Peut-on vraiment parler de créativité lorsqu’une intelligence artificielle résout un problème mathématique réputé difficile ? C’est la question posée par le New York Times dans une enquête fouillée signée Cade Metz, publiée le 14 janvier 2026, au moment où les performances des modèles les plus avancés d’OpenAI alimentent autant l’enthousiasme que le scepticisme.

L’article s’ouvre sur un épisode devenu emblématique. La jeune entreprise californienne Harmonic affirme avoir résolu un problème attribué au mathématicien Paul Erdos, avec l’aide de son système baptisé Aristotle et du modèle GPT-5.2 Pro. Les problèmes d’Erdos sont conçus pour tester l’ingéniosité humaine et, depuis des décennies, certains résistent aux meilleurs spécialistes. Pour une partie de la communauté scientifique, voir une IA s’y attaquer avec succès marque un seuil symbolique.

Mais très vite, le débat s’installe. Pour Terence Tao, l’un des mathématiciens les plus respectés de sa génération, ces résultats ne prouvent pas une compréhension profonde. Il compare ces systèmes à des étudiants brillants, capables de restituer des méthodes connues grâce à une mémoire immense, sans nécessairement saisir les concepts sous-jacents. Autrement dit, l’IA impressionne par l’ampleur de son savoir, pas encore par l’originalité de ses idées.

Le cœur de la controverse tient là. Est-ce une découverte ou une recomposition sophistiquée de travaux existants ? Dans le cas des problèmes d’Erdos, plusieurs chercheurs ont montré que GPT-5 avait exhumé des solutions déjà publiées, parfois dans des articles obscurs ou rédigés dans d’autres langues. Un épisode qui a conduit un dirigeant d’OpenAI à retirer une déclaration trop enthousiaste sur les réseaux sociaux, tout en reconnaissant l’utilité concrète de l’outil.

C’est précisément sur ce terrain que le consensus commence à émerger. Même lorsque l’IA ne crée pas d’idées entièrement nouvelles, elle accélère la recherche. Des mathématiciens expliquent qu’elle permet de retrouver des références oubliées, de tester rapidement des pistes ou de vérifier des démonstrations. Dans certains cas récents, des chercheurs ont combiné GPT-5 pour explorer une solution et Aristotle pour en vérifier formellement la validité, une tâche fastidieuse pour un humain seul.

Dans les sciences du vivant, l’effet est comparable. Le professeur Derya Unutmaz, chercheur en biologie et en médecine, décrit des systèmes capables de proposer des hypothèses ou des expériences auxquelles son équipe n’avait pas pensé. Ce ne sont pas des découvertes en soi, souligne-t-il, mais des suggestions qui permettent de concentrer les efforts sur quelques expériences prometteuses plutôt que d’en multiplier des dizaines.

Sur le plan technique, cette progression repose sur l’évolution des réseaux neuronaux et sur l’usage intensif de l’apprentissage par renforcement. Ces méthodes permettent aux modèles de passer plus de temps sur un problème, parfois pendant des heures, afin d’explorer différentes pistes. Les chercheurs parlent de « raisonnement », même si ce terme reste imparfait pour décrire un processus très différent de celui de l’esprit humain.

Reste la question centrale, celle de l’idée véritablement nouvelle. Plusieurs experts cités par le New York Times estiment que ce seuil n’est pas encore franchi. Les solutions produites par l’IA reposent largement sur des méthodes déjà connues et validées par la communauté. Pour l’instant, la machine excelle surtout comme amplificateur de l’intelligence humaine, pas comme chercheur autonome.

C’est peut-être là l’enseignement principal. L’intelligence artificielle ne remplace pas les scientifiques, mais elle change leur façon de travailler. Elle agit comme un collègue infatigable, capable d’absorber une quantité massive d’informations et de suggérer des chemins possibles. Le tri, l’interprétation et le jugement final restent entre les mains des humains. Et c’est précisément dans cette collaboration que se joue, aujourd’hui, l’avenir de la recherche.

Source : New York Times

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