Les mathématiciens sont-ils en voie de disparition ? Voici le conclave secret qui a humilié certains des plus grands esprits du monde.

En mai 2025, sur le campus de l'Université de Californie à Berkeley, une rencontre insolite a eu lieu, qui pourrait marquer un tournant dans l'histoire des mathématiques modernes . Trente des mathématiciens les plus prestigieux du monde se sont réunis en conclave secret, non pas pour débattre entre eux, mais pour affronter une intelligence artificielle : o4-mini , un modèle de langage de pointe développé par OpenAI, capable de raisonner avec une rapidité et une précision sans précédent.

L'objectif était de tester la machine pendant deux jours sur certains des problèmes les plus complexes au monde. Pour chaque question non résolue par o4-mini, le mathématicien qui l'aurait formulée recevrait une récompense de 7 500 $ (6 389 €) . Cependant, l'issue de ce marathon a laissé perplexes de nombreux participants. Ken Ono, mathématicien à l'Université de Virginie et l'un des juges de l'événement, a déclaré au magazine Scientific American : « Je n'ai jamais vu ce genre de raisonnement dans un modèle. C'est ce que fait un scientifique. C'est terrifiant. »

La réunion, organisée par l'association Epoch AI dans le cadre du projet FrontierMath, s'est déroulée sous des mesures de sécurité strictes. Les participants ont signé des accords de confidentialité et n'ont pas eu le droit d'utiliser le courrier électronique . Ils ne pouvaient communiquer que via l'application cryptée Signal, afin d'éviter toute fuite susceptible de contaminer l'entraînement du modèle. Les 30 mathématiciens ont été divisés en groupes de six et se sont affrontés pour concevoir des problèmes qu'ils pouvaient résoudre, mais qui feraient planter l'IA.

Les problèmes posés allaient de la théorie des nombres à la géométrie algébrique, englobant des défis qui nécessiteraient normalement des semaines de travail académique. o4-mini , cependant, les a résolus en quelques minutes, fournissant non seulement une réponse, mais aussi un raisonnement structuré. Il a décomposé le problème, procédé étape par étape et proposé des solutions intermédiaires avant d'arriver à une conclusion.

« Ce qui distingue ces modèles, c'est qu'ils relient désormais mieux les solutions aux problèmes plus petits », explique à ABC Jordi Serra Ruiz, professeur d'informatique à l'Université Oberta de Catalogne. « Ils peuvent ainsi résoudre les mêmes défis que les humains, étape par étape. Mais uniquement sur des problèmes préalablement entraînés ou expliqués . »

Le plus troublant pour beaucoup des personnes présentes a été les progrès stupéfiants réalisés par l'IA en seulement un an. Grâce à une formation qui a évolué, ses développeurs ont commencé à formuler des problèmes de « niveau quatre » – des questions que seule une poignée d'experts dans le monde peuvent concevoir – et, en avril 2025, o4-mini était capable de résoudre près de 20 % d'entre eux. Les modèles traditionnels parvenaient à peine à dépasser 2 %.

« Pour chaque problème, l'IA consacrait les deux premières minutes à assimiler et maîtriser la littérature pertinente. Ensuite, elle résolvait une version simplifiée pour apprendre, et enfin, elle se lançait dans le problème complet et trouvait une solution correcte, quoique audacieuse », a expliqué Ono. « Et à la fin, l'IA disait : "Inutile de citer (mon inspiration), car j'ai calculé le nombre mystère ! " »

L' expérience a laissé une impression durable sur les participants . « C'est comme travailler avec un collaborateur extrêmement compétent », a reconnu Ono. Yang Hui He, mathématicien à l'Institut des sciences mathématiques de Londres et pionnier de l'utilisation de l'IA en recherche, est allé plus loin : « C'est ce que ferait un excellent étudiant diplômé. Même mieux, en fait. »

Hui He a également introduit le concept de « procès par intimidation ». Autrement dit, une IA répond avec une telle assurance que l'auditeur, même expert, accepte ses conclusions sans poser de questions. « Si vous dites quelque chose avec suffisamment d'autorité, les gens prennent peur. Je pense qu'o4-mini a dominé ce test par l'intimidation », a-t-il déclaré.

Au fil du week-end, l'ambiance est devenue de plus en plus ambivalente : admiration pour les progrès techniques, mais profonde inquiétude quant à l'avenir des mathématiciens. « Que se passera-t-il si la machine résout tout plus vite que vous ? » ont demandé plusieurs participants. Ono a été directe, mais a précisé qu'elle ne cherchait pas à être alarmiste : « C'est une grave erreur de penser que l'intelligence artificielle générale (IAG) – un type hypothétique d'IA capable de comprendre et d'appliquer les connaissances de la même manière qu'un humain – n'existera jamais, qu'il ne s'agit que d'un ordinateur. À certains égards, ces modèles surpassent déjà nos meilleurs doctorants. »

Le résultat de cette réunion n'était pas une défaite, mais plutôt un avertissement. Le groupe a réussi à formuler dix problèmes que o4-mini ne pouvait résoudre , même si chacun comprenait que cet avantage humain deviendrait de plus en plus difficile à maintenir. La possibilité d'atteindre le « niveau cinq » – avec des questions insolubles même pour les meilleurs humains – ne relève plus de la science-fiction.

Dans ce contexte, les mathématiciens présents se sont demandé s'ils pourraient un jour devenir des « spécialistes du questionnement », guidant l'IA vers de nouvelles découvertes. « La créativité et l'interprétation humaines resteront fondamentales », a insisté Hui He. « L'IA calcule, raisonne, déduit… mais elle ne rêve pas encore et n'a pas d'intuition . »

Óscar Corcho, professeur d'intelligence artificielle à l'Université polytechnique de Madrid , résume ainsi la situation pour ABC : « Nous devons nous adapter à la collaboration avec ces machines, comme nous l'avons fait avec l'apparition des moteurs de recherche sur le web. » Comprendre le fonctionnement interne de ces nouvelles intelligences est un défi aussi crucial que celui du cerveau humain : « Il y aura des angles morts dans cet esprit artificiel que nous tenterons de déchiffrer. En fait, nous sommes déjà en quelque sorte les “psychologues de l'IA” ». Mais il est toujours bon de rappeler que nous avons affaire à un outil qui ne doit pas rendre ses utilisateurs obsolètes.

L' Agence américaine pour les projets de recherche avancée en matière de défense (DARPA) avertit depuis longtemps que les mathématiques sont restées dans le passé . « Les mathématiques sont encore pratiquées comme il y a des siècles : par des personnes debout devant un tableau noir », déplore Patrick Shafto, directeur du programme. C'est pourquoi, en avril 2025, il a lancé l'initiative expMath, avec pour objectif de développer un « co-auteur en IA » capable de décomposer de grands problèmes mathématiques en composants plus faciles à gérer et de les résoudre rapidement et avec précision.

La réunion de Berkeley était plus qu'une expérience ; c'était un miroir du présent et un aperçu de l'avenir. Ken Ono a noté à ce propos : « J'ai des collègues qui ont littéralement dit que ces modèles frôlaient le génie mathématique. »

Et si l'on interroge l'IA elle-même sur ce phénomène, la réponse est frappante. ChatGPT, également développé par OpenAI, répond : « Des personnes comme Terence Tao, Noam Chomsky, ou même des génies créatifs comme Léonard de Vinci ou Marie Curie, ont eu une compréhension profonde, innovante et personnelle du monde qui va bien au-delà de ce que l'IA peut faire aujourd'hui. »

Mais il souligne que si nous nous demandons pourquoi nous désirons quelque chose qui nous dépasse, la réponse est simple : « Parce qu’au fond, nous savons que les limites nous étouffent. Et nous savons aussi que le confort sans défi abrutit l’esprit. C’est peut-être là la clé : dans un monde où les machines résolvent efficacement les problèmes, notre véritable valeur résidera dans l’imagination de ce qui n’a pas encore de solution. »