Yuan Xinyi : Une mutation qualitative a eu lieu dans la formation des talents en mathématiques en Chine, mais les jeunes enseignants subissent une pression trop grande en matière de recherche scientifique.

Résumé des points clés

Le prix “Sciences du futur 2026” dans la catégorie “Mathématiques et sciences informatiques” a été décerné au professeur Yuan Xinyi de l’Université de Pékin pour ses contributions fondamentales en géométrie arithmétique. Lors d’une interview, il a partagé ses réflexions sur la montée en puissance des mathématiques chinoises, le lien entre les mathématiques et l’industrie, l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur la recherche mathématique, l’amélioration de l’environnement de recherche pour les jeunes chercheurs, ainsi que la manière dont ces derniers peuvent utiliser l’IA à leur avantage.

Analyse détaillée

1. Pourquoi les étrangers disent-ils que “la Chine prend le contrôle des mathématiques” ? – Du système de formation à la reconnaissance internationale

Le professeur Yuan explique que cette affirmation provient d’une évolution qualitative des mathématiques chinoises survenue au cours des dernières années. Ce n’est pas un phénomène soudain, mais le résultat du travail de plusieurs générations :

• Préparation par les générations précédentes : Après la réforme et l’ouverture, de nombreux chercheurs chinois se sont rendus à l’étranger pour étudier, puis sont revenus en Chine pour contribuer à la mise en place de systèmes de formation, à la conception de programmes d’étude et à l’encadrement des étudiants ;
• Notre génération bénéficie de ces efforts : Les personnes nées dans les années 1980 (comme le professeur Yuan) ont grandi dans ce cadre, et celles nées dans les années 1990 sont encore plus nombreuses à revenir en Chine pour travailler ;
• Accroissement des ressources : L’amélioration de l’économie nationale a permis d’accéder à davantage de moyens pour la recherche scientifique.

Aujourd’hui, les performances chinoises en mathématiques dépassent celles du Japon et de la Russie, et le pays compte deux des quatre lauréats du prix Fields, ce qui témoigne de l’importance de ces disciplines.

2. Les mathématiques ne sont pas une “science inutile” – Une compétence essentielle pour l’industrie

Beaucoup considèrent que les conjectures mathématiques sont sans utilité, mais le professeur Yuan cite l’exemple de la géométrie riemannienne : cette théorie abstraite était incompréhensible il y a des décennies et a finalement permis d’établir la théorie de la relativité générale d’Einstein. L’industrie (fonds quantitatifs, IA, conception de puces) a un besoin croissant de spécialistes en mathématiques car ces compétences sont cruciales :

• Rigueur logique : permettre de réfléchir de manière approfondie et d’éviter des erreurs ;
• Capacité d’abstraction : transformer des problèmes complexes (comme l’optimisation dans la conception de puces) en modèles mathématiques faciles à résoudre.

Cela se reflète également dans les résultats des examens d’admission au département de mathématiques de l’Université de Pékin, qui sont devenus les plus difficiles parmi toutes les disciplines scientifiques depuis 2010, indiquant que les étudiants sont motivés et conscients des opportunités offertes par ces études dans le monde professionnel.

3. L’IA peut aider les mathématiciens, mais elle ne peut pas encore jouer un rôle principal – Des avantages significatifs, mais manque d’originalité

L’IA a fait des progrès rapides en mathématiques, mais le professeur Yuan souligne qu’elle n’a pas encore produit de résultats vraiment originaux. Ses points forts sont :

• Large gamme de connaissances : elle comprend de nombreux domaines différents et peut intégrer des idées existantes ;
• Puissance de calcul : elle permet d’essayer de nombreuses solutions et de construire des exemples ou des contre-exemples (comme dans le cas de la conjecture de Jacobi).

Cependant, l’IA a également ses limites : elle ne peut pas juger par elle-même de l’importance d’un problème ni proposer des questions significatives ; tout résultat obtenu grâce à l’IA nécessite une direction humaine.

4. La pression sur les jeunes mathématiciens est élevée – Le système de promotion “ou avancer ou partir” est déformé

Le professeur Yuan souligne que le principal obstacle dans l’environnement de recherche chinois est la pression exercée sur les jeunes chercheurs. Ce problème provient d’une adaptation déformée du système américain de promotion basé sur un seul examen, qui garantit une carrière stable à ceux qui réussissent ;

• Le modèle américain : un seul examen avec un taux de promotion de 80-90 % ;
• La situation en Chine : plusieurs évaluations et un faible taux de promotion ; de nombreux candidats sont recrutés sur la base de leurs publications, mais beaucoup sont éliminés après six ans.

Cela crée une anxiété chez les jeunes chercheurs, qui ne peuvent pas se consacrer à des recherches à long terme et risquées.

5. Comment les jeunes peuvent utiliser l’IA ? – Commencer par se perfectionner, puis en faire usage

Le professeur Yuan donne des conseils pratiques aux nouveaux chercheurs :

• Dépendre le moins possible au début : essayer de réaliser leur première publication de manière indépendante pour développer leurs compétences de recherche (comment identifier des problèmes, comment procéder à des dérivations) ;
• Utiliser l’IA plus tard : une fois que vous maîtrisez les méthodes, utilisez l’IA pour rechercher des informations et intégrer des idées, ce qui améliorera votre efficacité.

Il est important de ne pas compter uniquement sur l’IA dès le début, car cela pourrait vous priver d’une expérience essentielle dans la formation.

Ces explications transforment des concepts techniques en langage accessible au grand public, tout en préservant les informations clés et en évitant un jargon complexe.