Claude a trouvé un moyen de résoudre un problème mathématique vieux de 87 ans
Un modèle d'Anthropic vient de faire tomber l'une des conjectures les plus tenaces des mathématiques modernes. Claude Fable 5 a produit un contre-exemple invalidant la "conjecture jacobienne", un problème ouvert depuis 1939. Un événement qui souligne les capacités des derniers modèles d'IA.
Modifié le 22 juillet 2026.
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Un problème vieux de 87 ans réglé par Claude Fable
C'est le chercheur d'Anthropic Levent Alpöge, spécialiste de théorie des nombres et issu de Harvard, qui a annoncé la nouvelle dimanche soir sur X. Dans un message taquin, il remercie son « pote Fable », c'est-à-dire le modèle Claude Fable 5, qui aurait continué à travailler pendant la finale de la Coupe du monde.
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La conjecture jacobienne, formulée par le mathématicien allemand Ott-Heinrich Keller en 1939, pose la question suivante : si l'on imagine une machine qui transforme deux nombres en deux nouveaux nombres à l'aide uniquement d'additions et de multiplications, peut-on toujours revenir en arrière et retrouver les nombres de départ à partir du seul résultat ?
Le consensus était que oui, mais pendant 87 ans, personne n'avait pu ni prouver cette affirmation, ni trouver de contre-exemple. Cette semaine, Claude Fable 5 en a produit un : une "application polynomiale de l'espace complexe à trois dimensions", qui invalide la conjoncture jacobienne.
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Le problème figurait sur la liste des défis mathématiques du siècle établie en 1998. Sa résolution a rapidement suscité l'enthousiasme de la communauté scientifique : le mathématicien Jared Duker Lichtman, de Stanford, a relayé et décortiqué le contre-exemple, en l'attribuant à la fois à Alpöge, Mathew et Claude Fable 5.
Cette annonce intervient alors qu'OpenAI avait également revendiqué quelques jours plus tôt la résolution par un de ses modèles internes d'une conjecture vieille de 80 ans formulée par le mathématicien Paul Erdős en 1946.
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Au-delà de la performance mathématique en elle-même, cette annonce alimente le narratif sur la rapidité avec laquelle les modèles d'intelligence artificielle progressent sur des tâches de raisonnement complexe.
Conséquence de ces avancées phénoménales : plusieurs commentateurs y voient un signal supplémentaire du déplacement de l'attention et des capitaux spéculatifs vers le secteur de l'intelligence artificielle... Au détriment d'autres classes d'actifs comme les cryptomonnaies.
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Journaliste chez Cryptoast depuis 2017, je suis passionnée par les enjeux de décentralisation, de vie privée et de régulation. Je me suis spécialisée dans l'économie et la finance traditionnelle en analysant comment les actualités de ce secteur influencent celui des cryptomonnaies, offrant ainsi une perspective unique et éclairée aux lecteurs de Cryptoast.
Marine Debelloir
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