OpenAI a-t-il volé les travaux de Buckmaster et Alpöge pour résoudre le problème de Navier-Stokes ?
Le 8 septembre 2026, OpenAI annonce qu'un de ses modèles internes a trouvé une solution au problème de Navier-Stokes, l'un des sept problèmes du millénaire. Une avancée historique si la démonstration est confirmée. Mais derrière l'exploit se cache une chronologie beaucoup moins confortable. Deux mathématiciens, Tristan Buckmaster et Levent Alpöge, travaillaient depuis plusieurs semaines sur une piste étroitement liée. Ils utilisaient notamment Codex pour leurs recherches. OpenAI a appris qu'ils étaient proches d'un résultat, a mobilisé environ 10 000 agents IA, puis a annoncé sa propre solution quelques jours plus tard. Buckmaster accuse aujourd'hui l'entreprise d'avoir profité de leur avance. OpenAI nie avoir consulté leurs travaux privés. Alors, OpenAI a-t-il volé leurs recherches ?
Tout commence avec deux chercheurs et une piste très particulière
Tristan Buckmaster, professeur de mathématiques à NYU, et Levent Alpöge, mathématicien employé par Anthropic, travaillaient sur plusieurs équations de dynamique des fluides liées au problème de Navier-Stokes.
Buckmaster et Alpöge travaillaient sur une piste précise : montrer que les équations peuvent finir par produire une sorte de “point de rupture”, où certaines valeurs deviennent infinies et où le modèle mathématique ne fonctionne plus normalement.
Pour tester cette idée, ils étudiaient aussi ce qui se passe quand on ajoute une force extérieure, par exemple une poussée qui agit sur le fluide. Cette approche reste compatible avec certaines versions officielles du problème de Navier-Stokes.
Buckmaster affirme que cette direction était alors suivie par très peu d'équipes. Avec Alpöge, il utilisait plusieurs modèles d'IA pour accélérer ses recherches, dont Claude et Codex.
Leurs résultats intermédiaires ont finalement permis d'obtenir des preuves de singularité pour plusieurs équations apparentées, dont les équations d'Euler forcées. Des parties du travail ont également été formalisées avec Lean, un assistant de preuve capable de vérifier mécaniquement la logique d'une démonstration.
Le problème est que ces travaux n'étaient pas encore publics lorsque des informations sur leur progression sont arrivées jusqu'à OpenAI.
Le 1er septembre, OpenAI entend une rumeur et lance ses agents
Sur ce point, la chronologie ne repose pas uniquement sur les accusations de Buckmaster. OpenAI la confirme elle-même.
Dans son article consacré à Navier-Stokes, l'entreprise explique que le 1er septembre 2026, ses chercheurs ont entendu une rumeur selon laquelle deux problèmes du millénaire auraient été résolus. Cette rumeur était en réalité liée aux travaux de Buckmaster et Alpöge.
OpenAI venait de commencer, le 28 août, l'entraînement d'un nouveau modèle interne présenté comme nettement plus performant en mathématiques. L'entreprise décide alors de le tester sur les problèmes du millénaire encore ouverts.
Les agents obtiennent d'abord un résultat sur les équations d'Euler sans forçage. OpenAI estime alors que Navier-Stokes est la piste la plus prometteuse et redirige une grande partie de ses ressources vers ce problème.
Environ 10 000 agents travaillent alors en parallèle. Selon OpenAI, la seule recherche sur Navier-Stokes représente environ 2,7 millions de messages et 130 milliards de tokens générés.
Le 5 septembre, soit environ 88 heures après le lancement de l'expérience, les agents produisent une solution. Sa formalisation et sa vérification dans Lean prennent encore plusieurs heures.
La séquence est donc établie : OpenAI apprend qu'une équipe extérieure avance sur un problème majeur, mobilise immédiatement une puissance de calcul gigantesque et obtient une solution quelques jours plus tard.
Le vrai soupçon : leurs recherches étaient passées par Codex
Cette chronologie est déjà gênante dans une compétition scientifique classique. Mais un détail la rend beaucoup plus sensible : Buckmaster et Alpöge utilisaient les outils d'OpenAI pour leurs recherches.
Buckmaster explique avoir principalement travaillé avec Codex, aux côtés d'autres modèles. Il s'est donc demandé si des prompts, brouillons ou éléments de raisonnement issus de leurs sessions avaient pu contribuer au modèle utilisé ensuite par OpenAI.
OpenAI répond de manière précise sur un point : aucun chercheur ni aucun agent chargé de Navier-Stokes n'aurait consulté leurs données privées. L'entreprise affirme également ne pas avoir utilisé leurs prompts ou leurs preuves pour orienter directement ses agents.
Mais son communiqué contient une réserve : OpenAI dit ne pas pouvoir exclure complètement que des données désidentifiées dérivées de l'utilisation de ses produits aient contribué à améliorer ses modèles.
Cela ne prouve absolument pas que le modèle ait appris l'idée de Buckmaster et Alpöge grâce à leurs conversations. Aucun élément public ne permet aujourd'hui de faire ce lien. Mais cette impossibilité de l'exclure suffit à créer un précédent particulièrement inconfortable pour les chercheurs qui utilisent des modèles propriétaires sur des travaux confidentiels.
OpenAI a-t-il utilisé la même idée ?
Buckmaster estime que la route choisie compte autant que la démonstration elle-même. Selon lui, peu de chercheurs travaillaient sur la possibilité de résoudre la formulation Clay en passant par une force lisse. Voir OpenAI se concentrer sur une direction similaire juste après avoir appris leur progression lui paraît donc hautement suspect...
OpenAI répond que ses agents ont été lancés sur plusieurs variantes officielles du problème, y compris les formulations avec forçage. Les solutions avec force extérieure faisaient donc partie de l'espace de recherche.
L'entreprise souligne également une différence entre les travaux sur Euler : Buckmaster et Alpöge ont obtenu un résultat avec forçage, tandis que le système d'OpenAI a produit indépendamment une preuve sans forçage.
À ce stade, deux faits peuvent donc coexister : OpenAI a bien accéléré ses recherches après avoir entendu parler de l'avancée de l'équipe, mais aucune preuve publique ne montre qu'elle ait copié leurs démonstrations ou récupéré leurs prompts.
Une bataille beaucoup plus étrange autour de la paternité du résultat
La polémique ne s'arrête pas aux données : Buckmaster affirme qu'après la découverte d'OpenAI, plusieurs propositions lui ont été faites pour coordonner les publications. Selon son récit, Sébastien Bubeck, chercheur chez OpenAI, aurait notamment évoqué un article dans lequel Buckmaster présenterait la solution du modèle OpenAI sans que Levent Alpöge soit coauteur.
Le fait qu'Alpöge travaille chez Anthropic, principal concurrent d'OpenAI, aurait joué un rôle dans ces discussions selon Buckmaster.
Il affirme également qu'après avoir annoncé son intention de rendre leurs échanges publics, Bubeck lui aurait demandé : « Why would you ruin your career? »
Bubeck conteste cette présentation et qualifie certaines accusations de Buckmaster de fausses. OpenAI affirme au contraire avoir voulu organiser une publication simultanée et reconnaître l'antériorité de Buckmaster et Alpöge sur leur résultat concernant Euler.
Nous sommes donc face à deux récits incompatibles sur plusieurs conversations privées. Sans publication complète de ces échanges, impossible de déterminer précisément ce qui a été proposé et dans quel contexte.
Résoudre Navier-Stokes ne signifie pas encore que l'IA sait inventer en territoire inconnu
Il y a aussi une limite importante à ce que cette démonstration dit réellement des capacités créatives de l'IA.
Navier-Stokes est un problème ouvert depuis des décennies, mais le problème lui-même est connu. Les équations sont connues, les formulations à démontrer sont connues, les outils mathématiques disponibles sont immenses et l'objectif est clairement défini. Même si la preuve d'OpenAI est originale, le système cherche une solution à l'intérieur d'un territoire déjà cartographié par les humains.
C'est exactement la distinction au cœur du test d'Einstein proposé par Demis Hassabis. Le patron de Google DeepMind distingue les problèmes extrêmement difficiles mais posés dans un cadre existant des découvertes qui obligent à inventer un nouveau cadre conceptuel.
Einstein n'avait pas reçu comme consigne « démontre que la gravité est une courbure de l'espace-temps ». Il a dû produire cette représentation à partir d'observations et de théories qui ne la contenaient pas encore explicitement.
Navier-Stokes ne teste donc pas tout à fait la même chose. La performance d'OpenAI, si elle est validée, montrerait qu'un système peut explorer à une échelle gigantesque un espace mathématique difficile et y produire une preuve nouvelle. Elle ne démontre pas encore qu'une IA actuelle saurait identifier seule un problème que personne n'a posé, inventer les concepts nécessaires pour le formuler, puis construire une nouvelle théorie autour.
Cette distinction rend d'ailleurs la polémique Buckmaster-Alpöge encore plus intéressante. Si une information humaine, même aussi vague qu'une rumeur sur une piste prometteuse, suffit à orienter des milliers d'agents vers la bonne zone du problème, la frontière entre découverte autonome et amplification massive d'une intuition humaine devient difficile à tracer.
Alors, peut-on dire qu'OpenAI a volé leurs travaux ?
Non, pas avec les éléments disponibles aujourd'hui.
Il n'existe pour l'instant aucune preuve publique montrant qu'OpenAI ait récupéré les prompts de Buckmaster et Alpöge, lu leurs documents confidentiels ou injecté directement leurs idées dans les agents chargés de Navier-Stokes.
En revanche, plusieurs éléments sont établis. OpenAI savait qu'une avancée extérieure venait d'avoir lieu. Cette information a contribué au lancement de son effort sur les problèmes du millénaire. L'entreprise a ensuite consacré des ressources considérables et environ 10 000 agents à Navier-Stokes. Les chercheurs à l'origine de la rumeur avaient utilisé Codex pour une partie de leurs travaux. Enfin, OpenAI reconnaît ne pas pouvoir exclure totalement que des données désidentifiées issues de leur usage aient participé à l'amélioration de ses modèles.
Le mot « vol » reste donc une hypothèse, pas un fait.
Mais le problème éthique existe même sans vol. Une plateforme d'IA peut désormais être à la fois l'outil utilisé par un chercheur et un concurrent disposant de modèles internes plus performants et d'une puissance de calcul sans commune mesure.
La question dépasse largement Navier-Stokes. Un développeur qui décrit une nouvelle architecture dans Codex, une biotech qui teste une hypothèse avec un modèle propriétaire ou un chercheur qui travaille sur une conjecture doivent désormais se demander où s'arrête le rôle du fournisseur de l'outil.
Le jour où une IA devient un véritable partenaire de recherche, la confidentialité de ses conversations devient aussi importante que celle d'un laboratoire ou d'un carnet de recherche.
Sources
- OpenAI, On the Navier-Stokes Millennium Prize Problem : communiqué officiel d'OpenAI, chronologie, fonctionnement des agents et réponse concernant les données des chercheurs.
- WIRED, OpenAI Just Claimed a Huge Math Discovery. Some Academics Are Crying Foul : enquête sur les accusations de Tristan Buckmaster, les échanges avec OpenAI et la question des sessions Codex.
- TechCrunch, OpenAI fought dirty on career-making math problem, says NYU mathematician : récit de Buckmaster sur la chronologie et le différend autour de Levent Alpöge.
- Prompt Inspiration, C'est quoi le test d'Einstein conceptualisé par Google DeepMind ? : distinction entre résoudre un problème dans un cadre connu et inventer un nouveau cadre conceptuel.
OpenAI a-t-il volé les travaux de Tristan Buckmaster et Levent Alpöge ?
Aucune preuve publique ne permet actuellement d'affirmer qu'OpenAI a copié leurs travaux ou consulté leurs données privées. OpenAI reconnaît cependant avoir lancé son effort après avoir entendu parler de leur progression.
Pourquoi Tristan Buckmaster soupçonne-t-il OpenAI ?
Buckmaster estime qu'OpenAI s'est orienté très rapidement vers une piste proche après avoir appris que son équipe progressait. Lui et Alpöge avaient également utilisé Codex pour travailler sur leurs recherches.
OpenAI a-t-il utilisé les conversations Codex des chercheurs ?
OpenAI affirme qu'aucun chercheur ni agent travaillant sur Navier-Stokes n'a consulté leurs données spécifiques. L'entreprise indique toutefois ne pas pouvoir exclure totalement que des données désidentifiées provenant de l'utilisation de ses produits aient contribué à améliorer ses modèles.
Résoudre Navier-Stokes prouve-t-il qu'une IA sait inventer de nouvelles théories ?
Non. Navier-Stokes est un problème ouvert extrêmement difficile, mais son cadre et son objectif sont déjà définis. La résolution montrerait une capacité à produire une preuve nouvelle dans un espace mathématique connu, pas encore la capacité à inventer seule un nouveau cadre conceptuel comme celui visé par le test d'Einstein de Demis Hassabis.
Pourquoi cette affaire est-elle importante pour les chercheurs utilisant l'IA ?
Elle montre qu'un fournisseur d'IA peut être simultanément l'outil utilisé pour développer une idée et un acteur capable de poursuivre le même résultat avec des modèles internes et des ressources bien supérieurs. Cela pose directement la question de la confidentialité des travaux scientifiques réalisés avec des IA propriétaires.
