The original transcript of https://www.youtube.com/watch?v=N_3FMrUUS6A available in a gist (in French, slightly edited out of OpenAI whisper)

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Une petite question sur quelque chose qui fait beaucoup parler en ce moment, qui est les apports de l'intelligence artificielle, et notamment depuis deux-trois ans, les grands modèles de langage. Je lisais, je crois que Terence Tao disait qu'on n'est pas très très loin de pouvoir utiliser certains grands modèles de langage limite comme un, entre guillemets, un co-auteur. Alors, pas au sens d'un co-auteur, il va écrire le papier pour moi, mais vraiment une sorte de sparring partner créatif. Est-ce que c'est des choses que tu as déjà essayé ? J'ai déjà essayé. Moi, je me sers beaucoup des LLM comme assistant, parce qu'on ne le dit pas trop, mais une grosse partie de notre métier, c'est aussi de l'administratif, c'est de la rédaction. Donc, ça aide beaucoup de ce point de vue-là. Au niveau mathématique, jusque-là, ça n'a pas encore été utile, mais je n'ai aucun doute que ça le sera rapidement. En particulier, pour essayer, il y a une chose qui est claire, c'est qu'il y a différents niveaux d'innovation dans les papiers, dans les solutions qu'on produit, et essentiellement, ça peut être un peu une façon de le voir, c'est que les grandes découvertes, c'est un peu des analogies à grande distance entre différentes choses. Et plus l'analogie est à grande distance, plus la découverte est fondamentale. C'est un peu, par exemple, quand on regarde Einstein, son unité cosmique, c'était un peu cette analogie à très grande distance. Il a su rapprocher justement les comportements électromagnétisme, etc. Donc, ces grandes découvertes, c'est ça. Et bien sûr, je pense que pour l'intelligence artificielle, c'est le vrai challenge, c'est de parvenir à faire ces analogies à très grande distance. Probablement, ils y arriveront un jour, mais aujourd'hui, c'est ce qui est le plus difficile. Par contre, une fois qu'on a fait ces analogies, c'est un peu un truc fractal, c'est comme s'il y avait un petit arbre, il y avait quand même des petites analogies. De chaque côté, il faut quand même faire des choses pour que la grande analogie marche. Puis sur ces choses, de nouveau, il y a des petites choses à faire encore plus. Et ce qui est clair, c'est que l'intelligence artificielle va parvenir à monter dans ce qu'elle arrivera à faire de façon mathématique par elle-même. Et en fait, ça va venir nous aider, nous aider, nous aider. Déjà, ce n'est pas juste de la rédaction, dans la résolution, mais en quelque sorte dans le bâti, on va dire. Quand tu parlais de l'analogie avec la maison. C'est ça, exactement. Peut-être que l'architecture, c'est encore un petit peu difficile, mais en tout cas dans le bâti. Et ensuite, une deuxième chose qui est réelle, c'est que le processus créatif en mathématiques, comme partout, il est aussi basé sur un processus de dialogue intérieur, sur tenter des choses, se rendre compte que ça ne marche pas, apprendre pourquoi ça ne marche pas, réutiliser ça comme nouvelle information sur le système, sur le problème pour chercher une nouvelle chose qui ne va de nouveau pas marcher, etc., etc. Et donc, ce dialogue intérieur ou, on va dire, en petit groupe avec d'autres mathématiciens et d'autres mathématiciennes, avoir une IA pour faire ça et dialoguer aussi, ça apportera forcément quelque chose. Toute information supplémentaire apporte quelque chose, donc je n'ai aucun doute que ça va très rapidement être utile, rien que pour rapidement noter si quelque chose est faux ou pas. Moi, c'est marrant, on a tous des spécificités un petit peu. Par exemple, je suis quelqu'un qui fait énormément d'erreurs très approximatives. En fait, j'ai une très mauvaise mémoire et je pense qu'il se trouve que ça m'aide énormément. Et parce que j'approxime tout. Je suis là, dans ce papier, il faut exactement ce dont on a besoin, je vais voir le papier. En fait, ce n'était pas du tout ça qu'il faisait. Mais ce que j'ai retenu qui était très approximatif, qui n'était pas totalement ce qu'il faisait, en fait fonctionne quand même. C'est-à-dire qu'on peut quand même utiliser certaines idées de ce qu'ils font pour faire un truc comme ça. Et donc, on peut utiliser ce papier de façon différente de ce qu'on aurait pu imaginer au premier, parce que j'ai une mauvaise mémoire. Donc, c'est plutôt un avantage. Mais du coup, j'ai vachement besoin d'avoir des gens autour de moi, des collaborateurs. Je trouve souvent des collaborateurs ou des collaboratrices qui ont pour peu une capacité à être tranchant et net. Je pense par exemple à Ioan Manolescu qui est un de mes plus grands collaborateurs et un très proche ami. Il a vraiment cette capacité à me dire que j'ai faux quasiment tout le temps et à rebondir dessus du coup en transformant en quelque chose de juste. Et ça, on peut imaginer, c'est une compétence que je n'ai pas par exemple. Quand Mano, il n'est pas là, peut-être que j'ai besoin. Et à l'inverse, pour lui, peut-être qu'il y a d'autres choses qu'il saura faire moins bien et une IA qui peut lui proposer des pistes, ça viendra aider, c'est clair.