Au Congrès international des mathématiciens 2026, des mathématiciens du monde entier se sont réunis pour explorer l’influence croissante de l’intelligence artificielle sur leur discipline. Les systèmes d’IA sont désormais capables de générer des démonstrations mathématiques, d’identifier des liens entre des domaines des mathématiques apparemment sans rapport, et même de résoudre des problèmes qui avaient longtemps résisté aux chercheurs humains. La rapidité de ces avancées a suscité des débats sur les véritables capacités de l’IA et sur ce qui pourrait être gagné ou perdu à mesure que les mathématiques deviennent plus dépendantes de l’assistance machine. L’événement a été mis en avant dans The Joy of Why, un podcast animé par Janna Levin et Steven Strogatz qui explore les grandes questions non résolues en mathématiques et en sciences. Le panel réunissait Akshay Venkatesh de l’Institute for Advanced Study, Ravi Vakil de l’université Stanford et président de la Société américaine de mathématiques, ainsi qu’Alex Kontorovich de l’université Rutgers. Ils ont évoqué des percées récentes, comme les modèles d’IA obtenant d’excellents résultats aux Olympiades internationales de mathématiques et résolvant des problèmes de longue date, tels que la conjecture d’Erdős sur la distance unitaire. Venkatesh a souligné que, si l’IA a réalisé des progrès impressionnants, cela ne signifie pas pour autant une intelligence surhumaine. Il a fait valoir que les mathématiques ne se réduisent pas à une compétition : c’est une quête de compréhension et de narration. Vakil a abondé dans ce sens, insistant sur le fait que les progrès en mathématiques ne se limitent pas à la résolution de problèmes, mais reposent aussi sur les récits et les intuitions humaines qui animent ce domaine. Il a également mis en garde contre une vision des mathématiques réduite à une compétition, ce qui pourrait être préjudiciable, en particulier pour les jeunes mathématiciens. Kontorovich a mis en lumière le potentiel de l’IA pour découvrir de nouvelles idées mathématiques, comme le contre-exemple à la conjecture d’Erdős sur la distance unitaire, qui a stimulé de nouvelles recherches. Cependant, il a également exprimé des inquiétudes quant aux risques liés à la génération de démonstrations erronées par l’IA, ce qui pourrait submerger les mathématiciens dans la tâche de les vérifier. Certains chercheurs se voient même proposer des paiements pour examiner des démonstrations générées par IA, bien que beaucoup hésitent à assumer cette responsabilité. Le panel a également abordé l’impact de l’IA sur l’enseignement des mathématiques. Vakil s’est dit préoccupé par le fait que la disponibilité d’outils d’IA pourrait réduire l’importance de la résolution traditionnelle de problèmes et de la pensée critique, conduisant à une génération d’étudiants qui s’appuient sur l’IA pour obtenir des réponses plutôt que de développer leur propre compréhension. Il a comparé cette situation aux débats passés sur l’utilisation des calculatrices en classe, notant que si les outils changent la façon dont les gens apprennent, les objectifs fondamentaux de l’éducation restent inchangés. Kontorovich a utilisé l’analogie d’un chariot élévateur pour expliquer comment l’IA pourrait être intégrée dans l’éducation : comme un outil pour accomplir des tâches, comme un moyen d’apprendre à utiliser cet outil, ou même comme une façon de faire de l’exercice physique. Il a soutenu que l’objectif de l’enseignement des mathématiques devrait être de développer la pensée critique et la capacité à surmonter la frustration, et non simplement à trouver rapidement des réponses. La discussion a également effleuré la question philosophique de savoir si l’IA peut véritablement comprendre les mathématiques. Kontorovich a suggéré que, bien que l’IA ne soit pas consciente, son rôle dans l’aide aux mathématiciens pour explorer de nouvelles pistes est indéniable. Il a toutefois reconnu les préoccupations concernant l’impact à long terme de l’IA sur le domaine, en particulier si elle dépasse les capacités humaines dans tous les aspects de la recherche mathématique. Les participants à la table ronde ont conclu que, si l’IA présente des défis, elle offre aussi des opportunités pour de nouvelles découvertes et perspectives. Ils ont souligné l’importance de maintenir une approche centrée sur l’humain en mathématiques, en valorisant la narration, la compréhension humaine et la quête du savoir pour lui-même.