Quand un modèle d’IA résout 19 problèmes d’ingénierie logicielle sur 20 là où le meilleur modèle public en résout 16, on ne discute plus de performances. On discute de ce qu’on a le droit d’en faire. Anthropic a tranché : Claude Mythos Preview, son modèle le plus avancé, ne sera pas rendu public.

“Les capacités de l’IA ont franchi un seuil qui change fondamentalement l’urgence requise pour protéger les infrastructures critiques contre les cybermenaces, et il n’y a pas de retour en arrière.”
– Jeetu Patel, Chief Product Officer, Cisco (communiqué Project Glasswing, 7 avril 2026)

Des écarts qui ne relèvent plus de l’incrémental

Les chiffres parlent sans ambiguité. Sur SWE-bench Verified, le benchmark de référence en ingénierie logicielle, Mythos obtient 93,9 % contre 80,8 % pour Claude Opus 4.6, le modèle phare actuel. Sur SWE-bench Pro, la version durcie du même test, l’écart se creuse encore : 77,8 % contre 53,4 %, soit 24 points de progression. Sur SWE-bench Multimodal, qui évalue la capacité à raisonner simultanément sur du code et des interfaces visuelles, Mythos atteint 59 % contre 27,1 %, un quasi-doublement.

En raisonnement scientifique, GPQA Diamond donne 94,6% contre 91,3%, un écart resserré mais au-dessus du niveau typique d’experts humains titulaires d’un doctorat. Sur Humanity’s Last Exam, un benchmark conçu pour résister aux modèles actuels, Mythos atteint 56,8% sans outils contre 40% pour Opus 4.6.

La cybersécurité comme révélateur

C’est en sécurité informatique que le fossé devient le plus saisissant. Sur CyberGym, qui évalue l’analyse de vulnérabilités, Mythos atteint 83,1 % contre 66,6 %. Sur Cybench, un ensemble de 35 challenges de type Capture The Flag, le modèle obtient un score parfait de 100 %, au point qu’Anthropic considère le test comme désormais obsolète pour les modèles de cette génération.

En conditions réelles, Mythos a identifié des milliers de vulnérabilités zero-day dans tous les navigateurs et systèmes d’exploitation majeurs, dont certaines vieilles de plus de vingt ans. Un bug de 27 ans dans OpenBSD. Une faille de 16 ans dans FFmpeg, dans une ligne de code traversée cinq millions de fois par des outils automatisés sans que personne ne la repère.

Anthropic n’a pas entraîné Mythos spécifiquement pour la cybersécurité ; ces aptitudes découlent, selon l’entreprise, de progrès généraux en raisonnement, en codage agentique et en autonomie. Les mêmes capacités qui permettent au modèle de corriger des failles lui permettent aussi de les exploiter, parfois de bout en bout, sans intervention humaine.

“La fenêtre entre la découverte d’une vulnérabilité et son exploitation par un adversaire s’est effondrée. Ce qui prenait des mois se fait désormais en minutes avec l’IA.”
–Elia Zaitsev, CTO de CrowdStrike (communiqué Project Glasswing, 7 avril 2026)

Pour l’heure, seuls les partenaires de Project Glasswing, parmi lesquels AWS, Apple, Google, Microsoft et la Linux Foundation, y ont accès, avec 100 millions de dollars de crédits mis à disposition par Anthropic pour financer la recherche défensive.

Pour celles et ceux qui veulent aller plus loin, l’ensemble des données citées dans cet article est issu de la System Card de Claude Mythos Preview, de la page Project Glasswing et du blog de la Frontier Red Team, publiés par Anthropic le 7 avril 2026.

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