OpenAI résout un problème millénaire en cachette

Un problème millénaire, deux visions du futur

Le problème Navier-Stokes existe depuis 1822. Il décrit comment les fluides s'écoulent — eau, air. Les équations sont puissantes mais restaient incomplètes : personne ne savait si, dans certaines conditions, elles pouvaient s'effondrer et prédire quelque chose d'absurde (une vélocité infinie). C'est l'un des sept Millennium Prize Problems, dotés d'un million de dollars.

Lundi dernier, Tristan Buckmaster (mathématicien à NYU) publie sur Mastodon une preuve : oui, les équations simplifiées peuvent casser. Lui et Levent Alpöge l'ont démontré après 11 mois de travail conjoint, en utilisant des modèles d'IA publiquement accessibles.

Le même jour, OpenAI annonce : nous avons prouvé que les vraies équations cassent aussi. Avec un modèle interne bien plus puissant. Boom — Millennium Problem résolu.

Sauf que : Buckmaster signale dans un document que des employés OpenAI lui ont proposé deux chemins bizarres. Soit il publie son truc et OpenAI lance sa solution le lendemain (humiliation garantie). Soit il couvre-écrit un papier avec OpenAI, sans Alpöge (qui travaille chez Anthropic, rival d'OpenAI). Quand il demande si les agents d'OpenAI ont vu son code : déni. Ont-ils été entraînés dessus ? Silence radio.

Le vrai problème ? Pas le plagiat — l'asymétrie

Oui, c'est chelou qu'OpenAI ne crédite pas deux mecs qui bossaient sur le même sujet. Oui, il y a une odeur de copier-coller (les deux équipes ont utilisé la même approche mathématique rare).

Mais le truc vraiment flippant ? OpenAI a brute-forcé la solution : 10 000 agents tournant en simultané, coût : millions. Buckmaster et Alpöge, c'était deux cerveaux + du temps gratuit sur des modèles publics = solution partielle.

Terence Tao l'a dit simplement : la beauté des maths, c'est le chemin. Les humains échouent, itèrent, publient leurs essais. On apprend des rues sinueuses. Quand une grosse boîte le résout en secret avec un tank computationnel, on perd la génération d'erreurs publiques — ce qui ferait avancer tout le domaine.

Trois questions pour les 10 prochaines années

1. Qui possède la mathématique ? Si seules Anthropic, OpenAI, DeepMind peuvent attaquer les vrais problèmes (ressources + modèles privés), les universités deviennent du contenu pour l'entraînement.

2. Le goût de la recherche, c'est pas fini ? Ironiquement, si OpenAI a vraiment besoin du travail Buckmaster/Alpöge, ça prouve que choisir les bonnes questions reste humain. Les agents sont des calculatrices géantes — pas des visionnaires.

3. Le prix d'une solution, c'est combien ? Un million de dollars (le Millennium Prize), c'est risible à côté des millions d'OpenAI. Qui peut plus jouer ? Les riches. Fin de l'histoire.

Et après ?

OpenAI refuse le million (bien sûr, c'est de la monnaie de poche). Buckmaster demande du crédit (logique). Mais le vrai débat ? Zéro. Personne ne parle du fait que l'Académie des sciences vient de perdre son monopole sur les avancées mathématiques. C'est le vraiment dingue. Pas le plagiat. L'apparition d'une nouvelle classe de penseurs : ceux avec les GPU.