Antoine Tilloy, physicien théoricien au CNRS, a publié un thread qui a fait du bruit au sein de la communauté scientifique. Il y explique que l'intelligence artificielle dépasse désormais les humains dans presque tous les domaines intellectuels. Selon lui, la recherche théorique va << profondément changer avec les progrès exceptionnels des nouvelles intelligences artificielles >>.
La recherche dans les domaines théoriques va profondément changer avec les progrès exceptionnels des nouvelles intelligences artificielles, et je crois qu'on se demande tous ce qui va rester...
--- Antoine Tilloy (@AntoineTilloy) August 10, 2026
Le chercheur décrit surtout une évolution extrêmement rapide des modèles les plus performants :
C'est comme si je parlais avec un excellent collègue, plus brillant que moi sur quasiment tout, et qui exécute environ 1 000 fois plus vite. Antoine Tilloy, physicien théoricien au CNRS
Tilloy estime conserver un avantage sur certains problèmes qu'il étudie depuis plusieurs années, notamment lorsqu'il faut prendre du recul.
Mais cette frontière semble elle-même se déplacer : l'IA ne se contente plus d'exécuter ses instructions et commence à lui suggérer les prochaines étapes de ses recherches.
De plus en plus, Fable, après avoir exécuté ce que je lui ai demandé, propose les prochaines étapes, qui sont assez souvent les bonnes. Antoine Tilloy, physicien théoricien au CNRS
Le chercheur va jusqu'à appeler à << réfléchir sérieusement à un futur, potentiellement assez proche, où l'IA nous domine dans absolument tous les domaines intellectuels >>.
Il estime toutefois que la progression actuelle << ressemble autant à une sigmoïde qu'à une exponentielle >> : les capacités pourraient continuer à exploser ou finir par atteindre un plateau.
Tilloy indique par ailleurs que l'IA n'est réellement << incontournable en physique théorique que depuis un an maximum >>. Il utilise personnellement des abonnements à Claude Max et ChatGPT, alors que les règles du CNRS privilégient les modèles de Mistral AI pour les usages professionnels.
Ce témoignage intervient alors qu'une version de recherche non publiée de Claude, le modèle d'Anthropic, vient de réaliser une avancée sur un problème lié à l'hypothèse de Riemann, l'une des grandes énigmes des mathématiques depuis 1859.
Claude n'a pas résolu l'hypothèse. Le modèle a toutefois relevé de 41,6 % à 67,2 % la borne inférieure connue de la proportion de zéros de la fonction zêta situés sur la << ligne critique >>.
Pour parvenir à ce résultat, Claude a d'abord exploré environ 650 pistes sans succès. Le système a ensuite coordonné une soixantaine de sous-agents pendant un jour et demi, réalisé des milliers de vérifications numériques et consulté 54 articles scientifiques afin, notamment, de vérifier que son résultat n'avait pas déjà été découvert.
We asked an unreleased research version of Claude to take a stab at the Riemann hypothesis.
It didn't solve it, but it did make strides on a related problem: it increased the lower bound for the fraction of zeros of the Riemann zeta function that satisfy the hypothesis from...
--- Anthropic (@AnthropicAI) August 10, 2026
Le résultat a été étudié par des mathématiciens d'Anthropic et examiné par les spécialistes Brian Conrey et Dan Goldston. Claude a également produit une formalisation de sa démonstration avec Lean, passée avec succès par son outil de vérification. Un examen plus large par la communauté scientifique reste toutefois nécessaire pour établir définitivement la portée de cette avancée.
Ces résultats spectaculaires enregistrés par Claude montrent que l'IA progresse à grands pas et peut permettre de résoudre des énigmes sur lesquelles les scientifiques butent parfois depuis des siècles. Pour Tilloy, cette évolution pourrait profondément modifier les compétences valorisées dans la recherche.
Les purs exécutants, fiables et rigoureux, qui étaient jusque-là prisés dans les collaborations, perdent beaucoup de leur valeur ajoutée. Antoine Tilloy, physicien théoricien au CNRS
Si l'IA devient extrêmement performante dans l'exécution, la valeur du chercheur pourrait se déplacer vers la formulation des problèmes, la créativité et la capacité à conserver une vision globale.
Une frontière sur laquelle l'humain conserve encore un avantage, selon Tilloy. En physique théorique, Fable reste parfois << moins bon que [ses] meilleurs collègues >> lorsqu'il s'agit d'inventer un nouveau mécanisme ou une nouvelle idée. << Je ne sais pas si ça restera le cas >>, reconnaît-il.
Pour Tilloy, le basculement est de toute façon déjà engagé, même si les modèles cessaient dès aujourd'hui de progresser.
Même si les modèles s'arrêtaient de progresser aujourd'hui, le domaine serait profondément changé, probablement autant qu'avec l'arrivée des ordinateurs. Antoine Tilloy, physicien théoricien au CNRS
Le physicien se dit finalement << prométhéen >> face à l'arrivée éventuelle d'une super-intelligence : si elle est atteignable et peut être rendue sûre, il estime qu'il faut chercher à la développer. Mais il reconnaît également qu'il espère que cet objectif reste << intrinsèquement difficile >>, afin qu'il reste encore de longues années de recherche humaine avant d'y parvenir.
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