Shiwen Dialogue Épisode 31｜Des mathématiciens en larmes, la fondation débourse 15 millions de dollars : le coût émotionnel est officiellement comptabilisé pour la première fois

Petit dialogue d’ouverture : Les machines ont détruit la tour des mathématiciens

Shiwen : La nouvelle la plus inhabituelle de cette semaine dans le monde technologique n’est pas celle d’un modèle qui a remporté un prix, mais celle d’un groupe de mathématiciens qui ont déclaré qu’ils pleuraient. Parlez-nous de cela aujourd’hui ?

Yongliang : D’accord. La chronologie est brève. Au début octobre, OpenAI a annoncé la publication de plusieurs centaines de découvertes mathématiques, dont beaucoup concernaient la théorie des nombres, les sciences informatiques théoriques et la logique. Certaines de ces découvertes ont hanté les meilleurs mathématiciens du monde pendant des décennies ou même des siècles. Le 15 octobre, la Fondation Simons a annoncé une collaboration avec Anthropic et OpenAI pour fournir un total de 15 millions de dollars en financements et ressources afin d’aider le monde des mathématiques à faire face à l’essor rapide de l’IA. D’un côté, il y avait une tristesse de grande ampleur, de l’autre, une compensation financière, moins de deux semaines séparant ces deux événements.

Shiwen : Pourquoi dit-on que c’est inhabituel ?

Yongliang : Parce que nous sommes habitués à deux types de narration : soit l’avertissement selon lequel « l’IA remplace certaines professions », soit l’optimisme selon lequel « l’IA est un outil ». Ce qui est particulier ici, c’est que ce qui a été touché, c’est un groupe de personnes dont l’identité repose sur leur intelligence. Le fait que les entreprises concernées aient choisi de financer des workshops et d’établir des normes pour les aider signifie pour la première fois que le « coût émotionnel » est pris en compte. J’ai dirigé une équipe technique pendant dix-sept ans, avec un pic de soixante-dix personnes. Né dans le domaine du Java, je sais ce que ces chiffres signifient. Je partagerai mes expériences personnelles ici.

Q1 : Qu’est-ce qui fait pleurer les mathématiciens ?

Shiwen : Expliquez d’abord la tristesse elle-même. Quels sont les mots-clés ?

Yongliang : Deux phrases sont particulièrement significatives. Hugo Duminil-Copin, lauréat du prix Fields en 2022, a déclaré dans une interview : « Mardi soir, je pleurais, et mes filles se sont réveillées. Ils ont détruit mon domaine de recherche. » Le mathématicien de Cornell Steven Strogatz a dit quelque chose de plus complexe : « Les gens utilisent des expressions comme ‘ils exploitent notre discipline en plein air’ ou ‘ils détruisent cette terre’. C’est un sentiment d’perte. Parfois, je suis confus, parfois excité. Et il y a une grande tristesse. » Notez que Strogatz n’a pas seulement parlé de tristesse ; il a combiné l’excitation et la confusion, un détail qui sera abordé plus loin.

Shiwen : Un lauréat du prix Fields, le plus haut honneur dans ce domaine, dit avoir été « détruit ». Ce n’est pas une simple inadaptation.

Yongliang : Oui, ce qui a été détruit, ce n’est pas un emploi, mais une tour. Le domaine que les mathématiciens comme Duminil-Copin ont développé pendant des décennies a été détruit en quelques mois par les machines. Derek Thompson, l’auteur de « I Know Why the Mathematicians Weep », a une critique à mon sujet : un progrès technologique rapide vers l’intelligence est destiné à entrer en collision violente avec les sentiments modernes qui valorisent l’intelligence humaine et la considèrent souvent comme une fin en soi, une dignité et une valeur personnelle. En termes simples : lorsque votre identité professionnelle repose sur le fait de « être le plus intelligent », l’intelligence des machines n’est plus une compétition, mais une crise d’identité. Et une crise d’identité ne peut pas être résolue par des cours de formation.

Shiwen : Avez-vous rencontré des scènes similaires en dirigeant une équipe ?

Yongliang: J’ai vu, c’est mon expérience, pas une statistique. L’écosystème Java a connu plusieurs grandes évolutions : les frameworks sont passés de SSH à Spring Boot, et le déploiement des applications est passé des machines physiques aux containers. Toujours, il y avait des ingénieurs d’une quarantaine d’années dont la qualité du code était la meilleure, mais leur savoir-faire, qu’ils considéraient comme leur fierté, devenait soudainement moins précieux. Ils disent qu’ils ne veulent pas apprendre, mais en réalité, c’est leur statut qui les bloque : ce que je suis fier de faire, les machines et les nouveaux frameworks peuvent le réaliser en dix minutes, alors qui suis-je ? La dignité des ingénieurs et la gloire des mathématiciens, sur ce point, sont complètement équivalentes.

Q2: Qu’a-t-on acheté avec 15 millions de dollars de compensation ?

Shiwen: Regardons maintenant l’aspect financier. Qu’est-ce que ces 15 millions représentent exactement ? Yongliang: Selon le communiqué de presse officiel de la Fondation Simons, les trois parties ont promis un total de 15 millions de dollars en fonds et ressources, sans décrire les parts de chacune, ni le ratio entre l’argent et les ressources de calcul. Les fonds sont gérés par la fondation, incluant la collecte de propositions publiques, le soutien aux workshops et initiatives, ainsi que l’aide aux chercheurs à évaluer les résultats récents de l’IA assistée, à apprendre de nouvelles outils, à partager des opinions et à établir des normes collectives pour l’utilisation de l’IA. Anthropic et OpenAI fournissent également aux chercheurs des outils et des ressources de calcul en IA, au-delà de la mathématique, s’étendant à la science fondamentale. Shiwen: Pourquoi c’est la Fondation Simons qui dirige ? Yongliang: Elle n’est pas une simple entité. La fondation a été créée en 1994 par Jim et Marilyn Simons, dont Jim Simons a fondé un hedge fund dans le domaine de la Renaissance Technology. Selon les données de Wiki, la valeur de la fondation dépassait 5 milliards de dollars en 2022. Plus important encore, son histoire : le communiqué officiel précise qu’elle est un des premiers souteneurs du machine learning scientifique, et qu’elle a financé le développement de l’assistant Lean Proof. Elle connaît bien la communauté mathématique et a depuis longtemps investi dans l’IA assistée par les mathématiciens. C’est pourquoi elle a pris en charge cette compensation, ce qui est le moins contraire à la culture mathématique. Shiwen: Que pense le président de la nature de cet argent ? Yongliang: Les deux phrases de David Spergel méritent d’être lues attentivement. La première : « Alors que l’IA réécrit rapidement le plan de recherche, nous voulons aider la communauté mathématique à se rassembler et à trouver le meilleur chemin à suivre. Il est temps de considérer les mathématiques comme un tout : non pas une série de preuves et de théorèmes, mais une compréhension commune motivée par la curiosité humaine. » La deuxième est plus ferme : « La manière dont ces outils sont évalués, adoptés et utilisés devrait être déterminée par la communauté, et non par une seule entreprise ou institution. » En d’autres termes, l’argent vient d’OpenAI et Anthropic, mais les règles doivent être définies par les mathématiciens eux-mêmes. C’est un moyen de ramener ceux qui sont touchés à la table des négociations. Shiwen: Votre expérience managériale nous montre quelle est la véritable fonction de cet argent ? Yongliang: L’argent en lui-même ne résout pas le problème de l’identité. 15 millions ne représentent pas grand-chose pour une fondation d’un milliard de dollars. Le véritable message est que l’organisation reconnaît officiellement que « les professionnels ont un coût émotionnel et méritent une rémunération appropriée ». Au fil des années de gestion, j’ai appris que lorsque l’équipe est confrontée à une évolution technologique, le plus difficile n’est pas le budget de formation, mais le fait que personne ne reconnaisse que tout le monde souffre. Le simple fait de reconnaître cela est déjà un geste d’intervention.

Q3: Les doutes dans les commentaires : Est-ce une compensation ou une manœuvre pour blanchir ?

Shiwen: Cette annonce a reçu plus de deux cents votes sur Hacker News. Les commentateurs sont-ils convaincus ?

Yongliang：Je ne suis pas convaincu. Je résumerai les principaux points de vue. Certains disent que OpenAI et Anthropic ont été critiqués pour avoir transformé des découvertes mathématiques en victoires publicitaires pour leurs modèles. Maintenant, chacun dépense environ 5 millions de dollars (c’est une estimation dans les commentaires, sans indication officielle) pour blanchir leur image, certains encore avec des quotas de tokens. Les fondations donnent ainsi aux laboratoires une “couverture convenable”, peut-être la proposition de financement la plus rapidement rejetée de l’histoire. D’autres sont plus directs : l’une des fondations responsables du chaos dans le domaine de l’IA a même corrompu des mathématiciens pour accélérer le développement de l’IA. D’autres encore s’inquiètent de la répartition des fonds : il est probable que l’argent se dirige vers des mathématiciens déjà bien financés, tandis que les étudiants en début de carrière seront pris en charge, comme si l’on donnait de l’argent à la fondation Node.js plutôt qu’à ceux qui ont vraiment besoin de soutien.

Shiwen：Y a-t-il des doutes sur le montant lui-même ?

Yongliang：Oui, et dans deux directions. D’une part, 15 millions ne semblent pas énormes ; la administration universitaire prendrait la moitié, ne resterait donc peu de choses, peut-être juste assez pour financer moins d’une dizaine de groupes de recherche. D’autre part, ce montant est considéré comme “de l’argent de poche” pour ces deux entreprises, et utiliser un chiffre élevé pour attirer l’attention est suspect. Une question encore plus douloureuse : si les quotas sont donnés aux mathématiciens, cela encourage-t-il simplement l’utilisation de davantage de modèles, ce qui est en soi la source du problème. D’autres ont donné des conseils pratiques : désactiver l’autorisation de données “aider à améliorer les modèles” dans les paramètres de ChatGPT et Claude, même si les œuvres publiées peuvent toujours être collectées.

Shiwen：Comment juger ces doutes ?

Yongliang：Les motivations et la valeur du mécanisme peuvent être évalués séparément. Sur le plan des motivations, les entreprises ont bien des intérêts personnels, ce qui n’a pas besoin d’être justifié. Sur le plan du mécanisme, les ateliers, les propositions publiques, les normes établies par la communauté, tout cela est réel pour les chercheurs, et l’engagement “les discussions sont guidées par la communauté plutôt que par une seule entreprise” est inclus dans le document officiel, ce qui est un engagement à être tenu responsable. Mon jugement : il faut regarder les produits livrés, pas les motivations. Si les propositions ont été publiées, s’il y a eu plusieurs ateliers, et si les normes d’utilisation de l’IA ont été mises par écrit, tout cela sera déterminé dans trois mois.

Q4 : L’autre côté : la tristesse n’est pas une conclusion définitive pour le secteur

Shiwen：Y a-t-il des gens qui disent que les mathématiciens pleurent trop tôt ?

Yongliang：Il y a des théories sur les limites techniques, dont je pense qu’elles sont de bonne qualité. Un commentateur a dit que ce que fait l’IA est essentiellement du test flou, cherchant des entrées efficaces dans l’espace de solutions. Elle ne comprend pas ce qui se passe, et sans compréhension, elle ne peut pas créer la prochaine génération d’abstraction mathématique. Un autre a dit que les grands modèles ne font que résoudre de manière violente dans le cadre du savoir existant, et finiront par s’épuiser. Alors, la seule issue sera de les entraîner avec le nouveau savoir humain, ce qui peut être exponentiellement plus difficile. Un mathématicien a dit honnêtement : je suis triste, mais ma tristesse est en quelque sorte déjà incluse dans le prix. Les changements sont vraiment rapides. Certains se souviennent que le mathématicien KConrad avait commenté en 2024 sur les forums que l’IA était inutile pour la recherche, mais en mai de cette année, l’IA a renversé la conjecture sur la distance unitaire en seulement cinq mois, dépassant presque tous les aspects par rapport aux humains.

Shiwen：Les deux points de vue ont leur raison d’être. Où se trouve votre équilibre ?

Yongliang：Revenant à cette phrase de Strogatz : certains jours je suis confus, d’autres jours je suis excité. Les acteurs eux-mêmes ne doivent pas trancher sur une seule émotion, et les extérieurs encore moins. La théorie des frontières technologiques répond à la question « l’AI peut-elle créer de nouveaux mathématiques ». Cette question n’a pas de réponse pour l’instant. La question rhétorique de Thompson est très honnête : si nous considérons les mathématiques comme une quête, plutôt qu’un dialogue où la perception et la découverte sont tout aussi importantes ? Strogatz a dit que Archimède, il y a deux mille ans, a écrit pour dire qu’il n’y avait pas de manque de nouveaux chercheurs pour contribuer aux théorèmes que nous avons créés. Les mathématiques sont le résultat d’un dialogue entre générations, pas seulement des résultats. Lorsque le dialogue est interrompu par les machines, c’est soit de l’excitation, soit de la tristesse, cela dépend de votre position dans ce dialogue. C’est une opinion, pas une conclusion.

Shiwen：Thompson a aussi une phrase qui est souvent citée dans les commentaires.

Yongliang：« Aujourd’hui, les mathématiciens pleurent, car les machines ont d’abord détruit leur tour. Mais demain, ceux qui pleurent pourraient être des physiciens, des économistes, des illustrateurs ou des écrivains. » Il ajoute une prise de position personnelle : je ne suis pas du genre à croire que des millions d’emplois seront supprimés dans cinq ans par l’AI. Mais je suis réaliste. C’est aussi le ton que j’ai donné à cette édition : ni fin du monde, ni nonchalance.

Q5 : À ceux qui sont touchés par cette situation

Shiwen：Comment appliquer cela à des personnes concrètes ?

Yongliang：Trois phrases, tout est expérience, pas statistique. Pour les professionnels : la tristesse est rationnelle, c’est une liquidation des coûts ensevelis, et c’est aussi le début d’une réévaluation. Ne vous précipitez pas pour « sortir », mais fixez une date limite pour la tristesse, puis évaluez ce qui reste sous cette tristesse : la capacité de poser de bonnes questions, le goût pour juger les résultats, l’intuition pour les connexions interdisciplinaires. Les machines apprennent d’abord à résoudre des problèmes, puis à poser des questions. Pour les managers : lorsque les compétences clés de l’équipe sont réévaluées, vous devez gérer non seulement la réinitialisation des compétences, mais aussi la réinitialisation de l’identité. Le budget de formation résout le premier problème, la reconnaissance émotionnelle résout le second. Les deux doivent être planifiés, pas seulement approuvés séparément. Pour tout le monde : observez si dans votre secteur, quelqu’un commence à établir des « normes d’utilisation de l’AI ». Cette initiative de 15 millions de dollars par les fondations est une façon de comptabiliser officiellement le coût émotionnel des professionnels. D’autres secteurs suivront probablement, et celui qui entre en premier a le plus de valeur pour établir les règles.

Shiwen：La dernière question : ce qui est le plus susceptible d’être mal interprété par rapport à cette situation ?

Yongliang：Le plus susceptible d’être mal interprété est « les mathématiques sont finies ». Non. Cette émission a rapporté la semaine dernière sur le problème de la validation des résultats mathématiques de l’AI. Nous ne développerons pas ici, mais disons simplement ceci : l’audit de centaines de résultats est encore en cours. La première réaction de la communauté a été d’établir des normes d’évaluation plutôt que de se rendre. Cela montre que le secteur a encore de l’énergie. Le véritable signal n’est pas que les mathématiciens pleurent, mais que les fondations payent pour que les mathématiciens décident eux-mêmes comment utiliser ces outils. Pleurer est une émotion, payer pour établir des normes est une action, et c’est ce dernier qui représente la direction du secteur.

Conclusión

Les machines ont d’abord détruit la tour des mathématiciens, puis ceux qui détruisaient la tour ont payé pour que les victimes s’assoient et établissent des règles. Le point de cette édition n’est pas « l’AI remplacera-t-elle les mathématiciens ». Cette question, personne ne peut répondre maintenant ; le point est ce précédent de 15 millions de dollars : le coût émotionnel des professionnels a été officiellement comptabilisé pour la première fois par le secteur. La tristesse est rationnelle, les organisations qui reconnaissent leur tristesse sont intelligentes. Lorsque le prochain secteur pleure, regardez si quelqu’un suit cette action, et vous saurez si c’est un cas isolé ou une tendance générale.

Profondeur : Trois pistes à suivre

1. La livraison des propositions sollicitées. La disponibilité des propositions publiques, le nombre de workshops organisés, et la formation de normes collectives pour l’utilisation de l’IA sont des indicateurs clés de l’honnêteté du financement, dont les résultats seront visibles dans les trois mois.
2. La répartition des fonds. La question de savoir si « les grands mathématiciens reçoivent des financements, les étudiants les prennent » se réalise ou non, peut être déterminée par la distribution des institutions et des niveaux de responsabilité dans la liste des premiers bénéficiaires.
3. La réaction des autres industries. Dans quelle industrie apparaîtra la « Momente Simons » pour la première fois ? Ce sera le signe que la comptabilisation des coûts émotionnels passe d’un cas isolé à une tendance généralisée.

Sources d’information

• Communiqué de presse officiel de la Fondation Simons (2026-10-15, source directe) : 15 millions de dollars en financements et ressources fournis par les trois parties, collecte de propositions publiques, workshops et normes collectives, deux citations de Spergel, fondation créée en 1994, financement de Lean Proof Assistant, extension à la science fondamentale.
• Derek Thompson, « I Know Why the Mathematicians Weep » (2026-10-15, HN 325▲) : OpenAI publie des centaines de découvertes mathématiques en octobre, citations de Duminil-Copin et Strogatz (extraites d’une interview de Wired, citées dans l’article de Thompson, avec l’indication « Interviewé »), section sur Archimède, phrase de Thompson.
• HN story 50104654 (Programme Simons, 215▲) : Les commentaires怀疑ifs rapportent tous sans nom, l’indication « chacun versant environ 5 millions » est une estimation des commentateurs.
• HN story 50103630 (Article de Thompson, 325▲) : Théorie sur les frontières technologiques, opinions de bananaflag et QuesnayJr, rapportées et traitées.
• Les actifs de la fondation dépassent 5 milliards de dollars : Un commentateur HN cite des données wiki, contenu non officiel, indiqué dans le texte.
• Les opinions des invités sont basées sur leur expérience personnelle et des estimations, pas sur des conclusions statistiques.