Menu
Sections cryptographiques
La startup de Cambridge affirme que son système a prouvé la conjecture d'Aaronson-Ambainis en trois jours, avec une formalisation Lean pour la soutenir
Mar 10 novembre 2026 · 14 h 08 HNE · 3 min de lecture
En IA
Partager
Une startup qui a à peine deux mois affirme avoir résolu une question d’informatique quantique qui a déconcerté les chercheurs pendant près de deux décennies.
La superintelligence physique, ou PSI, a annoncé le 6 novembre 2026 avoir prouvé la conjecture d'Aaronson-Ambainis. Le travail a utilisé son système de recherche interne parallèlement à un modèle anthropique non public, et la société affirme que la preuve a été obtenue au troisième jour de fonctionnement du système.
Plus frappante encore est la réaction de l’une des personnes qui ont posé le problème. Scott Aaronson dit qu’il ne suit pas entièrement la preuve. Il le croit en tout cas.
Ce que le PSI a réellement prouvé
La conjecture d’Aaronson-Ambainis porte sur une question fondamentale : quand les ordinateurs quantiques peuvent-ils réellement battre les ordinateurs classiques en termes de vitesse ? Il a été lancé pour la première fois vers 2008 et a fait l’objet d’une déclaration officielle en 2014.
Dépouillée de son noyau mathématique, la conjecture dit que chaque polynôme borné de bas degré sur le cube booléen a une variable influente.
Selon les résultats de la recherche, la preuve exclut un avantage quantique exponentiel sur les oracles aléatoires pour les problèmes de décision. Des résultats partiels avaient auparavant résolu le problème. La preuve complète n’était jamais arrivée jusqu’à présent.
Le PSI a publié ses travaux sous la forme d'un article de 13 pages et d'une formalisation Lean complète, tous deux hébergés sur GitHub sous l'organisation de superintelligence physique.
Pourquoi Lean fait le gros du travail
Lean est un langage de programmation conçu pour les mathématiques. Plutôt que de compter sur un arbitre humain pour lire et vérifier chaque étape, vous écrivez la preuve sous forme de code et un petit programme fiable appelé noyau vérifie que chaque étape découle logiquement de la précédente.
L'IA, la technologie et les marchés qu'ils évoluent, en un seul briefing quotidien.
Tous les jours. Gratuit. Rejoignez plus de 34 000 lecteurs dans les domaines de la cryptographie, de la finance et de la politique.
Nous respectons votre vie privée. Désabonnez-vous à tout moment.
L'ampleur ici est considérable. La formalisation du PSI comprend 9 454 lignes et 648 théorèmes, sans axiomes ni espaces réservés ajoutés.
Les résultats de la recherche indiquent également que la formalisation a été revérifiée de manière indépendante à l'aide de plusieurs noyaux.
Cette couche de vérification est exactement la raison pour laquelle Aaronson est prêt à approuver quelque chose qu’il ne comprend pas complètement. Il estime que la preuve est correcte car elle a été autoformalisée en Lean et expliquée par une équipe de chercheurs de haut niveau avec lesquels le PSI a partagé les résultats.
Un résultat négatif, et pourquoi c’est utile
Cette découverte ne débloque pas un algorithme quantique plus rapide. Cela ferme une porte.
Turturean l'a décrit à TechCrunch en termes pratiques :
"C'est un résultat négatif qui permet aux gens de savoir, ok, on ne regarde plus là-bas."
Le résultat a également des limites claires. Les résultats de la recherche précisent que cela n’affecte pas les accélérations structurées telles que l’algorithme de Shor. La preuve limite l’avantage quantique aux entrées non structurées, et non à tous les types d’avantage quantique.
Qui est le PSI, de toute façon ?
PSI est une société d'utilité publique basée à Cambridge, dans le Massachusetts. Il a été lancé en septembre 2026 avec un financement de démarrage de 58 millions de dollars dirigé par Breakthrough Energy Ventures.
Cette chronologie est remarquable. Une entreprise qui a lancé son premier tour de table en septembre a publié début novembre un résultat sur un problème ouvert vieux de près de deux décennies.
L’angle anthropique est également accrocheur. Le PSI a utilisé un modèle anthropique non public dans le cadre de son système, ce qui signifie que le résultat provient en partie de capacités d'IA auxquelles les chercheurs extérieurs ne peuvent actuellement pas accéder.
Divulgation : Cet article a été édité par Diego Almada Lopez. Pour plus d'informations sur la façon dont nous créons et révisons le contenu, consultez notre politique éditoriale.
Les nouvelles de ce que vous détenez
Suivez vos actions et crypto. Lisez les actualités à leur sujet auprès de centaines d'éditeurs dans Pro.
Politique de confidentialité




