Une erreur oblige OpenAI à retirer trois études mathématiques réalisées avec l'IA après les avoir présentées comme une étape historique.

OpenAI retiró tres manuscritos matemáticos generés par un modèle interne d'intelligence artificielle à peine un jour après les avoir présentés comme une avancée historique, après avoir détecté une erreur de calcul qui invalidait ses conclusions. L'entreprise a également examiné quatorze autres travaux du même lot.

Le 6 octobre 2026, OpenAI a publié 722 manuscrits organisés en 372 familles de résultats liés, dans un dépôt public sur GitHub, la plateforme où se trouve habituellement le code de programmation et qui a maintenant servi à diffuser de la recherche mathématique. La société a déclaré qu'elle cherchait « à repousser les limites de la connaissance humaine ».

Un jour plus tard, OpenAI a annoncé le retrait de trois de ces manuscrits en raison d'une erreur de signe qui invalidait un argument central et la construction utilisée dans deux travaux dérivés. Chaque document retiré comprend désormais une note expliquant « le vide » détecté.

L'entreprise a également examiné quatorze autres manuscrits avec « des réparations de preuves, des affirmations corrigées, des hypothèses et des dépendances plus claires, et une correction à une citation obsolète », selon Retraction Watch.

Dans son propre communiqué, OpenAI a reconnu que le lot comprend « des résultats à différentes étapes de vérification » et que tous ne bénéficient pas d'une formalisation en Lean, avertissant donc que certains des résultats non vérifiés pourraient contenir des erreurs. L'entreprise a déclaré qu'elle financera des ateliers et des conférences pour aider la communauté à interpréter les découvertes, sans préciser de dates.

Dan Roberts, responsable de la recherche chez OpenAI, a confirmé dans un message sur le réseau social X le retrait des trois manuscrits et a écrit que la société « continuera de mettre à jour le dépôt avec de nouvelles formalisations et toute correction qu'elle détectera ». OpenAI n'a pas donné de date pour libérer publiquement le modèle qui a produit les résultats.

La réponse de la communauté mathématique

Alex Townsend, professeur de mathématiques à l'Université Cornell, a déclaré au portail qui recueille les retractions dans la communauté de recherche qu'il n'était pas surpris qu'une erreur se propage entre plusieurs manuscrits.

« Compte tenu du scepticisme envers l'IA dans la communauté mathématique, je pense qu'OpenAI aurait dû d'abord annoncer les manuscrits vérifiés » avec Lean, un langage de programmation qui permet de vérifier des démonstrations mathématiques par ordinateur, a-t-il expliqué.

Kevin Buzzard, mathématicien à l'Imperial College de Londres, a examiné trente des manuscrits liés à sa spécialité en théorie des nombres.

Selon ce qu'il a raconté à New Scientist, seuls sept lui ont semblé pertinents et un seul était formellement vérifié avec Lean. « L'acceptation de ces résultats par la communauté prendra du temps », a-t-il averti.

Álvaro Lozano-Robledo, professeur à l'Université du Connecticut, a déclaré à The Verge que même parcourir l'index du dépôt a demandé un effort considérable.

« Il est écrasant de simplement parcourir la liste complète des résumés », a-t-il affirmé, en référence à un document d’environ 40 pages que la propre OpenAI a dû publier pour guider la lecture du matériel.

OpenAI s’était déjà confrontée à la communauté mathématique

Le 8 septembre 2026, OpenAI avait annoncé que l’un de ses modèles avait résolu un problème lié aux équations de Navier-Stokes, l’un des sept problèmes du millénaire qui offrent un prix d’un million de dollars pour leur résolution.

Cette annonce a suscité des critiques de la part d’un groupe de mathématiciens qui a estimé que l’entreprise s’était pressée de la diffuser « sans laisser le temps d’une rédaction adéquate ni de citer le travail antérieur d’autres chercheurs », selon un communiqué commun qui a réuni plus de 8 000 signatures de mathématiciens dans le monde entier.

Cette tension a conduit à la formation d’un panel indépendant de mathématiciens, le Groupe consultatif de mathématiques et d’intelligence artificielle, qui a publié le 29 septembre de la même année des recommandations pour que les entreprises d’IA diffusent leurs résultats avec plus de transparence sur le modèle utilisé, les problèmes tentés et le coût de calcul.