Le mathématicien spécialisé en IA de Google DeepMind s'attaque à des problèmes non résolus et établit un nouveau record de référence

Google DeepMind a publié un article intitulé « AI Co-Mathematician : Accelerating Mathematicians with Agentic AI », qui décrit un système allant bien au-delà d’un simple chatbot : il offre aux chercheurs un espace de travail dynamique où plusieurs agents IA exécutent des flux de travail en parallèle, suivent les incertitudes, conservent les tentatives infructueuses, effectuent des recherches dans la littérature, testent des idées et produisent des documents de travail mathématiques. Le système fonctionne sur Gemini 3.1 et est organisé de manière hiérarchique : un coordinateur de projet au sommet, des coordinateurs de flux de travail en dessous gérant la revue de la littérature, le développement de bibliothèques et la recherche de contre-exemples, avec des agents spécialisés — notamment un agent de recherche, un agent de codage et Gemini Deep Think agissant comme vérificateur de preuves. Le système affiche un score de 48 % sur FrontierMath Tier 4 — un nouveau record parmi tous les systèmes d'IA évalués. Le mathématicien d'Oxford Marc Lackenby l'a utilisé pour résoudre un problème ouvert issu du Kourovka Notebook après qu'un agent réviseur eut repéré une faille dans la première tentative de preuve de l'IA. Les auteurs sont francs quant aux modes de défaillance : le cycle de révision entre les agents peut aboutir à des arguments subtilement erronés — un « biais de complaisance envers le réviseur » — ou dégénérer en un désaccord sans fin entre les agents.