Sam Altman, le fondateur d’OpenAI, lors du sommet du G20 sur l’innovaiton, le 2 septembre 2026 à Chapel Hill, en Caroline du Nord, aux Etats-Unis. SEAN RAYFORD/GETTY IMAGES VIA AFP

Le compte est bon. OpenAI a annoncé mardi 8 septembre qu’un de ses modèles d’intelligence artificielle avait résolu un problème mathématique vieux de près d’un siècle et ce, en moins de quatre jours. « C’est une étape significative de la recherche IA. C’est la promesse qu’il va devenir possible de répondre à d’autres questions parmi les plus complexes », a estimé Mark Chen, responsable de la recherche chez OpenAI, lors d’un point de presse.

L’équation dite de Navier-Stokes porte sur le mouvement des fluides (gaz et liquides) et sur la capacité à l’anticiper dans la durée. Elle sert à de nombreuses applications concrètes, comme les modèles météorologiques ou la conception d’une aile d’avion. Elle a été posée par les travaux du mathématicien et ingénieur français Henri Navier en 1822, complétés par ceux du physicien et mathématicien britannique George Gabriel Stokes, qui lui a donné sa forme définitive en 1845.

Son importance a été jugée telle qu’elle a été sélectionnée, en 2000, par l’organisation pour la recherche la Clay Mathematics Institute, parmi les sept problèmes dits « du millénaire » dont la résolution vaudrait à son auteur un prix d’un million de dollars.

OpenAI dit avoir résolu l’équation en quatre-vingt-huit heures seulement via un modèle « aux capacités significativement plus élevées que GPT-6 Astra », son dernier-né pourtant lancé il y a moins d’une semaine. Pour ce faire, le modèle a utilisé plus de 10 000 agents IA travaillant de concert et produit plus de 130 milliards de « tokens », unité de base qui permet de mesurer le volume de contenu généré. Le coût de la puissance de calcul utilisée pour atteindre l’objectif se chiffre à « des millions de dollars », a expliqué Mark Chen.

Sam Altman a révélé qu’OpenAI s’était lancé dans cette mission après avoir eu vent de rumeurs selon lesquelles « des modèles d’Anthropic avaient résolu un des problèmes du millénaire ». « Nous voulions savoir si l’un des nôtres pouvait le faire aussi ».

Des rumeurs ? En réalité, depuis des mois, un duo de mathématiciens s’est lancé dans la course à la résolution de cette équation : l’Australien Tristan Buckmaster et un certain Levent Alpöge, qui n’est autre qu’un employé d’Anthropic.

Quelques heures avant la belle annonce d’OpenAI, Tristan Buckmaster a ainsi publié un message dans lequel il s’interroge sur le projet d’OpenAI, dont il a eu vent, et dans lequel il voit clairement des similarités avec ses propres travaux. Avec Levent Alpöge, ils ont retenu des hypothèses différentes de celles choisies actuellement par tous les autres chercheurs pour résoudre Navier-Stokes. Or, selon lui, le modèle d’OpenAI a repris cette piste pour parvenir à sa solution. Pire, ce qui nourrit particulièrement ses suspicions, c’est que le duo a utilisé Codex, l’IA d’OpenAI dédiée à la programmation. Tristan Buckmaster a donc clairement demandé à l’entreprise si ses données avaient été utilisées en interne pour entraîner son modèle.

« Pour être clair, nous n’avons pas utilisé leurs prompts ou leurs résultats pour diriger nos modèles ou nos agents », s’est d’abord défendu un chercheur d’OpenAI. Mais, un peu plus tard, OpenAI a admis ne pas pouvoir « écarter » le scénario selon lequel des données anonymisées du duo de chercheurs « aient pu aider à améliorer nos modèles ». D’après « le Monde », en apprenant les travaux en cours – sur le point d’aboutir – des deux chercheurs, dont l’un est donc salarié de son principal concurrent Anthropic, OpenAI se serait lancé dans la course folle. Lors d’échanges avec Tristan Buckmaster sur les dates de publications des travaux, la firme de Sam Altman aurait demandé que le nom de Levent Alpöge n’y figure pas. Une allégation démentie fermement par OpenAI.

Sollicité par l’AFP, le président de la Clay Mathematics Institute a salué « une journée enthousiasmante ». Il a néanmoins rappelé que le processus d’évaluation d’une solution se faisait « volontairement sans hâte », notamment pour « nous assurer qu’il est tout à fait rigoureux ». L’examen d’une méthode ne peut se faire que deux ans après publication dans une revue scientifique qualifiée et une fois qu’elle a été acceptée « par la communauté des mathématiques ».

Le mathématicien américano-australien Terence Tao, médaille Fields en 2006 (souvent appelé Nobel des mathématiques), a regretté que la recherche de solutions mathématiques soit confiée intégralement à des modèles d’IA plutôt que de privilégier une collaboration entre mathématiciens et intelligence artificielle. Au sein du milieu mathématique, certains s’inquiètent, entre autres, de voir des résultats produits par l’IA devenir invérifiables, ce qui empêcherait la recherche de progresser.

Par  Service Actu (avec AFP)