Neil Thompson a donné une conf’ au MIT. Trente minutes, montre en main, pour expliquer que la physique, l’économie et la cosmologie allaient se faire retourner par l’IA, exactement comme les maths viennent de l’être. Le bonhomme ne fait pas de la voyance : il dirige un labo qui planche sur les progrès de l’informatique et de l’intelligence artificielle, et il vient de publier une étude, avec Gabriel Manso et Claudio Mayrink Verdun, qui met des chiffres sur la menace.
Le protocole, plus propre que la moyenne
L’équipe a piqué des problèmes théoriques publiés dans des papiers de recherche entre décembre 2025 et mai 2026, puis a demandé aux modèles d’OpenAI de les résoudre. Toute la ribambelle y est passée : o1, o3, GPT-5, GPT-5.1, GPT-5.4 et GPT-5.5. Deux garde-fous rendent le test crédible. Les solutions se trouvaient dans des articles publiés après la date de fin d’entraînement de GPT-5.5, et l’accès à internet était coupé. Pas moyen de recopier la réponse dans le corpus ou sur le web. Les modèles devaient se démerder tout seuls.
Résultat, et c’est là que ça pique : entre mi-2024 et mi-2026, les meilleurs modèles sont passés de 2 % à environ 35 % de problèmes théoriques résolus dans ces disciplines. Théorie des probabilités, théorie statistique, théorie économique, théorie de haute énergie, gravitation et cosmologie, physique quantique. Et rien n’indique que la courbe va s’aplatir. « D’ici quelques années, on s’attend à ce que beaucoup de questions théoriques soient complètement transformées du point de vue de la capacité de l’IA à les traiter », lâche Thompson.
Le terrain reste étroit
Nuance, et on la garde telle quelle : les chercheurs se sont limités aux domaines où un modèle peut trouver sans lancer de simulation ni d’expérience. Pas encore de labo en pilote automatique, donc. Mais l’onde de choc qui secoue les maths a de bonnes raisons de se propager vers tout ce qui ressemble à de la théorie.
Car les maths ont déjà pris cher. Comme on le racontait après l’annonce d’OpenAI sur les 90 problèmes ouverts, un modèle non publié a torché en septembre l’équation de Navier-Stokes (on vous remet le dossier). L’affaire a viré au règlement de comptes : un mathématicien de NYU, qui bossait avec un universitaire lié à Anthropic, a accusé OpenAI de leur avoir grillé la politesse après avoir eu vent de leurs avancées. Depuis, des centaines d’autres solutions ont débarqué, et le milieu est en crise. Certains matheux réclament des limites à l’usage de l’IA, en rappelant que le chemin pour résoudre un problème vaut souvent autant que la réponse finale.
Personne ne sait vérifier
Thompson ne joue pas les prophètes de l’apocalypse. Il note que les avancées théoriques débouchent parfois sur du concret, et que la science pourrait accélérer. Des chercheurs de premier plan ont déjà monté des labos dédiés à l’IA pour la science, et les grands labos s’y mettent tous. Sauf que le nerf de la guerre, c’est la vérification.
« On aura toujours besoin de gens pour générer de bonnes idées et relier les points », dit Manso. Il ajoute : « On a aussi besoin de moyens pour vérifier ce qui a été fait, parce qu’il est très facile pour un modèle de te dire que c’est la bonne réponse, et quand tu regardes toute la solution, tu commences à voir que ce n’est peut-être pas le cas. » La preuve par les faits : OpenAI a retiré plusieurs solutions de son dernier jeu de données après publication. Même l’annonceur n’arrivait pas à garantir ce qu’il vendait.
Et tant qu’on y est. La même journée apporte son lot de rappels que l’IA court plus vite que les règles censées l’encadrer. Le feuilleton entre le Pentagone et Anthropic a rouvert une question jamais tranchée aux États-Unis : la loi autorise-t-elle vraiment l’État fédéral à mettre les Américains sous surveillance de masse ? Plus de dix ans après les révélations de Snowden sur la collecte massive de métadonnées de la NSA, le flou persiste, et l’IA ne fait que durcir le problème.
L’IA torche Navier-Stokes et lorgne maintenant la physique quantique. Mais dans un labo comme dans un état-major, la question reste la même : qui vérifie la machine ? Pour l’instant, la réponse tient en un mot. Toi.
Sources :
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