L’IA me donne de nouveaux moyens d’écrire du code, d’essayer des idées et de mener des expériences. Avec Mutome, je veux explorer des questions dont nous ne connaissons pas encore l’importance. Je veux aussi que chaque expérience laisse un meilleur point de départ pour la suivante.
Un motif inattendu peut mériter notre attention avant que nous sachions ce qu’il signifie. Le premier résultat utile sera peut-être une question assez précise pour être testée. Trouver cette question, comparer des explications et choisir la prochaine mesure : c’est ce travail qui m’intéresse.
Choisir où chercher.
J’ai d’abord regardé les grands problèmes ouverts. Nous savons déjà pourquoi leurs réponses comptent. Mais leur prestige attire aussi l’attention et les moyens. Je ne veux pas que Mutome dépende d’une victoire dans cette course.
Des annonces récentes ont précisé ce choix : celles d’OpenAI sur Navier–Stokes et ses travaux en mathématiques, ainsi que le projet de formalisation de Fermat d’Anthropic. Ces travaux sont de natures différentes. Je cite les rapports qui ont nourri ma réflexion, sans en valider indépendamment les résultats.
Les grands laboratoires peuvent eux aussi explorer des questions peu connues. Un sujet obscur ne protège pas de la concurrence, et son obscurité ne suffit pas à justifier qu’on l’étudie. Ma liberté est de suivre une question avant qu’un accord existe sur sa valeur.
Trouver des questions ne suffit pas.
La discussion de Tao sur l’IA et la recherche mathématique, puis son dernier message sur ce qui entoure une solution, m’ont aidé à formuler cette idée. J’en retiens que choisir ce qu’on étudie mérite autant d’attention que trouver une réponse.
Nous pouvons inventer une équation étrange en quelques secondes. Ce n’est pas forcément une bonne raison d’y consacrer un an. Je m’intéresse davantage à un motif inexpliqué, à un lien entre des idées ou à une observation que les modèles existants expliquent mal.
Une explication produit-elle une prédiction différente ? Une expérience accessible permet-elle de la vérifier ? Que changerait son résultat à la suite de notre travail ? Ces questions aident à choisir où consacrer nos efforts, sans prétendre noter l’importance future d’un domaine.
Ne pas connaître l’importance à l’avance.
Si chaque expérience doit promettre une découverte majeure avant de commencer, nous suivons surtout les sujets déjà reconnus comme importants. Certaines observations deviennent utiles lorsqu’un autre travail permet de les comprendre ou de les appliquer. D’autres ne mènent nulle part.
Nous ne saurons pas toujours à quoi un résultat servira. Nous devrions tout de même savoir comment il a été obtenu, dans quelles conditions il tient et ce qui pourrait remettre notre interprétation en cause. Une importance incertaine n’oblige pas à laisser les preuves dans le flou.
Une expérience peut laisser un contre-exemple, un outil de mesure réutilisable ou un comportement reproductible sans répondre à la question initiale. Je veux que Mutome conserve ces résultats avec leurs limites, pour qu’une question ultérieure puisse leur donner un nouvel usage.
Cela ne signifie pas traiter chaque idée sauvegardée comme une connaissance. Une note doit avoir une raison de rester : un effet reproduit, une explication écartée dans des conditions précises ou un outil utilisable dans une autre expérience. Conserver une conversation est plus facile qu’établir l’un de ces résultats.
Mettre les idées à l’épreuve.
Je veux que Mutome propose des explications, compare leurs prédictions et utilise les observations pour préciser la prochaine question. La mémoire soutient ce travail en transmettant ce qui a été établi. Elle ne remplace pas les tests d’une nouvelle explication.
Si deux modèles expliquent les mêmes données, il faut chercher où leurs prédictions diffèrent. Mieux coller aux anciennes mesures ne prouve pas que l’explication est juste. Parfois, la conclusion utile est que l’expérience disponible ne permet pas de les départager.
Le compte rendu d’OpenAI sur l’accélération de la recherche a également nourri cette réflexion. Je veux compter le travail humain, les tentatives infructueuses et les vérifications derrière un résultat, au lieu de confondre activité et progrès.
La simulation offre un point de départ peu coûteux. Elle permet de tester une méthode dans un monde dont nous connaissons les règles. Y réussir n’établit pas une loi de la nature. Il faut pour cela confronter les explications à des observations réelles et à leurs incertitudes.
Ce qui constitue un progrès.
Une formule plausible est une candidate. Pour revendiquer une amélioration, elle doit faire mieux qu’une comparaison pertinente dans les conditions annoncées et résister à des tests indépendants. Un résultat négatif bien établi peut aussi faire avancer la recherche en précisant ce qui échoue, où et pourquoi.
Notre première campagne sur un oscillateur a produit des formules candidates sans parvenir à une évaluation concluante. Elle a révélé un défaut du processus : l’exploration pouvait consommer les moyens nécessaires à la vérification. Elle nous a appris quelque chose sur le fonctionnement du laboratoire, pas sur la justesse des formules proposées.
La prochaine démonstration que je veux obtenir est concrète : établir un résultat sur un problème, le retrouver lorsqu’il est pertinent pour un autre, puis tester son apport. Chercher à moindre coût ou décider à juste titre de s’arrêter peut compter autant qu’un meilleur score final. Le critère doit être choisi avant le test.
Un meilleur point de départ.
C’est autour de cette ambition que je veux construire Mutome : explorer des questions dont nous ne connaissons pas encore l’importance, tout en faisant de chaque expérience un meilleur point de départ pour la suivante. Ce bénéfice cumulatif reste à démontrer ; je ne peux pas encore le présenter comme une capacité acquise.
Beaucoup de tentatives ne mèneront nulle part. Certaines réduiront les possibilités. Quelques-unes feront peut-être apparaître une question que nous n’aurions pas pensé à poser. Je veux pouvoir suivre ces questions et expliquer ce que nous avons appris en chemin.