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# Maths et IA : OpenAI accélère, les mathématiciens contre-attaquent
- URL: https://posthumain.com/intelligence-artificielle/maths-et-ia-openai-accelere-les-mathematiciens-contre-attaquent/
- Published: 2026-10-06T16:30:25.000Z
- Updated: 2026-10-06T17:17:21.000Z
- Description: OpenAI s'est vanté d'avoir résolu dix problèmes mathématiques avec son IA, mais c'était faux. Depuis, l'IA en a vraiment craqué quelques-uns et les mathématiciens, partagés entre fascination et panique, viennent de signer une déclaration d'alerte.
- Author: Julien Claudet
- Tags: intelligence artificielle, science, éducation, #sendpush

En octobre 2025, un vice-président d'OpenAI annonce que son IA vient de résoudre dix problèmes de mathématiques restés ouverts depuis des décennies. Le monde scientifique retient son souffle, puis éclate de rire, car l'IA n'avait rien résolu du tout. 

Elle avait simplement **retrouvé des solutions déjà publiées** que personne n'avait indexées. Le genre de bourde qui, dans un monde où des milliards de dollars dépendent de chaque annonce, ne pardonne pas.

Depuis, l'histoire a pris un tour plus sérieux. L'IA a vraiment commencé à craquer de vrais problèmes. Et c'est précisément là que les mathématiciens, d'abord sceptiques, ont cessé de railler. 

Ils viennent de signer une déclaration solennelle pour défendre leur discipline. Bienvenue dans le **magasin de porcelaine des mathématiques**, où l'IA avance comme un éléphant.

**Dans cet article :**

- Le jour où OpenAI a confondu « trouver » et « résoudre »
- Janvier 2026 : l'IA craque enfin de vrais problèmes
- Pourquoi 77 % ne veut pas dire ce que vous croyez
- La Déclaration de Leiden : les mathématiciens contre-attaquent
- Ce qu'il faut suivre de près

## Le jour où OpenAI a confondu « trouver » et « résoudre »

Tout commence par un message sur X. Kevin Weil, vice-président produit chez OpenAI (l'entreprise derrière ChatGPT), a affirmé que **GPT-5 a trouvé des solutions** à dix problèmes d'Erdős jamais résolus et progressé sur onze autres \[[1](#source-1)\].

Les problèmes d'Erdős sont une collection de conjectures posées par Paul Erdős, mathématicien hongrois parmi les plus prolifiques du vingtième siècle. Beaucoup résistent depuis des décennies. Annoncer en résoudre dix d'un coup, c'était promettre une révolution.

Sauf qu'un homme veillait. Thomas Bloom, le mathématicien qui gère le site erdosproblems.com, a immédiatement recadré l'affaire. Il a qualifié ces propos de **grave déformation de la réalité** \[[2](#source-2)\].

Son explication est limpide et dévastatrice. Quand il note un problème comme « ouvert » sur son site, cela signifie seulement qu'il ne connaît personnellement pas de solution publiée, pas que le problème soit réellement non résolu.

GPT-5 n'avait donc inventé aucune démonstration. Il avait exhumé de vieux articles universitaires contenant déjà la réponse, que Bloom n'avait pas encore répertoriés. Un bon travail de documentaliste, pas une percée. C'est le même OpenAI qui, quelques semaines plus tôt, avait réuni [un conseil de mathématiciens pour valider ses résultats](https://posthumain.com/intelligence-artificielle/son-ia-resout-100-problemes-de-maths-openai-cree-un-conseil-de-mathematiciens/).

La riposte des concurrents fut cinglante. Demis Hassabis, patron de Google DeepMind, a jugé la situation **embarrassante** \[[3](#source-3)\]. Yann LeCun, chef scientifique IA de Meta, a ironisé sur des chercheurs « pris à leur propre piège ».

Les messages d'origine ont été supprimés. Les chercheurs d'OpenAI ont reconnu leur erreur. Mais le mal était fait et le soupçon installé : cette industrie survend-elle systématiquement ses capacités ?

## Janvier 2026 : l'IA craque enfin de vrais problèmes

Trois mois plus tard, le scénario s'inverse. Cette fois, pas de bluff. Le 4 janvier 2026, l'IA résout pour la première fois un problème d'Erdős de façon **véritablement autonome**, sans recopier une solution existante.

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Il s'agit du problème #728\. ChatGPT Pro, couplé à un outil de vérification nommé Aristotle qui traduit les démonstrations en Lean (un langage où chaque étape logique est contrôlée par la machine), produit une preuve inédite \[[4](#source-4)\].

Le juge de paix s'appelle Terence Tao. Médaillé Fields (l'équivalent du prix Nobel pour les mathématiciens), il est l'un des plus grands esprits vivants de la discipline. Il examine la preuve, suggère des corrections et **valide le résultat**.

Puis les solutions s'enchaînent. Le problème #281, résolu avec GPT-5.2 Pro par le chercheur Neel Somani, est décrit par Tao comme « peut-être l'exemple le plus incontestable » d'une IA résolvant un problème ouvert \[[5](#source-5)\].

Un autre modèle, GPT-5.4 Pro, aurait craqué le problème #1196 en environ 80 minutes, avec une méthode que les mathématiciens avaient manquée. Tao a salué une **contribution significative**, y voyant même le germe d'une nouvelle théorie \[[6](#source-6)\].

Le compteur grimpe vite. Depuis janvier 2026, quinze problèmes d'Erdős sont passés du statut « ouvert » à « résolu », dont onze créditant explicitement une IA dans le processus \[[6](#source-6)\]. Ce chiffre aurait relevé de la science-fiction cinq ans plus tôt.

## Pourquoi 77 % ne veut pas dire ce que vous croyez

Voilà où l'éléphant devient dangereux. Les exploits sont réels, mais leur lecture est piégée. Terence Tao, justement, passe son temps à **refroidir l'enthousiasme** général.

Son premier avertissement porte sur un biais de perception. Les succès deviennent viraux, les échecs restent invisibles. Une base de données qui recense les tentatives d'IA sur les problèmes d'Erdős montre un taux de réussite réel de seulement **un à deux pour cent**, concentré sur les problèmes les plus faciles \[[5](#source-5)\].

Autrement dit, l'IA cueille les fruits à portée de main. Ces problèmes « ouverts » n'étaient pas forcément difficiles : beaucoup n'avaient simplement jamais été étudiés sérieusement. Tao estime qu'un à deux pour cent seulement des problèmes ouverts sont assez simples pour être résolus avec l'aide actuelle de l'IA.

Le deuxième signal d'alarme vient des chiffres de performance. GPT-5.2 obtient un score impressionnant de 77 % sur les mathématiques de compétition. Mais il chute à 25 % sur les tâches de recherche exigeant une approche **véritablement nouvelle** \[[7](#source-7)\].

![Barres comparant GPT-5.2 : 77 % de réussite en maths de compétition contre 25 % sur des tâches de recherche.](https://storage.ghost.io/c/ff/1a/ff1a0836-0870-4803-888c-ae1b8c48d937/content/images/2026/10/chart-maths-et-ia-openai-s-emballe-les-mathema-2.jpg)

GPT-5.2 brille sur les exercices de concours mais chute nettement dès qu'il faut inventer une approche inédite, le vrai travail de recherche. – Source : Winbuzzer, janvier 2026\. © Posthumain

La nuance est essentielle : résoudre vite un problème calibré pour un concours n'a rien à voir avec le fait d'inventer un concept mathématique inédit. Pour Tao, ces victoires démontrent surtout la **vitesse de l'IA**, pas son génie créatif.

Même les médailles d'or vendues à grand bruit méritent qu'on regarde de près. En 2025, les modèles d'OpenAI et de Google DeepMind ont atteint 35 points sur 42 à l'Olympiade internationale de mathématiques, le seuil de l'or \[[8](#source-8)\]. Un résultat historique pour des machines.

Mais les humains ont fait mieux : cette année-là, **cinq candidats ont décroché** le score parfait de 42 sur 42 \[[8](#source-8)\]. Et DeepMind fut officiellement noté par les correcteurs de l'Olympiade, là où OpenAI s'était contenté d'une évaluation maison, annoncée avant même la fin de la correction officielle.

## La Déclaration de Leiden : les mathématiciens contre-attaquent

Face à ce vacarme, la communauté mathématique a décidé de poser ses conditions. Le 2 juin 2026, elle publie la **Déclaration de Leiden** sur l'IA et les mathématiques, soutenue par l'Union mathématique internationale \[[9](#source-9)\].

Née d'un atelier tenu en 2025 au Lorentz Center de l'université de Leyde, aux Pays-Bas, la déclaration n'est pas un rejet de l'IA : c'est un code de conduite. Elle a déjà recueilli, selon ses rédacteurs, **plus de quatre mille signatures** \[[10](#source-10)\].

Son premier souci est l'intégrité des preuves. Les modèles produisent des arguments plausibles mais parfois faux, difficiles à distinguer d'une vraie démonstration. Un danger qui met les relecteurs sous une pression inédite et menace la vérifiabilité du savoir.

Le deuxième grief touche au vol. La déclaration pointe que les IA entraînées sur des travaux publiés citent rarement correctement les humains qu'elles synthétisent, des modèles souvent nourris en **violation les droits d'auteur** \[[11](#source-11)\]. Les mathématiciens demandent aux entreprises d'arrêter d'exploiter leurs recherches sans consentement.

Le troisième danger est plus sournois. En orientant la recherche vers les problèmes que l'IA sait traiter, les géants de la technologie risquent de **fausser les priorités** de toute une discipline, au détriment des chercheurs qui n'ont pas accès à ces outils coûteux.

Et pendant que la déclaration circule, une marée monte. Le nombre d'articles soumis sur arXiv, la grande plateforme de prépublications scientifiques, a explosé. En septembre 2026, elle a reçu **40 363 articles**, soit plus de 51 % de plus qu'un an plus tôt \[[12](#source-12)\].

![Courbe montrant les soumissions de septembre sur arXiv : 20 569 en 2024, 26 646 en 2025, 40 363 en 2026.](https://storage.ghost.io/c/ff/1a/ff1a0836-0870-4803-888c-ae1b8c48d937/content/images/2026/10/chart-maths-et-ia-openai-s-emballe-les-mathema-1.jpg)

Le nombre d'articles déposés sur arXiv avant toute relecture a bondi de plus de 51 % en un an, une vague que les modérateurs attribuent en partie aux textes générés par IA. – Source : New Scientist / heise online, 2026\. © Posthumain

Les modérateurs ne suivent plus. Certains textes patientent des semaines dans une file d'attente. Le mathématicien Kevin Buzzard, de l'Imperial College de Londres, va jusqu'à craindre qu'arXiv ne **survive pas à la vague** de contenus douteux générés par IA. Comble de l'ironie : il utilise lui-même l'IA pour trier les articles.

## Ce qu'il faut suivre de près

L'éléphant est dans le magasin de porcelaine et il n'en sortira pas. La vraie question n'est plus de savoir si l'IA entre dans les mathématiques, mais **qui tient la laisse**. Voici les trois fronts à surveiller.

### La vérification devient le vrai pouvoir

Le cœur du changement n'est pas que l'IA « pense », mais que la preuve formelle, écrite en Lean et vérifiée par la machine, devient la **seule monnaie de confiance** fiable. Tao lui-même valorise moins la solution brute que la capacité de l'IA à produire et réviser rapidement des manuscrits.

Pour le lecteur qui suit ce secteur, le signal à guetter est clair. Un exploit annoncé sans preuve formelle vérifiée, ni validation par un mathématicien reconnu, doit être traité comme du marketing. La bonne réaction face à la prochaine annonce fracassante : chercher le mot « Lean » et le **nom du relecteur humain** avant de s'enthousiasmer.

C'est exactement ce qui a distingué le fiasco d'octobre 2025 des succès de janvier 2026\. Dans le premier cas, personne n'avait vérifié. Dans le second, une preuve **contrôlée par machine** avait franchi tous les filtres avant d'atteindre Tao.

### Le danger n'est pas la machine, mais le mélange

Le risque documenté par la Déclaration de Leiden n'est pas une IA qui remplace les mathématiciens. C'est un flot de productions plausibles qui **sature le système** **de relecture** et noie les vraies découvertes.

Ce problème dépasse les mathématiques. On retrouve la même tension chez OpenAI, dont [des agents ont mobilisé des moyens démesurés](https://posthumain.com/intelligence-artificielle/openai-affirme-avoir-resolu-un-probleme-mathematique-vieux-de-90-ans-en-88-heures/) pour des résultats parfois modestes. Quand la génération coûte presque rien et la vérification coûte cher, l'équilibre d'un domaine scientifique entier vacille.

La parade existe déjà et elle est culturelle. Déclarer l'usage des outils, garder la responsabilité humaine de la correction, citer les travaux antérieurs : les vingt-trois recommandations de Leiden ne sont pas une muraille contre l'IA, mais un **contrat de confiance** entre auteurs, relecteurs et lecteurs.

### La vraie course se joue sur l'accès

Le dernier front est économique. Si les meilleurs modèles mathématiques restent coûteux et propriétaires, la recherche se fracturera entre ceux qui peuvent se les payer et les autres. Une fracture qui frappe d'abord les étudiants et les jeunes chercheurs.

C'est le même rapport de force qui traverse toute l'industrie, où [la puissance des modèles triple chaque année](https://posthumain.com/intelligence-artificielle/lia-triple-de-puissance-chaque-annee-les-lois-reculent-qui-pilote/) pendant que les garde-fous peinent à suivre. Les mathématiciens, discipline réputée à l'abri du marché, découvrent soudain que des entreprises s'intéressent de très près à leur travail.

Pour le curieux comme pour le professionnel, la leçon est la même. L'IA en mathématiques n'est ni le génie messianique vendu par les communiqués, ni le gadget inutile raillé après le fiasco Erdős. 

C'est un **outil puissant et imparfait**, dont la valeur dépendra entièrement des règles que les humains sauront lui imposer. L'éléphant restera. Reste à savoir qui range la porcelaine.

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Sources principales :

1. **İLKHA** – OpenAI faces backlash over false claims that GPT-5 solved Erdős math problems  
Le vice-président d'OpenAI Kevin Weil a affirmé que GPT-5 avait trouvé des solutions à dix problèmes d'Erdős et progressé sur onze autres. ([ilkha.com](https://ilkha.com/english/science-technology/openai-faces-backlash-over-false-claims-that-gpt-5-solved-erd%C5%91s-math-problems-486794?ref=posthumain.com))
2. **The Decoder** – Leading OpenAI researcher announced a GPT-5 math breakthrough that never happened  
Le mathématicien Thomas Bloom a qualifié l'annonce de grave déformation : GPT-5 n'avait fait que retrouver des recherches déjà existantes. ([the-decoder.com](https://the-decoder.com/leading-openai-researcher-announced-a-gpt-5-math-breakthrough-that-never-happened/?ref=posthumain.com))
3. **Bitget News** – OpenAI's 'problematic' mathematics  
Demis Hassabis, patron de Google DeepMind, a jugé l'épisode embarrassant, tandis que Yann LeCun raillait des chercheurs pris à leur propre piège. ([bitget.com](https://www.bitget.com/amp/news/detail/12560605021871?ref=posthumain.com))
4. **Science Reader** – AI Just Solved an Erdős Problem. Tao Says It's Not the Frontier.  
ChatGPT Pro, couplé à l'outil de vérification Aristotle, a résolu de façon autonome le problème d'Erdős #728 en janvier 2026, validé par Terence Tao. ([sciencereader.com](https://sciencereader.com/ai-mathematics-breakthrough-hossenfelder/?ref=posthumain.com))
5. **The Decoder** – GPT-5.2 Pro solves another Erdős problem while a new database reveals most attempts still fail  
Tao qualifie le problème #281 d'exemple le plus incontestable, mais une base de données montre un taux de réussite réel de 1 à 2 %. ([the-decoder.com](https://the-decoder.com/gpt-5-2-pro-solves-another-erdos-problem-while-a-new-database-reveals-most-attempts-still-fail/?ref=posthumain.com))
6. **BuildFastWithAI** – GPT-5.4 Solved a 60-Year Math Problem: What Happened  
Depuis janvier 2026, quinze problèmes d'Erdős sont passés d'« ouvert » à « résolu », dont onze créditant une IA ; GPT-5.4 Pro a craqué le #1196 en 80 minutes. ([buildfastwithai.com](https://www.buildfastwithai.com/blogs/gpt-5-4-solved-a-60-year-math-problem-what-happened?ref=posthumain.com))
7. **Winbuzzer** – GPT-5.2 Pro Solves Decades-old Math Problem, but Experts Say It Reveals AI's Limits  
GPT-5.2 obtient 77 % sur les mathématiques de compétition mais seulement 25 % sur les tâches de recherche exigeant une approche nouvelle. ([winbuzzer.com](https://winbuzzer.com/2026/01/19/gpt-5-2-pro-solves-decades-old-math-problem-but-experts-say-it-reveals-ais-limits-as-much-as-its-potential-xcxwbn/?ref=posthumain.com))
8. **Apolo** – From Benchmarks to Gold: How LLMs Cracked IMO 2025  
Les modèles d'OpenAI et de DeepMind ont atteint 35 points sur 42 à l'Olympiade 2025, le seuil de l'or ; cinq humains ont obtenu le score parfait de 42\. ([apolo.us](https://www.apolo.us/blog-posts/from-benchmarks-to-gold-how-llms-cracked-imo-2025-and-what-comes-next-for-math-ai?ref=posthumain.com))
9. **Slashdot / Ars Technica** – Mathematicians Warn of AI Threats to Profession As Industry Encroaches  
La Déclaration de Leiden, publiée le 2 juin 2026 et soutenue par l'Union mathématique internationale, alerte sur les preuves plausibles mais erronées. ([slashdot.org](https://science.slashdot.org/story/26/06/02/192206/mathematicians-warn-of-ai-threats-to-profession-as-industry-encroaches?ref=posthumain.com))
10. **Leiden Declaration** – Leiden Declaration on Artificial Intelligence and Mathematics  
Le texte, issu d'un atelier de 2025 au Lorentz Center de Leyde, formule vingt-trois recommandations et a recueilli environ trois mille signatures. ([leidendeclaration.ai](https://leidendeclaration.ai/?ref=posthumain.com))
11. **Wikipedia** – Leiden Declaration on Artificial Intelligence and Mathematics  
La déclaration dénonce des modèles entraînés en exploitant des licences ou en violant les droits d'auteur, qui citent mal les travaux humains synthétisés. ([en.wikipedia.org](https://en.wikipedia.org/wiki/Leiden%5FDeclaration%5Fon%5FArtificial%5FIntelligence%5Fand%5FMathematics?ref=posthumain.com))
12. **heise online / New Scientist** – Existential threat: Flood of AI-generated submissions threatens arXiv  
Les soumissions de septembre sur arXiv sont passées de 20 569 en 2024 à 26 646 en 2025 puis 40 363 en 2026, soit plus de 51 % de hausse en un an. ([heise.de](https://www.heise.de/en/news/Existential-threat-Flood-of-AI-generated-submissions-threatens-arXiv-11476422.html?ref=posthumain.com))