Astra. Pour découvrir cette solution théorique, OpenAI a utilisé un modèle interne qu’il décrit comme « nettement plus performant » que le déjà puissant GPT-6 Astra, et qu’il est toujours en train de former. Les responsables de ce projet ont fini par utiliser environ 10 000 agents coordonnés travaillant pendant 88 heures et consommant plusieurs millions de dollars en informatique.

OpenAI n’a pas choisi ce problème pour de bon. Tristan Buckmaster, mathématicien à l’Université de New York, et Levent Alpöge, mathématicien qui travaille chez Anthropic, avaient fait des progrès importants sur des problèmes connexes depuis des mois. Ils ne sont pas non plus partis de zéro et leurs recherches ont en fait poursuivi une ligne ouverte par les mathématiciens espagnols Diego Córdoba et Luis Martínez-Zoroa.

La science fonctionne et progresse ainsi. Ceux qui cherchent des solutions s’appuient sur des connaissances et des avancées antérieures, et c’est essentiellement ce qu’a fait OpenAI, reconnaissant qu’elle a commencé à s’attaquer à ce problème du millénaire lorsqu’elle a découvert qu’Anthropic faisait des progrès importants. Tirer parti de la connaissance du public ou de lignes de recherche prometteuses n’est pas du tout irrégulier et n’implique pas de « tricherie ».

Mais il y a une controverse. Buckmaster et Alpöge avaient utilisé des outils d’IA, dont le Codex, au cours de leurs recherches, et en fait Buckmaster a écrit une déclaration évoquant la possibilité qu’OpenAI aurait pu bénéficier de ces sessions privées. La société nie cela et affirme que ni ses chercheurs ni ses agents n’ont vu ses invites, démos ou travaux privés avant qu’ils ne soient rendus publics. À l’heure actuelle, il n’y a aucune preuve qu’OpenAI ait « fait » à travers ses conversations pour trouver la solution, de sorte que cette accusation n’est que cela : elle n’est pas prouvée.

Nous ne savons pas ce qui s’est passé. OpenAI indique que, bien qu’il le considère comme improbable, il ne peut pas exclure que des « données anonymisées » dérivées de l’utilisation du Codex par Buckmaster et Alpöge aient contribué à améliorer leurs modèles. Cela ne signifie pas que le modèle a été formé avec sa démonstration ou qu’il pourrait le récupérer, mais cela signifie que pour le moment, on ne sait pas où s’arrête l’utilisation privée d’un outil d’IA et où commence l’apprentissage dont les modèles profitent habituellement de ces conversations anonymisées.

À qui revient le mérite ? Buckmaster affirme que Sébastien Bubeck, d’OpenAI, lui a proposé de participer à la publication du nouveau résultat, laissant de côté Alpöge, qui travaille justement pour Anthropic, et critique la manière dont ces conversations ont été menées. Selon Bubeck, les choses étaient différentes : ils n’avaient pas l’intention de laisser Alpöge de côté, et l’idée était de savoir qui pourrait participer à une éventuelle publication de la démo créée par le modèle OpenAI. L’affrontement est servi.

Or, les mathématiques sont une question d’argent. Qu’un laboratoire d’IA découvre qu’il existe une ligne de recherche prometteuse et applique des milliers d’agents d’IA pour la résoudre commence à devenir normal. Cependant, cela nécessite d’énormes investissements financiers et pose un dilemme unique : désormais, l’important n’est pas seulement d’avoir une bonne idée, mais d’avoir la puissance de calcul nécessaire pour achever de résoudre le problème.

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