L’émergence d’un théorème en mathématiques est généralement précédée d’une phase d’observation de la part du mathématicien. Son travail d’observation consiste alors à trouver des corrélations entres les différents aspects des objets qu’il manipule pour en déduire des formules. Le papier présenté pendant ce séminaire décrit comment l’on peut mettre la main sur ce genre de corrélations de façon automatique grâce à des algorithmes de deep learning. L’IA permet alors d’étendre le champ des observations possibles et de guider les yeux du mathématicien dans son travail de recherche. La présentation expliquera comment ce procédé a mené à la conjecture puis à la preuve de deux théorèmes : l’un en théorie des noeuds, l’autre en théorie des représentations.