Les mathématiciens continuent d’utiliser l’IA malgré les risques d’attribution

Un récent rapport de Wired montre qu’une part importante de la communauté mathématique se tourne encore vers les grands modèles de langage pour l’assistance à la démonstration, la génération de conjectures et la vérification de code, même s’ils expriment leur malaise quant à la façon dont les contributions sont enregistrées et la protection de la vie privée des données.

L’article souligne que des outils comme ChatGPT d’OpenAI, Claude d’Anthropic et le Codex open‑source sont utilisés dans des groupes de recherche en Europe et en Amérique du Nord, souvent pour tester rapidement des idées avant de les consigner dans un article formel.

Des disputes très médiatisées illustrent le fossé d’attribution

Tristan Buckmaster, chercheur spécialisé dans les équations de Navier‑Stokes, a publiquement accusé OpenAI de publier des résultats qui reproduisent son travail non publié. OpenAI a répliqué que les échanges du 8 septembre et le pré‑print correspondant n’avaient pas influencé la sortie du modèle, soulignant la difficulté de prouver un lien de causalité entre les notes privées d’un chercheur et les suggestions d’un modèle.

Andreas Thom, un autre mathématicien, a obtenu une rectification d’OpenAI après que l’entreprise eut omis un article de 2019 qui avait directement nourri ses propres découvertes. Cette correction montre que même de grandes organisations peuvent manquer des citations essentielles lorsqu’elles agrègent du matériel scientifique.

Appels collectifs à la transparence

Dans un effort coordonné, vingt‑cinq lauréats de la Médaille Fields ont signé une lettre ouverte, relayée par Wired, exhortant les entreprises d’IA à combler le fossé entre les cycles de développement commercial et le rythme plus lent, fortement axé sur la vérification, de la recherche mathématique.

La lettre insiste sur le fait que, si l’IA peut accélérer les calculs de routine, elle ne peut remplacer le processus d’évaluation par les pairs qui valide chaque étape logique et reconnaît chaque contribution intellectuelle.

La Déclaration de Leiden fixe l’agenda

La Déclaration de Leiden sur l’Intelligence Artificielle et les Mathématiques, publiée le 2 juin 2026, propose des mesures concrètes pour protéger l’intégrité du travail mathématique. Elle exige la divulgation obligatoire de toute assistance fournie par l’IA dans les publications et impose aux auteurs la responsabilité totale des recommandations générées par ces outils.

Selon la déclaration, les arguments plausibles mais faux produits par l’IA augmentent la charge des évaluateurs et compromettent la vérifiabilité indépendante, un risque particulièrement aigu dans les domaines où une seule erreur peut invalider une preuve entière.

• Exiger des déclarations explicites d’utilisation de l’IA dans toutes les soumissions
• Conserver un journal reproductible des invites et des sorties du modèle
• S’assurer que toute affirmation générée par l’IA soit vérifiée indépendamment avant acceptation
• Interdire les annonces marketing de résultats issus de l’IA avant leur publication après évaluation par les pairs
• Créer une traçabilité liant chaque résultat à ses contributeurs humains

La déclaration met également en garde contre la diffusion de percées attribuées à l’IA dans les calendriers marketing des entreprises avant que les preuves scientifiques nécessaires ne soient disponibles, pratique qui peut créer un engouement prématuré et induire en erreur les financeurs.

L’objectif global n’est pas d’interdire l’IA en mathématiques, mais de préserver la preuve, le crédit, la transparence et l’autonomie des chercheurs, afin que la communauté puisse continuer à bénéficier de l’assistance computationnelle sans sacrifier la rigueur.

Pour les institutions de recherche francophones, l’impact pratique est clair : les départements devront adopter de nouveaux modèles de déclaration, former le personnel à une utilisation responsable de l’IA et allouer des ressources à la vérification indépendante des résultats suggérés par l’IA. Ainsi, ils pourront exploiter la rapidité des modèles modernes tout en maintenant la confiance qui sous-tend la découverte mathématique.

À Paris, les universités et les centres de recherche commencent déjà à intégrer les exigences de la Déclaration de Leiden dans leurs procédures internes, organisant des ateliers de formation et créant des comités de suivi pour garantir que chaque contribution assistée par l’IA soit correctement documentée et évaluée.