Des chercheurs qui trouvent, on en cherche...

Après les écrivains qui s'effraient autour de l'affaire Thélyson Orélien c'est au tour des mathématiciens de pousser leur cri...

Le mot qui revient. « Avec l'IA, les mathématiciens ont le sentiment de vivre leur apocalypse now » : c'est le titre d'un article du Figaro (Vox) du 16 octobre 2026, consacré à Cédric Villani.
Les déclarations de ce genre se multiplient. Selon The Economist, Hugo Duminil-Copin, médaille Fields 2022, se dit « paralysé », et Martin Hairer prévient que l'IA « stérilisera » le domaine. Dans La Libre (18 septembre), Amaury Hayat juge que « les maths avec un papier et un crayon, cela n'a plus de sens ». Au MIT, d'après The Boston Globe (15 octobre), 71 % des répondants à un sondage interne envisagent de se réorienter, mais ils ne sont que 45 sur 120.

Ce qui est vraiment établi. Le 8 septembre, OpenAI a annoncé avoir résolu le problème de Navier-Stokes, l'un des sept « problèmes du millénaire ». Le 6 octobre, elle a déposé 372 autres résultats. Mais rien n'est validé de façon indépendante à ce jour : l'Institut Clay examine la preuve sans conclusion connue (The Decoder, 17 octobre). Sergiu Klainerman (Princeton), dans la revue Inference (21 septembre), estime que la machine a réglé « une version bien plus faible du problème », et que « l'extinction des mathématiques en tant qu'entreprise humaine » ne figure pas parmi les risques.
À Mons, Mickaël Randour ne voit pas « un monde où les mathématiciens disparaîtraient alors que les autres métiers subsisteraient » (La Libre). Voilà donc des mathématiciens qui annoncent leur fin, et d'autres qui n'y croient pas.

Révélation. « Apocalypse » vient du grec apokálupsis ce qui signifie en fait «dévoilement, révélation ». Ce que cet automne dévoile, ce n'est pas la mort du métier de mathématicien. C'est l'écart entre résoudre et comprendre. Produire une preuve coûte désormais moins cher que la lire, la vérifier, l'expliquer. Le 15 septembre, sur Radio Classique (AFP), Villani demandait à son doctorant de ne pas utiliser l'IA générative : « le chemin est encore plus important en sciences, et en mathématiques en particulier, que le résultat lui-même ». Pavel Etingof (MIT) espère que la profession deviendra même « plus intéressante », car « quelqu'un doit interpréter » le travail de l'IA et le communiquer.

Conclusion : La formule se retourne : Des machines qui trouvent, on en a trouvé... Ceux qu'on cherchera ensuite, ce sont ceux qui comprennent !