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Le prochain ChatGPT sera un génie des maths : “si un humain avait fait cela, il aurait immédiatement reçu la médaille Fields”

Presse-Citron · mis à jour il y a 29 j

OpenAI vient de publier un total de 722 manuscrits mathématiques, obtenus avec un modèle d’IA qui n’est pas encore sorti..

OpenAI teste ses IA en maths

OpenAI, l'entreprise derrière le célèbre ChatGPT, a changé sa méthode d'évaluation de ses modèles d'intelligence artificielle. Jusqu'à présent, ces modèles étaient testés sur des tâches variées, mais désormais, OpenAI se concentre sur la résolution de problèmes mathématiques ouverts, c'est-à-dire des énigmes mathématiques non encore résolues par la communauté scientifique. Cette approche vise à mesurer les capacités avancées des IA, car les anciennes méthodes d'évaluation auraient atteint leurs limites. En effet, les modèles actuels maîtrisent déjà suffisamment de compétences pour ne plus être challengés par les tests classiques. Cette stratégie s'inscrit dans une volonté de repousser les frontières des capacités des IA en mathématiques, un domaine considéré comme l'un des plus exigeants intellectuellement.

722 manuscrits mathématiques publiés

Dans le cadre de ces nouveaux tests, OpenAI a généré un total de 722 manuscrits mathématiques, répartis dans 372 groupes distincts. Ces documents, qui ne sont pas encore accessibles au grand public, représentent des solutions détaillées à des problèmes mathématiques complexes. Ils ont été produits par un modèle d'IA encore en développement, surnommé ChatGPT Pro thinking. Chaque problème a nécessité, en moyenne, l'équivalent de trois heures de calcul intensif sur cette version avancée de l'IA. Ces manuscrits ont été partagés publiquement sur la plateforme GitHub, une plateforme en ligne dédiée au partage de codes et de projets informatiques, afin de permettre à la communauté scientifique de les analyser, les critiquer et les vérifier.

Une découverte digne de la médaille Fields

Parmi les manuscrits publiés, l'un d'eux a particulièrement attiré l'attention d'Alex Kontorovich, professeur de mathématiques à l'université Rutgers aux États-Unis. Ce dernier a partagé sur le réseau social X (anciennement Twitter) une publication relayant l'un de ces manuscrits, en déclarant : « Si un humain avait fait cela, il aurait immédiatement reçu la médaille Fields, sans aucune question. » La médaille Fields est l'une des récompenses les plus prestigieuses en mathématiques, souvent comparée à un Nobel pour les mathématiciens, attribuée tous les quatre ans à des chercheurs de moins de 40 ans pour des contributions exceptionnelles. Cette déclaration souligne l'importance des avancées réalisées par l'IA, qui pourraient rivaliser avec les travaux des plus grands mathématiciens contemporains.

Transparence et vérification des résultats

Pour renforcer la crédibilité de ses travaux, OpenAI a adopté une démarche de transparence accrue. L'entreprise a publié non seulement les manuscrits, mais aussi des résumés du raisonnement ayant conduit l'IA à ses solutions, ainsi que des estimations de la puissance de calcul utilisée, exprimée en termes d'utilisation de ChatGPT Pro thinking. De plus, certaines preuves mathématiques peuvent être vérifiées à l'aide du langage de programmation Lean, un outil spécialisé dans la vérification formelle de démonstrations mathématiques. Cette approche vise à rassurer la communauté scientifique et à éviter les polémiques, comme celles qui ont entouré des annonces précédentes d'OpenAI sur des résolutions de problèmes mathématiques à un million de dollars.

Ce que ça pourrait changer

Face aux critiques et aux polémiques passées, OpenAI a mis en place un *comité indépendant et consultatif* chargé d'identifier les bonnes pratiques en matière de développement et de partage des résultats de ses modèles d'IA. Ce comité a pour mission de superviser les méthodes utilisées par l'entreprise, notamment dans le domaine des mathématiques, où les enjeux de rigueur et de transparence sont particulièrement élevés. Cette initiative s'inscrit dans une volonté de l'entreprise de gagner la confiance du public et de la communauté scientifique, tout en évitant les controverses liées à la publication de résultats non vérifiés ou exagérés.

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