Le blog-notes mathématique du coyote

Un mathématicien dit avoir approché la résolution d’un problème à un million de dollars avec l’aide de l’IA, celui concernant les fameuses équations de Navier-Stokes. Mais dans l’affaire, il pense que la société d’intelligence artificielle OpenAI a tenté de lui rafler la découverte… et d’écarter un mathématicien travaillant chez Anthropic, son grand rival.

Lire l'article de Julien Lausson sur Numerama

Terence Tao, l’un des plus grands mathématiciens vivants, propose de déclarer certaines catégories de problèmes de maths « hors limites » pour les IA.

Lire l'article de Julien Lausson sur Numerama

Les experts sont formels : la recherche mathématique de haut niveau pourrait bientôt échapper aux humains face aux avancées fulgurantes de l'intelligence artificielle.

Lire l'article de Isabelle Maure sur JVTech

OpenAI affirme qu’une version interne de son modèle Astra a terrassé dix problèmes ouverts majeurs. Mais derrière l’emballement, les mathématiciens font face à un gouffre vertigineux : l’intelligence artificielle génère désormais des démonstrations plus vite que la science n’est capable de les comprendre.

Lire l'article de Julien Lausson sur Numerama

Claude Fable 5 a réfuté la conjecture jacobienne, quelques jours seulement après que les capacités de l'IA Kimi de Chine soient devenues la principale force influençant les marchés du bitcoin.

Lire l'article de Shaurya Malwa sur CoinDesk

Deux champions de la tech chinoise, Huawei et Xiaohongshu, ont annoncé que leurs modèles d'IA avaient chacun obtenu 100% aux questions posées lors de l'Olympiade internationale de mathématiques (IMO) en juillet.
Ce sont les premiers laboratoires d'IA à avoir rendu publics leurs résultats. "Nous sommes ravis de ce résultat, car obtenir un score parfait à l'IMO est extrêmement difficile", s'est félicité Xiaohongshu.
"Jusqu'à présent, aucun grand modèle de langage", la technologie alimentant des outils d'IA, comme les agents conversationnels, "n'avait jamais obtenu un score parfait dans le cadre du processus officiel d'évaluation de l'olympiade", a insisté l'entreprise.
En 2025, des modèles développés par les américains Google et OpenAI avaient certes atteint des scores du niveau médaille d'or, mais sans égaler les performances de cinq concurrents humains ayant obtenu 100% lors de l'édition.
Cette année, 666 concurrents humains de différents pays ont participé aux épreuves de l'IMO organisées en Chine, à Shanghai. Sept d'entre eux ont obtenu un score parfait, selon le tableau officiel des résultats.
Les firmes tech n'ont reçu les sujets qu'après que les candidats en chair et en os aient passé l'épreuve, et leurs réponses devaient être soumises dans un délai imparti. "Durant les tests, toute forme d'intervention humaine était strictement interdite", et les solutions produites ont été transmises aux organisateurs pour correction, a précisé Xiaohongshu, qui tentait l'expérience pour la première fois.
Les progrès de l'IA ont été rapides : à l'olympiade 2024, Google avait obtenu un score de niveau médaille d'argent, résolvant quatre des six problèmes en deux à trois jours.

Source : AFP

Une intelligence artificielle a résolu un problème mathématique vieux de 80 ans d'une manière qui a stupéfait le monde de la recherche. Sentant leur activité menacée, des scientifiques ont lancé mardi un manifeste pour mieux encadrer l'utilisation de ces technologies. La déclaration a recueilli depuis plus de 1200 signatures.

Regarder le reportage de la RTS

Le 20 mai 2026, OpenAI a affirmé qu’un de ses modèles d’IA avait contribué à réfuter une conjecture mathématique formulée par Paul Erdős en 1946. Le problème consiste à déterminer combien de paires de points peuvent être placées exactement à distance 1 dans un plan.

Lire l'article de Lisa Imperatrice sur Numerama

Pas de doctorat, pas de labo, pas de brouillons griffonnés pendant des mois. Liam Price, 23 ans, a copié-collé une conjecture ouverte depuis 1960 dans ChatGPT. Le modèle a trouvé une preuve que des dizaines de mathématiciens chevronnés avaient manquée.

Lire l'article d'Aymeric Geoffre-Rouland sur Les Numériques

L'année passée, j'avais demandé à quelques IA de résoudre des problèmes de maths. Les résultats étaient assez bluffants. Qu'en est-il après une année ? Voici le résultat :

• Perplexity est très puissant pour faire des recherches sur le web, mais pas pour faire des maths...
• Les IA chinoises sont impressionnantes, surtout Qwen et Kimi qui obtiennent le score maximum.
• Les méconnues IA suisses (Euria et Lumo) sont elles aussi très bonnes.
• Ma chouchoute de l'année passée, MathsGPT, s'est encore améliorée, et reste ma préférée.
• Claude est aussi très efficace.

Afin d'évaluer la capacité des systèmes d'IA actuels à répondre correctement à des questions mathématiques de niveau recherche, nous partageons une série de dix questions mathématiques qui ont naturellement émergé au cours du processus de recherche des auteurs. Ces questions n'avaient jusqu'à présent jamais été rendues publiques ; les réponses sont connues des auteurs des questions, mais resteront cryptées pendant un certain temps.

Aller sur le site 1stproof.org

Une startup californienne affirme avoir résolu quatre problèmes mathématiques réputés insolubles grâce à son outil d’intelligence artificielle capable de produire des démonstrations vérifiées. Parmi ces avancées figure la résolution d’une conjecture bloquée depuis cinq ans.

Lire l'article d'Eitanite Bellaiche sur Numerama

Le modèle d’IA GPT-5.2 Pro a résolu plusieurs problèmes de mathématiques, dont l’un, le 11 janvier 2026, était resté ouvert depuis 45 ans. Plus que le résultat, c’est la méthode — associant humains, assistant de preuve Lean et système d’IA Aristotle — qui pourrait transformer la pratique de la démonstration mathématique.

Lire l'article de Lisa Imperatrice sur Numerama

Le célèbre mathématicien Joel David Hamkins a exprimé de sérieux doutes quant à l'utilité des modèles d'intelligence artificielle (IA) dans la recherche mathématique, qualifiant leurs résultats de « déchets » et de « mathématiquement incorrects ». Il souligne la tendance frustrante de l'IA à affirmer avec assurance des informations incorrectes et à résister à toute correction, reflétant ainsi les interactions humaines contre-productives. Malgré les succès remarquables de cette technologie, Hamkins estime que les systèmes actuels ne sont pas fiables pour une véritable collaboration en matière de recherche.

Lire l'article d'Anthony sur Developpez.com