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L’IA menace la pratique scientifique, déplorent des milliers de mathématiciens

OpenAI, le boloss des maths
L’IA menace la pratique scientifique, déplorent des milliers de mathématiciens

25 médailles Fields dénoncent les problèmes de parasitisme et de déprédation scientifique que pose la série de « résolutions » de problèmes mathématiques par OpenAI. Plus de la moitié des membres de la nouvelle association pour les mathématiques humaines refusent d’utiliser l’IA. D’autres veulent explorer ce que pourrait en être une « utilisation responsable » en mathématiques.

La série d’annonces faites par OpenAI ces derniers mois au sujet des problèmes mathématiques que ses modèles internes auraient résolus, sur fond d’accusations de « mauvaises pratiques scientifiques » au sujet de la résolution des solutions des équations de Navier-Stokes (l’un des sept défis mathématiques des problèmes du prix du millénaire), suscite la bronca d’un nombre croissant de mathématiciens.

Le bureau de la Société Mathématique de France (SMF) vient ainsi de publier une prise de position sur les dernières annonces d’OpenAI afin d’« attirer l’attention sur les questions éthiques qu’elle pose : pillage bibliographique, coût énergétique et écologique, rumeurs de chantage…, et sur la description des mathématiques comme d’un tableau pour chasseurs de primes ».

Elle constate ce qu’elle qualifie d’« absence totale de stratégie collective pour l’avenir », et estime que « nous avons encore fort à faire, collectivement, pour contrer la menace que les LLM (Large Language Models) font peser sur notre discipline ; notamment celle de l’entrée dans une logique de course effrénée et de déprédation, qui met en danger la culture mathématique collective et à terme le savoir humain ».

La résolution de problèmes n’est qu’un moyen, pas l’objectif premier

Cette prise de position fait écho à une déclaration cosignée par 25 lauréats de la médaille Fields (une des deux plus prestigieuses récompenses en mathématiques avec le prix Abel, équivalents d’un prix Nobel), dont les Français Artur Avila, Hugo Duminil-Copin, Pierre-Louis Lions, Cédric Villani et Wendelin Werner.

Intitulée « Un grave défaut d’alignement de l’IA en mathématiques » (« A Severe Misalignment of AI in Mathematics » en VO) et rendue publique ce 11 septembre, elle estime elle aussi que « la volonté des entreprises d’IA de résoudre des problèmes mathématiques comme critère de référence dans leurs benchmarks nuit à la science des mathématiques et à la communauté mathématique » :

« Les objectifs des entreprises d’IA et ceux de la communauté mathématique sont profondément divergents. Nous considérons que ces divergences s’inscrivent dans le cadre de problèmes d’alignement plus larges qui touchent d’autres professions scientifiques et créatives, ainsi que la société dans son ensemble. »

Ils reconnaissent que les capacités mathématiques des grands modèles de langage (LLM) « sont désormais capables de résoudre des problèmes majeurs encore en suspens dans de nombreux domaines des mathématiques », mais déplorent néanmoins, non pas une forme de concurrence déloyale, mais un véritable dévoiement de la méthode scientifique, et de son « objectif premier » :

« La résolution de problèmes n’est qu’un outil et un moyen d’atteindre l’objectif premier : la compréhension conceptuelle et la réflexion. Oublier cela dans le monde de l’IA risque de retourner cet outil contre cet objectif premier. En effet, la production en masse, à un rythme toujours plus rapide, d’énoncés de type « vrai/faux » pourrait détruire un terrain fertile au lieu d’insuffler la vie à de nouvelles idées. »

Ils déplorent que ces résolutions technosolutionnistes de problèmes scientifiques soient souvent annoncées à la hâte, « sans laisser le temps de rédiger un article en bonne et due forme, d’isoler les nouvelles méthodes et idées », ni de citer les travaux antérieurs pertinents d’autres chercheurs.

Outre les « graves questions d’attribution et de plagiat » que cela pose, ils soulignent également que, faute de permettre aux mathématiciens chargés de prompter ces IA de pouvoir les intégrer « dans le canon mathématique », ces idées générées par IA n’intégreront jamais « la chaîne de transmission humaine essentielle entre mathématiciens ».

« Nous assistons à une menace généralisée envers le travail intellectuel »


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Scientists Discover Mysterious New X-Ray Objects 'Unlike Any They Have Seen Before'

An anonymous reader quotes a report from Space.com: NASA's Chandra X-ray Observatory has found a brand new type of an otherwise familiar object -- compact binary systems that steal gas from other stars, but which do so while emitting very low-energy X-rays but copious amounts of ultraviolet. Chandra spotted 84 suspicious object emitting very low-energy X-rays in six galaxies -- four evolved ellipticals and two spirals, namely our near-neighbor the Andromeda Galaxy (M31) and the Pinwheel Galaxy (M101). "We've never encountered a group of objects that act like this," said Mustafa Muhibullah of the University of Alabama in a statement. Compact objects, in the form of black holes, neutron stars and white dwarfs, are the remains of stars that have died. Their small size and powerful gravity means that they're adept at getting close to orbiting companion stars and ripping the stars' outer layers of gas away. The gas swirls around the compact object, falling onto its surface, and this accretionary process usually produces torrents of high-energy X-rays because the stolen gas becomes superheated by the compact object's gravitational vice-like grip. Because of their weak X-rays, Muhibullah's team refer to them as 'hypersoft X-ray sources'. Since low-energy X-rays and ultraviolet light are next to each other on the electromagnetic spectrum, Muhibullah and his team suspect that the low-energy X-rays are spillover from objects emitting prodigious amounts of ultraviolet. Moreover, they think that these objects are lower-level compact binaries. They're hard to find though, because the interstellar medium of hydrogen and helium gas between the stars absorbs ultraviolet light. This could be why we have yet to find any hypersoft X-ray sources in our own galaxy, because we have to look through the interstellar medium through the plane of the Milky Way. Consequently, there could be a large population of hypersoft X-ray sources that remain undiscovered and they could have an important effect on the universe around them. The findings have been published in the journal Nature Astronomy.

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Little Mercury May Be Shrinking Faster Than Scientists Expected

A new study suggests Mercury may have shrunk about 30% more than scientists previously thought, losing as much as 14 miles in diameter as its interior cooled and contracted over billions of years. "That's significant for a planet barely 3,000 miles (4,900 kilometers) across," reports the Associated Press. From the report: Mercury's rough surface, continually reshaped by debris hurled from impact craters, may have hidden the true extent of the loss, according to the researchers whose findings appear in the journal Geophysical Research Letters. The news comes one week after a pair of European and Japanese spacecraft shed its cruising platform and advanced toward Mercury. Known as BepiColombo, the linked craft are expected to enter orbit around Mercury in November before splitting up for a fuller survey. BepiColombo's laser instrument should confirm how much Mercury is withering as a result of internal cooling, said Gaku Nishiyama, the study's lead author who is taking part in the space mission. The shrinkage could be even more than his team is estimating based on measurements from NASA's Messenger spacecraft in the 2010s. Only one other spacecraft has ever visited Mercury, NASA's Mariner 10 in the 1970s.

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OpenAI accusée de mauvaises pratiques scientifiques pour résoudre un problème de maths

Quick and dirty maths
OpenAI accusée de mauvaises pratiques scientifiques pour résoudre un problème de maths

OpenAI prétend avoir résolu un problème mathématique avec une de ses IA sans qu’on en soit sûr. Mais cette annonce arrive en parallèle de celle de deux mathématiciens, Tristan Buckmaster et Levent Alpöge, qui auraient pavé la voie à l’entreprise de Sam Altman à leurs corps défendants, soit par la rumeur sur leur façon d’attaquer le problème, soit sur l’utilisation de leurs données par l’entreprise.

Comme Next en parlait déjà cet été, l’IA générative bouscule la recherche en mathématiques, mais pas forcément dans le bon sens. Dans son effort d’utiliser les maths comme « benchmark » de ses modèles alors que l’entreprise prépare toujours son entrée en bourse, OpenAI défraye la chronique à propos de ces méthodes.

Ce mardi 8 septembre, Tristan Buckmaster, mathématicien de l’université de New York, a annoncé avec Levent Alpöge (qui travaille pour Anthropic, mais pas sur ce sujet) avoir trouvé une voie pour résoudre un important problème non résolu des mathématiques théoriques, appelé « Navier-Stokes ». Ils ont mis en ligne leurs travaux sur le serveur de l’université de New York via trois PDF (1,2 et 3), ainsi qu’un dépôt GitHub avec les fichiers de preuve en Lean non relus par les pairs.

Des équations introduites au XIXᵉ siècle dont on ignore si elles ont toujours des solutions uniques

Ce problème est celui de l’existence et de la régularité de solutions des équations de Navier-Stokes, équations utilisées très régulièrement en mécanique des fluides. Il fait partie de la liste des « problèmes du prix du Millénaire » établie par le Clay Mathematics Institute of Cambridge. Ce dernier a recensé les sept problèmes « les plus complexes auxquels les mathématiciens étaient confrontés au tournant du deuxième millénaire ». Les mathématiciens se demandent si ces équations, introduites au XIXᵉ siècle, ont des solutions uniques et régulières quelles que soient les variables utilisées.

Or, OpenAI a annoncé quelques heures après le partage d’un article décrivant une solution au problème Navier-Stokes, là aussi via un PDF sur son propre serveur et un dépôt GitHub avec les fichiers de preuve en Lean et non relus par les pairs non plus.

Attendons le consensus de la communauté

Pas de précipitations sur les conclusions à tirer de ces articles. Next n’a pas les compétences en mathématiques pour les analyser. La communauté de chercheuses et chercheurs sur le sujet pourra juger et nous indiquer ce qu’il en est. Et elle prendra certainement son temps : selon les règles [PDF] du prix du Millénaire, une solution proposée doit d’abord avoir été publiée dans une revue mathématique à comité de lecture de renommée mondiale et doit également avoir été largement acceptée par la communauté mathématique deux ans après cette publication.

De plus, la rédaction de l’article d’OpenAI ne semble pas faciliter les choses : Thomas Rey, mathématicien à l’Université Côte d’Azur et spécialiste du domaine, a partagé avec Next sa difficulté à comprendre l’article mis en ligne par OpenAI : « Je ne suis pas capable de lire les détails du papier. […] C’est ultra mal écrit ». Il évoque un autre mathématicien, le chercheur Kazakhe Mukhtarbai Otelbaev, qui avait déjà clamé en 2013 avoir résolu ce problème en rendant public un article de « 120 pages illisibles ». Un effort international de plusieurs mois pour comprendre l’article avait permis finalement de trouver une erreur.

Des suspicions sur la manière dont OpenAI en est arrivée là

Si le temps donnera son verdict, un autre problème apparait. En effet, l’annonce de Tristan Buckmaster est accompagnée d’un texte [PDF] dans lequel il dénonce la manière dont OpenAI s’est emparé de la solution élaborée avec Levent Alpöge.


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Dark Energy Debunked? Cosmic Acceleration May Be an Illusion

alternative_right shares a report from ScienceDaily: A new analysis of more than 1,700 supernovae is questioning whether the universe is really accelerating at all. After accounting for the ages of the stars that produce these explosions, researchers found signs that cosmic expansion may actually be slowing. They also argue that the apparent acceleration changes with direction, which would be difficult to explain with dark energy. Other cosmologists dispute the conclusion, setting up a major test for upcoming observatories. The analysis has been published in Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. The conclusion is disputed, though. The report mentions a separate paper co-authored by Professor Maria Vincenzi, also at the University of Oxford, that "concludes that observations continue to support an accelerating universe."

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Maths, informatique et astronomie : le PDG du CNRS veut chambouler toute l’organisation

Le repli, meilleure défense ?
Maths, informatique et astronomie : le PDG du CNRS veut chambouler toute l’organisation

Le nouveau PDG du CNRS, Thierry Dauxois, a affiché clairement sa volonté de réduire le nombre d’instituts dépendant du CNRS. En l’état actuel, le projet fusionnerait physique et ingénierie, maths et informatique et renverrait l’astronomie et l’astrophysique avec la physique nucléaire et la physique des particules. La volonté affichée est de protéger l’organisme avant l’échéance électorale de 2027 alors que le RN est aux portes du pouvoir et que la Cour des comptes propose de sabrer les organismes de recherche au profit des universités.

À peine nommé à la tête du CNRS, Thierry Dauxois veut aller vite pour réorganiser l’organisme. Il avait dès son audition au Sénat affiché sa volonté de réduire le nombre d’instituts, ces organes au sein du CNRS qui structurent l’organisation des moyens de recherche en fonction des disciplines. Mais il s’était gardé, avant son entrée en fonction, d’annoncer les disciplines qui seraient touchées.

Son projet vise la réorganisation des instituts en charge de l’ingénierie, des mathématiques, de l’informatique, de l’astronomie et de l’astrophysique. Il doit en plus prendre en compte la volonté tardive du gouvernement de fusionner l’Institut de Recherche pour le Développement (IRD) avec le CNRS.

Une réorganisation des disciplines scientifiques amorcée par la direction du CNRS

Cet été, la direction du CNRS a mis en place les premières pierres de son programme de réorganisation. Pendant le courant des mois de juin et juillet, Thierry Dauxois a présenté à différents conseils de l’organisme (dont le conseil scientifique) sa « proposition d’évolution du périmètre des instituts » qui, de fait, réduit le nombre d’instituts au sein de l’organisme de 10 à 7.

Pour rappel, voici la liste des 10 instituts actuels du CNRS :

Cette restructuration doit encore être détaillée et discutée au sein de l’organisme, mais le PDG veut avancer vite : dans un courrier adressé fin aout aux directeurs d’unités du CNRS que nous avons pu consulter, comme nos consœurs et confrères de l’AEF, il veut une validation de son projet avant la fin de l’année.

Ces instituts du CNRS sont structurants dans l’organisation de la recherche au sein des disciplines au CNRS mais ils ont souvent une importance au-delà de l’organisme. Leur réorganisation a donc des conséquences concrètes importantes pour le milieu de la recherche français.


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Le jet supersonique silencieux X-59 est prêt à abattre l’un des grands interdits de l’aviation

X 59 nasa

Après 25 vols d'essai bouclés sans encombre, l'avion expérimental X-59 de la NASA a validé toutes ses caractéristiques de vol. L'agence spatiale américaine s'apprête à lancer la phase décisive de sa mission Quesst : mesurer son empreinte sonore pour faire sauter un verrou réglementaire vieux de plus de cinquante ans.

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