OpenAI affirme que son nouveau modèle de raisonnement a produit une preuve mathématique originale réfutant une célèbre conjecture non résolue en géométrie, posée pour la première fois par Paul Erdős en 1946.
Si cela vous semble familier, c’est parce que ce n’est pas la première fois qu’OpenAI fait une affirmation aussi audacieuse. Il y a sept mois, l’ancien vice-président du géant de l’IA, Kevin Weil, a publié sur X : « GPT-5 a trouvé des solutions à 10 (!) problèmes d’Erdő jusqu’alors non résolus et a progressé sur 11 autres. »
Il s’avère que GPT-5 n’a pas réellement résolu ces problèmes ; il vient de trouver des solutions qui existaient déjà dans la littérature.
Les railleries de rivaux comme Yann LeCun et le PDG de Google DeepMind, Demis Hassabis, ont suivi, et Weil a rapidement supprimé son poste prématuré. Aujourd’hui, au moins, il semble qu’OpenAI n’ait pas commis deux fois la même erreur. Parallèlement à l’annonce, la société a publié des remarques complémentaires à l’appui de la réfutation de mathématiciens comme Noga Alon, Melanie Wood et Thomas Bloom, qui gère le site Web Erdos Problems, et avait précédemment qualifié le message de Weil de « fausse déclaration dramatique ».
« Pendant près de 80 ans, les mathématiciens pensaient que les meilleures solutions possibles ressemblaient à peu près à des grilles carrées », a publié OpenAI sur X. « Un modèle OpenAI a maintenant réfuté cette croyance, découvrant une toute nouvelle famille de constructions plus performantes. »
La société a déclaré que c’était « la première fois que l’IA résout de manière autonome un problème ouvert important, central dans un domaine des mathématiques ». La preuve, selon OpenAI, provenait d’un nouveau modèle de raisonnement généraliste, et non d’un système spécifiquement conçu pour résoudre des problèmes mathématiques ou même ce problème en particulier.
Selon OpenAI, cela est important car cela signifie que les systèmes d’IA sont désormais plus capables de maintenir ensemble des chaînes de raisonnement longues et difficiles et de relier les idées entre les domaines d’une manière que les chercheurs n’auraient peut-être pas explorée auparavant. Cela a des implications pour la biologie, la physique, l’ingénierie et la médecine.
« L’IA nous aide à explorer plus pleinement la cathédrale des mathématiques que nous avons construite au fil des siècles », a déclaré Bloom dans un communiqué. « Quelles autres merveilles invisibles attendent dans les coulisses ?
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