Entre conjectures et protocoles : l'incursion d'OpenAI dans les sciences dures

Le 26 octobre 2026, OpenAI a annoncé avoir obtenu, grâce à ses modèles internes, trois résultats théoriques majeurs : la réfutation de l'hypothèse du temps exponentiel (ETH) en informatique, la démonstration de la conjecture de local smoothing en mathématiques et des preuves rigoureuses d'existence pour certaines théories quantiques des champs en interaction en quatre dimensions, dont la QCD et la théorie de Yang-Mills pure. Même confirmés, ces résultats ont des limites précises : réfuter l'ETH ne tranche pas P contre NP et ne fournit pas d'algorithmes polynomiaux, et OpenAI ne prétend pas avoir résolu le problème du millénaire du Clay Institute sur Yang-Mills, car la partie sur le mass gap reste ouverte.

Au-delà de leur portée théorique, c'est le mode de diffusion choisi qui fait l'actualité. L'entreprise a retenu trois voies distinctes : publication immédiate avec formalisation en Lean pour les mathématiques ; diffusion simultanée à une vérification indépendante pour l'informatique, confiée aux auteurs de l'hypothèse, Russell Impagliazzo et Ramamohan Paturi de l'UC San Diego, et à Ryan Williams du MIT ; et remise préalable à un groupe de physiciens dirigé par le prix Nobel David Gross. Selon ForkLog, le groupe a précisé que participer à la vérification ne revient pas à cautionner la conclusion d'OpenAI, et a annoncé une vérification ouverte à la communauté. Comme l'a rapporté le même média, OpenAI a déclaré vouloir « confier d'abord le matériel aux experts, qui décideront ensuite de la manière de le publier ». L'Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence (AGMAI) a demandé à OpenAI de publier l'article sur Yang-Mills : « il n'y a aucune raison scientifique de tarder davantage ». Selon Scientific American, l'approche retenue pour deux des trois résultats va à l'encontre des recommandations du groupe, y compris sur la désignation des experts.

D'importantes réserves méthodologiques demeurent. Aucun des trois résultats n'a encore été évalué par les pairs ni confirmé de façon indépendante. L'article sur Yang-Mills n'est pas public, il est donc pour l'instant invérifiable. Pour l'ETH, la documentation du dépôt GitHub d'OpenAI indique que l'énoncé formalisé en Lean comporte une borne analytique plus faible que celle annoncée dans le manuscrit, et il n'a pas été vérifié que l'énoncé formalisé corresponde exactement à la thèse du manuscrit. De plus, s'agissant d'un modèle propriétaire dont les prompts, le temps de calcul et les chaînes de raisonnement ne sont pas divulgués, la communauté scientifique doit examiner des textes qu'OpenAI qualifie elle-même de données brutes de recherche : la production d'un système dont les composantes logiques restent inaccessibles.

Les annonces précèdent les vérifications, qui prennent du temps : la valeur de l'intelligence artificielle dans la recherche théorique se mesurera aussi à la transparence de ses méthodes. — Olya