OpenAI a annoncé la résolution de l'équation de Navier-Stokes, l'un des sept « problèmes du millénaire » non résolus depuis 1822. Cette prouesse technologique, réalisée en 88 heures par une intelligence artificielle avancée, est toutefois entachée par des accusations de plagiat émanant de chercheurs universitaires.
Une avancée majeure pour la mécanique des fluides
L'équation de Navier-Stokes, qui modélise le mouvement des fluides comme l'eau et l'air, constitue un pilier fondamental pour la météorologie et l'aéronautique. Classé par le Clay Mathematics Institute en 2000, ce problème offre une récompense d'un million de dollars à quiconque en apporte la preuve formelle. OpenAI affirme avoir mobilisé plus de 10 000 agents IA pour aboutir à une solution, un processus ayant nécessité des investissements massifs en puissance de calcul, avant une vérification finale effectuée par le modèle GPT-6 Astra.
Le soupçon d'une appropriation intellectuelle
La controverse est née des déclarations du mathématicien Tristan Buckmaster, professeur à l'université de New York. Ce dernier, travaillant sur le même sujet avec Levent Alpöge, un chercheur chez Anthropic, soutient que l'approche adoptée par l'IA d'OpenAI présente des similitudes troublantes avec leurs propres recherches. Le duo avait utilisé Codex, un outil de programmation d'OpenAI, pour avancer dans leurs travaux. Ils s'interrogent désormais sur la possibilité que ces données aient été intégrées, consciemment ou non, dans le processus d'entraînement ou d'orientation des modèles d'OpenAI.
La position d'OpenAI face à l'incertitude
Face à ces accusations, OpenAI a formellement démenti avoir accédé aux travaux privés des deux chercheurs. Sébastien Bubeck, chercheur au sein de l'entreprise, a assuré que les requêtes et résultats du duo n'avaient pas été utilisés pour diriger les agents IA. Néanmoins, OpenAI a admis une zone d'ombre : l'entreprise reconnaît ne pas pouvoir garantir avec une certitude absolue que les travaux de Buckmaster et Alpöge, menés via ses propres outils, n'ont pas exercé une influence indirecte sur le développement de ses modèles. Cette affaire soulève des questions cruciales sur la transparence des données d'entraînement et la propriété intellectuelle dans le domaine de la recherche scientifique assistée par IA.