{"id":396652,"date":"2026-10-05T20:34:23","date_gmt":"2026-10-05T19:34:23","guid":{"rendered":"https:\/\/realites.com.tn\/fr\/?p=396652"},"modified":"2026-10-05T20:34:23","modified_gmt":"2026-10-05T19:34:23","slug":"au-dela-des-mathematiques-le-mouvement-est-deja-lance-ailleurs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/realites.com.tn\/fr\/au-dela-des-mathematiques-le-mouvement-est-deja-lance-ailleurs\/","title":{"rendered":"Au-del\u00e0 des math\u00e9matiques : Le mouvement est d\u00e9j\u00e0 lanc\u00e9 ailleurs"},"content":{"rendered":"
\"\"

Par Dr Sami Ayari<\/p><\/div>\n

Les math\u00e9matiques ont un avantage que la physique, la chimie et la biologie n\u2019ont pas : un crit\u00e8re de v\u00e9rit\u00e9 qui ne souffre aucune ambigu\u00eft\u00e9 et qu\u2019une machine peut v\u00e9rifier toute seule. Une preuve \u00e9crite en Lean est accept\u00e9e ou rejet\u00e9e, un point c\u2019est tout, il n\u2019y a pas de place pour le doute. C\u2019est ce qui rend ces deux exploits possibles \u00e0 cette \u00e9chelle. Mais le mouvement de fond, des IA qui explorent un nombre de possibilit\u00e9s bien plus grand que ce qu\u2019un humain pourrait examiner dans toute une vie, est d\u00e9j\u00e0 \u00e0 l\u2019\u0153uvre dans les autres sciences, chacune avec ses propres fa\u00e7ons de v\u00e9rifier ce qui est vrai.
\nLe physicien<\/em><\/strong><\/span><\/p>\n

En physique, la v\u00e9rit\u00e9 ultime reste l\u2019exp\u00e9rience en laboratoire ou l\u2019observation, pas une d\u00e9monstration sur le papier. Les IA y jouent d\u00e9j\u00e0 un r\u00f4le croissant : elles peuvent chercher automatiquement, dans des masses de donn\u00e9es, des lois empiriques que personne n\u2019avait remarqu\u00e9es (une technique appel\u00e9e r\u00e9gression symbolique) ; elles aident \u00e0 concevoir des mat\u00e9riaux qui auront des propri\u00e9t\u00e9s pr\u00e9cises avant m\u00eame de les fabriquer ; elles pilotent en direct des exp\u00e9riences dans les grands instruments scientifiques, en ajustant les r\u00e9glages en fonction des r\u00e9sultats qui arrivent. Le r\u00f4le du physicien se d\u00e9place ainsi vers la formulation des bonnes questions \u00e0 poser \u00e0 la machine, et vers l\u2019interpr\u00e9tation physique des r\u00e9gularit\u00e9s qu\u2019un ordinateur d\u00e9tecte plus vite que lui, un d\u00e9placement du m\u00e9tier, pas sa disparition.<\/p>\n

Le chimiste<\/em><\/strong><\/span><\/p>\n

En chimie, il s\u2019agit d\u2019explorer un nombre gigantesque de combinaisons possibles de mol\u00e9cules et de mat\u00e9riaux, un terrain o\u00f9 le changement d\u2019\u00e9chelle apport\u00e9 par l\u2019IA change vraiment la donne : des biblioth\u00e8ques de plusieurs millions de structures candidates peuvent \u00eatre test\u00e9es virtuellement, sur ordinateur, avant m\u00eame la moindre exp\u00e9rience r\u00e9elle en laboratoire. Le chimiste garde cependant la main sur ce qu\u2019aucun mod\u00e8le ne peut encore remplacer : savoir si une r\u00e9action chimique est vraiment r\u00e9alisable en pratique, garantir la s\u00e9curit\u00e9 de la manipulation et avoir l\u2019intuition de ce qui \u00abdevrait\u00bb marcher concr\u00e8tement, au-del\u00e0 de ce que dit la th\u00e9orie sur le papier.<\/p>\n

Le biologiste<\/em><\/strong><\/span><\/p>\n

En biologie, pr\u00e9dire la forme en trois dimensions d\u2019une prot\u00e9ine \u00e0 partir de la seule liste des briques chimiques qui la composent, un probl\u00e8me sur lequel des g\u00e9n\u00e9rations enti\u00e8res de chercheurs se sont cass\u00e9 les dents, a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 largement r\u00e9solu gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA ces derni\u00e8res ann\u00e9es. L\u2019\u00e9tape suivante, d\u00e9j\u00e0 amorc\u00e9e, est encore plus ambitieuse : ne plus seulement deviner la forme des prot\u00e9ines qui existent dans la nature, mais en inventer de nouvelles, sur mesure, pour une fonction pr\u00e9cise.<\/p>\n

L\u2019exemple le plus parlant est sans doute Evo 2, un mod\u00e8le d\u00e9velopp\u00e9 par l\u2019Arc Institute (un centre de recherche am\u00e9ricain) avec l\u2019entreprise Nvidia, sp\u00e9cialis\u00e9e dans les puces informatiques utilis\u00e9es pour l\u2019IA. Ce programme, qui contient 40 milliards de param\u00e8tres r\u00e9glables et a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 sur l\u2019\u00e9quivalent de plus de 9 milliards de lettres d\u2019ADN provenant de plus de 100.000 esp\u00e8ces diff\u00e9rentes, a n\u00e9cessit\u00e9 plus de 2.000 puces graphiques parmi les plus puissantes du march\u00e9. Le mod\u00e8le ne se contente pas de \u00ablire\u00bb le g\u00e9nome : il est capable de rep\u00e9rer, avec une pr\u00e9cision proche de 90 %, les mutations d\u2019un g\u00e8ne qui risquent de causer une maladie, par exemple sur le g\u00e8ne BRCA1, li\u00e9 au cancer du sein. Il peut aussi inventer des s\u00e9quences d\u2019ADN enti\u00e8rement nouvelles, jusqu\u2019\u00e0 des g\u00e9nomes complets de la taille de ceux des bact\u00e9ries les plus simples, gr\u00e2ce \u00e0 un outil appel\u00e9 Evo Designer. Fait frappant : il peut m\u00eame analyser l\u2019ADN d\u2019esp\u00e8ces aujourd\u2019hui disparues, comme le mammouth laineux, \u00e0 partir de fragments g\u00e9n\u00e9tiques reconstitu\u00e9s dans des ossements tr\u00e8s anciens.<\/p>\n

L\u00e0 encore, il reste une limite fondamentale : savoir si une s\u00e9quence d\u2019ADN imagin\u00e9e par le mod\u00e8le fonctionne vraiment, une fois ins\u00e9r\u00e9e dans une cellule vivante r\u00e9elle, ne peut \u00eatre v\u00e9rifi\u00e9 qu\u2019en laboratoire, pas par un calcul. Mais le changement d\u2019\u00e9chelle ressemble beaucoup \u00e0 celui observ\u00e9 dans les deux histoires math\u00e9matiques : ce qui demandait des ann\u00e9es de tests en laboratoire, essayer une mutation apr\u00e8s l\u2019autre, une variante apr\u00e8s l\u2019autre, peut d\u00e9sormais \u00eatre pr\u00e9s\u00e9lectionn\u00e9 par un mod\u00e8le en quelques heures. Charge ensuite au biologiste de v\u00e9rifier, sur la paillasse du laboratoire, ce qui m\u00e9rite vraiment d\u2019\u00eatre test\u00e9.<\/p>\n

Ce que l\u2019IA ne sait pas encore faire
\n<\/strong>Dans les quatre disciplines \u00e9voqu\u00e9es ici, un m\u00eame noyau de t\u00e2ches r\u00e9siste \u00e0 l\u2019automatisation : d\u00e9cider quelle question m\u00e9rite d\u2019\u00eatre explor\u00e9e, donner du sens \u00e0 un r\u00e9sultat obtenu, le relier \u00e0 d\u2019autres connaissances d\u00e9j\u00e0 \u00e9tablies et assumer la responsabilit\u00e9 de ce que l\u2019on affirme \u00eatre vrai devant les autres chercheurs. Une preuve v\u00e9rifi\u00e9e par Lean est parfaitement fiable sur le plan de la logique pure, mais elle ne dit absolument rien sur la question de savoir pourquoi ce probl\u00e8me \u00e9tait important \u00e0 r\u00e9soudre ni sur ce que sa solution change concr\u00e8tement pour notre compr\u00e9hension du monde. C\u2019est un travail d\u2019interpr\u00e9tation et de jugement que la machine ne fait pas aujourd\u2019hui : elle explore des possibilit\u00e9s et v\u00e9rifie si elles tiennent debout, mais elle ne juge pas si le r\u00e9sultat obtenu vaut la peine d\u2019\u00eatre publi\u00e9 ou racont\u00e9.<\/p>\n

Cette limite n\u2019est pas qu\u2019une impression subjective : elle a \u00e9t\u00e9 document\u00e9e par des chercheurs. Selon l\u2019\u00e9tat des connaissances rassembl\u00e9 par Sahimi dans son livre, l\u2019IA actuelle ne sait toujours pas mener plusieurs t\u00e2ches tr\u00e8s diff\u00e9rentes en m\u00eame temps de fa\u00e7on coh\u00e9rente ; elle ne sait pas non plus expliquer clairement le raisonnement qui l\u2019a men\u00e9e \u00e0 sa propre conclusion, c\u2019est ce qu\u2019on appelle le probl\u00e8me de l\u2019explicabilit\u00e9 ; elle ne fait pas preuve de cr\u00e9ativit\u00e9 de fa\u00e7on vraiment autonome ; et elle a du mal \u00e0 transposer une connaissance apprise dans un domaine vers un domaine compl\u00e8tement diff\u00e9rent. Elle \u00e9choue aussi, de mani\u00e8re pr\u00e9visible, d\u00e8s que les donn\u00e9es qu\u2019on lui donne \u00e0 traiter sont d\u00e9pass\u00e9es ou de mauvaise qualit\u00e9. Or ce sont pr\u00e9cis\u00e9ment ces comp\u00e9tences-l\u00e0 qu\u2019exige la recherche scientifique au sens le plus complet : relier un r\u00e9sultat technique tr\u00e8s pointu \u00e0 une question qui compte vraiment pour le monde, transposer une intuition venue d\u2019un domaine vers un autre domaine et choisir quelle direction explorer ensuite.<\/p>\n

La dispute entre OpenAI et Tristan Buckmaster met en lumi\u00e8re un autre point faible de cette acc\u00e9l\u00e9ration soudaine : quand des dizaines de milliers d\u2019agents d\u2019IA explorent en m\u00eame temps les m\u00eames pistes de recherche que des chercheurs humains, la fronti\u00e8re entre \u00abs\u2019inspirer l\u00e9gitimement d’une id\u00e9e dans l’air du temps\u00bb et \u00abs\u2019approprier un travail en cours men\u00e9 par quelqu\u2019un d\u2019autre\u00bb devient tr\u00e8s floue. Les institutions scientifiques, les revues qui publient les articles, les comit\u00e9s d\u2019experts, les organismes qui remettent des prix comme le Clay Mathematics Institute, n\u2019ont pas encore de r\u00e8gles claires pour trancher ce genre de situation. Ce vide dans les r\u00e8gles du jeu sera sans doute, dans les ann\u00e9es qui viennent, tout aussi d\u00e9terminant que les prouesses techniques elles-m\u00eames.<\/p>\n

Le scientifique de demain : moins <\/strong>un ex\u00e9cutant, plus un chef d\u2019orchestre<\/strong><\/p>\n

Le portrait qui se dessine \u00e0 travers ces exemples n\u2019est donc pas celui d\u2019un math\u00e9maticien, d\u2019un physicien, d\u2019un chimiste ou d\u2019un biologiste remplac\u00e9 purement et simplement par une machine. C\u2019est plut\u00f4t celui d\u2019un m\u00e9tier qui se r\u00e9organise autour des t\u00e2ches que l\u2019IA ne sait pas encore accomplir : choisir les questions qui comptent vraiment, avoir l\u2019intuition de d\u00e9part qui va orienter des milliers d\u2019agents vers une direction prometteuse plut\u00f4t qu\u2019une autre, interpr\u00e9ter un r\u00e9sultat obtenu \u00e0 une vitesse industrielle pour en tirer un sens et en garantir la validit\u00e9 devant une communaut\u00e9 de coll\u00e8gues, humains, eux, pour l\u2019instant.<\/p>\n

Cela suppose aussi d\u2019apprendre de nouvelles comp\u00e9tences : savoir d\u00e9couper un probl\u00e8me compliqu\u00e9 en morceaux qu\u2019une arm\u00e9e d\u2019agents d\u2019IA peut traiter s\u00e9par\u00e9ment, savoir dialoguer avec un logiciel de v\u00e9rification formelle comme Lean et, surtout, savoir reconna\u00eetre la diff\u00e9rence entre un r\u00e9sultat solide et un r\u00e9sultat qui a l\u2019air convaincant mais qui n\u2019est en r\u00e9alit\u00e9 qu\u2019un artefact produit par une exploration massive et aveugle, un peu comme reconna\u00eetre un faux billet m\u00eame tr\u00e8s bien imit\u00e9.<\/p>\n

Un changement de r\u00e9gime, pas une fin<\/strong><\/p>\n

Ce n\u2019est donc plus le cas simple d\u2019\u00abune IA qui donne un coup de main \u00e0 un chercheur\u00bb. C\u2019est devenu un v\u00e9ritable laboratoire num\u00e9rique, compos\u00e9 de plusieurs milliers d\u2019agents travaillant ensemble, capable de comprimer en quelques jours ce qui aurait demand\u00e9 des d\u00e9cennies de travail humain. Et cela concerne, \u00e0 des degr\u00e9s divers, toutes les sciences qui reposent sur l\u2019exploration d\u2019un nombre de possibilit\u00e9s trop vaste pour qu\u2019un seul esprit humain puisse le parcourir en entier.<\/p>\n

\u00a0<\/em><\/strong><\/p>\n

Qui est l\u2019homme derri\u00e8re ces citations ?<\/em><\/strong><\/p>\n

Tout au long de cet article, une seule voix humaine revient plus que toute autre : celle de Terence Tao. Il m\u00e9rite qu\u2019on la pr\u00e9sente pour de bon, plut\u00f4t que de la citer sans visage.<\/p>\n

Terence Tao est un math\u00e9maticien australo-am\u00e9ricain, professeur \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Californie \u00e0 Los Angeles (UCLA). Il est largement consid\u00e9r\u00e9 comme l\u2019un des plus grands math\u00e9maticiens vivants de sa g\u00e9n\u00e9ration, on le surnomme parfois le \u00abMozart des math\u00e9matiques\u00bb. N\u00e9 en 1975 \u00e0 Ad\u00e9la\u00efde, en Australie, il a montr\u00e9 des dons exceptionnels d\u00e8s l\u2019enfance : il obtient son doctorat \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Princeton \u00e0 seulement 20 ans, et devient professeur titulaire \u00e0 UCLA d\u00e8s 24 ans, un parcours presque sans \u00e9quivalent. En 2006, il re\u00e7oit la m\u00e9daille Fields, consid\u00e9r\u00e9e comme l\u2019\u00e9quivalent du prix Nobel pour les math\u00e9matiques, pour des travaux majeurs touchant \u00e0 plusieurs branches \u00e0 la fois : l\u2019analyse harmonique, les \u00e9quations aux d\u00e9riv\u00e9es partielles, la combinatoire et la th\u00e9orie des nombres. Ce qui le distingue le plus, c\u2019est justement cette capacit\u00e9 rare \u00e0 ne pas se limiter \u00e0 une seule sp\u00e9cialit\u00e9 : on lui doit par exemple le th\u00e9or\u00e8me de Green-Tao, sur des motifs cach\u00e9s dans la r\u00e9partition des nombres premiers, mais aussi des contributions importantes en g\u00e9om\u00e9trie et m\u00eame en traitement du signal, avec une technique appel\u00e9e le \u00abcompressed sensing\u00bb, aujourd’hui utilis\u00e9e notamment en imagerie m\u00e9dicale.<\/p>\n

Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, Tao est devenu l\u2019une des voix les plus \u00e9cout\u00e9es sur la fa\u00e7on dont les math\u00e9matiques doivent n\u00e9gocier leur entr\u00e9e dans l\u2019\u00e8re de l\u2019intelligence artificielle. Il participe activement aux efforts de v\u00e9rification formelle \u00e9voqu\u00e9s tout au long de cet article, notamment autour du logiciel Lean, et d\u00e9fend pr\u00e9cis\u00e9ment l\u2019association que l\u2019on retrouve dans les deux exploits racont\u00e9s ici : une IA qui g\u00e9n\u00e8re des pistes de solution, coupl\u00e9e \u00e0 un v\u00e9rificateur formel qui \u00e9limine sans piti\u00e9 tout ce qui ne tient pas debout. Sa position reste pourtant mesur\u00e9e : pour lui, l\u2019IA n\u2019est pas destin\u00e9e \u00e0 remplacer le chercheur, mais \u00e0 jouer le r\u00f4le d\u2019un assistant qui acc\u00e9l\u00e8re les calculs fastidieux et les recherches documentaires, pendant que la vraie valeur des math\u00e9matiques, elle, continue de r\u00e9sider dans la compr\u00e9hension et l\u2019intuition humaines. C\u2019est tr\u00e8s exactement le fil que cet article a essay\u00e9 de tirer, du premier mot jusqu\u2019au dernier.<\/p>\n

 <\/p>\n

*Cofondateur et coordinateur g\u00e9n\u00e9ral du Tunisia CyberShield, Cofondateur et coordinateur g\u00e9n\u00e9ral de la Tunisian AI Society<\/em><\/strong><\/p>\n

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