Un problème à un million de dollars, 10 000 agents et une accusation
L'affaire a éclaté en début septembre et n'a pas fini de faire des vagues dans le milieu mathématique. OpenAI affirme que son système a produit une solution au problème de l'existence et de la régularité des solutions des équations de Navier-Stokes — l'un des sept « problèmes du prix du millénaire » énoncés par le Clay Mathematics Institute en 2000, chacun assorti d'une récompense d'un million de dollars américains.
Selon le récit rapporté par Quartz et TechCrunch, l'entreprise aurait mobilisé environ 10 000 agents d'intelligence artificielle travaillant en parallèle pour attaquer le problème. Le média finlandais Yle a relayé l'annonce en insistant sur un point capital : la solution n'a pas été validée. Aucune revue par les pairs, aucune vérification indépendante formelle au moment d'écrire ces lignes. Or, les règles du Clay Mathematics Institute sont explicites : une solution doit être publiée dans une revue à comité de lecture de réputation mondiale et survivre à deux ans d'examen général par la communauté avant même d'être considérée pour le prix.
C'est la deuxième partie de l'histoire qui a mis le feu aux poudres. Tristan Buckmaster, mathématicien rattaché à l'Université de New York et figure connue du domaine — il a cosigné avec Vlad Vicol des travaux marquants sur la non-unicité des solutions faibles de Navier-Stokes —, accuse OpenAI d'avoir usé de tactiques déloyales. Selon les comptes rendus de TechCrunch et de Fortune, il reproche à l'entreprise d'avoir eu accès à des travaux préliminaires non publiés et de l'avoir bousculé dans le processus. OpenAI nie avoir subtilisé quoi que ce soit. Business Insider, qui a suivi l'emballement sur les réseaux, résume le nœud du litige en une phrase : la communauté mathématique s'écharpe sur le crédit et sur les données d'entraînement.
Pourquoi les mathématiciens s'inquiètent
Le Straits Times rapporte que des mathématiciens ont publiquement averti que les systèmes d'IA les plus récents pourraient finir par abîmer leur discipline. L'inquiétude n'est pas seulement corporatiste. En mathématiques, le prestige et la carrière reposent presque entièrement sur l'attribution d'une découverte à une personne nommée. Il n'y a ni brevet, ni royautés, ni produit à vendre : il y a une signature sur un article.
Terence Tao, médaillé Fields et l'une des voix les plus écoutées du domaine, avait déjà exprimé publiquement ses réserves sur la manière dont les percées assistées par IA sont annoncées et sur la difficulté de vérifier des preuves très longues. Fortune évoque d'ailleurs son « lament » dans son titre. Le fond de sa préoccupation, exprimé à plusieurs reprises au fil de la dernière année : une preuve n'est pas un livrable marketing, et une annonce faite avant publication met la communauté devant le fait accompli.
S'ajoute la question du matériau de départ. Les mathématiciens échangent depuis toujours des ébauches, des notes de séminaire, des prépublications sur arXiv, des courriels entre collègues. Cette culture de circulation précoce des idées repose sur une norme informelle de réciprocité : on cite celui qui a semé l'idée. Un laboratoire privé qui ingère ce matériau à grande échelle n'a, lui, aucune obligation de reconnaître quoi que ce soit. C'est précisément la crainte que Fortune met en parallèle avec celle de nombreux dirigeants d'entreprise face aux compagnies d'IA.
Ce que disent (et ne disent pas) les règles québécoises
Au Québec, deux corpus encadrent la conduite responsable en recherche. D'abord la Politique sur la conduite responsable en recherche des Fonds de recherche du Québec, qui s'applique à toute personne financée par le FRQ Santé, le FRQ Nature et technologies ou le FRQ Société et culture. Ensuite, pour la recherche financée par Ottawa, le Cadre de référence des trois organismes sur la conduite responsable de la recherche, administré par le Secrétariat sur la conduite responsable de la recherche pour le CRSNG, les IRSC et le CRSH.
Ces textes traitent explicitement de l'attribution de la paternité : on ne doit pas s'attribuer indûment le travail d'autrui, on doit reconnaître les contributions substantielles, et l'appropriation du contenu de manuscrits ou de demandes de subvention obtenus en situation de confiance — évaluation par les pairs, notamment — constitue un manquement. Les trois organismes ont par ailleurs publié en 2023 des lignes directrices sur l'usage de l'intelligence artificielle générative dans l'élaboration et l'évaluation des demandes de financement, en interdisant notamment aux évaluateurs de verser des documents confidentiels dans un outil d'IA commercial.
Mais tous ces textes partagent la même limite structurelle : ils encadrent le comportement des personnes financées par les fonds publics. Ils n'ont aucune prise sur un laboratoire privé californien. Un chercheur d'une université québécoise qui verrait ses notes de travail absorbées par un modèle commercial, puis retrouverait le résultat annoncé sous une autre bannière, ne dispose d'aucun mécanisme de plainte auprès du FRQ ou du Secrétariat visant l'entreprise fautive. Les procédures existantes servent à discipliner un membre de la communauté de recherche, pas à poursuivre un tiers.
Sur le plan du droit d'auteur, la Loi sur le droit d'auteur canadienne protège l'expression d'une idée, pas l'idée elle-même. Une démonstration mathématique, en tant que raisonnement, échappe largement à cette protection : c'est la rédaction qui est protégée, pas le théorème. Un modèle qui reformule un argument sans copier de phrases se trouve donc dans une zone particulièrement floue. Le gouvernement fédéral avait lancé en 2023 une consultation sur le droit d'auteur et l'intelligence artificielle générative, notamment sur la fouille de textes et de données; aucun régime clair n'en est encore sorti.
Le trou dans les politiques d'établissement
Les universités québécoises ont toutes une politique sur la conduite responsable en recherche et une politique sur la propriété intellectuelle. Elles ont, pour la plupart, publié depuis 2023 des balises sur l'usage de l'IA générative — mais ces balises visent d'abord l'enseignement et l'évaluation des étudiants, beaucoup moins la production de résultats de recherche.
Trois questions restent essentiellement sans réponse formelle dans la plupart des cadres en vigueur :
La paternité. Les grands éditeurs scientifiques et le Committee on Publication Ethics ont tranché : un système d'IA ne peut pas être coauteur, parce qu'il ne peut pas assumer la responsabilité du contenu. Mais que faire quand la contribution intellectuelle décisive vient de la machine et que l'humain n'a fait que superviser? Les règles disent qui ne peut pas signer; elles ne disent pas comment répartir le crédit dans ce cas de figure.
La divulgation. Faut-il déclarer qu'un modèle commercial a été utilisé pour générer une conjecture, une preuve intermédiaire, un code de vérification? Les politiques de revues l'exigent de plus en plus, mais l'obligation ne descend pas systématiquement jusqu'aux politiques institutionnelles québécoises.
La confidentialité des travaux en cours. Verser un manuscrit inédit ou des notes de travail dans un outil commercial peut, selon les conditions d'utilisation du fournisseur, exposer ce contenu. Les lignes directrices des trois organismes le disent pour l'évaluation par les pairs. Peu de textes le disent aussi clairement pour la recherche courante d'un professeur ou d'un étudiant aux cycles supérieurs.
Ce que ça change concrètement, ici
Le Québec a construit sa réputation en IA sur un écosystème académique — Mila, l'IVADO, les chaires du programme canadien, la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'intelligence artificielle adoptée en 2018. Cet écosystème repose sur des chercheurs qui publient, partagent et circulent entre laboratoires publics et entreprises privées. C'est sa force; c'est aussi son point de vulnérabilité.
L'affaire Buckmaster envoie un signal simple à un mathématicien de l'Université Laval, de l'UQAM ou de McGill : vos travaux préliminaires ont désormais une valeur stratégique pour des acteurs qui ne relèvent d'aucune de vos instances de discipline. Rien, dans l'architecture actuelle, ne vous garantit un recours.
Quelques pistes se dessinent ailleurs et pourraient être reprises ici : exiger une déclaration détaillée de l'usage de l'IA dans les rapports d'étape financés par le FRQ; inscrire dans les politiques d'établissement une interdiction explicite de verser des travaux inédits de tiers dans un outil commercial; négocier collectivement, au niveau du réseau universitaire, des ententes de service avec des clauses de non-rétention des données.
En attendant, le contraste est saisissant. Pendant que le milieu mathématique se déchire sur le crédit, l'écosystème OpenAI carbure à autre chose : Numerama documentait cette semaine le lancement de ChatGPT Images 2.5, Business Insider rapportait la stratégie publicitaire de la directrice financière Sarah Friar, la Folha de S.Paulo décrivait les banques qui poussent pour une cote de crédit de première qualité en vue d'une entrée en bourse, et Inc. commentait la bande-annonce du film « Artificial » de Luca Guadagnino sur la naissance de l'entreprise. Le débat sur la paternité d'une preuve mathématique pèse peu dans cette balance-là. Raison de plus pour que les institutions publiques, ici, fixent leurs propres règles avant d'y être forcées.