La Fin des mathématiques : 40 grands mathématiciens réunis lors d'une réunion secrète chez OpenAI

Début août 2026, une quarantaine de grands mathématiciens ont participé à un sommet à huis clos organisé au siège d'OpenAI à San Francisco. Réunis à l'initiative de Sébastien Bubeck, chercheur chez OpenAI, et de Jacob Tsimerman — lauréat de la médaille Fields qui a depuis rejoint OpenAI pour travailler sur la sécurité de l'IA —, ils ont débattu d'une question qui agite de plus en plus la communauté scientifique : l'intelligence artificielle est-elle en train de redéfinir, voire de menacer, la recherche mathématique humaine ? L'une des présentations, intitulée « La Fin des mathématiques », a donné le ton. Son auteur, Daniel Litt, professeur à l'université de Toronto, a jugé envisageable l'émergence d'un monde où l'expertise mathématique humaine disparaîtrait progressivement, même s'il considère ce scénario extrême peu probable. Drew Sutherland, du MIT, s'est montré plus direct en estimant que les mathématiciens pourraient n'être que « les canaris dans la mine de charbon », autrement dit les premiers à ressentir les effets d'une automatisation intellectuelle plus large.

Ce sommet intervient dans un contexte marqué par une série d'annonces spectaculaires. En mai 2026, un modèle d'OpenAI a résolu la conjecture des distances unitaires d'Erdos, ouverte depuis 1946, en mobilisant une technique d'algèbre des nombres. En août, la même entreprise a publié dix nouveaux résultats en mathématiques et en informatique obtenus par son modèle d'IA, couvrant plusieurs sous-domaines. Levent Alpöge, employé chez Anthropic, a utilisé Claude pour construire des paires de vecteurs orthogonaux dans un espace à 668 dimensions. Un entrepreneur a, quant à lui, obtenu un contre-exemple à une conjecture de théorie des graphes en demandant simplement à ChatGPT de « faire une percée ».

Terence Tao, lauréat de la médaille Fields 2006 et considéré comme le meilleur mathématicien vivant, a publié une mise en garde sur le réseau Mathstodon : le vrai danger serait que l'IA résolve les problèmes trop vite, avant que la communauté n'en tire toutes les leçons, épuisant ainsi le vivier de « bons problèmes ouverts » qui font progresser la discipline. D'autres mathématiciens soulignent que l'IA peine encore à identifier les véritables difficultés d'un raisonnement et à les expliquer clairement : Melanie Matchett Wood, de Harvard, a relevé que les modèles s'étendent sur les parties simples et esquivent les parties difficiles.

Face à ces bouleversements, plus de 3 000 mathématiciens ont signé en juin 2026 la Déclaration de Leyde, appelant à un usage responsable de l'IA, avec vérification systématique des résultats et standardisation des citations. Une minorité va jusqu'à prôner un rejet total des outils d'IA pour préserver la place de l'humain dans la discipline. La communauté s'accorde néanmoins sur un point : les règles qui régissent la production et la validation du savoir mathématique doivent être repensées d'urgence.