OpenAI annonce avoir résolu l'équation de Navier-Stokes
Les services du Premier ministre ont annoncé, lundi 7 septembre, avoir saisi la justice, après que la presse s'est fait l'écho de "travaux internes" suggérant que l'épargne salariale pourrait être imposée dans le cadre de la préparation du budget 2027 de la Sécurité sociale.
Un défi mathématique historique
L'équation de Navier-Stokes a été posée par les travaux du mathématicien et ingénieur français Henri Navier en 1822, complétés par ceux du physicien et mathématicien George Gabriel Stokes, qui lui a donné sa forme définitive en 1845. Son importance a été jugée telle qu'elle a été sélectionnée, en 2000, par l'organisation pour la recherche Clay Mathematics Institute parmi sept problèmes dont la résolution vaudrait à son auteur un prix d'un million de dollars. L'équation de Navier-Stokes sert à de nombreuses applications concrètes comme les modèles météorologiques ou la conception d'une aile d'avion.
Pour y parvenir, l'entreprise a mobilisé un modèle "aux capacités significativement plus élevées que GPT-6 Astra", son dernier né pourtant lancé il y a moins d'une semaine. Le modèle a utilisé plus de 10 000 agents IA travaillant de concert et produit plus de 130 milliards de tokens, unité de base qui permet de mesurer le volume de contenu généré.
Le coût de la puissance de calcul utilisée pour atteindre l'objectif se monte à "des millions de dollars", a expliqué Mark Chen, responsable de la recherche chez OpenAI, lors d'un point de presse. "C'est une étape significative de la recherche IA", a-t-il estimé. "C'est la promesse qu'il va devenir possible de répondre à d'autres questions parmi les plus complexes", a-t-il ajouté.
Soupçons de plagiat dans la communauté scientifique
Quelques heures avant l'annonce d'OpenAI, le mathématicien australien Tristan Buckmaster avait publié un message s'interrogeant sur le projet d'OpenAI, dont il avait eu vent, et y voyant des similarités avec ses propres travaux. Avec un autre mathématicien, Levent Alpöge, de l'université Harvard, il avait ainsi retenu des hypothèses différentes de celles choisies par tous les autres chercheurs actuellement pour résoudre le problème de Navier-Stokes.
Tristan Buckmaster a demandé à l'entreprise si ses données avaient été utilisées en interne pour entraîner son modèle. "Pour être clair, nous n'avons pas utilisé leurs prompts ou leurs résultats pour diriger nos modèles ou nos agents", a assuré un chercheur d'OpenAI, Sébastien Bubeck lors du point de presse.