OpenAI affirme avoir franchi une nouvelle étape dans la recherche scientifique assistée par intelligence artificielle.
L'entreprise a mobilisé environ 10 000 agents IA travaillant simultanément pour s'attaquer à une question liée aux célèbres équations de Navier-Stokes, utilisées pour modéliser le mouvement des fluides comme l'air et l'eau.
Le problème de l'existence et de la régularité des équations de Navier-Stokes fait partie des problèmes du prix du millénaire, une série de défis mathématiques considérés parmi les plus difficiles au monde.
OpenAI indique que son système a obtenu un résultat montrant, dans certaines conditions avec une force extérieure appliquée au fluide, qu'une solution initialement régulière peut évoluer jusqu'à une singularité en temps fini.
Des milliers d'agents IA organisés comme une équipe de recherche
La méthode utilisée est particulièrement intéressante.
Plutôt que de demander à un seul modèle d'intelligence artificielle de produire une démonstration, OpenAI a organisé une véritable infrastructure de recherche multi-agents.
Des milliers d'instances ont testé différentes pistes, exécuté du code, partagé leurs résultats et consolidé les idées les plus prometteuses.
Selon les chiffres communiqués, les expériences mathématiques ont généré environ 4,9 millions de messages entre agents et 300 milliards de tokens.
Le seul travail consacré à Navier-Stokes représenterait environ 130 milliards de tokens.
Une version formalisée de la démonstration a ensuite été vérifiée avec Lean, un logiciel permettant de controler mécaniquement la validité logique d'une preuve mathématique.
Une controverse autour des données utilisées par Codex
L'annonce soulève cependant une question sensible.
Les mathématiciens Tristan Buckmaster et Levent Alpöge travaillaient eux aussi sur une approche proche et avaient utilisé Codex dans le cadre de recherches non publiées.
OpenAI affirme que ni ses chercheurs ni ses agents n'ont consulté directement leurs travaux privés.
L'entreprise reconnaît toutefois ne pas pouvoir exclure totalement que des données désidentifiées issues de l'utilisation de ses produits aient contribué, indirectement, à l'amélioration de ses modèles.
Cette distinction pourrait devenir déterminante pour les entreprises et chercheurs utilisant des outils d'IA avec du code propriétaire, des inventions ou des travaux confidentiels.
Vers des laboratoires scientifiques composés d'agents IA
Au-delà du résultat mathématique lui-même, l'expérience montre surtout l'émergence d'un nouveau modèle : des milliers d'agents IA capables de fonctionner comme une organisation de recherche numérique.
La prochaine frontière de l'intelligence artificielle pourrait donc dépendre moins d'un modèle isolé que de la capacité à coordonner massivement des agents, des outils de calcul et des systèmes de vérification.
