En 1997, un ordinateur a redéfini à jamais les échecs. OpenAI estime être en mesure de faire de même avec les mathématiques

C’était en mai 1997 et Gari Kasparov subit la défaite finale contre Deep Blue. Celui qui était jusqu’alors considéré comme le meilleur joueur d’échecs de l’histoire n’était pas seulement triste et honteux : il était aussi piqué. Lors de la conférence de presse qui a suivi, il a déclaré : « Que personne n’interprète cela comme une défaite définitive de l’homme face à la machine. La compétition ne fait que commencer. »

Mais ce fut la défaite définitive de l’homme face à la machine. Du moins, le premier.

Maintenant, il semble que nous en ayons un autre à proximité. Celui qui ne concerne plus les échecs, mais les mathématiques.

Que s’est-il passé ? OpenAI a présenté Astra, une version interne de son nouveau modèle d’intelligence artificielle générative. Il l’a également fait de manière considérable, affirmant que ce modèle avait réussi à résoudre ou à faire progresser la résolution de dix problèmes mathématiques qui n’avaient pas progressé depuis au moins une décennie, « et dans la plupart des cas depuis beaucoup plus longtemps ».

2 000 $ suffisent pour changer les calculs. Les problèmes vont de l’emballage de sphères de grande dimension à la cryptographie basée sur un réseau, et tous ont été résolus par une version interne d’Astra, avec un coût total de moins de 2 000 $ en jetons au prix de l’API GPT-5.6 Sol.

L’IA change les mathématiques en 2026. En avril, nous avons déjà vu comment GPT-5.4 avait réussi à résoudre l’un des célèbres problèmes d’Erdös en seulement 80 minutes, et il y a à peine deux semaines, le modèle Fable 5 d’Anthropic a également aidé à résoudre une conjecture d’il y a près d’un siècle. Terence Tao, considéré aujourd’hui comme « le Mozart des mathématiques », a fait de l’IA son grand allié dans la recherche de solutions à de nouveaux problèmes mathématiques.

Comment les tests ont été construits. Comme l’ont décrit les responsables d’OpenAI, Astra a été combiné à une supervision humaine en différentes phases. Pendant qu’Astra générait des arguments mathématiques, des experts dans ce domaine les convertissaient en manuscrits, puis chaque argument était formalisé dans un certificat Lean, un système qui permet de vérifier automatiquement qu’une preuve est correcte. L’entreprise a également publié un document supplémentaire généré par son IA qui reconstitue l’intégralité du processus de raisonnement qu’elle a suivi lors de chaque test.

Un résultat particulièrement frappant. Parmi les dix tests, se distingue la réfutation des limites dites exponentielles, qui est le problème 21 de la théorie de Ramsey et qui est également le problème 183 d’Erdös. Le mathématicien Thomas Bloom, responsable du site erdosproblems.com, a expliqué dans X que c’était le résultat qui l’avait le plus surpris de toute la liste publiée par OpenAI.

Étonnement et prudence. Même si certains chercheurs ont célébré les résultats obtenus dans X, d’autres ont appelé à la prudence. Le mathématicien Bharath Ramsundar a averti que « nous construisons rapidement une tour de résultats d’IA « peut-être vrais » » et a préconisé de ne pas accepter ces découvertes jusqu’à ce que les mathématiciens humains les examinent et parviennent à un consensus sur leur validité réelle. Un autre expert, Ital Sher, est allé plus loin en proposant qu’il soit également obligatoire, dans ces cas-là, de publier la liste complète des problèmes tentés et non résolus, et pas seulement les succès, afin d’évaluer correctement la capacité réelle du système. La chercheuse Jenny Lorraine Nielsen a déclaré dans X qu’au moins une de ces preuves contient une erreur.

Mon modèle est meilleur que le vôtre. Cette version d’OpenAI intervient quelques jours seulement après qu’Anthropic se soit « vanté » que Mythos Preview ait découvert de nouvelles faiblesses cryptographiques après avoir dépensé 100 000 $ en jetons. Cette autre course pour démontrer que leurs modèles trouvent encore plus de failles de sécurité que ceux d’OpenAI rejoint désormais celle qui remet en question la capacité humaine à résoudre des problèmes mathématiques.

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