Les progrès de l’IA inquiètent les grands mathématiciens

Terence Tao, professeur à l’UCLA et lauréat de la médaille Fields en 2006, a publié le 8 septembre 2026 sur le réseau Mathstodon une mise en garde qui a fait le tour du milieu académique. Selon lui, l’IA ne se contente plus d’assister les chercheurs. Elle menace l’essence même de la compréhension humaine et de la recherche fondamentale. Et pour cause, l’intelligence artificielle assèche le vivier des « bons problèmes ouverts ». Ce sont ces questions non résolues qui font réellement progresser un champ scientifique.

L’IA résout des problèmes millénaires en un temps record

Depuis mai 2026, les annonces liées à l’intelligence artificielle se succèdent à un rythme effréné. OpenAI a d’abord invalidé la conjecture d’Erdős sur les distances unitaires, un problème ouvert depuis 1946. Quelques semaines plus tard, la même entreprise IA affirme avoir résolu l’un des sept « problèmes du millénaire » du Clay Mathematics Institute : l’existence et la régularité des solutions des équations de Navier-Stokes. Ces dernières décrivent le mouvement des fluides.

Selon Tristan Buckmaster, mathématicien à l’origine d’une approche prometteuse, l’IA d’OpenAI aurait achevé en un week-end ce que lui et son collègue Levent Alpöge (employé d’Anthropic) tentaient de finaliser depuis des mois.

Ce n’est pas tout ! En août 2026, OpenAI a également publié dix nouveaux résultats mathématiques et informatiques majeurs obtenus avec son modèle Astra. Ces derniers couvrent :

• la géométrie ;
• la cryptographie ;
• la théorie des codes.

Pour sa part, Anthropic a utilisé Claude pour formaliser la preuve du dernier théorème de Fermat en seulement 11 jours. Cette entreprise IA vient d’annoncer une entrée en Bourse imminente.

Terence Tao : l’IA épuise les « bonnes questions » en mathématiques

Dans un post publié sur Mathstodon, Terence Tao, considéré comme le meilleur mathématicien vivant, lance un avertissement sans équivoque. Selon lui, le vrai danger n’est pas que l’IA résolve des problèmes, mais qu’elle le fasse trop vite avant que la communauté n’ait pu en tirer toutes les leçons.

Il a écrit :

L’utilisation indiscriminée d’outils puissants d’extraction de solutions peut atteindre l’objectif immédiat de résoudre les problèmes, mais au prix de soutenir l’écosystème pour la prochaine vague de progrès.

Pour Tao, la valeur d’un problème mathématique réside autant dans sa solution que dans le chemin parcouru pour y parvenir. En effet, ce processus permet de :

• découvrir de nouvelles méthodes
• trouver de nouvelles connexions entre domaines
• (parfois) reformuler la question elle-même.

Avec l’IA cependant, ce chemin est court-circuité. Dans ce sens, Tao alerte :

Nous avons maintenant vu que même la rumeur que quelqu’un travaille sur un problème peut déclencher une quantité massive d’effort alimenté par l’IA pour l’aplatir avant que le projet de recherche original n’ait le temps d’atteindre son plein potentiel.

Décryptage : l’IA transforme la mathématique d’une discipline de « rareté de preuves » en une discipline d’« abondance de preuves ». Ce qui menace de dévaluer le travail humain.

Les mathématiciens face à une crise identitaire avec l’IA ?

Au-delà des déclarations de Tao, c’est toute la profession qui se questionne. « Si le principal objectif des mathématiques consiste à prouver des théorèmes, il devient facile de se demander : maintenant que les machines semblent pouvoir le faire presque à volonté, à quoi servons-nous ? », interroge notamment Henry Yuen, mathématicien à Columbia University lors d’une interview accordée à The Telegraph.

En juin 2026, plus de 3 000 mathématiciens ont signé la Déclaration de Leyde. Ce document appelle à :

• un usage responsable de l’IA ;
• une vérification rigoureuse des résultats ;
• une citation appropriée des contributions humaines et artificielles.

Pour sa part, Terence Tao propose une piste : classer certains problèmes comme nécessitant une analyse. Cela signifie qu’une réponse brute (notamment celle fournie par l’intelligence artificielle) ne compte que si elle s’accompagne d’un raisonnement compréhensible et instructif.

Quel avenir pour les mathématiques à l’ère de l’IA ?

Certains voient l’IA comme un outil de productivité. Le fait est qu’il libère les humains des tâches fastidieuses, leur permettant ainsi de se concentrer sur la formulation de nouvelles questions. D’autres craignent en revanche une industrialisation de la preuve. Selon eux, la valeur intellectuelle pourrait donc s’effacer au profit de la vitesse.

Les uns comme les autres s’accordent néanmoins sur un point : les règles doivent changer. La Déclaration de Leyde insiste ainsi sur la transparence et la reconnaissance des contributions. Mais comment appliquer ces principes dans une course où les modèles d’IA ne sont pas publics et où les preuves sont générées en quelques heures ?

En tout cas, l’IA a franchi un cap en mathématiques. La balle est désormais dans le camp de la communauté : définir de nouvelles règles pour que l’intelligence artificielle reste un outil et non un remplaçant.