DeepMind a annoncé que sa nouvelle IA, AlphaProof Nexus, a produit des démonstrations formelles pour plusieurs questions mathématiques jusque-là ouvertes. Les résultats sont publiés dans un article évalué par les pairs dans la revue Science. Le système s’appuie sur Gemini 3.1 Pro pour rédiger des démonstrations dans le langage formel Lean, dont chaque étape est vérifiée automatiquement.
Les résultats d’AlphaProof Nexus
L’article indique qu’AlphaProof Nexus a résolu neuf des 353 problèmes d’Erdős encore considérés comme ouverts, dont deux qui n’avaient pas été résolus depuis 56 ans. Le système a également démontré 44 conjectures issues de la base de données des suites d’entiers OEIS, tranché une question ouverte en géométrie algébrique et resserré une borne connue en optimisation min-max, une méthode utilisée pour entraîner certains modèles d’IA.
Fonctionnement du système
AlphaProof Nexus repose sur Gemini 3.1 Pro, qui rédige des démonstrations en Lean et reçoit un retour immédiat du vérificateur Lean. Si une ébauche échoue, Lean renvoie un message d’erreur qui oriente la tentative suivante. Pour les sous-problèmes particulièrement difficiles, le système peut faire appel à un outil spécialisé appelé AlphaProof. L’équipe a publié en ligne les solutions aux neuf problèmes d’Erdős avant la parution de l’article.
Pourquoi c'est important
Pour les mathématiciens, cette IA offre une nouvelle façon d’explorer des problèmes difficiles et de vérifier automatiquement des démonstrations, ce qui pourrait accélérer la recherche. Pour les utilisateurs d’outils d’IA, les progrès en optimisation min-max pourraient permettre d’entraîner plus efficacement les futurs modèles. La publication évaluée par les pairs montre que la communauté scientifique prend au sérieux les démonstrations produites par l’IA, même si une validation plus large reste nécessaire.
