OpenAI met une nouvelle fois en colère la communauté des mathématiciens, en annonçant des centaines de découvertes mathématiques générées par l'IA sans publier les travaux explicatifs

OpenAI a une nouvelle fois mis en colère la communauté des mathématiciens. En août, OpenAI a réuni une quarantaine de mathématiciens pour discuter de la marche à suivre si l'IA venait à dépasser les capacités humaines dans ce domaine. Le groupe a demandé à l’entreprise de ne pas se contenter de les publier sur un blog ou via un tweet, comme elle l’avait fait avec dix problèmes plus tôt dans le mois. Cette suggestion semble ignorée, OpenAI a fait savoir qu’elle prévoyait de publier sur GitHub des centaines de résultats concernant des problèmes non résolus. La communauté des mathématiciens affirme avoir l’impression que le domaine est devenu un terrain de jeu pour OpenAI.

En juin, dans une déclaration décrivant les nombreux défis que pose l'intelligence artificielle (IA) à la recherche mathématique, des mathématiciens ont mis en garde contre les menaces que fait peser l’IA sur leur profession en inondant le domaine de démonstrations plausibles mais erronées. Cette déclaration a été élaborée par un groupe de travail composé de seize chercheurs sur une période de huit mois, et a été approuvée par l’Union mathématique internationale. « Les mathématiciens devraient trouver assez frappant que les entreprises technologiques s’intéressent soudainement à leur travail », a déclaré Kevin Buzzard, mathématicien à l’Imperial College de Londres, dans un communiqué. « La Déclaration de Leyde est une réponse mûrement réfléchie à ce qui se passe actuellement, alors que l’IA continue de bouleverser ce domaine. »

Malgré cette déclaration, en septembre, une controverse avait opposé le mathématicien Tristan Buckmaster à OpenAI au sujet de la résolution du problème de Navier-Stokes. Alors que le chercheur et son partenaire approchaient d'une découverte majeure, OpenAI a soudainement annoncé avoir résolu l'énigme grâce à une armée d'agents IA. Tristan Buckmaster soupçonne OpenAI d'avoir indûment utilisé ses travaux non publiés, stockés via leurs outils d'IA, pour accélérer ses propres recherches internes. Cette affaire soulève des questions éthiques fondamentales sur la propriété intellectuelle et la protection des données dans le milieu académique, désormais dominée par des intérêts privés.

Malgré cet évènement, OpenAI a une nouvelle fois mis en colère la communauté des mathématiciens. En août, OpenAI a réuni une quarantaine de mathématiciens pour discuter de la marche à suivre si l'IA venait à dépasser les capacités humaines dans ce domaine. L’entreprise a laissé entendre que ses puissants modèles avaient résolu des centaines de problèmes mathématiques de longue date.

Les mathématiciens ont réagi avec « un mélange d’enthousiasme et d’appréhension ». Le groupe a demandé à l’entreprise de ne pas se contenter de les publier sur un blog ou via un tweet, comme elle l’avait fait avec dix problèmes plus tôt dans le mois. Il serait au contraire important qu’OpenAI publie des articles expliquant ces travaux afin que les mathématiciens puissent assimiler, analyser et exploiter ces résultats.

Apparemment, cette suggestion a été ignorée. OpenAI a fait savoir qu’elle prévoyait de publier sur GitHub des centaines de résultats concernant des problèmes non résolus. Les mathématiciens remettent en question la manière dont OpenAI compte partager sa prochaine série de résultats générés par l’IA, arguant que des annonces sans articles explicatifs rendent les découvertes plus difficiles à vérifier et à attribuer.

We’re releasing a broad range of new mathematical results produced by an internal frontier model.

We’ve been consulting with the independent Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence at the Institute for Advanced Study, and we have drawn on their advice and public recommendations to inform how we release these results.

https://t.co/7N6TPlft1P

— OpenAI (@OpenAI) October 6, 2026

En août, OpenAI a réuni une quarantaine de mathématiciens pour discuter de l’impact potentiel de l’IA sur la discipline et de la manière de publier les résultats. Bryna Kra, mathématicienne à l’université Northwestern, se souvient d’un mélange d’enthousiasme et d’appréhension, mais a considéré cette réunion comme un premier pas prometteur. Kra a expliqué que les participants avaient exhorté OpenAI à publier des articles expliquant les résultats, plutôt que de les divulguer via des blogs ou des tweets. L’objectif était de permettre aux mathématiciens d’assimiler, de comprendre et d’utiliser ces travaux. Elle estime aujourd’hui que ce conseil n’a pas été suivi.

Cette critique ne se résume pas à une simple résistance à l’idée que l’IA fasse des mathématiques. Kra a déclaré qu’elle se réjouissait de l’arrivée d’un nouvel outil puissant, mais qu’elle souhaitait une meilleure communication afin de pouvoir faire confiance à ses résultats et s’appuyer sur ceux-ci. D’autres mathématiciens ont également critiqué les annonces qui ne reconnaissent pas suffisamment les contributions antérieures.

Un différend survenu en septembre aide à expliquer cette méfiance. Dans son communiqué du 21 septembre, OpenAI avait déclaré qu'un modèle interne avait résolu plus de 100 problèmes ouverts de longue date dans la plupart des domaines des mathématiques, y compris le problème de Navier-Stokes, éligible au Prix du Millénaire. Tristan Buckmaster, mathématicien à l’université de New York (NYU), a accusé OpenAI d’avoir devancé des travaux non publiés qu’il avait développés avec Levent Alpöge, un employé d’Anthropic. Buckmaster a également affirmé que Sébastien Bubeck, chercheur chez OpenAI, avait suggéré d’exclure Alpöge d’un article.

L’annonce faite en septembre par OpenAI concernant la création d’un groupe consultatif a pris en compte les préoccupations des mathématiciens quant à l’utilisation de problèmes ouverts comme critères de référence pour l’IA. Ce groupe a pour mission de donner des conseils sur la pertinence, l’évaluation et la communication des résultats émergents, y compris en matière de normes académiques et professionnelles. OpenAI précise que ce groupe fonctionne de manière indépendante : ses membres ne sont pas rémunérés, peuvent offrir des conseils non sollicités et sont libres de rendre leurs avis publics. Son mandat comporte toutefois une limite : il ne conseillera pas l’entreprise sur la manière de rythmer ses progrès internes en mathématiques.

Mais pour plusieurs mathématiciens de renom, cette publication imminente est également le signe que l’entreprise n’a guère tiré les leçons des controverses liées aux publications précédentes. Ils affirment avoir l’impression que le domaine est devenu un terrain de jeu pour OpenAI et son rival Anthropic, qui s’empressent de mettre en avant leurs modèles alors qu’ils se préparent tous deux à des introductions en bourse retentissantes. Dans leur empressement à se surpasser l’un l’autre, affirment les mathématiciens, les processus scientifiques traditionnels de publication et d’attribution des résultats ont été mis de côté.

En janvier, le célèbre mathématicien Joel David Hamkins a notamment exprimé de sérieux doutes quant à l'utilité des modèles d'intelligence artificielle (IA) dans la recherche mathématique, qualifiant leurs résultats de « déchets » et de « mathématiquement incorrects ». Il souligne la tendance frustrante de l'IA à affirmer avec assurance des informations incorrectes et à résister à toute correction, reflétant ainsi les interactions humaines contre-productives. Malgré les succès remarquables de cette technologie, Hamkins estime que les systèmes actuels ne sont pas fiables pour une véritable collaboration en matière de recherche.

Par exemple, OpenAI a fait face à une vague de critiques en octobre 2025 suite à une fausse annonce concernant une avancée mathématique du GPT-5. L'affirmation d'OpenAI selon laquelle GPT-5 aurait résolu une série de problèmes mathématiques de longue date a suscité des critiques après que les chercheurs de l'entreprise aient semblé exagérer les réalisations du modèle. Les problèmes dits « non résolus » avaient déjà été résolus dans des articles universitaires, mais n'étaient pas répertoriés sur tous les sites de référence. GPT-5 avait simplement récupéré des études existantes que le conservateur du site web n'avait pas encore rencontrées.


Depuis, certains ont mis en place cette année de nouveaux outils en réaction à la multiplication des démonstrations assistées par ordinateur ; l’idée est d’aider la communauté à la fois à exploiter les nouveaux résultats et à faire le tri parmi ce qui doit encore être approfondi. Parmi ces outils figurent Hexagon, un référentiel contenant principalement des documents générés par l’IA, et Palomar, un registre de résultats mathématiques vérifiés par des machines. Bien qu’OpenAI ait été directement encouragée à utiliser ces outils, « elle n’a pas changé son comportement ». Elle estime par ailleurs que les actions de l’entreprise ne sont pas conformes à la déclaration de Leyde, un appel lancé par plus de 4 000 mathématiciens pour que les entreprises d’IA respectent les normes mathématiques, qu’elle a elle-même contribué à rédiger.

Source : OpenAI

Et vous ?

Pensez-vous que cette annonce est crédible ou pertinente ?
Quel est votre avis sur le sujet ?

Voir aussi :

Les mathématiciens mettent en garde contre les menaces que fait peser l'IA sur leur profession en inondant le domaine de démonstrations plausibles mais erronées, dans le cadre d'une déclaration

Une nouvelle étude montre pourquoi les modèles d'IA à raisonnement simulé ne sont pas encore à la hauteur de leur réputation, performants sur les problèmes standards, mais limités en raisonnement olympique

OpenAI affirme que son prochain modèle d'IA, Astra, encore inédit, a résolu 10 problèmes vieux de plusieurs décennies, en mathématiques, physique quantique et informatique théorique pour seulement 2 000 $