L’essentiel
- Physical Superintelligence Inc. (PSI) revendique la preuve de la conjecture d’Aaronson-Ambainis, formulée en 2008, en trois jours de calcul.
- Le système de recherche, conçu par David Turturean de l’équipe technique de PSI, s’appuie sur un modèle d’Anthropic non publié, dont l’identité n’est pas connue.
- Des chercheurs de Stanford saluent la preuve d’après l’annonce de PSI ; Anthropic n’a pas répondu aux demandes de commentaire.
Une conjecture d’informatique quantique restée ouverte depuis 2008 serait tombée en trois jours. La vitesse fait la une, et elle est spectaculaire. Elle est aussi la partie la moins intéressante du dossier.
PSI livre un théorème, mais pas l’instrument qui l’a produit. Le modèle d’Anthropic employé n’est pas publié, son nom n’est pas donné, et l’entreprise ne commente pas. Un résultat scientifique qui dépend d’une boîte noire que personne d’autre ne peut ouvrir pose une question de méthode avant de poser une question de mathématiques.
Une conjecture qui dit où l’avantage quantique s’arrête
La conjecture d’Aaronson-Ambainis, posée en 2008, s’intéresse aux situations où un ordinateur quantique peut surpasser nettement une machine classique en rapidité. Selon PSI, sa démonstration établit que certains avantages exponentiels du calcul quantique n’apparaissent qu’en présence de motifs ou de structures particuliers.
Autrement dit, les ordinateurs quantiques auraient des limites, ce que beaucoup de chercheurs soupçonnaient depuis longtemps, sans que cela retire quoi que ce soit à leur puissance sur certaines tâches. Ces machines existent déjà, mais restent à un stade précoce. Si la preuve tient, elle donnerait un cadre rigoureux à une intuition que le domaine partageait sans pouvoir l’écrire noir sur blanc.
Les applaudissements viennent de l’annonce elle-même
Guy Blanc, Jordan Docter, Carmen Strassle et Li-Yang Tan, de l’Université de Stanford, ont travaillé sur ce problème. Ils décrivent une preuve où « tout est réuni d’une manière plutôt magique ». D’autres chercheurs parlent d’un résultat « énorme ».
Ces réactions nous parviennent pourtant par l’annonce de PSI. Ce sont des compliments rapportés par la partie qui revendique, sans examen publié par des relecteurs indépendants. Les sources dont nous disposons ne mentionnent aucune vérification formelle de la démonstration. L’enthousiasme de spécialistes est un bon signe, il ne remplace pas une relecture ligne à ligne.
En mathématiques, la confiance se construit par la reproduction : n’importe quel lecteur compétent doit pouvoir suivre chaque étape sans s’en remettre à celui qui l’a écrite. Une preuve correcte reste correcte quel que soit son auteur, humain ou machine. Encore faut-il qu’elle soit lisible, et que sa lecture ne dépende pas d’un accès privilégié.
Produire une preuve en trois jours, la relire prend plus longtemps
Le cas de PSI déplace le travail. Produire une preuve, un système de recherche adossé à un modèle de pointe sait désormais le faire en trois jours. La vérifier est une autre affaire, et elle reste humaine : des mathématiciens, du temps, de l’attention. Plus les machines produisent vite, plus ce goulot se resserre.
Il y a un second point, plus gênant. Si le modèle n’est pas disponible, personne ne peut départager la part du système de recherche et la part du modèle dans le résultat. Pour un lecteur du domaine, cela revient à lire un article dont la section « méthodes » serait confidentielle. L’équipe de Turturean a conçu le dispositif, mais on ignore ce qu’il vaut sans le moteur qui l’alimente.
Navier-Stokes, Tao, le MIT : un milieu qui s’interroge
PSI n’est pas seule dans cette course. En septembre, OpenAI a déclaré avoir résolu un problème vieux de 90 ans autour des équations de Navier-Stokes, qu’elle qualifie de « l’un des problèmes les plus profonds à la frontière des mathématiques ». Terence Tao, professeur à l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA), a estimé le mois dernier que l’« ère romantique » des mathématiques était terminée, tout en notant que de nouvelles possibilités s’ouvrent et que certaines choses se perdent.
Chez les jeunes chercheurs, le trouble est mesurable. Dans une enquête de chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT), 76 % des étudiants en master et postdoctorants interrogés se disent peu susceptibles de rester dans le milieu académique après leur diplôme, et 76 % indiquent que les progrès de l’IA diminuent leur motivation pour la recherche. Les deux chiffres ne désignent pas forcément les mêmes personnes, mais le message est net : la vitesse des machines pèse sur ceux qui devraient prendre la relève.
Un réflexe aide à trier ces annonces : regarder d’abord qui peut refaire l’expérience. Une revendication assortie d’un modèle accessible, d’un code et d’une preuve publiée se discute. Une revendication assortie d’un modèle fermé se croit ou ne se croit pas, et ce n’est pas une position scientifique.
Mon avis
Une preuve que seul son auteur peut refaire tourner reste une preuve de laboratoire, pas encore une preuve de mathématiques. Je la tiendrai pour acquise le jour où des chercheurs indépendants l’auront relue en entier, et peu importe que la machine qui l’a écrite reste secrète. Si Anthropic veut que ce résultat compte, la publication du texte de la démonstration lui coûte moins que son silence.
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