OpenAI revendique la résolution d’un problème du millénaire, un mathématicien conteste
OpenAI revendique la résolution d’un problème du millénaire, un mathématicien conteste
Ce qu’il faut retenir :
OpenAI a annoncé mardi qu’un modèle interne non publié avait résolu l’équation de Navier-Stokes, l’un des sept problèmes du millénaire identifiés par le Clay Mathematics Institute, chacun doté d’un prix d’un million de dollars.
L’annonce a immédiatement suscité des accusations de la part de Tristan Buckmaster, mathématicien à l’université de New York, qui travaillait sur des recherches connexes avec Levent Alpöge, mathématicien employé par Anthropic. Sam Altman a défendu son entreprise en affirmant qu’elle avait été menacée d’accusations de plagiat infondées.
We’re sharing a solution to the Navier-Stokes Millennium Prize Problem, one of the deepest problems at the frontier of mathematics.The proof was produced by a group of agents, using an OpenAI next-generation model significantly more capable than GPT-6 Astra.The problem… pic.twitter.com/8zol3BPTL4
Le laboratoire indique entraîner depuis la fin août un nouveau modèle interne aux performances mathématiques inédites.
L’origine de la démarche est explicitement racontée. L’entreprise dit s’être décidée à s’attaquer à l’ensemble des problèmes du millénaire non résolus après avoir entendu des rumeurs, début septembre, selon lesquelles Anthropic en aurait résolu certains.
Elle affirme avoir découvert ensuite que ces rumeurs concernaient les deux chercheurs, puis les avoir contactés une fois son travail achevé, pour proposer une publication simultanée des résultats et reconnaître leur antériorité dans une annonce commune.
L’effort a coûté plusieurs millions de dollars en puissance de calcul, précise le laboratoire, dans un contexte où l’ensemble du secteur se heurte à la rareté de cette ressource.
Le récit de Tristan Buckmaster diverge sur le point central. Il soutient qu’OpenAI a cherché à le devancer, lui et Anthropic, en reprenant leur approche existante et en y consacrant des moyens de calcul considérables.
Son argument repose sur la nature de la méthode employée. Les deux chercheurs, agissant à titre personnel, avaient choisi discrètement d’attaquer le problème par une voie introduite dans des travaux universitaires antérieurs. “Presque personne d’autre à ma connaissance ne travaillait dessus”, indique-t-il, en ajoutant qu’on n’arrive pas à cette direction en quelques jours en soumettant l’énoncé à un modèle.
Le duo a de son côté annoncé mardi trois démonstrations portant sur des problèmes considérés comme une étape vers Navier-Stokes, dont une avancée sur l’équation d’Euler. Ils ont employé plusieurs modèles, dont des outils de Google DeepMind, d’Anthropic et d’OpenAI.
I spent much of the weekend talking with the team who did this work. Seb–and everyone else–acted with integrity and generosity throughout.Initially we believed the other team had also solved the problem. We wanted to collaborate and do a joint release. When we learned that… https://t.co/XESh5oFHHE
Le cœur du différend concerne l’attribution des mérites, et l’appartenance de l’un des chercheurs au laboratoire concurrent.
Tristan Buckmaster décrit des échanges avec Sébastien Bubeck, chercheur chez OpenAI, dont il affirme qu’il lui a demandé à deux reprises de retirer le nom de son collaborateur de la démonstration, en raison de son emploi chez Anthropic. L’intéressé conteste cette présentation. Les échanges se seraient envenimés après que le professeur eut annoncé son intention de rendre l’affaire publique.
Sam Altman en livre une lecture différente sur X. Son entreprise aurait de loin préféré une coordination et ne se serait pas précipitée pour publier, malgré l’absence de communication de l’autre équipe.
En apprenant que ces chercheurs disposaient d’Euler mais pas de Navier-Stokes, poursuit-il, OpenAI leur a proposé de publier en premier, a suggéré qu’ils reçoivent le prix, et a envisagé que Tristan Buckmaster soit premier auteur d’une réécriture de sa propre démonstration.
Il reconnaît en revanche qu’il paraissait délicat d’étendre la même offre au salarié d’Anthropic, en ajoutant que celui-ci ne souhaitait de toute façon pas échanger avec eux. Son entreprise restait ouverte à d’autres solutions.
L’intéressé a répondu sur le même réseau qu’il aurait été enthousiaste à l’idée de collaborer, mais qu’il en a été dissuadé après qu’OpenAI eut proposé de partager le prix avec son collègue à condition que son propre crédit disparaisse. Il qualifie ce procédé de saugrenu, stratégiquement inutile et superflu. Anthropic n’a pas répondu aux sollicitations.
Un point de ce dossier dépasse la querelle de personnes.
Les deux chercheurs ont utilisé des outils d’OpenAI dans leurs travaux, et suggèrent que des données issues de ce travail ont pu informer la manière dont le modèle du laboratoire a abordé le problème.
La réponse de l’entreprise mérite d’être citée avec précision. Aucune donnée utilisateur spécifique n’a été consultée pour résoudre ce problème, affirme-t-elle, sans pouvoir exclure que des données anonymisées dérivées de l’usage de ses produits aient contribué à améliorer ses modèles. Elle ajoute que ses démonstrations et ses résultats diffèrent de ceux du duo.
Cette formulation décrit une situation qui concerne bien au-delà des mathématiques. Un chercheur, un avocat ou un ingénieur qui soumet un travail original à un modèle commercial accepte, sauf contrat particulier, que cet usage puisse nourrir l’amélioration du système. La frontière entre apprentissage général et captation d’une idée précise n’a pas d’existence technique claire.
Une réserve doit accompagner l’ensemble de cette affaire : la démonstration n’a fait l’objet d’aucune validation extérieure.
Les règles du Clay Mathematics Institute prévoient qu’un prix ne soit attribué qu’après publication dans une revue à comité de lecture, puis un délai d’examen par la communauté mathématique. Aucune de ces étapes n’est franchie.
L’histoire de la discipline compte plusieurs annonces de résolution de problèmes majeurs qui n’ont pas survécu à cet examen.
Deux processus vont se dérouler en parallèle. La vérification des démonstrations par des mathématiciens indépendants, seul élément capable de trancher sur le fond. Et la poursuite d’une rivalité commerciale dont ce dossier constitue un épisode.
Le calendrier de cette dernière éclaire d’ailleurs le ton employé. Anthropic prépare une introduction en Bourse susceptible de la valoriser 2 000 milliards de dollars, OpenAI suivra l’an prochain, et les deux laboratoires négocient en ce moment leur notation de crédit auprès des mêmes agences.
Revendiquer la résolution d’un problème vieux de plus d’un siècle constitue, dans ce contexte, autant un argument scientifique qu’un argument de vente.
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Auteur : Alex LeRoux
Date de publication : 09 September 2026