820 : Mathématicien au travail — Section 720 : Al-Khwarizmi nomme lalgèbre

Des scribes babyloniens aux lauréats Fields et à la démonstration assistée par IA : la profession qui transforme les questions difficiles en certitude permanente, théorème après théorème. « Mathématicien » descend du grec mathema, « ce qui s'apprend », et la confrérie pythagoricienne du VIe siècle av. J.-C. réservait déjà le mot mathematikoi à son cercle intérieur, ceux qui étaient chargés du raisonnement proprement dit. C'est la plus ancienne profession entièrement fondée sur l'abstraction : les scribes babyloniens résolvaient des problèmes quadratiques sur des tablettes d'argile vers 1800 av. J.-C., et les théorèmes qu'Euclide démontra à Alexandrie vers 300 av. J.-C. sont toujours vrais, toujours enseignés et toujours cités — une permanence qu'aucun autre fondateur de discipline ne peut revendiquer.

Le métier moderne se scinde en deux. Quelques dizaines de milliers de mathématiciens chercheurs dans le monde démontrent de nouveaux théorèmes dans les universités et les instituts, une carrière qui passe par un doctorat, des années d'errance postdoctorale et un marché académique brutalement étroit. Un groupe bien plus vaste applique la même formation en finance, cryptographie, apprentissage automatique et administration : le Bureau of Labor Statistics américain ne comptait que quelques milliers de personnes portant le titre littéral « mathematician » en 2023, tandis que les quants, actuaires et data scientists formés en mathématiques se comptent par centaines de milliers.

Cette page suit le métier de Plimpton 322 et du papyrus Rhind à travers le Bagdad d'al-Khwarizmi, la querelle Newton–Leibniz sur le calcul infinitésimal et les 23 problèmes d'Hilbert, jusqu'au grenier de Wiles, aux refus de Perelman et aux machines qui résolvent désormais des problèmes d'olympiade au niveau de la médaille d'or. Elle couvre comment on devient mathématicien dans différents pays, à quoi ressemble le travail quotidien, qui a atteint le sommet de la profession et comment — et quelle part du travail l'IA peut réalistement absorber.