L'informatique vit rarement un mois pareil. L'une de ses croyances fondatrices vient d'être renversée, et parmi ceux qui en examinent les décombres figurent les chercheurs mêmes qui l'avaient édifiée.
Le 16 octobre, un modèle de recherche d'OpenAI a produit un contre-argument à l'Exponential Time Hypothesis en prose ordinaire. En un jour, l'argument a été transcrit dans Lean, un vérificateur de preuves qui contrôle mécaniquement chaque étape logique. Le manuscrit de 67 pages désigne OpenAI elle-même comme auteur.
Anthropic, travaillant sans aucune coordination, était arrivée à la même destination quelques heures plus tôt. Son article de 49 pages, "A 2^o(n) Time Algorithm for 3-SAT", est crédité à Claude, et l'algorithme sous-jacent a été trouvé par un modèle de recherche Claude ce même jour.
L'hypothèse remonte à environ 1999, lorsque Russell Impagliazzo et Ramamohan Paturi ont soutenu que la satisfaisabilité booléenne n'admet aucun algorithme plus rapide que le temps exponentiel. Cette seule idée soutient discrètement des centaines de résultats de difficulté conditionnelle en théorie des graphes, bases de données, biologie computationnelle et géométrie.
Les deux groupes décrivent désormais une méthode déterministe qui compte les affectations satisfaisantes en temps sous-exponentiel, et aboutissent tous deux au même terme dominant dans l'exposant. Si les relecteurs confirment le travail, l'un des murs les plus fiables du domaine s'avère avoir une porte.
Ce qui donne du poids à cette affirmation, ce n'est pas le pedigree des modèles, mais l'échafaudage de vérifications qui les entoure. Chaque inférence passe par Lean. Et le comité de révision réuni par OpenAI comprend Impagliazzo et Paturi, qui se retrouvent à auditer l'effondrement de leur propre conjecture. Stefan Szeider de TU Wien a examiné les documents publics et s'attend à ce qu'ils résistent à une lecture attentive.
La prudence reste de mise. Le résultat ne dit rien sur P versus NP, et le nouvel algorithme s'exécute toujours en temps superpolynomial, donc aucun solveur pratique ne sera plus rapide demain matin. Ce qui a changé, c'est la carte théorique et l'identité de ceux, personnes ou systèmes, qui la redessinent.
Pour les dirigeants, la leçon se situe loin des classes de complexité. Un logiciel qui résumait récemment des documents produit désormais des mathématiques originales vérifiées par machine. La frontière de ce que l'IA peut apporter à la recherche sérieuse avance plus vite que ne le supposent la plupart des cycles de planification.
Les organisations qui apprendront à travailler aux côtés de ces systèmes, au lieu de simplement leur déléguer la saisie, donneront le tempo de la décennie à venir.
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