Édition du 19 octobre 2026

Un pile ou face n'a que l'air aléatoire. Connaissez chaque détail du lancer, et vous pourriez le prédire. Le hasard quantique cache-t-il lui aussi des détails secrets ?

En 1943, un mathématicien britannique répond non. Sa preuve tient en un photon et un polariseur. Elle déclenche onze réponses, dont dix dans la revue Nature, en 1944 et 1945.

Une douzième réponse n'a jamais été imprimée. Un chercheur de Genève l'a retrouvée à Vienne, dans les archives d'Erwin Schrödinger. En quelques lignes, Schrödinger y construit le modèle censé être impossible.

Pourtant, il ne croyait pas au déterminisme ; il défendait le hasard dans la nature depuis les années 1920. Son modèle est une preuve de principe : une démonstration d'impossibilité ne vaut que pour le problème tel qu'il est posé.

Source : Schrödinger's unpublished hidden-variable model in the 1944–45 debate over the "Collapse of Determinism", https://arxiv.org/abs/2610.20752

Un mégabar, c'est environ un million de fois la pression de l'air autour de vous. De quoi changer un isolant en métal. Le produire par ondes de choc demande d'habitude des lasers géants, dans des laboratoires nationaux.

Une équipe du MIT a trouvé un raccourci. Un seul laser produit quatre anneaux de lumière, le plus grand tiré en premier, le plus petit en dernier. Chaque anneau frappe un mince film d'eau teintée d'encre au moment où le choc passe, et le pousse plus fort.

Quatre anneaux de 4,5 millijoules chacun suffisent. Des simulations calées sur les trajectoires mesurées donnent plus de 400 gigapascals au centre. Tirés à la suite, les anneaux font bien mieux que séparément.

Une réserve : cette pression est calculée, pas encore mesurée. Des rayons X doivent la vérifier. Si elle se confirme, la physique de la matière extrême tiendrait sur une simple paillasse.

Source : Megabar Shocks on a Benchtop, https://arxiv.org/abs/2610.20749

En 1900, Hilbert demande une méthode pour décider si une équation polynomiale a des solutions en nombres entiers. En 1970, la réponse tombe : une telle méthode ne peut pas exister.

Pour les fractions, la réponse n'est venue que récemment. Début octobre 2026, un preprint d'OpenAI démontre que c'est encore non. Aucun algorithme ne tranche pour toutes les équations.

Zhi-Wei Sun, de l'université de Nankin, s'appuie sur cette preuve. Il montre que l'impossibilité vaut déjà pour des équations à seulement 86 inconnues. Ses outils : des points sur une courbe elliptique et des familles de nombres premiers construites avec soin.

Pour les entiers, Sun avait déjà ramené le compte à 10. Sur les fractions, 86 est ce que donne cette construction. Sun parle d'une borne supérieure, pas d'une limite impossible à battre.

Source : 86 unknowns for Hilbert's tenth problem over the rationals, https://arxiv.org/abs/2610.20691

Le gallium peut capturer des neutrinos. De temps en temps, l'un d'eux change un atome de gallium en germanium. Compter ces atomes mesure combien de neutrinos sont passés.

Quand des physiciens ont braqué des sources radioactives intenses sur du gallium, ils ont trouvé environ 20 % d'atomes de germanium en moins. Cet écart, confirmé à plus de 4 sigma, s'appelle « l'anomalie du gallium ».

Deux physiciens se sont tournés vers une autre source : le Soleil. Sa production de neutrinos est mesurée par d'autres détecteurs, comme Borexino et SNO, indépendamment du gallium. Ils prédisent 67,5 captures en unités standard. Les expériences au gallium elles-mêmes mesurent 66,1 ± 3,1.

Mesure et prédiction concordent : le rapport vaut 0,98. La capture par le gallium n'est donc pas fausse, le comptage non plus. L'anomalie est réelle, et sa cause est ailleurs.

Source : Gallium Anomaly and Solar Neutrinos, https://arxiv.org/abs/2610.22219

Une radio du thorax porte souvent un tampon dans son coin : un code d'hôpital, une étiquette. Une IA peut apprendre à lire ce tampon au lieu des poumons. Elle échoue alors, en silence, dans un autre hôpital.

Deux chercheurs de l'université Makerere ont regardé à l'intérieur d'une IA d'images courante. Sur 144 têtes d'attention, une se distingue. Sur 62 % de 200 radios de COVID-19, elle fixe le texte du coin supérieur gauche.

Effacez ce texte avec une texture de tissu réaliste, et l'attention de cette tête revient vers les poumons. Le même phénomène apparaît dans deux autres modèles d'IA et sur un second jeu de radios.

Le coup de théâtre : éteignez la tête, même avec deux autres têtes suspectes, et les diagnostics ne changent pas de façon mesurable. Les tests habituels ne voient pas le raccourci. Seul un regard à l'intérieur du modèle le révèle.

Source : Spurious Attention Heads in Vision Transformers: Mechanistic Identification of Annotation-Driven Bias in Medical Chest X-Ray Analysis, https://arxiv.org/abs/2610.21638

Deux trajets de même longueur peuvent demander des montées très différentes. Et chaque montée coûte de l'énergie, encore et encore, à chaque passage. La forme d'une ville en tient-elle compte ?

Des chercheurs en Espagne ont pris le vrai réseau de rues de 56 villes. Ils ont gardé les mêmes trajets, tirés de messages géolocalisés, et déplacé chaque réseau sur son relief : décalé, tourné, étiré.

Dans 26 des 30 villes testées pleinement, le plan réel demande le moins d'énergie de toutes les versions essayées. Dans les quatre autres, une version décalée économise moins de 3 %.

Bogotá gagnerait 2,5 % en se déplaçant de 750 mètres vers l'ouest. Mais ce terrain comprend des zones inondables le long du río Bogotá. La vraie ville occupe peut-être déjà le terrain le moins coûteux disponible.

Source : Mobility energetic balance frames spatial configuration of cities, https://arxiv.org/abs/2610.21558

Pour évacuer avant un cyclone, il faut savoir où il frappera, plusieurs jours à l'avance. Les modèles météo par IA rivalisent déjà en moyenne avec les meilleures prévisions classiques. Mais sur les tempêtes rares et violentes ?

Une équipe de l'INRIA, de Sorbonne Université et d'AXA a rejoué 178 cyclones. Elle a opposé trois modèles d'IA, qui produisent des jeux entiers de prévisions, à IFS-ENS, l'ensemble physique de l'ECMWF.

Sur la saison 2025, le modèle d'IA FGN a placé plus de probabilité sur la vraie position de la tempête qu'IFS-ENS pour environ 90 % des cyclones. Il a aussi mieux situé les vents les plus forts et les pressions les plus basses.

Le point faible : les tempêtes des IA sont trop faibles. Leurs vents maximaux sont trop bas, tandis qu'IFS-ENS reste plus proche de la référence. Pourtant, le lien entre vent et pression dans chaque tempête sort juste.

Source : Can AI Forecast the Extremes? Evaluating Probabilistic Weather Models on Tropical Cyclones, https://arxiv.org/abs/2610.22077

La poussière cosmique atténue la lumière d'une façon reconnaissable. Dans notre Voie lactée, elle creuse un creux dans l'ultraviolet vers 2 175 ångströms. De minuscules grains de carbone sont les suspects habituels.

Une équipe internationale menée depuis l'université de Padoue a étudié une galaxie surnommée la Perle noire. Le télescope Webb la voit telle qu'elle était environ 500 millions d'années après le Big Bang.

Sa lumière montre ce même creux de poussière, détecté à 17,6 sigma. C'est le plus lointain jamais rapporté. Mais il se situe à 2 132 ångströms, décalé vers le bleu.

Les creux connus dans des galaxies un peu plus tardives sont décalés dans l'autre sens. La toute première poussière n'était donc pas partout la même. De petits grains de graphite ou des molécules carbonées appelées PAH pourraient convenir.

Source : An Attenuation Bump at z=9.3: Probing Dust Diversity at Cosmic Dawn, https://arxiv.org/abs/2610.20722

Laissez deux programmes d'apprentissage simples fixer leurs prix l'un contre l'autre. Ils finissent par facturer bien au-dessus du prix concurrentiel. Une étude phare de 2020 y voyait une menace : baisse ton prix et je riposte.

Des prix défendus par des représailles ressemblent à un cartel. Cette lecture a donné son poids au résultat auprès des autorités de concurrence. Deux chercheurs de São Paulo l'ont soumise à cinq tests.

Augmentez votre prix au lieu de le baisser, et le rival « riposte » tout pareil. Associez un agent à un inconnu, et la coordination s'effondre de 80 %. Et une déviation plus habile paierait : 17,5 % de profit en plus en moyenne.

Les prix restent donc élevés non parce que tricher est puni, mais parce que personne n'essaie. Rebattre les cartes de qui joue contre qui casse l'habitude.

Source : Algorithmic Collusion Without Deterrence: Auditing the Punishment Mechanism in Q-Learning Pricing Agents, https://arxiv.org/abs/2610.21867

Tracez un grand cercle sur du papier quadrillé et comptez les nœuds à l'intérieur. Le total est très proche de l'aire, mais jamais exact. Jusqu'où l'écart peut-il grandir ?

Gauss a montré que l'écart croît au plus comme X puissance 1/2. Ici, X est le carré du rayon. Les mathématiciens attendent 1/4, et on ne peut pas faire mieux.

Depuis plus d'un siècle, l'exposant descend pas à pas. Quatre mathématiciens de Pékin atteignent 209/670, environ 0,3119. Le record précédent était d'environ 0,3145.

Leur valeur passe juste sous 5/16. Huxley avait suggéré 5/16 comme limite possible de la méthode qu'il perfectionnait. Deux raffinements techniques l'ont franchie. L'article est un preprint, et la route vers 1/4 reste longue.

Source : A New Bound for the Gauss Circle Problem, https://arxiv.org/abs/2610.21730