Deux modèles d'IA concurrents ont reçu la même question d'ingénierie, ouverte depuis 25 ans. Les deux sont revenus avec une démonstration — et ce n'étaient pas les mêmes

Dimitris Papailiopoulos, chercheur principal chez Microsoft Research, a soumis séparément à GPT-5.6 et à Fable 5, d'Anthropic, un problème ouvert issu des télécommunications sans fil. La question remonte au début des années 2000 et porte sur la détection MIMO : un émetteur envoie N bits dans un canal doté de N antennes à chaque extrémité, le canal les mélange et y ajoute du bruit, et le récepteur doit récupérer chaque bit exactement. Le faire de manière optimale est NP-difficile. On savait depuis les années 2000 que la récupération exacte devient statistiquement possible dès que le rapport signal sur bruit atteint environ 2 log N, mais la seule méthode capable d'atteindre ce seuil était la recherche exhaustive. Le décodage sphérique, proposé en 2001 comme solution rapide, s'est révélé en 2005 incapable de combler l'écart. Les deux modèles ont rendu des démonstrations complètes établissant qu'un algorithme rapide atteint bien ce seuil, et ils ont choisi des algorithmes différents pour le prouver : GPT-5.6 a utilisé le passage de messages approché, tandis que Fable 5 a retenu un LMMSE signé suivi d'un retournement glouton de bits — une méthode que les ingénieurs emploient déjà en pratique mais dont on n'avait jamais prouvé qu'elle fonctionnait. Papailiopoulos indique que la première démonstration a pris une trentaine de minutes, puis qu'il a passé cinq à sept jours à simplifier l'argument et la rédaction avec les modèles, et qu'il l'a vérifiée lui-même de bout en bout. Il n'y a pas encore d'article ni d'évaluation par les pairs : le résultat doit donc se lire comme l'affirmation vérifiée d'un chercheur, et non comme une affaire réglée.

✓ Vérifié · 3 sources

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