Depuis soixante-dix ans, une série de problèmes mathématiques non résolus posés par le regretté universitaire Paul Erdos ont mis au défi les esprits les plus brillants. Ce mois-ci, la startup d’IA Harmonic a annoncé que son système, Aristote, en collaboration avec GPT-5.2 Pro d’OpenAI, avait résolu l’un de ces « problèmes Erdos ».
Cette découverte a déclenché un débat parmi les scientifiques : s’agit-il d’une véritable innovation en matière d’IA, ou simplement d’une reconnaissance de formes avancée ? Alors que certains y voient la preuve que l’intelligence artificielle peut désormais mener des recherches universitaires originales, d’autres restent sceptiques.
Terence Tao, un mathématicien très respecté à l’UCLA, l’a dit sans détour : “C’est comme si un étudiant avait tout mémorisé pour le test mais n’avait pas une compréhension approfondie du concept.” La solution de l’IA, affirme-t-il, s’appuie sur de vastes connaissances existantes pour simuler une véritable vision.
Pourquoi c’est important
Le débat ne porte pas uniquement sur une équation résolue. Cela touche à la question centrale de savoir si l’IA peut générer de véritables nouvelles idées. Actuellement, la plupart des IA excellent dans l’identification et le remixage des informations existantes. Mais s’il ne peut pas aller au-delà, sa valeur pour la science pourrait se limiter à accélérer le travail que les humains conçoivent encore.
Cette distinction est essentielle car :
- Le progrès scientifique repose sur des concepts fondamentalement nouveaux, et pas seulement sur des calculs plus rapides.
- Le battage médiatique autour du potentiel créatif de l’IA doit être ancré dans la réalité. Surestimer ses capacités risque de provoquer une mauvaise allocation des ressources et des attentes irréalistes.
- La nature même du renseignement est sujette à débat. Si l’IA ne fait qu’imiter la compréhension, elle soulève des questions sur ce que signifie réellement l’intelligence.
L’IA comme outil, pas comme remplacement
Malgré le scepticisme, les travaux d’Harmonic démontrent que l’IA est déjà un outil puissant. Associée à l’expertise humaine, elle peut accélérer la recherche et découvrir des solutions plus rapidement que jamais. Cela suggère que l’avenir de la science n’est peut-être pas l’IA qui remplace les chercheurs, mais plutôt l’IA qui augmente leurs capacités.
Que l’IA génère ou non de nouvelles idées, elle devient un outil indispensable entre les mains de scientifiques compétents.
La question de la véritable créativité de l’IA reste ouverte. Mais une chose est claire : le rythme rapide du développement nous oblige à réexaminer ce que signifie « penser » pour une machine.
