Un modèle expérimental d’intelligence artificielle a produit des centaines de manuscrits de recherche en mathématiques, désormais accessibles aux spécialistes du monde entier.
Le 6 octobre 2026, OpenAI a rendu public un catalogue de travaux obtenus avec un modèle interne encore expérimental. Le dépôt, hébergé sur GitHub, compte 719 manuscrits répartis en 372 familles de résultats. Une famille peut réunir plusieurs démonstrations, des méthodes alternatives ou des conséquences d’une même découverte proposée.
Un tableau transparent couvert de symboles et d’équations mathématiques. Les travaux mathématiques proposés par une IA doivent être vérifiés avant de pouvoir être considérés comme démontrés.
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Ces documents touchent des branches très différentes des mathématiques : théorie des nombres, géométrie, algèbre ou encore physique mathématique. Ils ne ressemblent donc pas à une série d’exercices scolaires résolus automatiquement. Certains abordent des problèmes de recherche étudiés depuis de nombreuses années.
Comment une telle quantité de textes a-t-elle été produite ? OpenAI explique avoir soumis environ 4 000 problèmes au modèle pendant son évaluation. En moyenne, chaque résultat retenu aurait nécessité l’équivalent d’environ trois heures de calcul intensif dans ChatGPT Pro. Les chercheurs ont ensuite organisé les travaux et leur documentation pour les rendre consultables.
Mais un manuscrit n’est pas une découverte confirmée. Une démonstration peut contenir une erreur discrète, utiliser une hypothèse trop forte ou établir un résultat déjà connu. Il faut donc que des spécialistes vérifient à la fois le raisonnement, l’intérêt scientifique et la nouveauté de chaque proposition.
Le dépôt en donne déjà un exemple concret. Le 7 octobre, OpenAI a retiré trois manuscrits après l’identification d’une erreur de signe dans une démonstration. Quatorze autres textes ont été révisés pour corriger des arguments, préciser des conditions ou réparer des preuves. Le catalogue est ainsi présenté comme un ensemble de travaux évolutifs.
Pour faciliter les contrôles, certaines démonstrations ont été retranscrites en Lean, un langage permettant à un ordinateur de vérifier les étapes d’une preuve formelle. Environ 42 % des résultats principaux disposent actuellement d’une formalisation. Cela aide à vérifier leur cohérence logique, sans suffire à établir leur nouveauté ni l’importance des questions résolues.
Tout l'enjeu est de savoir si les IA peuvent désormais contribuer à des avancées mathématiques réelles, puis produire des arguments suffisamment précis pour être examinés par des chercheurs. La publication ouverte permet justement de confronter ces propositions à la communauté scientifique.
OpenAI prévoit d’ajouter d’autres preuves formelles et d’organiser des rencontres consacrées à l’évaluation de ces travaux. Le dépôt conserve aussi l’historique des corrections et des retraits. Les prochaines vérifications indépendantes détermineront quelles propositions résistent à l’examen et lesquelles devront encore être modifiées.