Le prochain modèle d’OpenAI, Astra, a résolu 10 problèmes mathématiques non résolus — pour seulement 2 000 $ de calcul.

Le prochain grand modèle d'OpenAI a un nom — Astra — et ses débuts ne se sont pas faits lors d'une conférence de presse, mais au détour d'un article de recherche sur les mathématiques publié le 1er août. L'entreprise a dévoilé dix preuves révolutionnaires générées par une version interne d'Astra, accompagnées d'un manuscrit de 249 pages, de démonstrations pas à pas et de certificats Lean formels vérifiant chaque résultat.

Les dix problèmes qu'Astra a résolus n'avaient connu aucun progrès significatif depuis au moins une décennie, et la plupart étaient restés bloqués bien plus longtemps. Les résultats couvrent la géométrie en haute dimension, la théorie des codes, la théorie des groupes, la complexité quantique, la cryptographie à base de réseaux et la combinatoire extrémale — certains des domaines les plus difficiles des mathématiques pures et de l'informatique théorique.

Ce qu'Astra a réellement prouvé

Parmi les accomplissements les plus marquants : Astra a réfuté la conjecture de rigidité de Connes sur les algèbres de von Neumann, un problème ouvert depuis les années 1970. Le modèle a prouvé la conjecture de volume d'Ehrhart et résolu trois problèmes du célèbre catalogue de problèmes ouverts de Paul Erdős, dont le problème n°183 sur les nombres de Ramsey multicolores. Astra a également produit la première amélioration de la borne supérieure générale sur la densité d'empilement de sphères en haute dimension depuis 1978 — plus de 45 ans sans progrès sur ce résultat.

D'autres preuves incluent un théorème de répétition parallèle pour les jeux quantiques à deux joueurs et de nouvelles bornes inférieures sur la complexité de circuit du calcul du permanent. L'existence de groupes non-sofiques, une question fondamentale en théorie géométrique des groupes, a également été établie.

Selon OpenAI, les arguments mathématiques eux-mêmes proviennent d'Astra. Des chercheurs humains ont ensuite formalisé les preuves et préparé leur publication, mais le raisonnement central a été généré par machine. Le coût total de calcul pour les dix solutions était d'environ 2 000 $ aux tarifs de l'API Sol — un chiffre frappant compte tenu des décennies passées par les chercheurs sur ces problèmes sans succès.

Un teasing, pas une sortie

OpenAI n'a annoncé ni date de sortie publique ni confirmé le nom final. Astra pourrait débarquer sous le nom de GPT-5.7, GPT-6, ou sous une autre appellation. L'entreprise a mentionné qu'un accès par paliers est envisagé, similaire à la structure de modèles d'Anthropic.

Notablement, Astra devrait être le premier modèle examiné dans le cadre du nouveau cadre de sécurité IA de l'administration Trump, qui exige un feu vert du gouvernement fédéral avant qu'un modèle de pointe puisse être rendu public. Cette exigence ajoute un calendrier imprévisible à ce qui serait autrement un lancement produit simple.

OpenAI avait déjà donné un aperçu de cette capacité en mai 2026, lorsqu'un modèle généraliste interne avait utilisé des idées de la théorie algébrique des nombres pour réfuter la conjecture de distance unitaire d'Erdős, longtemps restée ouverte. La publication d'août montre clairement que ce n'était pas un coup isolé — c'était Astra en train d'apprendre à faire des mathématiques à un niveau qui dépasse ce que la plupart des spécialistes humains peuvent accomplir, sur un large éventail de sous-domaines simultanément.

Comme l'a rapporté en premier The Next Web, l'annonce a en réalité fait passer une révélation majeure de modèle dans ce qui ressemblait à une publication de recherche de routine.