ENTRETIEN - Depuis 1998, le concepteur japonais de jeux vidéo, qui vient de recevoir l’ordre des Arts et des Lettres en France, fait le succès de Nintendo en dirigeant les opus de The Legend of Zelda. Il nous a parlé de son enfance, de ses envies et de sa vision de l’industrie.
Depuis lundi, près d’un kilomètre de la rue commerçante la plus fréquentée d’Europe est interdit à toute circulation. Une première étape avant une métamorphose finale attendue au printemps 2027.
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INFO LE FIGARO - Le maire de Cannes a invité les députés Droite Républicaine (DR) à déjeuner début novembre. Le patron du groupe, Laurent Wauquiez, ne sera pas présent à ce rendez-vous lancé par le candidat à la présidentielle «Nouvelle Énergie» et nouveau concurrent de Bruno Retailleau.
L’entreprise de Sam Altman continue de promouvoir la puissance de ses outils en les employant sur divers problèmes de recherche scientifique. Mais n’ayant pas les compétences en interne, elle cherche toujours à savoir comment rendre publique cette production sans trop fâcher la communauté scientifique.
Depuis le printemps, OpenAI comme Anthropic bandent les muscles en annonçant régulièrement des « découvertes » scientifiques. Ainsi, fin septembre, l’entreprise de Dario Amodei affirmait, elle, avoir découvert un nouveau système enzymatique, « dont la structure rappelle celle du système CRISPR » alors que tout le travail de recherche en biologie reste à faire pour démontrer ce qui n’est pour l’instant qu’une hypothèse.
Après avoir inondé la recherche avec 722 « prépublications » de mathématiques générées par IA, OpenAI vient encore d’annoncer sans prendre de pincettes « trois nouvelles découvertes en mathématiques, en informatique et en physique, portant respectivement sur l’analyse harmonique, la théorie de la complexité et la théorie quantique des champs ». Mais, encore une fois, les résultats n’ont pas été relus par des chercheurs.
Comme ces entreprises d’IA générative en ont pris l’habitude, c’est dans un billet de blog qu’OpenAI a fait l’annonce de ces « découvertes » scientifiques. Mais l’entreprise patauge encore dans sa façon de gérer le partage de ses résultats aux communautés de chercheuses et chercheurs qui travaillent parfois depuis des années sur les sujets auxquels elle s’attaque. Car, n’ayant pas d’employés capables de s’attaquer à tous ces sujets, elle se retrouve avec des problèmes qu’elle ne peut maitriser en interne. Ainsi, comme différents chercheurs nous l’ont souligné, ces résultats restent « la première étape d’une découverte scientifique, pas la dernière ».
Consultations de « guides » pour savoir quoi faire de ces « résultats »
La mise en ligne des 722 « prépublications » à différents stades de vérification ne semble pas être la solution miracle pour un partage serein avec les chercheurs. OpenAI tente donc encore une autre méthode. Elle indique faire appel à des experts externes qu’elle qualifie de « guides » (shepherds, en anglais), mais dont elle ne donne pas les noms.
Concernant le problème de maths dont elle affirme que ses modèles ont produit une preuve de sa résolution, OpenAI n’a contacté un expert que pour « discuter de la mise en place d’une collaboration autour de ce résultat », pas pour être conseillée sur la méthode de publication. Cet expert lui aurait recommandé de rendre publique sa production, comme avec les 722 « prépublications ».
OpenAI affirme que ses modèles ont « établi une preuve de la conjecture de lissage local dans toutes les dimensions et ont ainsi également résolu la conjecture de Kakeya et la conjecture de restriction de Stein dans toutes les dimensions ». En juillet dernier, la mathématicienne Hong Wang venait de se voir attribuer la médaille Fields notamment pour cette conjecture de Kakeya en dimension trois, comme l’expliquait le Journal du CNRS.
En informatique théorique et physique, des collaborations initiées avec certains chercheurs
En informatique, les travaux générés par OpenAI concernent une hypothèse de difficulté calculatoire : l’Exponential Time Hypothesis. L’entreprise soutient que cette hypothèse est « fausse ». Cette fois, un groupe d’experts (Russell Impagliazzo de l’UC San Diego, Ramamohan Paturi de l’UC San Diego et Ryan Williams du MIT) a accepté d’accompagner OpenAI dans la vérification de ces travaux, mis en ligne sur GitHub.
Ces trois chercheurs ont aussi publié une lettre adressée à leur communauté : « Notre implication ne doit pas être interprétée comme une validation de cette affirmation. Un résultat d’une telle importance nécessite un examen minutieux et indépendant, ainsi qu’une compréhension que d’autres puissent reproduire, remettre en question et développer ».
Sur la publication de ces travaux, OpenAI est cependant accusée – une nouvelle fois – de mauvaises pratiques scientifiques en s’appuyant sur des travaux d’autres chercheurs sans les citer et en les prenant de vitesse sans réellement maitriser ce qu’elle fait.
Le mathématicien Levent Alpöge, qui travaille pour Anthropic et qui avait déjà pointé ce genre de problèmes concernant OpenAI et les maths, a expliqué sur X que son confrère Ethan Sussman de l’université Northwestern avait beaucoup avancé sur le sujet et partagé ses résultats avec la communauté. « Je n’ai cessé de lui répéter de ne pas se montrer trop déférent et modeste, car on lui volerait la vedette à la première occasion. Au lieu de le contacter pour collaborer avec lui, comme cela a été suggéré publiquement à maintes reprises, les responsables d’OpenAI ont choisi de procéder ainsi », explique-t-il. Anthropic a depuis mis en ligne les travaux sur le sujet générés avec ses modèles.
Enfin, du côté de la physique, les documents générés n’ont pas été rendus publics. L’entreprise affirme, par contre, que ce serait « une démonstration mathématiquement rigoureuse de l’existence de certaines théories quantiques des champs en interaction, comprenant des champs de jauge et des fermions en quatre dimensions, notamment la chromodynamique quantique (QCD) et une formulation unifiée du Modèle standard de la physique des particules ». Ici aussi, OpenAI a listé les chercheurs avec lesquels elle allait collaborer : David Gross (prix Nobel 2004), Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov et Nikita Nekrasov.
Comme elle le souligne, ces annonces s’ajoutent à sa volonté, ainsi que celle d’Anthropic, de s’afficher comme les futurs financeurs de la recherche mondiale, alors que ces entreprises sont encore loin d’être seulement à l’équilibre.
L’entreprise de Sam Altman continue de promouvoir la puissance de ses outils en les employant sur divers problèmes de recherche scientifique. Mais n’ayant pas les compétences en interne, elle cherche toujours à savoir comment rendre publique cette production sans trop fâcher la communauté scientifique.
Depuis le printemps, OpenAI comme Anthropic bandent les muscles en annonçant régulièrement des « découvertes » scientifiques. Ainsi, fin septembre, l’entreprise de Dario Amodei affirmait, elle, avoir découvert un nouveau système enzymatique, « dont la structure rappelle celle du système CRISPR » alors que tout le travail de recherche en biologie reste à faire pour démontrer ce qui n’est pour l’instant qu’une hypothèse.
Après avoir inondé la recherche avec 722 « prépublications » de mathématiques générées par IA, OpenAI vient encore d’annoncer sans prendre de pincettes « trois nouvelles découvertes en mathématiques, en informatique et en physique, portant respectivement sur l’analyse harmonique, la théorie de la complexité et la théorie quantique des champs ». Mais, encore une fois, les résultats n’ont pas été relus par des chercheurs.
Comme ces entreprises d’IA générative en ont pris l’habitude, c’est dans un billet de blog qu’OpenAI a fait l’annonce de ces « découvertes » scientifiques. Mais l’entreprise patauge encore dans sa façon de gérer le partage de ses résultats aux communautés de chercheuses et chercheurs qui travaillent parfois depuis des années sur les sujets auxquels elle s’attaque. Car, n’ayant pas d’employés capables de s’attaquer à tous ces sujets, elle se retrouve avec des problèmes qu’elle ne peut maitriser en interne. Ainsi, comme différents chercheurs nous l’ont souligné, ces résultats restent « la première étape d’une découverte scientifique, pas la dernière ».
Consultations de « guides » pour savoir quoi faire de ces « résultats »
La mise en ligne des 722 « prépublications » à différents stades de vérification ne semble pas être la solution miracle pour un partage serein avec les chercheurs. OpenAI tente donc encore une autre méthode. Elle indique faire appel à des experts externes qu’elle qualifie de « guides » (shepherds, en anglais), mais dont elle ne donne pas les noms.
Concernant le problème de maths dont elle affirme que ses modèles ont produit une preuve de sa résolution, OpenAI n’a contacté un expert que pour « discuter de la mise en place d’une collaboration autour de ce résultat », pas pour être conseillée sur la méthode de publication. Cet expert lui aurait recommandé de rendre publique sa production, comme avec les 722 « prépublications ».
OpenAI affirme que ses modèles ont « établi une preuve de la conjecture de lissage local dans toutes les dimensions et ont ainsi également résolu la conjecture de Kakeya et la conjecture de restriction de Stein dans toutes les dimensions ». En juillet dernier, la mathématicienne Hong Wang venait de se voir attribuer la médaille Fields notamment pour cette conjecture de Kakeya en dimension trois, comme l’expliquait le Journal du CNRS.
En informatique théorique et physique, des collaborations initiées avec certains chercheurs
En informatique, les travaux générés par OpenAI concernent une hypothèse de difficulté calculatoire : l’Exponential Time Hypothesis. L’entreprise soutient que cette hypothèse est « fausse ». Cette fois, un groupe d’experts (Russell Impagliazzo de l’UC San Diego, Ramamohan Paturi de l’UC San Diego et Ryan Williams du MIT) a accepté d’accompagner OpenAI dans la vérification de ces travaux, mis en ligne sur GitHub.
Ces trois chercheurs ont aussi publié une lettre adressée à leur communauté : « Notre implication ne doit pas être interprétée comme une validation de cette affirmation. Un résultat d’une telle importance nécessite un examen minutieux et indépendant, ainsi qu’une compréhension que d’autres puissent reproduire, remettre en question et développer ».
Sur la publication de ces travaux, OpenAI est cependant accusée – une nouvelle fois – de mauvaises pratiques scientifiques en s’appuyant sur des travaux d’autres chercheurs sans les citer et en les prenant de vitesse sans réellement maitriser ce qu’elle fait.
Le mathématicien Levent Alpöge, qui travaille pour Anthropic et qui avait déjà pointé ce genre de problèmes concernant OpenAI et les maths, a expliqué sur X que son confrère Ethan Sussman de l’université Northwestern avait beaucoup avancé sur le sujet et partagé ses résultats avec la communauté. « Je n’ai cessé de lui répéter de ne pas se montrer trop déférent et modeste, car on lui volerait la vedette à la première occasion. Au lieu de le contacter pour collaborer avec lui, comme cela a été suggéré publiquement à maintes reprises, les responsables d’OpenAI ont choisi de procéder ainsi », explique-t-il. Anthropic a depuis mis en ligne les travaux sur le sujet générés avec ses modèles.
Enfin, du côté de la physique, les documents générés n’ont pas été rendus publics. L’entreprise affirme, par contre, que ce serait « une démonstration mathématiquement rigoureuse de l’existence de certaines théories quantiques des champs en interaction, comprenant des champs de jauge et des fermions en quatre dimensions, notamment la chromodynamique quantique (QCD) et une formulation unifiée du Modèle standard de la physique des particules ». Ici aussi, OpenAI a listé les chercheurs avec lesquels elle allait collaborer : David Gross (prix Nobel 2004), Michael Douglas, Arthur Jaffe, Igor Klebanov et Nikita Nekrasov.
Comme elle le souligne, ces annonces s’ajoutent à sa volonté, ainsi que celle d’Anthropic, de s’afficher comme les futurs financeurs de la recherche mondiale, alors que ces entreprises sont encore loin d’être seulement à l’équilibre.
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