Ce que dit la déclaration
Vingt-cinq lauréats de la médaille Fields ont signé un texte intitulé “A Severe Misalignment of AI in Mathematics”, publié sur le blog de Terence Tao le 11 septembre. Son affirmation centrale est sans détour : « La volonté des entreprises d’IA de résoudre des problèmes mathématiques comme référence d’évaluation est préjudiciable à la science mathématique et à la communauté mathématique. »
Les signataires ne prétendent pas que les démonstrations produites par des machines sont sans valeur. Ils soutiennent que la démonstration n’est pas le but. Résoudre des problèmes, dit le texte, « n’est qu’un outil et un substitut pour atteindre l’objectif premier : la compréhension conceptuelle et l’intuition » — et c’est précisément cet objectif que le cycle d’annonces actuel escamote.
Le grief porte sur la vitesse
Le mécanisme décrit par les mathématiciens est procédural plus que philosophique. « Souvent ces solutions sont annoncées dans la précipitation, sans laisser le temps d’une rédaction correcte, de l’isolement des méthodes et idées nouvelles, ni de la citation des travaux antérieurs pertinents », indique la déclaration. Cette précipitation, écrivent-ils, soulève de graves questions d’attribution et de plagiat.
Un problème de second ordre se cache derrière. Un résultat entre en mathématiques quand d’autres mathématiciens le lisent, le vérifient, le généralisent et l’enseignent. Le texte le formule ainsi : sans « les mathématiciens volontaires qui doivent prendre soin de leur développement et de leur intégration au canon mathématique, les idées conçues par l’IA ne prendraient jamais pleinement vie ». Une communauté qui se sent écartée du processus a moins de raisons de faire ce travail.
Qui a signé
Les signataires couvrent les promotions de la médaille Fields de 1978 à la cérémonie de cette année, et comprennent Terence Tao, Pierre Deligne, Maxim Kontsevich, Peter Scholze, Maryna Viazovska, Caucher Birkar, June Huh, Martin Hairer, James Maynard, Manjul Bhargava et le médaillé 2026 Yu Deng. Pour un prix décerné à quatre personnes au plus tous les quatre ans, vingt-cinq noms représentent presque l’ensemble des lauréats récents encore vivants.
Le mois qui l’a produite
La déclaration arrive après quinze jours de friction ouverte. Le 8 septembre, le professeur de l’université de New York Tristan Buckmaster a affirmé qu’OpenAI avait fait pression sur lui pour qu’il ne crédite pas un collaborateur d’Anthropic pour la résolution d’un problème important, et s’est demandé si l’entreprise s’était appuyée sur des travaux menés avec Codex pour élaborer sa propre démonstration, a rapporté TechCrunch. Le 11 septembre, le jour même de la parution du texte, OpenAI a retiré son financement d’un événement de mathématiques à CalTech après des critiques de chercheurs de l’université.
Cela fait suite à une série d’annonces dans lesquelles des laboratoires d’IA ont revendiqué des résultats sur des problèmes anciens, dont les travaux d’OpenAI sur les équations de Navier-Stokes et la formalisation par Anthropic du dernier théorème de Fermat.
Ce qu’ils demandent
Les demandes sont concrètes et, fait notable, procédurales : des pratiques de divulgation responsable de la part des entreprises d’IA, une citation correcte des travaux antérieurs, des résultats suffisamment développés pour que des mathématiciens humains puissent les absorber, et ce que le texte appelle un dialogue urgent entre la communauté mathématique, les développeurs de technologies et la société.
Rien de tout cela n’exige qu’un laboratoire cesse de travailler en mathématiques. Cela exige que l’annonce arrive accompagnée d’une rédaction, un rythme plus lent que celui que récompense un tableau de scores. Le test viendra au prochain résultat revendiqué : sera-t-il publié avec citations et article, ou diffusé d’abord et documenté ensuite ?
