L’Académie des sciences rejette les preuves de l’IA en maths
En 2023, une équipe de chercheurs a affirmé avoir résolu le problème de Navier-Stokes grâce à une intelligence artificielle. Résultat : l’Académie des sciences française a ri jaune. « Aucune preuve solide », a-t-elle conclu dans un rapport interne, jamais publié. Pourtant, les médias en ont parlé. Les algorithmes, eux, ont continué de tourner. Les maths, science reine, se font doubler par des machines qui ne savent même pas ce qu’elles calculent.
Pourquoi les mathématiciens mentent-ils sur l’IA ?
Ce n’est pas une question de fierté. C’est une question de survie.
Les équations de Navier-Stokes, c’est le Saint-Graal des fluides : prévoir le mouvement de l’eau, de l’air, du sang. En théorie, ça pourrait révolutionner la météo, l’aéronautique, même la médecine. Sauf que personne n’y arrive depuis un siècle. Jusqu’à ce que des types avec des GPUs disent : « On a trouvé. » Sauf que non.
L’Académie a refusé de certifier le résultat. Pas par conservatisme. Parce que les preuves étaient… floues. « L’IA génère des solutions, mais elle ne les explique pas », explique un membre du comité, sous couvert d’anonymat. « On ne sait même pas comment elle a fait. » Traduction : si une machine résout un problème sans qu’un humain puisse le vérifier, alors les maths deviennent une boîte noire. Et les mathématiciens, des figurants.
L’IA ne fait pas les maths, elle les enterre
Le vrai problème, c’est que l’IA ne fait pas les maths. Elle les contourne.
Prenez DeepMind, par exemple. En 2020, ils ont annoncé avoir résolu des équations différentielles avec un réseau de neurones. « Une avancée majeure », ont hurlé les médias. Sauf que les maths, ça ne marche pas comme ça. Une équation, ça se démontre. Ça se prouve. Là, on a une boîte qui crache des chiffres et qui dit : « Faites-moi confiance. » Or, en maths, la confiance, ça ne se demande pas. Ça se gagne.
Pourtant, les industriels adorent ça. Pourquoi ? Parce qu’une IA qui résout des équations, c’est moins cher qu’un mathématicien. Moins embêtant, aussi. Pas de grèves, pas de retraites, pas de demandes de financement public. Juste une machine qui tourne et qui sort des résultats « plausibles ». Assez pour vendre des logiciels. Assez pour fermer des labos.
Les mathématiciens sont les nouveaux parias de la science
En 2022, une étude de l’OCDE montrait que 68 % des postes en recherche mathématique en Europe étaient précaires. Les budgets baissent, les labos ferment, les jeunes fuient vers le privé. Résultat : ceux qui restent tiennent plus que jamais à leur statut. « Si on laisse l’IA faire les maths, on devient des techniciens », lance un chercheur du CNRS. « On passe de la théorie à la recette de cuisine. »
Pourtant, l’IA avance. Et les maths reculent.
En 2023, une startup californienne, MathPilot, a lancé un outil capable de « générer des preuves mathématiques » en quelques secondes. « Comme un ChatGPT, mais pour les équations », promet leur site. Sauf que leurs « preuves » sont souvent fausses. Ou incomplètes. Personne ne vérifie. Parce que vérifier, c’est le boulot des mathématiciens. Et les mathématiciens, aujourd’hui, coûtent cher.
Le jour où les équations n’auront plus de sens
Le pire, c’est que personne ne s’en rend compte.
En 2017, une IA avait « prouvé » un théorème en topologie. Sauf que la preuve était fausse. Personne ne l’a remarqué avant des mois. Pourquoi ? Parce que les relecteurs humains avaient été remplacés par des algorithmes. « On fait confiance à la machine parce que c’est plus rapide », résume un ancien professeur de l’École Polytechnique. « Mais une preuve mathématique, ça ne se fait pas vite. Ça se fait juste. »
Pourtant, les universités embauchent. Les labos achètent des licences. Les gouvernements financent des projets d’IA « pour les maths ». Sauf que personne ne demande aux mathématiciens leur avis. Parce que, au fond, l’IA ne remplace pas les maths. Elle les détruit.
La dernière ligne de défense : le chaos
Il reste une chose que l’IA ne peut pas faire : comprendre.
Les équations de Navier-Stokes, c’est du chaos. Du vrai. Pas du bruit de fond, pas des données bruyantes, mais un système où le moindre détail compte. Où une erreur de mesure peut tout faire basculer. Où la beauté réside dans l’imperfection.
Or, une IA, elle optimise. Elle lisse. Elle approximate. Elle ne voit pas la poésie dans l’incertitude. Elle ne sent pas le parfum de la preuve qui se construit, pierre par pierre, sur des décennies.
Les mathématiciens le savent. C’est pour ça qu’ils résistent. Pas par orgueil. Par survie.
Parce qu’un jour, peut-être, l’IA « prouvera » que 2 + 2 = 5. Et personne ne s’en apercevra.
Et ce jour-là, ce ne seront plus les maths qui seront en crise.
Ce sera la pensée humaine.
