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Un nouvel algorithme pour 3-SAT semble s’exécuter en temps sous-exponentiel, ce qui pourrait invalider l’hypothèse du temps exponentiel qui soutient des centaines de résultats de bornes inférieures en informatique théorique depuis 1999.
L’hypothèse du temps exponentiel, ou ETH, a été formulée en 1999 par Russell Impagliazzo, Ramamohan Paturi et Francis Zane à UC San Diego. Elle affirme que 3-SAT ne peut pas être résolu en temps sous-exponentiel lorsque le nombre de variables augmente. Bien qu’elle soit plus forte que la conjecture P ≠ NP, l’ETH est devenue une hypothèse de travail standard, car elle permettait aux chercheurs d’établir des limites difficiles pour de nombreux autres problèmes.
Dans 3-SAT, il faut attribuer aux variables des valeurs vraies ou fausses de sorte que chaque clause de trois littéraux soit satisfaite. Le problème est un cas classique NP-complet: un algorithme général rapide aurait de vastes conséquences en optimisation, en vérification et en cryptographie. Des décennies de travail ont amélioré les algorithmes exacts, passant de la recherche naïve en 2^n à environ 1.3^n, mais toujours avec une croissance exponentielle.
Un article de 67 pages de Dan Roberts, physicien chez OpenAI, décrit un algorithme pour 3-SAT dont le temps d’exécution est d’environ 2^(n / sqrt(log n)). Cela reste énorme en pratique, mais c’est sous-exponentiel en n. Si la preuve tient, l’ETH est fausse par définition.
Au lieu de chercher directement une affectation satisfaisante, la méthode reformule le problème autour du comptage des solutions. Elle décompose une grande somme globale en parties, ajuste la formule pour rendre les contraintes plus séparables, compte les solutions dans ces morceaux, puis reconstruit la réponse exacte à l’aide de l’interpolation d’Hermite, un outil mathématique remontant au XIXe siècle. Des chercheurs ont souligné que cette approche était suffisamment inhabituelle pour que beaucoup ne l’aient pas envisagée comme piste plausible.
L’algorithme ne surpasse pas la force brute à des échelles réalistes. Des estimations indiquent qu’il ne deviendrait favorable que lorsque n dépasserait environ 10^10,000, bien au-delà de toute instance réelle imaginable. Cela signifie aucune accélération immédiate pour les solveurs de satisfiabilité, la planification d’itinéraires ou les attaques cryptographiques.
L’ETH a servi à justifier des bornes inférieures sur un large éventail de problèmes, notamment k-clique et les algorithmes exponentiels exacts pour des variantes du problème du voyageur de commerce. Plus de 800 articles reposeraient d’une manière ou d’une autre sur cette hypothèse. Ces résultats ne sont pas automatiquement faux, mais tout théorème dont la borne de difficulté dépend spécifiquement de l’ETH pourrait devoir être réexaminé ou affaibli.
Le résultat a suscité des réactions inhabituellement fortes parmi les chercheurs en complexité. Scott Aaronson aurait appris la nouvelle par des doctorants se précipitant dans son bureau et a déclaré que cela avait sensiblement modifié son estimation personnelle de la probabilité que P = NP, la faisant passer de 3% à 5%. Il a aussi noté que l’ETH a peut-être été formulée de manière trop ambitieuse, suggérant que des versions plus faibles pourraient survivre.
OpenAI a demandé à Impagliazzo et Paturi d’aider à vérifier la preuve. Il n’a pas été rapporté qu’ils soient sous contrat ou rémunérés pour cette relecture. Les premières versions ont été décrites comme difficiles à lire, et une réécriture importante a été nécessaire avant une diffusion plus large, ce qui souligne que l’enjeu actuel n’est pas l’implémentation, mais la solidité mathématique de l’argument.
Si la preuve tient, une hypothèse fondamentale de la théorie moderne de la complexité aura été renversée sans produire de gain pratique immédiat. La véritable conséquence serait une révision majeure de la manière dont les informaticiens démontrent que certains problèmes difficiles ne peuvent pas être résolus beaucoup plus rapidement.
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