IA en matemáticas : Génie ou outil ? Terence Tao freine l'idolâtrie nocturne

Lorsqu’une IA résout un problème mathématique ouvert depuis 50 ans, les titres explosent. Mais il y a un problème : nous idolâtrons ce qui n’est en réalité qu’une machine de recherche améliorée.

Récemment, Terence Tao —l’un des plus grands promoteurs de la recherche en IA en mathématiques— a décidé de suspendre l’euphorie collective. Il ne l’a pas fait lors d’une conférence, mais en publiant tard dans la nuit sur GitHub, presque comme s’il voulait éteindre le feu avant qu’il ne dévaste la communauté mathématique. Son message est clair : il faut arrêter de sortir du contexte.

Le conte de fées que personne ne remettait en question

La narration est séduisante : « L’IA conquiert des problèmes que les mathématiciens n’avaient pas résolus depuis des décennies ! » Pour ceux qui rêvent de l’AGI, c’est une musique. Pour ceux qui défendent la capacité humaine, cela sonne comme une menace existentielle.

Ce qui est curieux, c’est que Terence Tao ne dit pas que l’IA est inutile. Il dit quelque chose de bien plus inconfortable : que nous comparons des pommes et des oranges.

Quand on regarde les problèmes d’Erdős « résolus » par l’IA, il faut se demander : étaient-ils vraiment résolus ? Ou simplement mal documentés ? Beaucoup de problèmes sur le web étiquetés comme « Open » ne sont que des « fruits faibles » peu vérifiés. Certains avaient déjà des solutions dans la littérature que personne n’avait mises à jour. D’autres ont des énoncés originaux ambigus que l’IA a « résolus » par interprétation littérale.

Le vrai travail de l’IA : l’ingénierie, pas l’intuition

Voici ce qui est intéressant : Terence Tao ne nie pas les réalisations. Il redéfinit ce que signifie « réussite ».

L’IA excelle dans :

• La recherche systématique : explorer d’immenses espaces de problèmes
• La vérification formelle : transformer des preuves en code Lean vérifiable
• La réécriture : peaufiner des arguments existants
• Les tâches routinières : suivre des modèles connus

Ce que l’IA (ne fait pas encore), c’est ce qui définit la véritable mathématique : poser les bonnes questions, créer de nouveaux concepts, relier un résultat à tout le réseau de connaissances existant.

Une preuve techniquement correcte générée par une IA manque souvent de contexte, de motivation, de comparaison avec la littérature existante. C’est comme une carte sans boussole : elle fonctionne si vous savez où aller, mais ne vous aide pas à découvrir de nouveaux territoires.

Le mathématicien du futur : stratège, pas penseur solitaire

C’est ici que Tao trouve l’équilibre. Ce n’est pas « IA vs Humanité ». C’est « Humanité + IA ».

L’avenir du mathématicien n’est pas moins excitant, il est simplement différent. Nous passerons de penseurs solitaires à commandants d’armées silencieuses de machines. Nous apportons la vision, l’IA ouvre des chemins. Nous identifions quelles questions comptent, l’IA aide à construire les réponses.

Ce que Terence Tao tente d’arrêter avec sa publication nocturne, c’est simple : l’idolâtrie des cas isolés. Pas parce que l’IA est faible, mais parce que la surestimer nous détourne du vrai travail.

L’appel : cesser d’idolâtrer, commencer à collaborer

Les mathématiques ont toujours été collaboratives — entre humains, entre générations, entre disciplines. Que l’IA fasse partie de cette conversation est logique. Mais un outil révolutionnaire reste un outil.

Ce qui importe maintenant, c’est d’être honnête : quels problèmes l’IA a-t-elle réellement résolus ? Quelle difficulté avaient-ils ? Quelle valeur apportent-ils à la discipline ?

Car la véritable révolution en mathématiques ne sera pas lorsque l’IA résoudra plus de problèmes que les humains. Ce sera lorsque humains et machines découvriront des vérités que aucun ne aurait pu trouver seul.