Un problème formulé par le mathématicien hongrois Paul Erdos il y a 80 ans vient d'être résolu par une version de ChatGPT utilisée par OpenAI. Il s'agissait de déterminer la meilleure façon d'arranger des points dans un plan pour maximiser le nombre de paires séparées par une même distance. Jusqu'à présent, on pensait que un quadrillage régulier était la solution optimale, mais l'IA a démontré l'existence d'une disposition bien supérieure.

Ce qui a particulièrement marqué la communauté scientifique n'est pas seulement le résultat obtenu, mais la méthode employée par l'intelligence artificielle. ChatGPT a raisonné comme un mathématicien en dialoguant avec lui-même, explorant différentes pistes, rejetant celles qui ne fonctionnaient pas et progressant graduellement vers la solution. Pour la première fois, une IA démontre une innovation véritablement novelle en mathématiques.

Cette avancée suscite cependant des réactions nuancées : certains jeunes chercheurs expriment des craintes pour leur avenir, tandis que d'autres envisagent une collaboration bénéfique où l'IA traiterait les tâches techniques et laisserait aux humains la formulation des problèmes. Pour encadrer cette nouvelle réalité, plus de 1200 mathématiciens ont signé une déclaration de bonnes pratiques visant à maintenir l'humain au coeur de la discipline.

Le sujet de français du brevet 2026 (série générale) s'appuie sur le poème « Pantoum Patate » de Paul Fournel, célébrant la pomme de terre à travers une structure poétique particulière où certains vers se répètent. Les candidats doivent analyser les procédés d'écriture de l'auteur et les effets produits sur le lecteur, tout en établissant des liens entre le texte et une photographie de pommes de terre.

La partie compréhension invite à identifier le genre textuel, reconnaître les caractéristiques du pantoum, étudier les destinataires du poème et analyser comment l'auteur valorise cet aliment du quotidien. La partie grammaire et compétences linguistiques mobilise des notions du programme : identification des classes grammaticales, expansions du nom, sens contextuel des verbes et exercices de réécriture impliquant des transformations grammaticales.

Des chercheurs de prestigieuses universités (Cambridge, Oxford, Columbia, ETH Zurich) ont publié la Déclaration de Leiden, un texte de onze pages soulevant des enjeux cruciaux pour la fiabilité mathématique à l'ère de l'IA. Le problème central : les systèmes d'IA produisent des arguments qui ressemblent formellement à des preuves mathématiques, mais sans garantie de correction et sans possibilité de vérification indépendante fiable par les pairs.

Le cas d'AlphaProof illustre cette préoccupation. Google DeepMind a annoncé en juillet 2024 la résolution de trois problèmes de l'Olympiade Internationale de Mathématiques, mais la méthodologie détaillée n'a été publiée que le 12 novembre 2025, plus d'un an après. Pendant ce délai, la communauté mathématique n'avait pas accès aux informations nécessaires pour évaluer la méthode globalement. Les signataires dénoncent également que les modèles d'IA exploitent massivement les publications mathématiques sans consentement explicite et ne citent souvent pas leurs sources, ce qui viole un principe fondamental : en mathématiques, citer les résultats antérieurs est inhérent à la démonstration elle-même. Sans ces citations, aucune vérification indépendante n'est possible.

Les systèmes d'intelligence artificielle franchissent des étapes remarquables en mathématiques : ils résolvent des problèmes sur lesquels les chercheurs buten­taient depuis des décennies et établissent des théorèmes jusque-là inaccessibles. Cette avancée soulève des questions fondamentales sur le rôle futur des mathématiciens et des enseignants.

La mathématicienne Sylvia Serfaty, reçue à l'Académie des sciences, et le chercheur Amaury Hayat, spécialiste de l'IA en mathématiques, examinent ces enjeux : l'intelligence artificielle doit-elle être considérée comme un outil au service de la recherche ou comme une menace pour le métier ? Ces débats interviennent au moment où des centaines de milliers de lycéens passent l'épreuve de mathématiques du baccalauréat, soulevant des questions sur la pertinence des évaluations traditionnelles face à ces nouvelles capacités.

Emmanuel Candès (X1990), titulaire de la chaire Barnum-Simons de mathématiques et de statistiques à l'université de Stanford, partage le Shaw Prize in Mathematical Sciences 2026 avec Camillo De Lellis. Cette distinction internationale récompense des avancées majeures dans l'utilisation de techniques avancées d'analyse mathématique.

Le mathématicien français est distingué pour ses contributions révolutionnaires à la compréhension rigoureuse de problèmes appliqués en théorie de l'information, traitement du signal et statistiques. Docteur en statistiques de Stanford (1998), Candès a occupé des postes prestigieux au Caltech avant de rejoindre Stanford en 2009, où il a notamment dirigé le département de statistiques de 2016 à 2018. Il est membre de l'Académie nationale des sciences des États-Unis et de l'Académie américaine des arts et des sciences.

Les prix Shaw, décernés depuis 2004 par la fondation Shaw à Hong Kong, récompensent annuellement des scientifiques de renommée mondiale dans trois domaines : l'astronomie, les sciences biologiques et médicales, et les mathématiques. Souvent assimilés aux « Prix Nobel asiatiques », ils constituent une distinction majeure du paysage scientifique international.

Sylvia Serfaty, mathématicienne et professeure au Laboratoire Jacques-Louis Lions, a été reçue dans le Grand Entretien de Radio France pour discuter de son entrée à l'Académie des sciences. Autrice de l'ouvrage « Des équations personnelles » (Flammarion, 2026), elle aborde les enjeux actuels de sa discipline.

Le coeur de l'entretien porte sur la manière dont l'intelligence artificielle bouleverse la recherche en mathématiques. Sylvia Serfaty est rejointe par Amaury Hayat, professeur à l'École nationale des Ponts et Chaussées et porteur de la chaire Descartes de l'Institut Polytechnique de Paris, pour une discussion approfondie sur les transformations induites par l'IA dans le travail des mathématiciens et les implications pour la formation des futurs chercheurs.