OpenAI vient de publier des centaines de démonstrations mathématiques générées par son intelligence artificielle. Si la prouesse technique impressionne, les chercheurs dénoncent une boîte noire invérifiable. Un collectif exige désormais d'auditer ces résultats opaques.
L'intelligence artificielle s'attaque aujourd'hui au dernier bastion de la certitude absolue, les mathématiques pures.
OpenAI annonce en effet la résolution prochaine d'une centaine de théorèmes par sa machine.
Mais la communauté scientifique riposte et pose une question vitale. Comment faire confiance à un résultat généré par une boîte noire invérifiable ?
L'éditeur californien vient de déverser sur la plateforme Git Hub plus de sept cents fichiers de démonstrations mathématiques inédites. Et pour générer ces résultats, l'entreprise a mobilisé une puissance de calcul colossale, équivalente à environ trois heures de réflexion de son modèle le plus aboutit pour chaque théorème.
Concrètement, Open AI partage ces preuves via le langage Lean, un outil de programmation conçu pour vérifier des raisonnements par ordinateur. L'éditeur cherche à prouver que ses modèles ne se contentent plus de prédire des mots, mais qu'ils produisent une logique de très haut niveau.
Pour les DSI, la promesse est séduisante. Si la machine peut résoudre des équations abstraites complexes, elle pourra bientôt optimiser vos architectures réseau ou vos algorithmes financiers avec une efficacité particulièrement redoutable.
Mais attention, le mirage technologique guette jugent certains. Et la communauté scientifique internationale rejette en grande partie cette méthode.
L'Association pour les mathématiques humaines par exemple dénonce un coup de communication, publié en pleine tempête judiciaire pour violation de droits d'auteur.
Car en science comme en entreprise, un résultat n'a aucune valeur s'il n'est pas auditable. Alors comment valider une solution technique si même les concepteurs du modèle sont incapables d'expliquer le cheminement de leur intelligence artificielle ?
Voilà, nous touchons donc ici du doigt le problème fondamental de l'explicabilité. Déployer un outil surpuissant sans comprendre sa logique représente, en entreprise comme dans la recherche scientifique, un risque majeur.
Face à cette opacité, neuf chercheurs mondiaux de premier plan ont donc fondé un organe de contrôle totalement indépendant.
En France, l'École normale supérieure soutient ce nouveau groupe consultatif indépendant.
Leur mission est d'imposer des normes de publication et d'audit aux géants de la tech.
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