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Anthropic et AISLE : une confrontation technologique sur Mythos
La start-up Anthropic, connue pour ses avancées en intelligence artificielle, a récemment dévoilé son modèle Mythos, vanté pour sa capacité à identifier des milliers de vulnérabilités zero-day. Cependant, la société AISLE, spécialisée dans la cybersécurité, a publié une analyse qui remet en question l'unicité des résultats d'Anthropic. Selon AISLE, les mêmes résultats peuvent être obtenus avec des modèles d'IA open-source, coûtant seulement 0,11 $ par million de tokens, alors qu'Anthropic facture 240 fois plus.
Le 7 avril, Anthropic a lancé Project Glasswing et Mythos Preview, promettant une révolution dans la détection des failles de sécurité. Le même jour, AISLE a publié un article intitulé « AI Cybersecurity After Mythos: The Jagged Frontier », signé par Stanislav Fort, un chercheur de l'entreprise. L'article affirme que les tests phares d'Anthropic peuvent être reproduits avec des modèles open-source tels que Deepseek, Qwen et GPT-OSS, qui possèdent entre 3 et 5 milliards de paramètres actifs. Cette révélation ouvre un débat technique et commercial intéressant.
Les modèles open-source rivalisent avec Mythos
AISLE a testé huit modèles d'IA open-source sur le code des vulnérabilités présentées par Anthropic. Tous ont réussi à détecter l'exploit FreeBSD NFS, considéré comme la démonstration la plus impressionnante d'Anthropic. Parmi ces modèles, l'un avec 3,6 milliards de paramètres actifs a été facturé à seulement 0,11 dollar par million de tokens. Un autre modèle, avec 5,1 milliards de paramètres, a également identifié un bug majeur d'OpenBSD datant de 27 ans, une autre découverte clé d'Anthropic.
Sur des tâches de raisonnement en sécurité plus générales, les petits modèles open-source surpassent souvent les modèles de pointe des grands laboratoires. Selon AISLE, aucune IA ne domine toutes les tâches, ce qui rend la frontière des capacités en cybersécurité « irrégulière ». Depuis mi-2025, AISLE revendique la validation de 180 CVE, dont 15 dans OpenSSL et 5 dans curl, ce qui souligne la qualité de ses rapports et sa collaboration avec des acteurs majeurs comme le CTO d'OpenSSL.
Le débat sur la puissance des modèles d'IA
AISLE soulève une question cruciale : est-ce la puissance du modèle d'IA qui fait la différence, ou l'architecture de détection qui l'entoure ? Anthropic présente Mythos comme une solution intégrée capable de scanner, isoler et exploiter des vulnérabilités. AISLE, en revanche, décompose ce processus en étapes distinctes, affirmant que des modèles modestes peuvent suffire pour le scan et la détection, tandis que l'exploitation complexe reste un défi.
Ce débat s'inscrit dans un contexte commercial où AISLE et Anthropic sont en concurrence directe. AISLE promeut son pipeline agnostique comme une alternative efficace sans nécessiter des modèles coûteux. Bruce Schneier, expert en cybersécurité, avait déjà qualifié l'annonce d'Anthropic d'« opération de communication », soulignant le besoin de prudence face aux affirmations marketing.
Les limites du contre-test d'AISLE
Il est important de noter que le test d'AISLE ne couvre pas l'ensemble du protocole d'Anthropic, notamment les chaînes d'exploitation multi-vulnérabilités. AISLE s'est concentré sur la détection de vulnérabilités connues, sans explorer la découverte à grande échelle dans des codes vierges. Selon Anthropic, la force de Mythos réside dans sa capacité à orchestrer des milliers de scans de manière autonome, un aspect que le test d'AISLE n'a pas abordé.
En conclusion, le débat entre le modèle unique et l'architecture agnostique ne fait que commencer. Les résultats définitifs viendront probablement de tiers indépendants, mais en attendant, le discours marketing autour de cette confrontation continue de captiver l'attention du secteur.
