Un docteur vietnamien à l'origine du miracle de l'IA aux Olympiades internationales de mathématiques

Google a choqué le monde le 23 juillet en annonçant que son modèle d'intelligence artificielle (IA) avait remporté une médaille d'or à l'Olympiade internationale de mathématiques (IMO) 2025.

Selon le WSJ , le Dr Luong Minh Thang et ses collègues sont les « architectes » de cette réussite. L'année dernière, ce modèle n'avait remporté qu'une médaille d'argent. Espérant remporter une médaille d'or, Google a décidé d'utiliser le modèle polyvalent Gemini Deep Think (une version présentée lors de la conférence des développeurs en mai).

Cependant, le Dr Minh Thang espérait initialement remporter une nouvelle médaille de bronze ou d'argent. Avant même le début de la compétition, l'équipe de M. Thang procédait encore à des ajustements. Initialement, le Dr Thang s'attendait à ce que le modèle de DeepMind résolve les trois problèmes dès le premier jour.

L'IA «conquiert» la médaille d'or olympique internationale

La simplicité, l'élégance et la lisibilité de ces solutions ont stupéfié les mathématiciens. Le lendemain, lorsque le Dr Thang et ses collègues ont découvert que le système d'IA avait résolu deux autres problèmes, ils ont compris qu'il était tout à fait possible de remporter une médaille d'or.

DeepMind AI a ainsi résolu avec succès cinq des six problèmes. Il est à noter que tous ces problèmes utilisaient des modèles de raisonnement empirique, traitant des concepts mathématiques en langage naturel, ce qui est très différent des approches complexes utilisées par les entreprises d'IA par le passé.

« Cela pourrait probablement être un nouvel ordinateur qui propulsera la prochaine génération de mathématiciens », a déclaré le Dr Minh Thang au WSJ .

Les membres de l'équipe AlphaGeometry (de gauche à droite) sont Yuhuai Wu, Trinh Hoang Trieu, Le Viet Quoc et Luong Minh Thang. Photo : Aaron Cohen.

Selon Reuters , cette réussite montre qu’en moins d’un an, l’IA peut être utilisée par les mathématiciens pour résoudre des problèmes de recherche non résolus.

M. Junehyuk Jung, professeur de mathématiques à l'Université Brown (États-Unis), chercheur chez AI DeepMind, a commenté : « Je pense que le moment où nous pourrons résoudre des problèmes de raisonnement difficiles avec le langage naturel ouvrira le potentiel de coopération entre l'IA et les mathématiciens. »

Les chercheurs de Google partagent cet optimisme, estimant que les capacités des modèles d’IA peuvent être appliquées aux défis de recherche dans d’autres domaines tels que la physique.

Il y a 20 ans, M. Thang a raté l'examen de l'IMO alors qu'il était classé 8e au niveau national dans l'équipe, alors que seulement 6 candidats ont été sélectionnés pour participer à l'arène internationale.

Bien que son rêve d'atteindre les sommets des mathématiques ne se soit pas réalisé, il s'est tourné vers l'intelligence artificielle (IA) dès son entrée à l'université. Ce tournant l'a conduit à l'examen IMO 2024 d'une manière particulière : non pas en tant que candidat, mais avec le logiciel d'IA AlphaGeometry développé par l'équipe AlphaGeometry, en compétition avec des talents mathématiques de plus de 100 pays à Bath, au Royaume-Uni.

« En juillet 2024, pour la première fois, notre équipe a amené l'IA à participer à l'Olympiade internationale de mathématiques (IMO) et a remporté une médaille d'argent », a partagé le Dr Thang.

Bond en avant

L'équipe Google DeepMind a participé au concours IMO l'année dernière en utilisant une IA intégrant les modèles AlphaProof et AlphaGeometry 2. Lors de sa première tentative, l'IA de Google a répondu correctement à 4 questions sur 6, remportant ainsi la médaille d'argent.

D'ici 2025, Google DeepMind fait partie des entreprises qui se sont associées à l'OMI pour inscrire officiellement des modèles d'IA au concours, qui seront notés et certifiés par les coordinateurs.

Espérant remporter la médaille d'or, Google a décidé d'utiliser le modèle polyvalent Gemini Deep Think (une version présentée lors de la conférence des développeurs en mai). Photo : Google.

Pour marquer cette étape importante, le géant de la recherche a élaboré un modèle entièrement nouveau. Au lieu de suivre un cheminement de « réflexion » linéaire, Deep Think exécute plusieurs processus de raisonnement en parallèle, intégrant et comparant les résultats avant de parvenir à une réponse finale.

Selon le Dr Thang, il s'agit d'un changement de paradigme majeur. En 2024, un expert devra traduire des questions en langage naturel en langage spécifique. Il devra ensuite expliquer le résultat.

Cependant, avec Deep Think, le système d’IA peut fonctionner entièrement en langage naturel, de bout en bout, et peut faire bien plus que simplement résoudre des problèmes mathématiques.

Auparavant, l'amélioration du LLM en mathématiques impliquait un apprentissage par renforcement avec des réponses finales. S'adressant à Ars Technica , le Dr Minh Thang a expliqué que les modèles ainsi entraînés peuvent obtenir la bonne réponse, mais leur raisonnement est incomplet et qu'une partie de la notation de l'OMI repose sur la représentation de la solution.

Ainsi, pour préparer Deep Think pour l'OMI, Google a utilisé de nouvelles techniques d'apprentissage par renforcement, avec des solutions « à réponse longue » de meilleure qualité aux problèmes mathématiques, donnant au modèle une meilleure base pour gérer chaque étape du chemin vers la réponse.

« Avec ce type d’entraînement, vous pouvez vraiment obtenir un raisonnement solide et à long terme », explique le Dr Thang.

Le Dr Luong Minh Thang discute du problème résolu d'AlphaGeometry de l'OMI avec M. Le Ba Khanh Trinh. Photo : Wendy Nguyen.

Au cours des dernières années, des sociétés d’IA comme Google DeepMind ont exprimé un intérêt particulier pour l’IMO en raison de ses défis uniques.

Bien que destinées aux élèves du secondaire, les questions du concours nécessitent néanmoins une réflexion critique et une compréhension de nombreuses branches des mathématiques, notamment l'algèbre, la combinatoire, la géométrie et la théorie des nombres.

Seuls les modèles d'IA les plus avancés peuvent espérer répondre avec précision à ces problèmes complexes. L'équipe de DeepMind a souligné certains aspects intéressants des performances de Deep Think, qui, selon elle, découlent de son entraînement avancé.

Par exemple, dans le troisième problème, de nombreux candidats ont appliqué un concept de niveau universitaire appelé théorème de Dirichlet, en utilisant des mathématiques qui sortaient du cadre prévu du concours.

Cependant, Deep Think a réalisé qu'il était possible de résoudre le problème en utilisant des mathématiques plus simples. « Notre modèle a réalisé une observation brillante et n'a utilisé que la théorie élémentaire des nombres pour créer une preuve indépendante du problème », a expliqué le professeur Jung.

Source : https://znews.vn/tien-si-nguoi-viet-dung-sau-ky-tich-cua-ai-tai-olympic-toan-quoc-te-post1572494.html