Savais-tu qu'une intelligence artificielle a trouvé une façon d'utiliser moins de multiplications pour un calcul matriciel ? AlphaTensor est présenté en deux mille vingt-deux. Ces tableaux de nombres sont utiles, mais l’illustration reste illustrative : elle n'affiche pas de équations découvertes par le système. Le problème consiste à organiser des opérations pour obtenir le même résultat, avec une méthode différente. Moins d'opérations peut aider, mais il faut vérifier l'algorithme. Les blocs animés représentent cette recherche ; leur mouvement n'est pas une démonstration ni une mesure du temps d'un ordinateur.
Un exemple cité multiplie une matrice quatre par cinq par une matrice cinq par cinq. La méthode utilise soixante-seize multiplications au lieu de quatre-vingts. Ce résultat est précis : il ne signifie pas que tous les ordinateurs deviennent instantanément cinq pour cent plus rapides.
L'intérêt est d'explorer des combinaisons que les chercheurs peuvent ensuite contrôler et comparer. La vitesse réelle dépend aussi du matériel et de l'implémentation. Une baisse du nombre de multiplications n'est donc pas la même chose qu'une promesse universelle sur chaque logiciel exécuté dans chaque machine.
Ce que l’on sait
Le cas4×5multiplié par5×5 utilise76 multiplications plutôt que80. Un compte d’opérations n’est pas un gain garanti de vitesse sur chaque matériel.
Pour aller à la source
Références consultées le 12 octobre 2026.
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