L’IA va-t-elle dominer les mathématiques ?

L'IA peut-elle dépasser l'humain dans sa maitrise de la mère de toutes les sciences : les mathématiques ?
La mathématicienne Sylvia Serfaty répond dans cet épisode documentaire de Planétarium

Démontrer des théorèmes, résoudre des problèmes complexes, faire des découvertes majeures…

L'intelligence artificielle bouleverse déjà la médecine, la recherche scientifique, la programmation. Mais qu'en est-il des mathématiques, l'une des disciplines les plus abstraites et créatives ?

Dans cette émission, la mathématicienne Sylvia Serfatyn, auteure du livre "Des équations personnelles" (Flammarion), répond aux questions de Sylvain Chatelain et Tristan Vey du Figaro.

Elle analyse l'impact de l'intelligence artificielle sur la recherche en mathématiques. Quels sont les progrès réels de l'IA ? Où sont ses limites ? Et que nous apprend-elle sur la nature même du raisonnement mathématique ?

Au programme de cette vidéo :
- L'IA peut-elle réellement briller en mathématiques ?
- Les démonstrations produites par les intelligences artificielles
- Les outils d'IA qui assistent déjà les chercheurs
- Les limites actuelles de l'intelligence artificielle en recherche fondamentale
- L'intuition mathématique peut-elle être reproduite par une machine ?
- Les conséquences de l'IA sur l'avenir des mathématiques et de la recherche scientifique

L'émergence de modèles d'intelligence artificielle toujours plus performants soulève une question fondamentale : les mathématiques resteront-elles une discipline profondément humaine ou entrerons-nous dans une nouvelle ère où les machines participeront aux plus grandes découvertes scientifiques ?

Cette discussion avec Sylvia Serfaty explore les enjeux scientifiques, philosophiques et technologiques de l'IA dans l'un des domaines les plus exigeants de la connaissance.

Tags : Informatique Prospective et futur Science et techno Intelligence artificielle

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5 réactions à cet article

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Doume65 22 juin 17:51

Souhaitons que l’IA pourra bientôt départager le poudré Thibault Damour et Jean-Pierre Petit sur la validité conceptuelle du modèle Janus.

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  perlseb 22 juin 17:51
  
  Le message principal est quand même très clair : ça va très vite. À tel point que c’est difficile d’écrire un livre qui parle d’IA et qui n’est pas dépassé rapidement.
  
  Ce que j’ai apprécié, c’est qu’elle accepte toutes les possibilités, y compris qu’il n’y ait aucun mur infranchissable pour l’IA (en inventivité, créativité) tout en expliquant que beaucoup restent dans le déni (y compris des mathématiciens).
  
  Dans tous les cas, même si l’IA devrait en rester là (mur infranchissable), elle va déjà révolutionner la recherche. Le travail des chercheurs sera peut-être moins rigoureux (on fera beaucoup plus de tests et d’expériences), moins sujet aux rêveries (moins de cheminement personnel), etc... Qui peut bien savoir quels sont les profils scolaires d’aujourd’hui qui feront les plus grandes découvertes demain (à supposer que l’homme reste nécessaire) ? On ne pourra pas lisser l’introduction de l’IA, le chamboulement s’annonce total, même dans le meilleur scénario possible.
  
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    Doume65 22 juin 17:55
    
    @perlseb
    « si l’IA devrait en rester là (mur infranchissable) »
    — devait, pas devrait, mais ce n’est pas important —
    
    Elle en a déjà franchi déjà pas mal, de ces murs. Je ne vois pas pourquoi elle en resterait là. Cordialement.
    
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    perlseb 22 juin 18:08
    
    @Doume65
    Cette erreur de français m’écorche un peu les oreilles quand je l’entends mais à l’écrit, je vois souvent les erreurs uniquement après avoir posté mon message...
    
    Sinon, oui, pour les murs de l’IA, en règle générale, plus les gens sans a priori en savent sur le sujet, plus ils sont inquiets. Avec tout ce qui se passe, j’ai du mal à comprendre ceux qui arrivent encore à banaliser tout ça.
    
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    Jean Ducoin 24 juin 10:02
    
    @perlseb
    Quand vous disiez que " il est possible qu’on puisse réaliser des machines pures avec des données parfaites"(dans l’autre article), cela s’applique particulièrement bien aux mathématiques à cause de la logique et de la rigueur attenantes. Les mathématiques, ça peut être hors sol, puisqu’elles existent sans l’humain, celui-ci, ne fait que les redécouvrir et les utiliser.
    
    Les mathématiques étant un outil abstrait, on va en trouver l’application dans les autres sciences "dures", bien que moins rigides en apparence dans leur domaine de recherches, parce qu’elles sont intersectionnelles ou multi-couches. Vos données parfaites risquent plutôt d’être presque-parfaites ici, mais les marges d’erreur pour des applications acceptables, rendent votre vision idéale, proche en limite, de ce qui est souhaité et atteignable.
    
    Vous avez vu que quand Serfaty parle de créativité, elle ne réduit pas ça à art, puisqu’une définition pour art n’est pas vraiment rigoureuse, enfin je ne crois pas. Je parlais donc de créativité comme elle-même.
    
    L’autre point pour court-circuiter cette créativité, pourraient être les erreurs, les bugs, ouvrant des pistes par hasard. Mais, si pour un cerveau humain, se tromper devient de la perte de temps, pour une machine ultra-rapide malgré le gaspillage énergétique, ce temps perdu pourrait être compensé par un seul résultat, si on aboutit à du concret et exploitable, malgré X% de fausses routes… soit une créativité artificielle, puisqu’on parle d’IA. Je ne vais pas théoriser ça, mais de loin, ça pourrait y ressembler.
    
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