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Création d'entité / lancement de structure

OpenAI dit avoir résolu plus de cent problèmes mathématiques ouverts et s'adosse à un groupe consultatif indépendant de neuf mathématiciens

Le 21 septembre 2026, OpenAI a annoncé travailler avec un groupe consultatif indépendant constitué par des mathématiciens eux-mêmes, en réponse à la lettre ouverte « A Severe Misalignment of AI in Mathematics ». Le laboratoire indique avoir lancé le 28 août l'entraînement d'un nouveau modèle interne qui, après la résolution du problème du millénaire de Navier-Stokes, a résolu « plus de 100 problèmes ouverts de longue date » dans la plupart des branches des mathématiques. Le groupe réunit François Charles (ENS-PSL), Camillo De Lellis (IAS, GSSI), Timothy Gowers (Collège de France, Cambridge), Martin Hairer (EPFL, Imperial College London), Nikhil Srivastava (Berkeley), Ulrike Tillmann (Oxford), Ravi Vakil (Stanford), Edward Witten (IAS) et Melanie Matchett Wood (Harvard). Ses membres ne sont pas rémunérés par OpenAI et peuvent rendre publics des avis non sollicités, mais le groupe n'aura pas à se prononcer sur le rythme des travaux internes du laboratoire en mathématiques.

Source : OpenAI
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Publication scientifique

OpenAI dit avoir réfuté avec une IA la conjecture des distances unité d'Erdos, restée ouverte depuis 1946

Le 20 mai 2026, OpenAI a annoncé qu'un de ses modèles de raisonnement internes avait produit une réfutation du problème des distances unité formulé par Paul Erdos en 1946, l'un des problèmes ouverts de référence en géométrie discrète. Le modèle a exhibé une famille de configurations de points dépassant la borne attendue d'un facteur polynomial. Le mathématicien Will Sawin, de Princeton, a publié sur arXiv une borne inférieure explicite de l'ordre de n^1,014. Un second article de vérification, signé notamment par Noga Alon, Thomas Bloom et Melanie Matchett Wood, ainsi que par le médaillé Fields Timothy Gowers, valide le résultat. OpenAI présente ce travail comme la première résolution autonome d'un problème ouvert central, sans guidage humain sur la méthode. Le nom du modèle utilisé n'a pas été communiqué.

Source : OpenAI
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