L’IA menace la pratique scientifique, déplorent des milliers de mathématiciens
25 médailles Fields dénoncent les problèmes de parasitisme et de déprédation scientifique que pose la série de « résolutions » de problèmes mathématiques par OpenAI. Plus de la moitié des membres de la nouvelle association pour les mathématiques humaines refusent d’utiliser l’IA.
En 2026, OpenAI a annoncé que ses modèles d'IA, comme Astra, étaient capables de résoudre des problèmes mathématiques complexes, dont certains des problèmes du prix du millénaire, comme les équations de Navier-Stokes. Ces équations, l'un des sept défis mathématiques non résolus, sont si complexes qu'elles valent un million de dollars à qui les résoudrait. OpenAI a présenté ces résultats comme une avancée majeure, mais cette annonce a provoqué une vive réaction dans la communauté mathématique. Les modèles d'IA utilisés, appelés Large Language Models (LLM), sont des programmes capables de traiter et de générer du texte, y compris des solutions mathématiques, en analysant des quantités massives de données.
La Société Mathématique de France (SMF) et 25 lauréats de la médaille Fields (l'une des plus hautes distinctions en mathématiques) ont publié des déclarations critiquant ces annonces. Ils soulignent que la résolution rapide de problèmes par l'IA menace la pratique scientifique traditionnelle. Selon eux, ces outils transforment les mathématiques en un simple tableau pour chasseurs de primes, où l'objectif n'est plus la compréhension profonde, mais la performance immédiate. La SMF évoque aussi des questions éthiques comme le pillage bibliographique (utilisation non créditée de travaux existants) et le coût énergétique élevé de ces modèles, qui consomment beaucoup d'électricité et ont un impact écologique important.
Les mathématiciens distinguent deux objectifs distincts : la résolution de problèmes et la compréhension conceptuelle. Pour eux, l'IA se concentre uniquement sur le premier, en produisant des réponses rapides et standardisées, souvent sans expliquer les méthodes utilisées ni les relier aux travaux antérieurs. Cela va à l'encontre de la tradition mathématique, où chaque découverte s'inscrit dans une chaîne de transmission humaine, où les idées sont discutées, vérifiées et intégrées progressivement. Les lauréats de la médaille Fields rappellent que les mathématiques ne sont pas une course, mais une construction collective où la réflexion lente et approfondie prime sur la vitesse.
Les mathématiciens craignent que l'IA ne dégrade la qualité de la recherche en encourageant une logique de course effrénée et de déprédation, où les résultats sont annoncés sans vérification rigoureuse ni publication formelle. Ils dénoncent un manque de stratégie collective pour encadrer l'utilisation de ces outils et éviter leur détournement. Sans cadre éthique, les idées générées par l'IA risquent de ne jamais être intégrées dans le canon mathématique, c'est-à-dire l'ensemble des connaissances reconnues et enseignées. Cela pourrait appauvrir la discipline et réduire la transmission du savoir entre générations de chercheurs.
Le problème dépasse les mathématiques : il illustre un *défaut d'alignement* entre les objectifs des entreprises technologiques et ceux des scientifiques. Les premières cherchent à optimiser des performances mesurables (comme la résolution de problèmes), tandis que les secondes visent une compréhension durable et une innovation réfléchie. Ce décalage pose des questions plus larges sur l'impact de l'IA dans d'autres domaines scientifiques et créatifs. Les signataires de la déclaration appellent à une réflexion collective pour aligner le développement de l'IA sur les besoins réels de la science et de la société, afin d'éviter une *menace généralisée envers le travail intellectuel*.
