Publié le 30 novembre 2025 à 15h57. Les capacités mathématiques de la prochaine version de l’intelligence artificielle GPT-5 impressionnent les chercheurs, avec des gains de temps significatifs dans la résolution de problèmes complexes, allant jusqu’à un mois de travail économisé selon un chercheur d’OpenAI.
- Sébastien Bubeck, chercheur chez OpenAI, affirme que GPT-5 lui a permis de résoudre une tâche mathématique complexe en un après-midi, alors qu’il lui aurait fallu un mois auparavant.
- GPT-5 a non seulement trouvé le chemin de la solution, mais a également vérifié une formule et rédigé une preuve complète.
- Cette avancée s’inscrit dans une tendance plus large où l’IA générative démontre des compétences croissantes en mathématiques, confirmées par des succès dans des compétitions internationales et des témoignages de mathématiciens.
L’intelligence artificielle générative s’impose de plus en plus dans le domaine des mathématiques de haut niveau, au-delà des simples succès aux Olympiades mathématiques. Récemment, le mathématicien Terence Tao a souligné que l’IA lui avait permis de gagner plusieurs heures en l’utilisant pour vérifier ses hypothèses théoriques. Un rapport d’OpenAI confirme cette tendance, illustrant comment GPT-5 peut considérablement accélérer la recherche dans divers domaines scientifiques.
Sébastien Bubeck, chercheur chez OpenAI, a partagé son expérience sur X, expliquant que GPT-5 a réussi à aborder une tâche mathématique particulièrement ardue. Le modèle a non seulement conçu la solution, mais a également effectué une simulation pour valider une formule et a finalement rédigé une preuve complète, un processus qu’il qualifie de « calcul transparent ». Bubeck estime que ce qui lui aurait pris environ un mois a été accompli par GPT-5 en un seul après-midi. Il décrit cette performance comme « la production LLM la plus impressionnante » qu’il ait observée à ce jour.
Cette évolution intervient alors que l’IA générative devient de plus en plus performante dans des domaines exigeants comme les mathématiques. Les implications de ces progrès sont considérables, suggérant un potentiel accru pour l’IA en tant qu’outil d’assistance à la recherche et à la résolution de problèmes complexes.