Tu suis la course aux modèles IA ?
Chaque sortie (GPT, Claude, Gemini, Mistral…) décryptée le soir même, en 5 min. Gratuit.
Inclus dès l'inscription : notre sélection des meilleurs guides & comparatifs IA.
Choisis ton rythme
Gratuit · Pas de spam · Désabonnement en 1 clic
Terence Tao et l'impact de l'IA sur les mathématiques
Le célèbre mathématicien Terence Tao évoque l'influence croissante de l'intelligence artificielle (IA) sur le domaine des mathématiques, en la comparant à l'impact historique de l'automobile sur le développement urbain. Selon lui, cette analogie pourrait également s'étendre à d'autres secteurs, comme celui de la programmation, où l'IA commence à jouer un rôle central.
L'arrivée des voitures a révolutionné le transport en offrant une rapidité inédite par rapport aux modes de déplacement antérieurs. Toutefois, cette avancée a également engendré des défis, tels que l'encombrement des routes conçues pour les piétons et les chevaux. Pour Tao, seule une planification urbaine réfléchie aurait pu harmoniser ces deux mondes, en construisant des infrastructures adaptées aux nouvelles exigences.
L'infrastructure mathématique actuelle : un frein à l'IA
Dans le domaine des mathématiques, les structures existantes telles que les revues scientifiques, les conférences et le mentorat sont comparables à ces anciennes routes étroites. Bien que les preuves mathématiques traditionnelles soient souvent lentes à produire, elles apportent des bénéfices secondaires essentiels, comme le développement de l'expertise et la découverte de nouvelles pistes de recherche.
Tao souligne que les preuves assistées par l'IA, bien qu'efficaces pour passer d'une hypothèse à un résultat, manquent souvent de ces bénéfices secondaires. Elles ne s'intègrent pas facilement dans les formats traditionnels de publication, car elles omettent le récit détaillé du cheminement vers la preuve. Il compare les efforts pour adapter l'IA aux modèles de publication actuels à la tentative de faire rouler des voitures sur des routes conçues pour des piétons.
Vers une nouvelle infrastructure mathématique
Plutôt que de forcer l'IA à s'adapter aux structures existantes, Tao propose de créer une nouvelle infrastructure mathématique qui serait spécifiquement conçue pour les machines. Cette nouvelle approche ne remplacerait pas les méthodes humaines, mais les compléterait. Il cite l'exemple de grands défis mathématiques où les solutions sont vérifiées par des assistants de preuve formels ou par des bibliothèques de preuves générées automatiquement, que les humains affinent ensuite.
Tao suggère également l'émergence d'une nouvelle discipline qu'il appelle "planification IA", inspirée de la planification urbaine, pour maintenir l'accessibilité des mathématiques tout en intégrant les capacités de l'IA.
L'IA : un outil pour enrichir la recherche
Lors d'une discussion avec Dwarkesh Patel, Tao a développé cette idée en expliquant que l'IA enrichit et élargit son travail, notamment grâce à des graphiques plus nombreux, du code et des recherches littéraires approfondies. Cependant, il continue d'effectuer le cœur de son travail mathématique de manière traditionnelle, avec un stylo et du papier.
Malgré les nouvelles possibilités offertes par l'IA, Tao note que la vitesse de composition d'un article n'a pas significativement augmenté. L'IA n'a pas tant accéléré le travail mathématique qu'elle a ouvert de nouvelles perspectives.
Le nouveau défi : la vérification des idées
Tao conclut en affirmant que l'IA a drastiquement réduit le coût de génération d'idées, de manière similaire à la façon dont Internet a réduit le coût de la communication. Cependant, cette abondance d'idées ne se traduit pas automatiquement par une abondance de résultats vérifiés. Le véritable défi réside désormais dans la vérification et l'évaluation de ces idées, un processus qui nécessite une attention renouvelée et des ressources adaptées.
