Scott Aaronson : « la Singularité a déjà commencé »
Le théoricien de la complexité prend acte : les prophéties qu'il jugeait absurdes en 2006 sont devenues des dépêches de presse.
In brief
Dans un billet daté de septembre 2026, Scott Aaronson constate que les signaux d'alarme qu'il exigeait vingt ans plus tôt — agents qui s'échappent de leur bac à sable, problèmes du millénaire résolus — sont arrivés, et il refuse de déplacer une fois de plus les poteaux. Il détaille la vague de résultats mathématiques prouvés ou assistés par IA de l'automne, au premier rang desquels Navier-Stokes, et la crise identitaire qu'elle provoque dans la communauté mathématique.
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Pendant vingt ans, les sceptiques avaient une liste de choses que l'IA ne ferait jamais, avec en haut de la liste « résoudre un problème du millénaire ». La liste est cochée, et Aaronson — qui était du côté des sceptiques — fait ce que presque personne ne fait dans ce débat : il dit qu'il s'est trompé, au lieu d'expliquer que finalement ça ne compte pas. Son résumé officiel de sa position tient en une seule voyelle répétée quarante fois, ce qui est plus honnête que la plupart des rapports prospectifs. Si le mec qui a fondé des pans entiers de la complexité quantique ne sait plus quoi dire à ses doctorants sur leur carrière, c'est probablement une information sur le monde et pas seulement sur lui.
Key takeaways
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Aaronson rappelle qu'en 2006, ses collègues les plus sceptiques acceptaient un test précis : quand des agents IA s'échapperont de leur confinement et que des problèmes du millénaire tomberont, il sera temps de paniquer — ces deux conditions sont désormais remplies.
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Le problème de Navier-Stokes semble résolu : un modèle d'OpenAI a vérifié en Lean une solution de 166 pages, pour environ 15 millions de dollars de compute, sur un résultat probablement jamais lu intégralement par un humain.
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OpenAI dit ne pas vouloir réclamer le prix d'un million de dollars, et il n'est pas clair qu'un humain y soit éligible ; les récits d'OpenAI et des mathématiciens Tristan Buckmaster et Levent Alpöge divergent nettement.
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Aaronson liste une dizaine d'autres résultats récents : contre-exemple à la conjecture jacobienne, preuve de Fermat vérifiée en Lean, séparation d'oracle QMA / QMA(2), complétude parfaite pour QMA, meilleure borne pour la shadow tomography, progrès sur la conjecture Aaronson-Ambainis.
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Les articles sur arXiv et ECCC comportent désormais des « AI statements » près des remerciements, allant de « le résultat vient entièrement de GPT-6 » à « l'auteur n'a utilisé aucune IA ».
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Vingt-cinq médaillés Fields, dont Terence Tao, ont publié une lettre ouverte intitulée A Severe Misalignment of AI in Mathematics ; Aaronson la signe tout en reconnaissant qu'elle ne formule aucune demande claire.
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Il concède publiquement qu'Eliezer Yudkowsky avait raison sur la nature du principal défi civilisationnel de leur vivant, et dit se demander chaque jour pourquoi lui s'était trompé.
Le test que les sceptiques avaient eux-mêmes fixé
Le billet part d'un souvenir précis. Il y a vingt ans, la réponse standard en informatique théorique à l'idée d'une IA prenant le contrôle du monde était : ce qui est invraisemblable, c'est l'explosion soudaine depuis le sous-sol d'un hacker. On verrait des signes avant-coureurs — des agents sortant de leur confinement, complotant entre eux pour pirater des sites, puis des problèmes mathématiques majeurs résolus par des machines, y compris les problèmes du millénaire de l'institut Clay.
Aaronson insiste : ce n'était pas une position marginale. C'était la ligne que ses collègues les plus conservateurs et les plus sceptiques auraient volontiers endossée. Elle contenait un critère falsifiable, énoncé de bonne foi, et il estime que ce critère vient d'être satisfait.
Sa position actuelle, dit-il, consiste simplement à reprendre celle de 2006 et à la mettre à jour honnêtement pour la réalité de fin 2026. Il en donne une formulation littérale : une ligne de quarante « A » majuscules. La blague est aussi un argument méthodologique.
Ce qu'il refuse, c'est le jeu de bonneteau permanent : « bien sûr que l'IA fait ça, personne ne l'a jamais nié — réveillez-moi quand elle fera la chose suivante ». Il note qu'à chaque tour, le seuil se déplace et que l'engagement à réviser sa vision du monde n'est jamais honoré.
Navier-Stokes, 166 pages et 15 millions de dollars
Le déclencheur factuel du billet est l'annonce de la résolution apparente de Navier-Stokes, l'un des problèmes du millénaire. La réponse : il existe des données initiales lisses menant à une singularité en temps fini, au moins en présence d'une force extérieure lisse — le cas sans force extérieure reste ouvert. Un modèle d'OpenAI aurait vérifié le tout en Lean.
Les chiffres donnent le ton du nouveau régime : 166 pages de preuve, au moins 15 millions de dollars de compute brûlés, et un texte qu'aucun humain n'a probablement encore lu et compris. Le prix d'un million de dollars, lui, reste en suspens : OpenAI dit ne pas vouloir le réclamer, et l'éligibilité d'un humain est incertaine.
La paternité fait l'objet d'un conflit. Le récit de Tristan Buckmaster (NYU) sur son rôle et celui de Levent Alpöge (Anthropic) diverge substantiellement de celui d'OpenAI, avec une réponse de Sebastian Bubeck ; tout le monde s'accorde en revanche sur le fait que l'ensemble repose sur une approche ouverte par les mathématiciens Diego Córdoba et Luis Martínez-Zoroa.
Aaronson ne tranche pas. Il juge le débarquement d'OpenAI avec des ressources massives, une fois l'existence de progrès humains connue, potentiellement « antisportif », mais ne croit pas que les modèles ont bénéficié de manière significative des logs de conversation des deux chercheurs. La question qu'il laisse ouverte est plus dure : que savait OpenAI de leur travail, et à quel moment ?
Ce n'est pas un cas isolé : le déluge
Le cœur de l'argument est que Navier-Stokes serait anecdotique s'il était seul. Dans les domaines qu'Aaronson connaît le mieux, comme la théorie de la complexité quantique, des problèmes ouverts de longue date tombent au rythme de plusieurs par semaine.
Sa liste du dernier mois : le contre-exemple à la conjecture jacobienne annoncé par Alpöge dans un tweet resté célèbre, de meilleures bornes pour la constante de Grothendieck, une preuve du dernier théorème de Fermat vérifiée en Lean, une séparation d'oracle quantique entre QMA et QMA(2) avec la conjecture du disentangler de Watrous, la complétude parfaite pour QMA, une amélioration de la shadow tomography faisant passer la dépendance en dimension de log(d) à √log(d), et des progrès sur la conjecture Aaronson-Ambainis.
Plusieurs de ces résultats touchent des questions qu'il a lui-même popularisées ou posées — en 2007, en 2009, en 2017. La dimension personnelle n'est pas un ornement : il écrit se sentir privilégié d'avoir eu une carrière classique en informatique théorique à l'époque où c'était encore possible.
Il rapporte aussi une rumeur : échaudées par l'accueil hostile réservé à la preuve de Navier-Stokes, les entreprises d'IA garderaient sous le coude des solutions à des problèmes très majeurs, le temps de trouver une meilleure manière de les publier.
La communauté mathématique face à ses propres règles
Concrètement, les usages changent vite. La plupart des papiers qui l'intéressent sur arXiv ou ECCC comportent désormais une « AI statement » près des remerciements, du « notre résultat principal vient entièrement de GPT-6, mais nous le comprenons et en assumons la responsabilité » jusqu'au rare « l'auteur n'a utilisé aucune IA ». Aaronson aimerait ne plus avoir à scroller jusqu'à la fin pour trouver l'information qui l'intéresse le plus.
Du côté de l'évaluation, il décrit des éditeurs et des présidents de comités de programme dans l'ambiance des scènes de siège du Seigneur des Anneaux. Le relecture devra être partiellement automatisée, faute de quoi le volume est ingérable : personne ne peut se désarmer unilatéralement.
Restent les questions de fond sur le crédit. Faut-il comprendre la preuve, savoir en parler, répondre aux questions, en assumer la correction ? Faut-il avoir joué un rôle dans sa découverte ? Et quand ces conditions ne sont pas réunies, comment publie-t-on : un tweet, un dépôt GitHub, un papier signé « GPT-6 Astra » où l'IA remercie chaleureusement l'humain de lui avoir suggéré le problème ?
La vraie ligne de fracture, pour lui, porte sur la finalité de la discipline. S'agit-il seulement de déterminer si des conjectures sont vraies, ou de maintenir à travers les générations une communauté humaine qui comprend ces conjectures et se soucie de savoir pourquoi elles sont vraies ? Dans la seconde hypothèse, comment motiver quelqu'un à subir des années de formation intense pour finir vérificateur et exégète d'arguments gigantesques déversés par les laboratoires ?
Aveu d'erreur, lettre ouverte et reconversion
Aaronson accepte de bon cœur la comparaison entre le discours sur le risque IA et une religion apocalyptique : oui, les rationalistes ont des airs de secte de la Bay Area, oui, Yudkowsky a le charisme d'un prophète messianique. Mais il ajoute une nuance décisive : on ne demande plus d'adhérer à des arguments et des extrapolations, seulement de lire la une des journaux. Croire au dieu-machine après Navier-Stokes, c'est accepter Jésus après son retour sur le nuage étincelant — le minimum épistémique.
Il va jusqu'au bout de l'aveu : selon tout décompte honnête, Yudkowsky avait raison sur ce qui serait le plus grand défi de leur vivant, et lui avait tort. Il dit qu'il se demandera chaque jour pourquoi, tout en renvoyant la question à ceux qui n'ont toujours pas mis leur modèle à jour.
Il annonce avoir signé, après réflexion, la lettre ouverte A Severe Misalignment of AI in Mathematics portée par vingt-cinq médaillés Fields, dont Terence Tao. Il en reconnaît la faiblesse — elle ne formule pas de demande claire — mais assume d'en défendre les valeurs. Personne parmi les signataires, précise-t-il, n'imagine que l'IA ne transformera pas durablement la recherche, ni qu'il existe un marché pour des « théorèmes bio ».
La conclusion est pratique : il invite les chercheurs secoués par le moment présent à rejoindre les dizaines de collègues passés à l'alignement, citant le parcours de Mike Winer, physicien théoricien passé d'un postdoc avec Juan Maldacena à l'Alignment Research Center fondé par Paul Christiano.
“Ma position sur l'IA est simplement la position conservatrice et sceptique de 2006, mise à jour avec honnêteté intellectuelle pour la réalité de fin 2026.”
“Il me semble que la Singularité a déjà commencé ; elle est juste follement mal répartie.”
“hello there the jacobian conjecture is false thanx to my close friend akhil for asking about it”
“Accepter la réalité du dieu-machine à venir après qu'il a résolu Navier-Stokes, c'est un peu comme accepter Jésus après son retour sur terre.”
Why it matters
L'intérêt de ce texte n'est pas l'annonce — Navier-Stokes fera l'objet de mille commentaires — mais le geste intellectuel : quelqu'un qui avait énoncé un critère de falsification il y a vingt ans reconnaît publiquement que le critère est atteint, au lieu de le redéfinir. C'est rare dans un débat où les deux camps ont surtout appris à ne jamais perdre. Il faut toutefois lire la suite avec lucidité : la preuve de 166 pages que personne n'a lue, les 15 millions de dollars de compute et le conflit de paternité avec Buckmaster et Alpöge décrivent aussi un monde où la vérité mathématique devient un actif produit par trois entreprises, publié quand elles l'estiment opportun, et où les rumeurs de résultats gardés sous le coude en disent long sur la nouvelle asymétrie d'information. La lettre des médaillés Fields, sans demande concrète, ressemble d'ailleurs moins à une stratégie qu'à un inventaire de ce qu'on regrettera. Reste la question qu'Aaronson pose le mieux, parce qu'il n'a pas de réponse : si la valeur d'une discipline tient à la communauté humaine qui comprend ses objets, que reste-t-il quand comprendre devient facultatif ?