L’impact de l’intelligence artificielle sur la révolution des mathématiques
L’ère des mathématiques réinventées par l’IA
L’intelligence artificielle (IA), avec ses avancées spectaculaires, redessine les contours du monde des mathématiques. L’une des prouesses remarquables réside dans les récents succès de l’algorithme de Google, baptisé “AlphaGeometry”, qui a brillamment démontré son aptitude à résoudre des casse-têtes géométriques de haut niveau.
Triomphe de l’IA en géométrie
Reflétant la montée en puissance de l’IA, AlphaGeometry, un outil conçu par la firme californienne DeepMind, a récemment fait sensation en venant à bout de vingt-cinq énigmes géométriques sur trente issues du prestigieux concours des Olympiades internationales de mathématiques. Ce niveau de performance, dépassant de loin les résultats antérieurs où à peine la moitié des problèmes étaient résolus, témoigne d’une progression fulgurante de l’IA dans le domaine.
Un défi relevé avec brio
Le défi résolvait des questionnements d’une complexité telle que, il y a de cela quatre ans, l’idée même de les surmonter semblait inconcevable. Le programme s’est illustré par un raisonnement dépassant les frontières des simples tâches arithmétiques, algébriques ou combinatoires traditionnelles, qui jusqu’ici limitaient les capacités des machines.
Une prouesse technique innovante
AlphaGeometry se distingue de ses prédécesseurs en intégrant non pas un, mais deux systèmes de traitement d’informations. Le premier, de nature symbolique, s’appuie sur un riche socle de connaissances et règles géométriques permettant de manœuvrer sans faillir à travers diverses transformations de figures. En parallèle, le second, de type neurologique, s’inspire des réseaux de neurones et convoque l’apprentissage machine, à l’instar de ce qui anime des plateformes actuelles comme ChatGPT ou Dall-E. Néanmoins, son efficacité ne dépend pas de l’ingurgitation de données massives, souvent indisponibles en mathématiques pour ce qui concerne les preuves complètes.
Un savant mélange de données fabriquées
Face à l’absence de données suffisantes pour l’entraînement efficace de ces outils, les équipes de DeepMind ont pris l’initiative de créer leurs propres théorèmes à partir de manipulations aléatoires de formes géométriques, générant ainsi des résultats parfois établis à travers plus de deux cents étapes, surpassant largement la complexité des questions olympiennes. AlphaGeometry, malgré son architecture moins dense en paramètres que d’autres modèles de langage, se révèle ainsi d’une efficacité remarquable.