ChatGPT ne mettra pas les mathématiciens au chômage, mais créera de nouvelles opportunités

Le mathématicien britannique Alan Turing, l’un des pères de l’informatique, est devenu en 1950 la question : les machines peuvent-elles penser ? Il s’est aussi immédiatement demandé : les machines peuvent-elles faire ce que nous (en tant qu’entités pensantes) pouvons faire ? Nous nous demandons maintenant : ChatGPT est-il la réponse à Turing ?

A l’heure actuelle, de nombreux mathématiciens ont déjà détecté que, dans notre discipline, le chatbot “échoue plus qu’un fusil de chasse forain”. Des exercices avec de mauvaises réponses, des solutions explicites de systèmes insolubles non linéaires, des directeurs de projets de fin d’études examinant des preuves avec des erreurs, une bibliographie inexistante et d’autres absurdités en sont quelques exemples. Mais tous ces outils peuvent-ils être améliorés de manière à supplanter l’activité mathématique humaine ?

En février dernier, Nature public un petit mot: “Nous nous sommes posé une question très précise : les machines vont-elles changer les mathématiques ?”, a suggéré Andrew Granville, chercheur en théorie des nombres à l’Université de Montréal (Canada). Une partie du débat porte sur le type d’outils d’automatisation qui sera le plus utile.

Suite à cette réflexion, Javier Yanes souligne dans le blog du projet Esprit ouvert à propos du programme Lean, prédécesseur de ChatGPT :

Cette première avancée de l’IA dans le domaine des mathématiques donnerait naissance au paradigme qui a prédominé au cours des premières décennies de son développement, l’IA dite symbolique, qui consiste essentiellement à utiliser des règles, des calculs et une logique de la même manière que les humains code notre processus de raisonnement. En bref, il est basé sur la manipulation de symboles. Le résultat de cette ligne est un système appelé Lean, lancé en 2013 par l’informaticien Leonardo de Moura, de Microsoft Research. Lean est un démonstrateur de théorèmes interactif et un langage de programmation, permettant aux mathématiciens de vérifier et d’affiner leurs preuves de manière reproductible pour leurs pairs.

Cet outil informatique interactif décrit par Yanes se définit comme un « démonstrateur de théorème ». Elle oblige les chercheurs à écrire chaque étape logique d’un problème, jusque dans les détails les plus élémentaires, et s’assure que les calculs sont corrects. Il y’a deux ans, une équipe de mathématiciens il a réussi à traduire une preuve importante mais impénétrable – si compliquée que même son auteur n’en était pas sûr – en Lean, confirmant ainsi qu’elle était correcte.

Les mathématiciens sont plus créatifs que l’IA

Quelles seraient les conséquences de tout cela pour l’emploi des mathématiciens ? Beaucoup disent que nous sommes parmi les moins préoccupés par le faible risque d’automatisation de nos tâches. Même ainsi, l’accent a longtemps été mis sur notre communauté.

Bien que les outils d’intelligence artificielle puissent déjà prouver des théorèmes et commencent à s’attaquer aux problèmes mathématiques les plus difficiles, les mathématiciens ne sont pas encore inquiets pour leur travail. Par exemple, dans le cas des démonstrateurs de problèmes comme Lean, il semble qu’à l’heure actuelle ils ne peuvent pointer que les conséquences de faits connus que les mathématiciens n’avaient pas remarqués.

Melanie Mitchell, informaticienne et scientifique cognitive à l’Institut Santa Fe au Nouveau-Mexique, déclare (https://www.nature.com/articles/d41586-023-00487-2) que les emplois des mathématiciens seront sûrs tant que l’un des principaux défauts de l’intelligence artificielle ne sera pas corrigé : son incapacité à extraire des concepts abstraits d’informations concrètes.

“Même si les systèmes d’IA peuvent prouver des théorèmes, il est beaucoup plus difficile de trouver des abstractions mathématiques intéressantes qui donnent naissance aux théorèmes en premier lieu”, explique Mitchell. La créativité est inhérente au développement des mathématiques. On peut aussi rappeler ici la démonstration par Thomas Hayes à l’aide d’ordinateurs du problème de l’emballage et le débat sur la validité d’une preuve qu’aucun être humain n’a pu vérifier par lui-même.

D’autres domaines (modélisation, cryptographie, finance, risque) où les mathématiciens ont joué un rôle clé ces dernières années seraient davantage menacés. Cependant, le manque de confiance dans la fiabilité des solutions basées sur l’intelligence artificielle pour prendre des décisions critiques renforce le rôle des personnes capables de concevoir et d’interpréter des solutions basées sur ces algorithmes.

Bref, malgré les sonnettes d’alarme, de nombreux experts estiment que l’avenir des mathématiques ne sera pas grandement affecté par les avancées de l’intelligence artificielle, mais sera plutôt son allié. Par conséquent, bien que les machines puissent prendre en charge certains aspects du travail mathématique, de nouvelles opportunités apparaîtront également pour les personnes formées dans ce domaine.

Ole Paulson, dans son blog sur l’intelligence artificielle et les métiersconclut : “Il semble probable qu’une utilisation accrue de l’intelligence artificielle ne se traduira pas par une baisse globale des opportunités d’emploi pour les mathématiciens, mais créera plutôt des possibilités plus diversifiées au sein de la profession.”

Sur les traces de Poincaré dans sa défense de la pensée humaine dans le développement des mathématiquesChris Budd, de l’Université de Bath, nous indique la direction la plus stimulante : “Les mathématiques sont une activité créative, et c’est peut-être un manque de créativité qui empêche les algorithmes d’apprentissage automatique de faire des calculs approfondis.”

Près de 75 ans après Turing, nous sommes de retour sur la ligne de départ, mais avec une évolution technologique impensable à son époque, même si nous sommes encore incapables de donner une définition précise de l’intelligence et ignorons comment fonctionne notre cerveau. Bien que l’intelligence artificielle nous imite de mieux en mieux, on peut affirmer que, pour l’instant, c’est un collaborateur de plus. Si vous n’êtes pas convaincu, demandez à ChatGPT.

Les auteurs sont membres de la Commission Professions et Employabilité de la Société Royale Mathématique Espagnole.