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Terence Tao, né en Australie en 1975, est présenté comme la personne ayant obtenu le QI le plus élevé jamais enregistré (230). Dès l'enfance, ses dons exceptionnels pour les mathématiques ont été reconnus : il a appris seul le calcul à 7 ans et a été intégré à l'association australienne des enfants surdoués.

Sa carrière s'est déroulée de manière remarquable : nommé professeur à l'Université de Californie de Los Angeles à 24 ans (plus jeune professeur de l'institution), il a reçu à 31 ans le prix du génie MacArthur et la Médaille Fields. Son travail couvre l'analyse harmonique, les équations aux dérivées partielles, les mathématiques combinatoires, la théorie analytique des nombres et la théorie de la représentation.

En 2015, il a annoncé avoir résolu la conjecture d'Erdos, un problème majeur posé en 1932 qui intriguait les mathématiciens depuis plus de quatre-vingts ans. Surnommé le « Mozart de la communauté mathématique », Tao demeure reconnu pour son approche humble et sa quête constante de connaissances nouvelles.

Des tablettes d'argile conservées au British Museum depuis le 19e siècle intriguaient les historiens depuis des décennies. Mathieu Ossendrijver, professeur en histoire des sciences à l'Université Humboldt de Berlin, a récemment déchiffré ces calculs énigmatiques en recoupant les informations de plusieurs tablettes. Ses travaux, publiés dans la revue *Science*, révèlent que les Babyloniens utilisaient une technique géométrique sophistiquée pour analyser les mouvements de Jupiter.

Contrairement aux certitudes établies, cette approche n'était pas arithmétique mais géométrique : les tablettes représentaient la vitesse de Jupiter selon le temps sur une période de 60 jours, avec une ligne horizontale marquant le temps et une verticale indiquant la vitesse. Cette méthode, totalement inédite en astronomie, précède de 1 400 ans son emploi par les académiciens d'Oxford au 14e siècle. Au-delà de l'intérêt scientifique, ces calculs revêtaient une dimension religieuse : Jupiter incarnait Marduk, dieu suprême de Babylone, et prédire son mouvement était censé permettre de prévoir le prix des récoltes, le climat ou les crues de l'Euphrate.

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Des chercheurs de l'Université de Würzburg ont révélé que la dionée attrape-mouche, plante carnivore d'Amérique du Nord, repose sur un mécanisme mathématique de comptage pour piéger ses proies. Après simulation par impulsions électriques, ils ont observé que la plante ignore le premier contact (qui pourrait être une goutte d'eau), mais réagit au second en dressant ses poils sensitifs et refermant ses feuilles.

Le processus devient vraiment meurtrier si la proie se débat. À partir du troisième contact, une acide de défense se produit ; les contacts suivants déclenchent les enzymes digestives. Selon Rainer Hedrich, principal auteur de l'étude publiée dans *Current Biology*, « le nombre de potentiels d'action informe la plante sur la taille et le contenu nutritif de sa proie », lui permettant d'évaluer le coût énergétique de la chasse face aux bénéfices. Ce mécanisme, appelé « spirale mortelle de capture et de désintégration », ne rate presque jamais.

Konstantin Batygin et Mike Brown, chercheurs du Caltech, ont développé des modèles mathématiques et des simulations informatiques suggérant qu'une neuvième planète orbiterait dans les régions extrêmes du système solaire. Cet objet posséderait une masse environ dix fois supérieure à celle de la Terre et gravirrait à une distance vingt fois plus grande que celle de Neptune, complétant une orbite elliptique en 10 000 à 20 000 ans.

Trop lointain pour être observé directement — trop froid et peu lumineux — cet astre hypothétique a été déterminé par des calculs permettant d'expliquer des anomalies dans le comportement d'objets glacés et débris de la ceinture de Kuiper. Cette approche, classique en astronomie, consiste à identifier une influence gravitationnelle cachée sur des corps visibles.

Bien que prometteuse, la théorie demeure prédictive. Les experts soulignent qu'une confirmation exigera probablement plusieurs années, via la découverte d'objets supplémentaires et l'amélioration des instruments d'observation. Si confirmée, ce serait seulement la troisième planète découverte dans le système solaire depuis l'Antiquité, témoignant que nos connaissances restent incomplètes.

Curtis Cooper, mathématicien de l'Université centrale du Missouri, a identifié le 7 janvier 2016 le plus grand nombre premier jamais connu : 2^74207281 – 1, comptant plus de 22,3 millions de chiffres. Cette avancée fait suite à sa précédente découverte en 2013 (2^57885161 – 1, avec 17 millions de chiffres), qui lui avait valu 3 000 dollars de la part du projet GIMPS.

Ce nombre appartient à la famille des nombres de Mersenne, des nombres de la forme 2^p – 1 où p est aussi premier. Nommés en hommage au mathématicien français Marin Mersenne (XVIe siècle), ces nombres présentent l'avantage de permettre une vérification efficace de leur primalité. La découverte s'inscrit dans le cadre du projet GIMPS (Great Internet Mersenne Prime Search), un calcul partagé qui mobilise les ressources informatiques des internautes du monde entier.

Seuls 49 nombres premiers de Mersenne sont actuellement connus, dont les quinze derniers ont été découverts grâce à GIMPS. Bien qu'on soupçonne l'existence d'une infinité de tels nombres, leur identification reste difficile. Au-delà de l'intérêt théorique, ces découvertes servent à détecter les anomalies et bugs dans les systèmes informatiques.

**Un algorithme quasipolynomial pour l'isomorphisme de graphes,** **la contribution de László Babai fait grand bruit en informatique théorique** La théorie de la complexité, en informatique, classifie les problèmes selon leur difficulté intrinsèque, c'est-à-dire selon la complexité en temps de l'algorithme le plus efficace pour les résoudre. Par exemple, pour trier un tableau, il existe une multitude d'algorithmes: le tri par insertion, le tri par fusion, le tri par tas ou encore, le plus célèbre, le tri rapide. Les plus efficaces ont une complexité pseudolinéaire: pour trier éléments, il leur faudra opérations; d'autres algorithmes, comme le tri par insertion, ont une complexité quadratique: le nombre d'opérations évolue comme .

Neolys Diagnostics, initiée par Nicolas Foray (INSERM) et basée au centre Léon-Bérard à Lyon, s'attaque à un enjeu majeur : personnaliser les traitements par radiothérapie du cancer. Actuellement, les doses administrées ne peuvent être ajustées précisément selon la réaction du tissu tumoral, touchant 2,5 millions de patients en Europe et aux USA. La startup vise un marché potentiel de 2 milliards d'euros.

Pour raffiner son test diagnostique, Neolys a fait appel à Aurélien Canet, mathématicien à l'Institut Camille Jordan, qui modélise le comportement des protéines impliquées dans la réparation de l'ADN. Cette collaboration s'inscrit dans l'écosystème du Labex MILYON, qui fédère 350 chercheurs en mathématiques et informatique fondamentale. La startup finance 50 % de la thèse appliquée de Canet, une démarche emblématique du master « Maths en actions » créé par MILYON pour stimuler la recherche appliquée. D'ici trois ans, une version améliorée du test, enrichie par les mathématiques pures, devrait être commercialisée après une levée de fonds prévue fin 2015.