Comparaison avec les performances précédentes des IA à l'OIM

Différences clés :

• 2024 : AlphaProof a obtenu 28/42 (argent) et a été la première IA à prouver ses réponses avec une vérification formelle via l'assistant de preuve Lean .
• 2025 : Google DeepMind et OpenAI ont tous deux atteint le territoire de l'or (35/42) mais aucun n'a obtenu un score parfait .
• 2026 : dots-note-3.0 de RedNote est le premier à atteindre un parfait 42/42 — la première fois qu'une IA résout tous les problèmes .

Contexte de crédibilité et de vérification

Pas de participation officielle à l'OIM pour l'IA

Une mise en garde cruciale : dots-note-3.0 n'a pas passé l'épreuve officielle de l'OIM aux côtés des 666 candidats humains . Le règlement général de l'OIM limite la participation aux pays invités et aux candidats humains de moins de 20 ans . Au lieu de cela, les entreprises technologiques reçoivent les mêmes problèmes après que les candidats humains ont passé l'examen, et leurs solutions sont jugées par les correcteurs de l'OIM .

Problèmes d'auto-évaluation

En 2025, le comité de l'OIM n'avait pas rédigé de règles formelles pour la participation de l'IA, ce qui permettait à chaque entreprise de définir ses propres conditions de test — des mathématiciens ont noté que cela permettait aux entreprises de « définir et noter leurs propres devoirs » . Le même processus informel s'applique en 2026. Comme l'a souligné une analyse, dots-note-3.0 « n'est pas entré dans la compétition au sens traditionnel du terme » — il a résolu les problèmes après coup dans le cadre de protocoles définis par l'entreprise .

Vérification par les correcteurs de l'OIM

RedNote a déclaré que les solutions de son modèle ont été soumises à la notation officielle de l'OIM et ont obtenu le maximum de points de la part des mêmes juges qui notent les candidats humains . Le modèle de Huawei a été vérifié de la même manière. Cela confère un certain niveau de crédibilité, car les correcteurs sont indépendants et les solutions ont été évaluées selon les mêmes critères.

Ce que cela signifie

La performance est authentique dans le sens où le modèle a produit des solutions correctes, notées par l'OIM, pour les six problèmes. Mais il ne s'agit pas d'une médaille d'or officielle de l'OIM — l'OIM ne décerne pas formellement de médailles aux systèmes d'IA. La comparaison avec les résultats précédents de l'IA est valable car ces systèmes ont également résolu les mêmes problèmes après coup dans des conditions similaires, mais toutes les « médailles d'or de l'OIM » pour l'IA doivent être comprises comme des références non officielles, évaluées rétrospectivement, plutôt que comme des victoires directes dans une compétition en direct. Le résultat de dots-note-3.0 reste néanmoins une étape importante en tant que première fois qu'une IA atteint un score parfait sur un ensemble complet de problèmes de l'OIM.

Comparaison avec les performances précédentes des IA à l'OIM

Différences clés :

• 2024 : AlphaProof a obtenu 28/42 (argent) et a été la première IA à prouver ses réponses avec une vérification formelle via l'assistant de preuve Lean .
• 2025 : Google DeepMind et OpenAI ont tous deux atteint le territoire de l'or (35/42) mais aucun n'a obtenu un score parfait .
• 2026 : dots-note-3.0 de RedNote est le premier à atteindre un parfait 42/42 — la première fois qu'une IA résout tous les problèmes .

Contexte de crédibilité et de vérification

Pas de participation officielle à l'OIM pour l'IA

Une mise en garde cruciale : dots-note-3.0 n'a pas passé l'épreuve officielle de l'OIM aux côtés des 666 candidats humains . Le règlement général de l'OIM limite la participation aux pays invités et aux candidats humains de moins de 20 ans . Au lieu de cela, les entreprises technologiques reçoivent les mêmes problèmes après que les candidats humains ont passé l'examen, et leurs solutions sont jugées par les correcteurs de l'OIM .

Problèmes d'auto-évaluation

En 2025, le comité de l'OIM n'avait pas rédigé de règles formelles pour la participation de l'IA, ce qui permettait à chaque entreprise de définir ses propres conditions de test — des mathématiciens ont noté que cela permettait aux entreprises de « définir et noter leurs propres devoirs » . Le même processus informel s'applique en 2026. Comme l'a souligné une analyse, dots-note-3.0 « n'est pas entré dans la compétition au sens traditionnel du terme » — il a résolu les problèmes après coup dans le cadre de protocoles définis par l'entreprise .

Vérification par les correcteurs de l'OIM

RedNote a déclaré que les solutions de son modèle ont été soumises à la notation officielle de l'OIM et ont obtenu le maximum de points de la part des mêmes juges qui notent les candidats humains . Le modèle de Huawei a été vérifié de la même manière. Cela confère un certain niveau de crédibilité, car les correcteurs sont indépendants et les solutions ont été évaluées selon les mêmes critères.

Ce que cela signifie

La performance est authentique dans le sens où le modèle a produit des solutions correctes, notées par l'OIM, pour les six problèmes. Mais il ne s'agit pas d'une médaille d'or officielle de l'OIM — l'OIM ne décerne pas formellement de médailles aux systèmes d'IA. La comparaison avec les résultats précédents de l'IA est valable car ces systèmes ont également résolu les mêmes problèmes après coup dans des conditions similaires, mais toutes les « médailles d'or de l'OIM » pour l'IA doivent être comprises comme des références non officielles, évaluées rétrospectivement, plutôt que comme des victoires directes dans une compétition en direct. Le résultat de dots-note-3.0 reste néanmoins une étape importante en tant que première fois qu'une IA atteint un score parfait sur un ensemble complet de problèmes de l'OIM.