Agents IA et cybersécurité : à la recherche d’un nouvel équilibre

À mesure que les agents IA gagnent en autonomie, la cybersécurité apparaît comme l’un des premiers domaines où leurs effets deviennent tangibles, mais aussi préoccupants. Les progrès rapides des modèles d’IA dans l’analyse et la génération de code les rendent désormais particulièrement performants pour identifier et corriger des vulnérabilités. Ces nouvelles capacités renforcent tant la défense que l’attaque.

Face à ces nouveaux risques, le gouvernement américain intervient et décide de limiter la distribution de ces modèles. Cet article revient sur cette asymétrie naissante, avant d’examiner les bonnes pratiques permettant aux organisations de réduire leur exposition aux risques de cybersécurité liés à l’IA.

En avril 2026, Anthropic annonce Claude Mythos Preview¹, un modèle fermé au grand public et mis à disposition dans le cadre d’un programme à un petit groupe de cyberdéfenseurs. Le 9 juin, l’entreprise annonce ensuite Claude Fable 5, un modèle reposant sur la même architecture que Mythos, destiné cette fois-ci à un usage général, avec des garde-fous renforcés.

Le 12 juin, Anthropic publie une déclaration indiquant avoir reçu une directive américaine de contrôle des exportations sommant de suspendre l’accès à Fable 5 et Mythos 5 pour tout ressortissant étranger, y compris au sein même de l’entreprise. La directive ne détaille pas la raison de cette décision, mais Anthropic explique qu’une méthode permettant de contourner les garde-fous de Fable 5 aurait été signalée au gouvernement américain. Anthropic, ne pouvant réserver l’accès aux seuls citoyens américains, désactive finalement Fable 5 et Mythos 5 pour l’ensemble des utilisateurs².

Plus récemment, OpenAI se retrouve aussi concerné par ce nouvel état de fait. Le lancement public de GPT-5.6 est différé à la demande du gouvernement américain³, avec un accès initial limité à un petit groupe de partenaires.

Ces événements signalent l’entrée progressive dans un nouveau régime de l’IA : celui de l’asymétrie. En effet, avec l’annonce de Mythos Preview, nous observions pour la première fois une restriction des accès à des capacités avancées à un petit nombre d’entreprises privilégiées, sur la décision d’Anthropic, créant de fait une asymétrie d’accès à l’échelle des entreprises.

Avec la directive du 12 juin, c’est une nouvelle asymétrie qui se profile, au niveau des États, imposée par un gouvernement cette fois-ci. À court terme, la situation pourrait se débloquer, comme le rapportait Axios le 27 juin⁴. Néanmoins, cet épisode crée un précédent majeur, mettant en évidence le rôle désormais central des pouvoirs publics à l’égard de la diffusion des modèles d’IA. L’IA apparaît désormais comme un enjeu de sécurité nationale. Cela rappelle également qu’une dépendance trop importante à un fournisseur d’IA unique peut devenir un risque opérationnel lorsque l’accès aux modèles dépend d’aléas techniques, commerciaux ou politiques.

I. L’IA pour la cybersécurité : accélérer la remédiation

Des modèles capables de tâches longues d’analyse logicielle

Pour mieux comprendre ces décisions, intéressons-nous d’abord à l’utilisation de l’IA dans les activités de cybersécurité elles-mêmes. Dans notre précédent article (« La course à l’employé virtuel : 2026, année charnière » NETSOURCES N° 181), nous avions présenté l’« horizon temporel à 50 % » suivi par METR, c’est-à-dire la durée de tâches humaines qu’un modèle réussit dans la moitié des cas. En mai ٢٠٢٦, METR plaçait Mythos Preview à un horizon supérieur à 16 heures sur des tâches logicielles⁵, soit environ deux journées de travail humain. Ce chiffre suffit à expliquer l’attention suscitée par Mythos : les tâches d’analyse de sécurité demandent justement de comprendre un logiciel, de tester des hypothèses et d’enchaîner de nombreuses actions.

Figure 1. METR place Mythos Preview au-delà de 16 heures d’horizon temporel à 50 % sur des tâches logicielles.

Des vulnérabilités aux schémas d’exploitation

Définissons quelques termes utiles. En cybersécurité, une vulnérabilité est une faiblesse dans un logiciel, un système ou une configuration, susceptible d’être utilisée pour porter atteinte à sa sécurité. Toutes n’ont pas le même niveau de gravité : certaines restent théoriques ou difficiles à exploiter, tandis que d’autres permettent d’accéder à des données, d’obtenir davantage de droits ou de prendre le contrôle total d’un système. On parle de « zero-day » lorsqu’une vulnérabilité, encore inconnue ou non corrigée, peut être exploitée avant que l’éditeur et les utilisateurs aient eu le temps de s’en protéger.

En pratique, l’exploitation ne repose pas toujours sur une vulnérabilité isolée. Dans son annonce de Mythos Preview, Anthropic indique que le modèle pouvait identifier et exploiter des zero-days¹, notamment en enchaînant plusieurs vulnérabilités dans le noyau Linux pour prendre le contrôle total de la machine. Prises isolément, ces failles n’auraient pas permis de compromettre la machine. C’est justement cette capacité à construire ce que l’on appelle un schéma d’exploitation qui rend Mythos Preview particulièrement performant à ces tâches.

Glasswing et Daybreak : accélérer la remédiation

Le projet Glasswing, annoncé par Anthropic en avril dernier¹, vise à réduire ce nouveau risque en cherchant précisément à créer une asymétrie volontaire en faveur des « défenseurs »  (les équipes de sécurité des éditeurs de logiciels et des opérateurs d’infrastructures critiques). C’est dans ce cadre qu’Anthropic a donné accès à Mythos Preview à des fournisseurs de logiciels et d’infrastructures critiques afin qu’ils puissent identifier et corriger leurs vulnérabilités avant que des capacités d’IA similaires ne se diffusent plus largement.