Bruxelles, 10 septembre 2026
OpenAI a annoncé mardi qu'un de ses modèles avait résolu l'équation de Navier-Stokes, celle qui décrit l'écoulement des fluides. Le Monde rapporte l'annonce et sa réception. Ce que le modèle a produit exactement, par qui et dans quelles conditions, occupe dès maintenant les discussions autant que l'équation elle-même ; l'annonce court-circuite le processus de revue par les pairs qui fonde ordinairement la reconnaissance d'un théorème.
Les chiffres du résultat, ce sont 88 heures, 10 000 agents, 130 milliards de tokens. Latent.Space EN détaille le résultat obtenu avec Astra-next, pour un coût supérieur à 40 millions de dollars, et y voit un prétendant au deuxième prix du millénaire jamais attribué. Ethan Knight y est cité pour dire que la solution « résulte d'une collaboration d'environ 10 000 agents », OpenAI ayant consacré plus d'un an à entraîner des modèles à collaborer par apprentissage par renforcement multi-agents. La même publication qualifie la journée de la plus dense de l'histoire de l'IA, éclipsant sous le même élan deux levées de fonds, une mise à jour d'image et l'agent Muse de Meta. Elle estime aussi les faits substantiels établis et recommande de ne pas s'attarder sur la dispute d'auteur.
La dispute, pourtant, suit son cours. Le mathématicien Tristan Buckmaster accuse OpenAI de fraude académique dans la présentation de ce résultat ; Sam Altman rejette les allégations. The Decoder rapporte que Terence Tao avertit que de telles affaires pourraient « renverser des siècles de tradition de science ouverte » — et y lit une question plus large, celle de la confiance que les chercheurs peuvent accorder aux laboratoires.
Le même jour, un départ. Le Monde rapporte que Jacob Coxon, Britannique de 27 ans, quitte l'industrie après trois ans passés sur le pré-entraînement des modèles — l'étape où ils absorbent d'immenses quantités de données — d'abord chez Anthropic puis chez OpenAI. Il estime que ni l'un ni l'autre laboratoire ne porte une conduite responsable, et le titre du journal est calqué sur ses propres mots : les gens qui construisent l'IA croient qu'elle « pourrait tous nous tuer d'ici à la fin de la décennie ».
Le chiffre, lui, vient d'un autre chercheur. The Decoder EN rapporte de son côté que l'ancien chercheur accuse les deux laboratoires d'avoir sciemment pris le risque de l'extinction humaine ; le même article donne le chiffrage d'Evan Hubinger, chercheur chez Anthropic : au-dessus de dix pour cent, la probabilité qu'une superintelligence désalignée anéantisse l'humanité dans la décennie qui vient. Le départ du Britannique et le chiffre de Hubinger disent, à deux échelles, la même défiance exprimée de l'intérieur.
Anthropic a publié un modèle économique à trois scénarios pour l'économie américaine d'ici à 2030, avec des trajectoires de production et d'emploi très divergentes. Le cas le plus extrême — production doublant tous les quatre ans et demi, chômage de 17,9 % des travailleurs du savoir — recueille les avertissements les plus sombres de son propre PDG. The Decoder EN observe que le laboratoire range ce scénario parmi les cas marginaux, malgré les mises en garde de celui qui le dirige. Le laboratoire qui héberge la probabilité d'extinction chiffrée au-dessus de dix pour cent classe ainsi ses prévisions économiques les plus graves parmi les cas marginaux.
Au 10 septembre, l'accusation de fraude académique de Tristan Buckmaster et le rejet de Sam Altman restent face à face, et la confiance que les chercheurs peuvent accorder aux laboratoires, selon les termes de Terence Tao, reste la question que l'affaire pose.
— John Linotte · Section des Billets · Bruxelles · mmxxvi