Le blog-notes mathématique du coyote

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 :

Plusieurs constats:

• 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

Une IA qui résout des problèmes de maths ? Nouveau papier de Terence Tao, l’une des grandes figures des maths, en collaboration avec Google DeepMind.
Ils ont testé un système appelé AlphaEvolve sur 67 problèmes de maths. Et dans plusieurs cas, l’IA a trouvé de meilleures solutions que celles qu’on connaissait déjà.
Les problèmes vont du sofa qui doit passer dans un couloir, au “kissing problem” en plusieurs dimensions, jusqu’à du circle packing et même un problème prévu pour l’IMO 2025. On voit l’IA essayer plein d’idées en parallèle, les vérifier, puis garder seulement ce qui fonctionne.
Quelques points intéressants :

• les modèles plus avancés convergent plus vite, mais pas toujours
• le parallélisme aide, mais explose les coûts
• le reward hacking revient souvent
• l’IA s’en sort beaucoup mieux quand elle a déjà vu des problèmes du même type ou quand un expert l’oriente (et ici, l’expert, c’est Tao…)

Le papier propose même une nouvelle catégorie de problèmes “AlphaEvolve-hard”, là où l’IA se casse un peu les dents et où il faut une vraie intuition humaine.

Source : Olivier Loverde sur LinkedIn

Elles dessinent déjà des images, écrivent des textes et prédisent des marchés financiers. Désormais, elles s’attaquent à l’histoire même des sciences. L’humanité pensait certaines énigmes éternelles, verrouillées par des siècles d’échecs. Pourtant, une IA de Google DeepMind vient de briser ce mur invisible. Ce que les mathématiciens appelaient « l’impossible » est devenu un terrain d’expérimentation. Le résultat dépasse les laboratoires : il pourrait transformer l’aéronautique, le climat et même la manière de faire de la recherche.

Lire l'article de Mikaia A. sur Cointribune

Pour ceux qui ne connaissent pas, MathJax c’est LE moteur JavaScript open-source qui permet d’afficher des équations mathématiques sur n’importe quel navigateur. Sans plugin, sans galère, juste du JS pur.

L'ire l'article de Korben sur son blog

GPT-5 échoue sur un test arithmétique simple que j'ai vu passer et que j'ai reproduit facilement. Il échoue même à expliquer pourquoi il a échoué. On n'est pourtant vraiment pas sur la résolution d'un problème complexe.

[image or embed]

— Defakator (Officiel) 🧆 (@defakator.bsky.social) 8 août 2025 à 18:05

Quand des mathématiciens de renom défient une intelligence artificielle, qui remportera la partie ? À Berkeley, des mathématiciens d’élite et un modèle récent d'OpenAI se sont affrontés et les résultats ont surpris tout le monde.

Lire l'article d'Angèle Ingrand sur Futura

This research-backed report explores how artificial intelligence is reshaping mathematics education around the world — from adaptive learning systems to intelligent tutoring, and from virtual environments to teacher empowerment.
This study also forms the theoretical foundation for our 2025 Teknofest semifinalist project: MatchCoach, an AI-personalized competition trainer for students preparing for IMO, AIME, TÜBİTAK and beyond.

Télécharger le rapport de Kamil Bala au format PDF

Connaissez-vous les « corrélations fallacieuses » ? Si les humains apprennent à ne pas se laisser berner par ces liens logiques apparents, les IA ont plus de mal.

Lire l'article de Pierre-Emmanuel Arduin et Myriam Merad sur The Conversation