GPT-6 Astra : la nouvelle IA d'OpenAI est une arme capable d'exploiter 72,2% des failles des smart contracts

Un modèle d’IA qui trouve des failles encore inconnues et rédige lui-même le code d’exploitation, sans être guidé étape par étape : c’est ainsi qu’OpenAI décrit son nouveau GPT‑6 Astra. Dévoilé le 3 septembre 2026, ce système est le premier de la société officiellement classé « Critique » en cybersécurité, c’est-à-dire capable, selon son propre cadre interne, de développer des exploits sophistiqués contre des systèmes durcis.

Greg Brockman y voit un jalon possible vers l’intelligence artificielle générale, même si la définition exacte de cette AGI reste débattue jusque chez OpenAI. Pour l’écosystème crypto, la question est moins théorique : depuis février 2026, un benchmark dédié aux smart contracts, EVMbench, chiffre déjà la part de vulnérabilités qu’un agent d’IA sait réellement exploiter sur du code qui protège des dizaines de milliards d’euros. Un pourcentage retient particulièrement l’attention.

GPT‑6 Astra, un modèle d’IA classé critique en cybersécurité

Dans sa communication, OpenAI présente GPT‑6 Astra comme un modèle capable de découvrir des vulnérabilités inconnues et de générer l’exploit correspondant de bout en bout, sans pilotage humain à chaque étape. Le déploiement se fait par paliers : d’abord les organisations du programme de cybersécurité Daybreak, puis les offres payantes de ChatGPT (Plus, Pro, Business, Enterprise), l’API et Amazon Web Services. Le modèle obtient des scores élevés sur plusieurs bancs d’essai maison, dont FrontierMath Tier 4, ARC‑AGI‑3 et TerminalBench‑4.0, et un score parfait sur ExploitBench, un test de développement d’exploits à partir de vulnérabilités connues.

Techniquement, Astra s’appuie sur une approche décrite par la presse spécialisée comme du « recurrent depth », où les données repassent plusieurs fois par les mêmes couches du réseau, ce qui déplace une partie du raisonnement hors de la chaîne de pensée lisible. Des chercheurs en sécurité, parmi lesquels l’équipe de Redwood Research, ont souligné que cette opacité complique le suivi des comportements sensibles. Malgré ces réserves, Greg Brockman a présenté le modèle comme « le plus intelligent et le plus aligné » produit par l’entreprise. La charte d’OpenAI définit pourtant l’AGI comme un système qui dépasse l’humain sur la plupart des tâches économiquement utiles, barre qu’Astra n’a pas démontré franchir, et Sam Altman avait lui-même qualifié l’AGI de terme marketing mal défini. Quand les scores approchent du maximum sur des tests comme ARC‑AGI‑3 ou FrontierMath, ils attestent surtout d’une maîtrise fine de l’environnement évalué, pas nécessairement d’une intelligence générale au sens large, une nuance interressante pour les acteurs qui y voient déjà une rupture absolue.

EVMbench : 72,2 % de failles exploitées sur les smart contracts

Côté crypto, le terrain est plus concret. En février 2026, OpenAI a publié avec Paradigm et OtterSec EVMbench, un benchmark qui mesure la capacité d’agents d’IA à détecter, corriger et exploiter des vulnérabilités de smart contracts. Le jeu de données s’appuie sur 120 failles de sévérité haute issues de 40 dépôts d’audits, en majorité tirés des compétitions Code4rena, rejouées dans un environnement Ethereum isolé. OpenAI justifiait cet effort par l’ordre de grandeur en jeu : des contrats intelligents qui sécurisent couramment plus de 100 milliards de dollars d’actifs open source, soit des dizaines de milliards d’euros. Les résultats dessinent une capacité très étroite mais très tranchante : en mode exploitation, l’agent GPT‑5.3‑Codex réussit 72,2 % des tâches, contre 31,9 % pour GPT‑5 sorti six mois plus tôt, alors qu’en mode détection, le meilleur agent ne retrouve que 45,6 % des vulnérabilités connues et que la correction reste le point faible. Les auteurs résument la situation dans une formule devenue centrale pour les équipes de sécurité : « discovery, not repair or transaction construction, is the primary bottleneck », autrement dit la découverte, et non la réparation ou la construction de transactions, est le principal goulet d’étranglement.

Ce tableau flatteur ne fait pas l’unanimité. En mars 2026, des chercheurs de l’université du Zhejiang et de la société de sécurité BlockSec ont publié une réévaluation d’EVMbench pointant un périmètre jugé étroit, avec 14 configurations d’agents principalement testées dans l’environnement de leur éditeur, et un risque de contamination des données d’entraînement puisque les audits utilisés étaient publics avant la sortie des modèles ; ils ont reconstruit un jeu de 22 incidents réels postérieurs à chaque sortie pour contourner ce biais. De son côté, OpenZeppelin a audité le jeu de données et identifié au moins quatre failles classées en sévérité haute qui ne sont pas exploitables en pratique, en concluant que ces agents doivent rester des filtres de première passe dans un processus où l’auditeur humain reste central. Pour les prestataires de services sur crypto‑actifs agréés MiCA en Europe, ces capacités d’exploitation automatisée s’inscrivent dans un cadre réglementaire : le règlement DORA, applicable depuis le 17 janvier 2025, impose des programmes de tests de résilience incluant analyses de vulnérabilité, tests d’intrusion et gestion encadrée des prestataires informatiques tiers. Pendant ce temps, OpenAI a doté son programme d’accès subventionné Daybreak d’un milliard de dollars sur six mois en priorisant réseaux d’eau, opérateurs électriques, collectivités, banques régionales, associations et mainteneurs open source, sans citer les plateformes d’échange, conservateurs ou protocoles blockchain, alors que l’été 2026 a déjà vu une faille de BTCPay Server exposer des nœuds Lightning, un appel de Core Lightning à déconnecter des machines après des signalements de vulnérabilités générés par IA, et un vol de 114 millions de dollars impliquant Coldcard. À ce jour, ni OpenAI ni Anthropic n’ont rendu public un cas d’usage de ces modèles contre une chaîne en production ; ce qui est documenté, c’est une capacité offensive mesurée, des garde‑fous d’accès encore partiels et une course à l’outil défensif dans laquelle l’écosystème crypto ne sait pas encore exactement où il se situe.