L'intelligence artificielle est-elle vraiment nulle en maths ?

C’est une information que vous avez peut-être vu passer, sans trop y prêter attention : la société DeepMind, filiale de Google spécialisée dans l’intelligence artificielle, a mis au point un algorithme capable de résoudre des problèmes de géométrie. Baptisée AlphaGeometry, cette IA représente un progrès si considérable dans ce secteur que ses résultats ont été publiés dans la revue Nature.

Quand on regarde ce qu’elle a réalisé en pratique, cela semble pourtant quelque peu dérisoire : elle a simplement réussi à se hisser au niveau d’un champion aux olympiades internationales de mathématiques, une compétition destinée… aux lycéens. Cette IA se limite en outre aux problèmes de géométrie euclidienne dans le plan, soit celle que vous apprenez au collège, à base de triangles et de théorème de Thalès.

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AlphaGeometry est ainsi devenue très efficace dans l’exercice : elle a résolu 25 des 30 problèmes présentés depuis 2000 dans ce domaine. Mais comment s’en étonner ? Ou, plutôt, pourquoi s’en étonner ? Après tout, les IA battent désormais les plus grands joueurs d’échecs à plates coutures, rivalisent avec les meilleurs joueurs de go, sont capables de répondre de façon pertinente et avec un niveau de langue adapté à des questions complexes, de générer des images de toutes sortes, d’anticiper la météo ou de prédire la conformation 3D des protéines à partir de leur formule chimique, ce qu’aucun modèle physique n’est capable de faire.

Naïvement, on aurait pu s’imaginer que retrouver des « petites » démonstrations de géométrie s’avérerait relativement facile. Et, plus généralement, que…