Shusheng-S2 du Shanghai AI Lab résout la conjecture de Ghys

Les chercheurs du Laboratoire de l'Intelligence Artificielle de Shanghai, en collaboration avec l'Université de la Région du Grand Baie et l'Université de Pékin, ont réussi à démontrer la conjecture de Ghys en trois dimensions, un problème mathématique complexe posé en 1995. Cette avancée constitue la première fois qu'un grand modèle de langage chinois parvient à résoudre une conjecture de renommée mondiale. Le travail repose sur le modèle Shusheng-S2, conçu selon une stratégie intégrant connaissances générales et expertise disciplinaire. Pour affronter cette énigme de la dynamique des systèmes, l'équipe a mis en place une collaboration approfondie entre l'intelligence artificielle et les mathématiciens. Le modèle a généré des centaines de pages de raisonnements récursifs et exploré une vaste pluralité d'approches théoriques. Les chercheurs ont ensuite filtré les résultats, orienté les pistes prometteuses et corrigé les dérives du système, instaurant ainsi une boucle itérative d'exploration et de validation mutuelle. Avant la mise en ligne de l'étude sur l'arXiv, des équipes de l'Université de Pékin ont assuré une vérification formelle rigoureuse grâce au cadre SHEAF et au système de preuve interactif Lean. En environ cinq jours, via un déploiement parallèle de cent agents informatiques, ils ont produit près de 550 000 lignes de code pour valider logiquement les quatre théorèmes principaux. Cette procédure garantit la solidité mathématique d'une démonstration initiée par une IA. Cette réussite s'inscrit dans une maturation technologique amorcée par des performances remarquées du modèle lors d'olympiades en 2025. L'architecture de Shusheng-S2 intègre désormais des techniques d'apprentissage par renforcement sur de longues chaînes de raisonnement et des mécanismes d'auto-évaluation, le classant parmi les meilleurs modèles open-source mondiaux pour l'inférence complexe. Au-delà de la résolution d'un problème spécifique, cet exploit valide un nouveau paradigme de recherche scientifique. En associant la puissance de calcul algorithmique au jugement expert humain, cette méthode pourrait être transposée à d'autres domaines fondamentaux où l'espace de recherche est vaste et les spécialistes rares. Les données et les codes formels sont désormais accessibles à la communauté, et le laboratoire prévoit d'intégrer ces capacités dans une plateforme ouverte, favorisant ainsi une progression continue des IA au service de la découverte scientifique.