L'intelligence artificielle commence à prendre une place prépondérante dans la recherche scientifique. Selon Charif El Jazouli, manager IA et enseignant vacataire à l'Ecole des Ponts ParisTech, les machines peuvent désormais explorer des milliers de pistes à la fois, retenir les bonnes et traduire leurs preuves dans un langage qui vérifie chaque étape tout seul. Cette capacité permet aux machines de résoudre des problèmes que les chercheurs poursuivaient depuis des décennies.
Le problème de Navier-Stokes, l'une des grandes énigmes des mathématiques, est un exemple récent de la capacité des machines à résoudre des problèmes complexes. Une solution a été annoncée début septembre 2026 par des milliers d'agents logiciels en quelques jours. Cela montre que les machines peuvent parcourir en un temps record des terrains que les chercheurs ont labouré pendant des années.
Cependant, cette avancée suscite des inquiétudes. Certains s'inquiètent de voir une machine parcourir en un week-end un terrain qu'ils ont labouré dix ans. Le mathématicien Terence Tao, l'un des plus respectés au monde, a exprimé sa préférence pour que ces avancées se fassent avec les humains plutôt qu'à leur place. D'autres redoutent d'empiler des résultats justes que plus personne ne comprend, jusqu'à bloquer la recherche.
Malgré ces inquiétudes, Charif El Jazouli estime que l'intelligence artificielle n'est pas tombée du ciel. Elle est elle-même un produit de la science, l'héritière de décennies de mathématiques, de statistiques, d'informatique et de neurosciences. L'IA est donc un outil puissant que la science ne s'est jamais donné. S'en priver reviendrait à refuser le télescope sous prétexte qu'il voit plus loin que l'œil.
La machine sait de mieux en mieux donner la certitude, mais la compréhension reste à faire. C'est là que le chercheur intervient. Son rôle grandit, car il doit choisir les bonnes questions, repérer dans une avalanche de preuves celles qui portent une vraie idée, réexpliquer et relier pour rendre le tout intelligible.
L'intelligence artificielle offre une accélération qu'on n'avait jamais connue. À nous de courir avec elle, pas derrière. Et d'en profiter, vraiment, car il serait dommage de s'en passer. Les chercheurs doivent apprendre à travailler avec les machines pour maximiser les résultats.
Enfin, il est important de noter que l'IA n'est pas une fin en soi, mais un moyen pour accélérer la recherche. La compréhension et la vérification des résultats restent essentielles. Les chercheurs et les machines doivent travailler ensemble pour produire des résultats qui soient à la fois certains et compréhensibles.
Key points
- L'intelligence artificielle commence à résoudre seule des problèmes que les chercheurs poursuivaient depuis des décennies.
