Une IA d'OpenAI résout un problème du prix du Millénaire sur les équations de Navier-Stokes

1. L'annonce d'OpenAI : résolution de Navier-Stokes par une IA en 88 heures
2. Controverse d'attribution et accusations de plagiat envers OpenAI
3. Réactions de la communauté mathématique et limites de la preuve

1. L'annonce d'OpenAI : résolution de Navier-Stokes par une IA en 88 heures

Le 8 septembre 2026, OpenAI a annoncé qu'un modèle interne non encore accessible au public avait établi l'existence d'une singularité dans les équations de Navier-Stokes en trois dimensions, résolvant ainsi l'un des six problèmes du prix du Millénaire encore ouverts, chacun récompensé par un million de dollars par le Clay Mathematics Institute. La démonstration affirme qu'un fluide initialement lisse et au repos peut, sous certaines conditions de forçage externe, développer en temps fini un point où la vitesse devient théoriquement infinie — ce que les mathématiciens appellent un « blowup ». Pour y parvenir, jusqu'à 10 000 agents IA ont travaillé en parallèle pendant 88 heures, générant plus de 130 milliards de tokens et mobilisant « des millions de dollars » de puissance de calcul, selon Mark Chen, responsable de la recherche chez OpenAI. La preuve, longue d'environ 165 pages, a été formalisée et vérifiée étape par étape dans le langage Lean, ce qui lui confère une solidité formelle appréciable. OpenAI précise ne pas avoir l'intention de réclamer la récompense financière. Selon Sam Altman, l'initiative a été lancée après que des rumeurs ont circulé selon lesquelles des modèles d'Anthropic auraient eux-mêmes résolu un ou plusieurs problèmes du Millénaire.

2. Controverse d'attribution et accusations de plagiat envers OpenAI

Quelques heures avant l'annonce d'OpenAI, Tristan Buckmaster, professeur au Courant Institute de l'université de New York, avait publié sur Mastodon les résultats obtenus avec le mathématicien Levent Alpöge, employé d'Anthropic, portant sur trois équations cousines des Navier-Stokes. Les deux chercheurs avaient travaillé avec plusieurs outils d'IA, dont Codex, le modèle de programmation d'OpenAI, ce qui signifie que leur travail en cours était potentiellement accessible aux serveurs de l'entreprise. Buckmaster a relevé que la piste suivie par OpenAI ressemblait fortement à la sienne, et a demandé si ses données avaient servi à entraîner le modèle. Le chercheur d'OpenAI Sébastien Bubeck a formellement nié tout accès aux travaux du duo avant leur publication, affirmant vouloir uniquement coordonner les annonces. OpenAI a néanmoins admis ne pouvoir « écarter » que des données anonymisées issues de l'utilisation de ses produits par les chercheurs aient pu contribuer à améliorer ses modèles. Buckmaster affirme également qu'on lui aurait suggéré de retirer Alpöge de la liste des auteurs en raison de son appartenance à Anthropic — ce que Bubeck a démenti. Buckmaster, de son côté, a pris soin de préciser : « Je n'accuse personne de quoi que ce soit », tout en rapportant les échanges tels qu'il les a vécus. Les deux parties renvoient à des versions divergentes des faits, et la question de l'attribution intellectuelle reste entière.

3. Réactions de la communauté mathématique et limites de la preuve

La communauté mathématique a accueilli l'annonce avec un mélange de fascination et de prudence. Charles Fefferman, de l'université Princeton, auteur de la description officielle du problème pour le Clay Institute, a salué la nouvelle mais a insisté sur le fait que les véritables artisans intellectuels de cette avancée sont Diego Córdoba et Luis Martínez-Zoroa, dont la stratégie originale a rendu possible toute la suite. Buckmaster est allé jusqu'à écrire que Martínez-Zoroa « mérite une médaille Fields ». Timothy Gowers, lui-même médaillé Fields, a évoqué « un moment symboliquement important ». Terence Tao, souvent considéré comme le plus grand mathématicien vivant, a nuancé l'enthousiasme : si l'IA excelle dans la « force brute ciblée » une fois qu'une direction prometteuse lui est indiquée, elle ne sait pas, selon lui, choisir ses questions ni percevoir la structure profonde d'un paysage mathématique. Il a également alerté sur le risque de voir des résultats produits par l'IA devenir difficilement vérifiables par des humains, freinant ainsi la compréhension collective. Sur le plan pratique, la preuve ne modifie pas les applications concrètes des équations, puisqu'elle repose sur un modèle mathématique idéalisé sans rapport direct avec les fluides réels, composés de molécules. Le Clay Mathematics Institute, pour sa part, a rappelé que son processus d'évaluation est « volontairement sans hâte » et ne peut s'engager qu'après publication dans une revue qualifiée et examen par la communauté, au minimum deux ans après.