Un chatbot peut-il devenir co-auteur ? Une avancée majeure en physique théorique montre que, dans certains cas, la réponse est oui. Une équipe de physiciens, dirigée par Andrew Strominger de l’Université Harvard, a collaboré avec une version interne puissante de ChatGPT — surnommée « Super Chat » — pour résoudre une énigme persistante sur les amplitudes de gluons, des particules fondamentales qui transmettent la force forte dans le noyau atomique. Ce problème, resté insoluble malgré des tentatives concertées, a été résolu par l’IA après 12 heures de calculs continus, puis validé par les chercheurs à la main sur une semaine. Les scientifiques impliqués — Strominger, Alex Lupsasca (ancien doctorant de Strominger, désormais chercheur chez OpenAI), David Skinner de l’Université de Cambridge et Alfredo Guevara de l’Institute for Advanced Study — ont utilisé à la fois la version publique ChatGPT-5.2 pro et l’outil interne Super Chat. L’IA a non seulement proposé une solution, mais l’a également démontrée correcte, permettant à l’équipe de publier une prépublication sur arXiv intitulée « Single-minus gluon tree amplitudes are nonzero ». Cette découverte, bien que technique, marque une étape historique : c’est la première fois qu’un résultat significatif en physique théorique est obtenu grâce à une intelligence artificielle comme collaborateur actif. Strominger, initialement sceptique face aux capacités de l’IA, a été ébahi par la performance de Super Chat, évoquant une expérience presque humaine, comme s’il travaillait avec un collègue créatif. Lupsasca, lui, est passé d’un scepticisme initial à une conviction profonde après avoir vu l’IA résoudre en 11 minutes un problème de physique des pulsars, utilisant une identité mathématique oubliée depuis les années 1950. Son expérience l’a convaincu que l’IA représente une révolution comparable à celle des ordinateurs dans les années 1980. C’est cette conviction qui l’a poussé à rejoindre OpenAI, où il a contribué à lancer OpenAI for Science, un programme visant à renforcer les capacités de l’IA dans les domaines scientifiques, notamment les mathématiques et la physique théorique. L’approche repose sur l’apprentissage par l’absorption massive de connaissances, sans besoin de programmation explicite. Pour les scientifiques, cette avancée soulève des questions sur le rôle futur de l’humain. Strominger affirme que l’IA ne le rend pas obsolète, mais au contraire l’empower : « C’est le contraire. Cela nous permet de faire plus, mais nous devons nous réinventer. » Les chercheurs doivent désormais apprendre à collaborer avec l’IA comme un partenaire intellectuel, en combinant leur intuition, leur créativité et leur jugement critique avec la puissance de calcul et de recherche de l’IA. En somme, cette expérience marque un tournant : l’IA n’est plus seulement un outil de recherche, mais un collaborateur potentiel dans la découverte scientifique. Elle ouvre la voie à une nouvelle ère où la collaboration homme-machine pourrait accélérer les progrès dans les sciences fondamentales.