L'intelligence artificielle a fait un nouveau pas dans le domaine de la recherche scientifique. OpenAI a annoncé le lancement de Astra, un modèle d'IA conçu pour résoudre des problèmes mathématiques de haute complexité qui sont restés ouverts pendant des décennies.
Selon le directeur exécutif de l'entreprise, Sam Altman, le système a réussi à trouver des solutions à dix problèmes mathématiques qui n'avaient jusqu'à présent pas été résolus par des chercheurs, y compris certains posés il y a plus de 30 ans.
L'annonce représente l'un des progrès les plus pertinents dans l'utilisation de l'intelligence artificielle pour la science, car les défis abordés appartiennent à des domaines hautement spécialisés des mathématiques et ont résisté au travail de plusieurs générations de chercheurs. En même temps, OpenAI a informé qu'elle mettra gratuitement ses modèles à la disposition de 100 000 scientifiques et mathématiciens dans le but d'accélérer de nouvelles découvertes.
Problèmes ouverts pendant des décennies
Parmi les dix défis mathématiques résolus par Astra figurent deux des appelés problèmes d'Erdős, proposés par le célèbre mathématicien hongrois Paul Erdős, considéré comme l'une des figures les plus influentes de la discipline au XXe siècle.
Erdős a publié des milliers de travaux scientifiques et a laissé de nombreuses questions ouvertes avant son décès en 1996. Plusieurs d'entre elles sont restées sans solution pendant des décennies en raison de leur énorme complexité.
Selon OpenAI, Astra a réussi à résoudre certains de ces problèmes en utilisant de nouvelles méthodes de raisonnement développées spécifiquement pour la recherche scientifique.
Les solutions couvrent différentes branches avancées des mathématiques et de l'informatique théorique, notamment la géométrie de haute dimension, la théorie de codage, les algèbres d'opérateurs et la complexité quantique.
Il s'agit de domaines qui ont des applications tant dans les mathématiques pures que dans la cryptographie, les communications numériques, l'informatique quantique et l'intelligence artificielle.
Un modèle pensé pour les chercheurs
Lors de la présentation, OpenAI a expliqué qu'Astra n'est pas orienté uniquement à répondre à des questions comme un chatbot traditionnel.
Le modèle a été conçu pour collaborer à des projets scientifiques complexes, aidant les chercheurs à formuler des hypothèses, réviser des résultats, analyser des démonstrations mathématiques et explorer de nouvelles lignes de recherche.
Dans le cadre de cette stratégie, l'entreprise a annoncé un programme qui permettra à 100 000 scientifiques et mathématiciens d'accéder gratuitement à ses modèles d'intelligence artificielle.
Le but, selon l'entreprise, est de faciliter l'utilisation de ces outils par les universités, centres de recherche et laboratoires pour accélérer les découvertes dans différentes disciplines.
“Nous voulons donner aux scientifiques et aux mathématiciens des outils qui accélèrent la découverte”, a déclaré OpenAI lors de l'annonce.
Résoudre des problèmes pour environ 2 000 dollars
Un des points qui a le plus attiré l'attention est l'estimation faite par OpenAI concernant le coût computationnel nécessaire pour résoudre ce type de défis.
L'entreprise a assuré qu'en utilisant le système de tarification basé sur des tokens — l'unité utilisée pour mesurer le traitement des modèles — résoudre ces problèmes aurait un coût approximatif de 2 000 dollars.
Bien que la somme puisse sembler élevée pour un utilisateur commun, elle représente un coût très réduit par rapport aux années de recherche qui nécessitent généralement ce type de problèmes mathématiques.
Néanmoins, des spécialistes rappellent que la véritable valeur d'une démonstration mathématique ne réside pas uniquement dans l'obtention du résultat correct, mais également dans la compréhension du raisonnement qui mène à cette solution.
C'est ainsi que fonctionne le système multiagents d'Astra
Une des principales nouveautés du modèle est son architecture basée sur multiagents. Au lieu de fonctionner comme un unique système qui analyse un problème de début à la fin, Astra divise la tâche entre différents agents spécialisés qui travaillent simultanément.
Chacun de ces agents assume une fonction spécifique : certains génèrent des hypothèses, d'autres vérifient des calculs, d'autres cherchent des erreurs et d'autres examinent les conclusions obtenues.
Par la suite, les résultats sont intégrés pour produire une réponse finale. Cette approche vise à reproduire le fonctionnement d'une équipe de chercheurs, où plusieurs spécialistes collaborent sur un même problème depuis des perspectives différentes.
Selon OpenAI, cette méthodologie permet d'aborder des défis scientifiques bien plus complexes que ceux qu'un unique modèle d'intelligence artificielle pouvait résoudre.
La communauté mathématique appelle à la prudence
Le progrès technologique arrive à un moment où une partie de la communauté scientifique demande une plus grande régulation sur l'utilisation de l'intelligence artificielle dans la recherche.
En juin, la Union Mathématique Internationale (IMU) a officiellement soutenu la dite Déclaration de Leiden sur l'Intelligence Artificielle et les Mathématiques, un document qui met en garde sur les risques d'utiliser des systèmes d'IA sans suffisamment de garanties éthiques et méthodologiques.
Le texte compte déjà des milliers de signatures de mathématiciens, chercheurs et professeurs d'université de différents pays.
Parmi ses principales préoccupations figure la possibilité que le développement accéléré de ces technologies génère des problèmes liés à l'autorité scientifique, aux droits de propriété intellectuelle, à la transparence des résultats et à la dépendance excessive à des systèmes commerciaux.
De plus, la déclaration demande un investissement accru dans les infrastructures publiques pour la recherche et une régulation plus stricte du secteur de l'intelligence artificielle.