GPT-5.5 égale Mythos Preview dans les nouveaux tests de cybersécurité

GPT-5.5 rivalise avec Claude Mythos dans les tests de cyberattaques, selon l'Institut britannique de sécurité de l'IA

GPT-5.5 d'OpenAI est capable de résoudre de manière autonome une simulation complète d'attaque réseau, selon les évaluations publiées par l'UK AI Security Institute (AISI). C'est seulement le deuxième modèle à franchir ce seuil, aux côtés du Claude Mythos d'Anthropic. GPT-5.5 est d'ores et déjà déployé dans ChatGPT et accessible via l'API d'OpenAI, tandis que Claude Mythos reste réservé à un groupe très restreint de partenaires et testeurs. Cette performance marque un tournant dans le paysage de la cybersécurité. Qu'un modèle accessible au grand public puisse enchaîner de manière autonome les étapes d'une intrusion réseau complète, de la reconnaissance initiale jusqu'à l'exploitation d'une cible, représente une menace concrète pour les entreprises et institutions. Jusqu'ici, ce niveau de capacité restait cantonné à des systèmes expérimentaux à diffusion très limitée. Le fait que GPT-5.5 soit déjà largement déployé soulève des questions urgentes sur le contrôle des aptitudes offensives des modèles commerciaux. L'AISI britannique, créée dans le sillage du sommet de Bletchley Park de novembre 2023, évalue régulièrement les modèles dits frontier avant et après leur mise sur le marché, en testant leurs capacités dans des domaines sensibles comme la cybersécurité ou les armes de destruction massive. Ces évaluations s'inscrivent dans un effort plus large de gouvernance internationale de l'IA, auquel participent notamment la France, le Royaume-Uni et les États-Unis. La convergence de GPT-5.5 et Claude Mythos sur ces benchmarks offensifs va probablement intensifier les débats réglementaires sur les seuils de déploiement acceptables pour les modèles aux capacités les plus avancées.

💬 GPT-5.5 déjà en prod, accessible à tous, capable d'enchaîner une attaque réseau complète de bout en bout. Pendant ce temps Claude Mythos fait la même chose mais reste sous clé chez Anthropic. Le vrai débat, c'est là : OpenAI vient de décider tout seul que ce niveau de capacité offensive est acceptable en déploiement grand public, et personne ne leur a dit non.

GPT-5.5 aussi redoutable que Mythos en matière de hacking ? Les tests inquiètent

L'AI Security Institute a publié fin avril 2026 les résultats de tests comparatifs entre GPT-5.5, le dernier modèle d'OpenAI, et Mythos, le modèle phare d'Anthropic, sur des scénarios de cyberattaque simulés. Sur CyberBench et la simulation britannique TLO en 32 étapes, GPT-5.5 atteint 71,4 % de réussite sur des tâches de niveau expert, contre 68,6 % pour Mythos. Plus révélateur encore : GPT-5.5 a réussi à compléter la simulation TLO de bout en bout dans 2 cas sur 10, Mythos dans 3 cas sur 10. Cette simulation reproduit une cyberattaque complète incluant la reconnaissance, l'exploitation de vulnérabilités, l'élévation de privilèges, les mouvements latéraux et l'analyse cryptographique, soit des opérations normalement réservées à des professionnels de la sécurité offensive. Ce franchissement de seuil est significatif parce qu'il marque un glissement qualitatif : ces modèles ne se contentent plus d'assister un humain dans une tâche ponctuelle, ils sont désormais capables d'exécuter des chaînes d'attaque complètes et cohérentes sur plusieurs dizaines d'étapes. Une erreur en cours de séquence suffit normalement à faire échouer l'ensemble de la simulation, ce qui rend la réussite partielle de ces deux systèmes d'autant plus notable. Pour les équipes de sécurité défensive, les entreprises et les gouvernements, cela signifie que des capacités offensives jusqu'ici réservées à des groupes d'attaquants expérimentés pourraient devenir accessibles via des interfaces conversationnelles grand public, abaissant drastiquement le niveau technique requis pour mener des intrusions sophistiquées. Mythos faisait déjà l'objet d'inquiétudes avant la publication de ces résultats : Anthropic lui-même avait appelé à la prudence quant à son déploiement, et la Maison-Blanche avait exprimé des réserves sur les risques d'usage incontrôlé. GPT-5.5 s'invite maintenant dans ce débat avec des performances quasi équivalentes, ce qui complique la gestion du risque : il ne s'agit plus d'un modèle isolé jugé trop puissant, mais d'une tendance de fond touchant les grands laboratoires simultanément. L'écart entre les deux modèles est mince sur les benchmarks, mais GPT-5.5 se distingue par une progression plus régulière à travers les étapes, tandis que Mythos affiche des avancées plus irrégulières. La trajectoire commune des deux systèmes, clairement visible sur les graphiques de l'AI Security Institute, indique que davantage de tokens disponibles se traduit directement par une plus grande profondeur d'exécution dans les simulations d'attaque, ouvrant la question de savoir où se situe la prochaine limite à franchir.

💬 Le score à 71%, c'est presque secondaire. Ce qui compte, c'est qu'il n'y a plus un modèle isolé à surveiller, les deux plus grands labos arrivent au même résultat simultanément, et ça rend la gestion du risque autrement plus compliquée. 2 fois sur 10, 3 fois sur 10, une chaîne d'attaque complète en 32 étapes sans assistance humaine : le niveau d'entrée pour mener une intrusion sophistiquée vient de baisser d'un cran.

Claude Mythos devient le premier modèle d'IA à réussir toutes les simulations de cyberattaque de l'agence britannique de sécurité de l'IA

L'Institut de sécurité de l'IA du Royaume-Uni (AISI) vient de réviser à la baisse, pour la deuxième fois, son estimation du rythme de progression des capacités cyber de l'IA. D'abord ramenée de huit à 4,7 mois, cette estimation s'est avérée trop conservatrice : Claude Mythos Preview d'Anthropic et GPT-5.5 d'OpenAI ont dépassé ce seuil révisé. Mythos est devenu le premier modèle à réussir l'intégralité des simulations d'attaques informatiques conçues par l'AISI, une performance qu'aucun système d'IA n'avait atteinte jusqu'ici. Cet accomplissement soulève des interrogations sérieuses sur la vitesse à laquelle les modèles d'IA atteignent des capacités offensives critiques. Que des systèmes commerciaux puissent désormais réussir toutes les simulations d'attaques d'un organisme gouvernemental de sécurité signifie que le fossé entre capacités théoriques et menaces réelles se referme rapidement. Pour les entreprises, gouvernements et infrastructures critiques, cela implique que les défenses actuelles pourraient devenir insuffisantes face à des acteurs malveillants équipés de ces outils. Logan Graham, responsable du red teaming chez Anthropic, tempère pourtant l'ampleur de l'exploit : "D'ici un an, Mythos paraîtra probablement assez limité", a-t-il déclaré. Cette mise en perspective illustre le problème central auquel font face les régulateurs : les benchmarks de sécurité deviennent obsolètes presque aussi vite qu'ils sont établis. L'AISI, créé en 2023 sous l'impulsion du gouvernement britannique pour évaluer les risques des modèles frontier, doit désormais accélérer sa propre cadence d'évaluation pour rester pertinent face à une progression que plus personne ne semble capable d'anticiper correctement.

💬 L'AISI s'est trompé deux fois sur la cadence de progression, et s'est quand même fait dépasser. Le vrai souci, c'est pas qu'un modèle passe tous les tests cyber d'un organisme gouvernemental, c'est que ces tests soient périmés avant même d'être publiés. La citation de Logan Graham résume bien : dans un an, Mythos paraîtra limité, et je pense qu'il n'exagère pas.

OpenAI élargit l'accès à GPT-5.4-Cyber, un modèle affiné pour les professionnels de la cybersécurité

OpenAI a annoncé l'extension de son programme Trusted Access for Cyber (TAC) à des milliers de professionnels de la sécurité vérifiés individuellement, ainsi qu'à des centaines d'équipes chargées de défendre des infrastructures logicielles critiques. Au cœur de cette expansion figure GPT-5.4-Cyber, un modèle dérivé de GPT-5.4 spécifiquement ajusté pour les usages défensifs en cybersécurité. Contrairement au modèle standard, GPT-5.4-Cyber adopte ce qu'OpenAI qualifie d'approche "cyber-permissive" : son seuil de refus est délibérément abaissé pour les requêtes à vocation défensive légitime. Parmi les capacités débloquées figure notamment l'ingénierie inverse de binaires sans accès au code source, une fonctionnalité majeure pour analyser des firmwares, des bibliothèques tierces ou des échantillons de malwares compilés. Les utilisateurs accèdent au programme via chatgpt.com/cyber pour une vérification individuelle, ou par l'intermédiaire d'un représentant OpenAI pour les équipes entreprise. Ce changement s'attaque à un problème concret que connaissent bien les chercheurs et ingénieurs en sécurité : les modèles généralistes refusent fréquemment d'analyser du code malveillant ou d'expliquer des techniques d'exploitation, même dans un cadre manifestement défensif. Cette friction ralentit le travail des équipes de sécurité offensives et défensives légitimes, au profit, indirectement, des attaquants qui eux n'attendent pas de validation. En réduisant ces blocages pour des utilisateurs vérifiés, OpenAI cherche à rééquilibrer l'avantage technologique en faveur des défenseurs. Le modèle conserve toutefois des garde-fous stricts : l'exfiltration de données, la création ou le déploiement de malwares, et les tests non autorisés restent explicitement interdits. L'accès en mode zéro-rétention de données est également limité, OpenAI arguant d'une visibilité réduite sur l'environnement et les intentions de l'utilisateur dans cette configuration. La cybersécurité a toujours souffert de ce qu'on appelle le problème du double usage : les mêmes connaissances techniques servent aussi bien à défendre des systèmes qu'à les attaquer. Pour les systèmes d'IA, cette tension est particulièrement aiguë, car il est difficile de distinguer automatiquement une intention défensive d'une intention malveillante. OpenAI propose ici une réponse structurelle inédite : un cadre d'accès à plusieurs niveaux fondé sur la vérification d'identité, plutôt que des restrictions uniformes appliquées à tous. Cette approche s'inscrit dans une tendance plus large du secteur à différencier les accès selon le profil et les intentions déclarés de l'utilisateur. Si le modèle se généralise, d'autres fournisseurs de modèles comme Anthropic ou Google DeepMind pourraient être amenés à développer des dispositifs similaires pour ne pas laisser OpenAI s'imposer comme la référence des outils d'IA pour la sécurité professionnelle.