En mai 2025, une rencontre aussi discrète qu’extraordinaire s’est tenue à Berkeley, en Californie. Trente des plus éminents mathématiciens du monde, venus de divers horizons, se sont réunis pour un défi hors norme : mettre à l’épreuve une intelligence artificielle de pointe, le modèle o4-mini d’OpenAI, en lui soumettant des problèmes mathématiques d’une complexité redoutable.
Cet événement, organisé par Epoch AI, a non seulement révélé les capacités impressionnantes de l’IA, mais a également soulevé des questions profondes sur l’avenir des mathématiques humaines.
Un défi conçu pour repousser les limites de l’IA
L’objectif de cette réunion était clair : concevoir des problèmes mathématiques que l’IA ne pourrait pas résoudre. Chaque question insoluble par o4-mini rapportait à son créateur une prime de 7 500 dollars. Ce projet, baptisé FrontierMath, avait débuté en septembre 2024 sous la direction d’Elliot Glazer, un jeune docteur en mathématiques. L’équipe avait déjà établi une série de questions réparties en plusieurs niveaux de difficulté : des problèmes de niveau universitaire, doctoral et de recherche. Cependant, les résultats préliminaires ont surpris tout le monde : o4-mini parvenait à résoudre environ 20 % des questions, même celles conçues pour être extrêmement ardues.
Pour accélérer le processus, Epoch AI a organisé cette rencontre en personne les 17 et 18 mai 2025. Les participants, répartis en groupes de six, ont travaillé sans relâche pendant deux jours pour concevoir des problèmes capables de déjouer l’IA. Parmi eux, Ken Ono, mathématicien à l’Université de Virginie, a proposé une question ouverte en théorie des nombres, un problème qu’un doctorant chevronné aurait trouvé ardu. À la stupéfaction générale, o4-mini a résolu ce problème en quelques minutes, une tâche qui aurait pris des semaines, voire des mois, à un mathématicien humain.
« J’ai des collègues qui ont littéralement dit que ces modèles approchent le génie mathématique », confie Ken Ono.
Une IA plus rapide et plus confiante, mais pas infaillible
L’un des aspects les plus frappants de cette expérience est la vitesse de l’IA. Là où un mathématicien humain peut passer des semaines à élaborer une preuve, o4-mini fournit des réponses en quelques minutes. Cependant, cette rapidité s’accompagne d’un revers : une confiance parfois excessive. Yang-Hui He, un autre participant, a qualifié cette attitude de « preuve par intimidation » : l’IA présente ses résultats avec une telle assurance qu’il est facile de les accepter sans vérification rigoureuse.
Malgré ses prouesses, o4-mini n’est pas infaillible. Les mathématiciens ont réussi à identifier dix questions que l’IA n’a pas pu résoudre, chacune récompensée par la prime promise. Ces succès, bien que limités, montrent que l’intelligence humaine conserve un avantage dans la conception de problèmes originaux et complexes, du moins pour l’instant.
Vers un futur où l’IA redéfinit les mathématiques
Cette rencontre a également ouvert une discussion sur l’avenir du métier de mathématicien. Si l’IA peut résoudre des problèmes de niveau doctoral en quelques minutes, quel rôle restera-t-il pour les humains ? Les participants ont évoqué l’idée d’un « cinquième niveau » de difficulté : des questions que même les meilleurs mathématiciens ne peuvent résoudre. Si l’IA atteint ce stade, le rôle des mathématiciens pourrait se transformer radicalement, passant de la résolution de problèmes à la formulation de questions toujours plus audacieuses.
Cependant, cette révolution n’est pas sans précédent. Comme le souligne David Silver de Google DeepMind, l’invention de la calculatrice a libéré les mathématiciens de calculs laborieux, leur permettant de se concentrer sur des concepts plus abstraits. De la même manière, les outils d’IA comme o4-mini pourraient devenir des « co-pilotes » pour les mathématiciens, amplifiant leurs capacités plutôt que de les remplacer.
« Dans le futur, nous verrons des preuves complexes résolues automatiquement par l’IA, tout comme la calculatrice a simplifié les calculs », explique David Silver.
Une collaboration entre humains et machines
L’événement de Berkeley n’est qu’un exemple parmi d’autres de la manière dont l’IA transforme les mathématiques. Des outils comme Lean, un assistant de preuve automatisé, permettent déjà de vérifier des démonstrations avec une précision inégalée, réduisant les erreurs humaines. De plus, des programmes comme AlphaProof et AlphaGeometry 2 de Google DeepMind ont montré des résultats prometteurs, atteignant un niveau de médaille d’argent à l’Olympiade internationale de mathématiques en 2024.
Ces avancées suggèrent un avenir où la collaboration entre humains et machines deviendra la norme. Les mathématiciens pourraient se concentrer sur la créativité et l’intuition, tandis que l’IA s’occuperait des calculs intensifs et des vérifications. Cette synergie pourrait ouvrir la voie à des découvertes mathématiques d’une ampleur sans précédent.
Les leçons d’une rencontre secrète
La réunion de Berkeley, bien que qualifiée de « secrète » pour préserver l’intégrité des questions posées, a eu un écho retentissant dans la communauté scientifique. Elle a démontré que l’IA est bien plus qu’un simple outil de calcul : elle est capable de rivaliser avec les esprits les plus brillants dans des domaines aussi abstraits que les mathématiques. Cependant, elle a aussi rappelé l’importance de l’ingéniosité humaine pour repousser les limites de ce qui est possible.
Cet événement est une invitation à réfléchir à la manière dont l’IA redéfinit les frontières du savoir. Les mathématiciens, loin d’être rendus obsolètes, pourraient devenir les architectes d’un nouveau paradigme, où l’IA amplifie leur génie. Comme l’a souligné Ken Ono, l’IA n’est pas encore prête à remplacer les mathématiciens, mais elle les pousse à redéfinir leur rôle dans un monde en rapide évolution.
Sources
Scientific American, « Inside the Secret Meeting Where Mathematicians Struggled to Outsmart AI »
Scientific American, « AI Will Become Mathematicians’ ‘Co-Pilot’ »
Scientific American, « AI Reaches Silver-Medal Level at This Year’s Math Olympiad »
Reddit, r/artificial, « Inside the Secret Meeting Where Mathematicians Struggled to Outsmart AI »
