L’intelligence artificielle (IA) a fait des progrès remarquables en raisonnement mathématique, mais son intégration dans la pratique de la recherche mathématique reste limitée. Dans cette étude, nous examinons comment le système d’IA Mathematician (AIM) peut agir en tant que partenaire de recherche, et non simplement comme un outil de résolution de problèmes. En nous concentrant sur un problème difficile de la théorie de l’homogénéisation, nous analysons les trajectoires de raisonnement autonomes d’AIM et intégrons des interventions humaines ciblées afin de structurer le processus de découverte. Grâce à une décomposition itérative du problème en sous-objectifs abordables, au choix de méthodes analytiques appropriées, et à la validation des résultats intermédiaires, nous mettons en évidence la complémentarité entre l’intuition humaine et le calcul machine. Ce paradigme collaboratif améliore la fiabilité, la transparence et l’interprétabilité des preuves obtenues, tout en maintenant une supervision humaine garantissant la rigueur formelle et la correction. Cette approche conduit à une preuve complète et vérifiable, et, de manière plus générale, illustre comment un raisonnement conjoint systématique homme-machine peut faire progresser les frontières de la découverte mathématique.