Des mathématiciens estiment qu'OpenAI ne comprend pas sa propre preuve sur Navier-Stokes

L'enjeu dépasse la querelle technique. Si une preuve produite avec un modèle de langage ne peut être expliquée fidèlement par ceux qui la présentent, sa vérification repose entièrement sur des relecteurs humains qui doivent reconstituer le raisonnement à partir de zéro. Cela fragilise la confiance accordée aux annonces mathématiques issues de l'IA et complique le travail de la communauté, déjà confrontée à un texte très long. Les modèles de langage étant des boîtes noires, l'origine des idées sous-jacentes ne sera probablement jamais établie avec certitude: impossible de savoir si elles proviennent de travaux existants, d'une recombinaison de la littérature ou d'une véritable intuition nouvelle. Cela pose aussi un problème d'attribution et de crédit scientifique.

Les équations de Navier-Stokes décrivent le mouvement des fluides, de l'écoulement de l'eau à la météorologie, et la question ouverte est de savoir si leurs solutions restent toujours régulières en trois dimensions ou peuvent développer des singularités. Le problème résiste depuis plus de vingt ans au prix de l'Institut Clay, ce qui en fait une cible symbolique pour les laboratoires d'IA qui cherchent à démontrer les capacités de raisonnement de leurs modèles. Après plusieurs annonces retentissantes dans le domaine, la validation par les pairs reste l'étape décisive. Les prochaines semaines diront si les spécialistes parviennent à confirmer la preuve, à la corriger ou à la rejeter.