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OpenAI assure avoir trouvé une solution au problème de Navier-Stokes à l’aide d’un modèle interne épaulé par 10 000 agents. La société nie tout accès à des données utilisateurs, tout en admettant ne pas pouvoir exclure une contribution de données dé‑identifiées, et indique ne pas demander la récompense associée.
OpenAI nie tout accès à des données utilisateurs spécifiques et écarte le prix
OpenAI affirme qu'aucune donnée utilisateur spécifique n'a été utilisée pour résoudre Navier-Stokes, tout en précisant qu'il est peu probable mais non exclu que des données dé-identifiées issues de l'usage de ses produits aient pu contribuer à améliorer ses modèles. Sollicitée, l'entreprise a orienté vers une déclaration sur X reprenant ces éléments. Sebastien Bubeck, membre du personnel technique d'OpenAI, déclare ne pas avoir vu les travaux de Tristan Buckmaster et Levent Alpöge avant leur publication publique et affirme que la preuve présentée par OpenAI diffère considérablement, y compris sur les résultats précis. Sur Mastodon, Buckmaster affirme qu'OpenAI admet avoir utilisé des données d'entraînement d'une période postérieure à leur résultat. OpenAI indique également ne pas prévoir de réclamer la récompense d'un million de dollars attachée aux problèmes du millénaire.
Les chercheurs Buckmaster et Alpöge interrogent la provenance des données
La veille de la communication d’OpenAI, Tristan Buckmaster (Université de New York) et Levent Alpöge (Anthropic) ont publié des résultats portant sur un sujet similaire. Buckmaster déclare avoir pris contact avec OpenAI après avoir découvert que la société avait connaissance de leurs progrès. Il explique avoir appris qu’OpenAI avait généré une démonstration pour Navier-Stokes en s’appuyant sur une méthode développée par lui-même et Alpöge, en recourant aux outils Codex d’OpenAI et Claude d’Anthropic. Il se demande si OpenAI aurait pu accéder à leurs données Codex. Buckmaster rapporte avoir demandé si le modèle avait été entraîné sur, ou avait accès à, leurs sessions Codex contenant leurs brouillons de projet. Selon lui, on lui a répondu que le modèle ne consultait pas les données des utilisateurs, et il indique n'avoir pas obtenu de réponse lorsqu'il a reposé la question sur l'entraînement.
La revendication d’OpenAI : un modèle interne et 10 000 agents
OpenAI annonce avoir résolu un problème mathématique resté sans solution pendant près de 90 ans et précise dans une déclaration publiée mardi qu’il s’agit du problème de Navier-Stokes, qui traite de l’écoulement des liquides et des gaz. L’entreprise indique que la méthode s’appuie sur un modèle d’IA interne considéré comme plus performant que GPT-6 Astra, récemment dévoilé, et fait intervenir 10 000 agents en parallèle. OpenAI précise avoir lancé l’entraînement de ce modèle le 28 août et affirme avoir constaté des résultats inédits lors de ses évaluations, notamment dans le domaine des mathématiques. Le problème de Navier-Stokes figure parmi les sept problèmes du prix du millénaire, chacun doté d’une récompense d’un million de dollars pour sa résolution.
