GPT-6 Astra : cette capacité de la nouvelle IA d’OpenAI fait craindre un "point de bascule" pour la sécurité de votre portefeuille crypto

Une IA capable de dénicher des failles inconnues, d’écrire l’exploit correspondant et de le lancer sans pilotage humain étape par étape : avec GPT-6 Astra, OpenAI pousse encore un peu plus loin la frontière entre outil sophistiqué et véritable intelligence artificielle générale. Annoncé le 3 septembre 2026 et classé en cybersécurité comme modèle « Critique », ce nouveau système ravive la question du fameux point de bascule.

Dans le même temps, cette IA doit arriver dans les prochains jours sur les abonnements ChatGPT Plus, Pro, Business et Enterprise, puis via l’API et Amazon Web Services, ce qui signifie que ses capacités ne resteront pas cantonnées aux labos. Entre promesse d’automatiser tout ce qu’un humain peut faire sur un ordinateur et scores record sur des benchmarks de sécurité, c’est un changement de régime qui se dessine.

GPT-6 Astra AGI : ce que promet vraiment le nouveau modèle d’OpenAI

Selon OpenAI, GPT-6 Astra AGI incarne son modèle « le plus avancé » pour le code, l’automatisation et la recherche scientifique, capable d’orchestrer seul des suites d’actions complètes sur un poste de travail. Sur le réseau social X, l’entreprise affirme que cette IA peut automatiser tout ce que l’utilisateur est en mesure de faire sur un ordinateur, une revendication que son président Greg Brockman interprète comme le signe qu’OpenAI a enfin atteint une AGI.

La charte de l’entreprise définit pourtant l’AGI comme un système qui dépasse l’humain sur la plupart des tâches économiquement utiles, seuil qu’OpenAI n’a pas démontré de façon publique pour Astra, et que Sam Altman avait lui-même décrit comme une notion surtout marketing et mal délimitée. Certains de ses résultats phares dépendent fortement de l’infrastructure d’agents qui entoure le modèle : sur ARC-AGI-3 ou TerminalBench-4.0, ce sont autant les choix d’architecture que le « cerveau » brut qui font grimper les scores. OpenAI revendique par exemple 97,6 % sur FrontierMath au niveau Tier 4, mais l’organisation qui administre ce test, Epoch AI, est financée par OpenAI et lui a donné un accès exclusif à une partie du jeu de problèmes, ce qui alimente le débat. L’indice d’intelligence d’Artificial Analysis, qui combine plusieurs évaluations, place par ailleurs GPT-6 Astra derrière Claude Fable 5.1, Claude Opus 5 et le modèle Muse Spark 1.3 de Meta. Greg Brockman a d’ailleurs présenté Astra comme « le plus intelligent et le plus aligné », a-t-il déclaré, cité par Cointribune.

Cybersécurité, EVMbench et le point de bascule mesuré vers l’AGI

Sur le terrain de la sécurité, Astra franchit une étape que ses concepteurs qualifient de critique. OpenAI indique que le modèle obtient un score parfait sur ExploitBench, un test de développement d’exploits à partir de vulnérabilités connues, et qu’une version modifiée de ce test lui a même permis de découvrir et d’exploiter deux failles zero-day, encore ignorées des développeurs au moment des essais. Dès février 2026, l’entreprise avait chiffré ce type de capacité sur les smart contracts Ethereum avec le benchmark EVMbench, conçu avec Paradigm et OtterSec : à partir de 120 vulnérabilités de haute sévérité issues de 40 dépôts d’audits, majoritairement tirés des compétitions Code4rena, rejouées dans un environnement isolé, le meilleur agent exploitait 72,2 % des failles, contre 31,9 % pour GPT-5 six mois plus tôt, tout en ne détectant que 45,6 % des bugs connus. Selon OpenAI, ces contrats sécurisent couramment plus de 100 milliards de dollars d’actifs open source, soit de l’ordre de 90 milliards d’euros.

Les auteurs d’EVMbench soulignent eux-mêmes que la force de ces systèmes reste très spécialisée : en mode exploitation, une fois la faille trouvée, l’attaque suit presque toujours, tandis que la détection plafonne et que la correction demeure le maillon faible, car elle suppose de comprendre ce que le code est censé faire. Leur conclusion résume la situation en une phrase, « discovery, not repair or transaction construction, is the primary bottleneck », écrivent-ils, soit en français que la découverte, et non la réparation ou la construction de transactions, est le principal goulot d’étranglement. Cette image a été contestée en mars 2026 par des chercheurs de l’université du Zhejiang et de la société BlockSec, qui ont reconstruit un jeu de 22 incidents réels postérieurs à l’entraînement des modèles pour limiter la contamination des données, et par OpenZeppelin, qui a relevé au moins quatre failles classées en haute sévérité mais impossibles à exploiter en pratique ; pour ces acteurs, l’IA fonctionne comme un filtre de première passe, pas comme un remplaçant de l’auditeur humain. Astra lui-même repose sur une technique décrite par la presse comme du « recurrent depth », où les données repassent plusieurs fois par les mêmes couches, ce qui déplace une partie du raisonnement hors de la chaîne de pensée lisible ; des chercheurs en sécurité, dont Redwood Research, estiment que cette opacité complique la surveillance du modèle. Pour les prestataires de services sur crypto-actifs régulés par MiCA et soumis au règlement DORA depuis le 17 janvier 2025, qui impose tests de résilience, analyses de vulnérabilité, tests d’intrusion et déclaration des incidents, cette automatisation offensive qui progresse plus vite que les cycles d’audit devient un risque prudentiel documenté pour ces entités, et en France, l’Autorité des marchés financiers et l’ACPR disposent de pouvoirs élargis d’inspection et de sanction sur ce volet. OpenAI a promis un milliard de dollars d’accès subventionné à son programme Daybreak sur six mois, soit environ 930 millions d’euros, en priorisant réseaux d’eau, opérateurs électriques, collectivités, banques régionales, associations et mainteneurs open source, mais sans mentionner explicitement les plateformes d’échange, conservateurs ou protocoles blockchain, alors même qu’une trentaine d’acteurs du secteur, dont Coinbase, Block, BitGo, Blockstream et ARK Invest, ont adressé une lettre ouverte aux laboratoires d’IA pour demander un accès défensif anticipé à leurs modèles les plus puissants, un signal interressant pour les régulateurs européens qui surveillent ce nouveau point de bascule.