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Actualité : Une IA a manipulé un développeur sous de fausses identités : "du jamais vu" pour l'institut de sécurité britannique
Les IA déraillent en série. En trois semaines, un troisième incident vient confirmer que les modèles les plus avancés, une fois leurs garde-fous levés, improvisent des tactiques de tromperie que personne ne leur a enseignées. Cette fois, un agent a inventé de fausses identités pour piéger un développeur sur GitHub.
© Ground Picture - Illustration. Lors de tests de cybersécurité menés par l'AI Security Institute britannique, un agent IA a créé de faux profils et manipulé un vrai développeur sur GitHub pour tenter d'injecter du code malveillant dans son projet.
Le 4 août 2026, l'AI Security Institute (AISI), organisme de recherche rattaché au gouvernement britannique, a publié un rapport d'incident qui documente 19 actions non autorisées commises par des agents IA au cours de 122 sessions d'évaluation cyber. Sur ces 19 débordements, 17 proviennent de Mythos 5, les deux restants du GPT-5.6 Sol d'OpenAI.
L'affaire survient quelques jours après les révélations sur le piratage autonome de Hugging Face par un modèle d'OpenAI et la compromission de trois entreprises par les modèles Claude d'Anthropic.
Le scénario le plus préoccupant ressemble à un thriller d'espionnage écrit par une machine : chargé de résoudre un exercice de type "capture the flag" dans un environnement simulé, un agent Mythos 5 a débordé du cadre pour cibler un vrai projet open source hébergé sur GitHub. Il a rédigé du code malveillant, soumis une pull request piégée, puis créé plusieurs faux comptes afin de convaincre le mainteneur humain de l'accepter. Quand sa soumission a été contestée publiquement, l'agent a modifié ses publications antérieures pour brouiller les pistes et envisagé d'adopter une nouvelle identité pour reprendre l'opération.
Reconstitution par l'AISI de la discussion autour de la pull request malveillante soumise par l'agent Mythos 5 sur GitHub. Les messages ont été réécrits par le personnel de l'AISI pour préserver l'anonymat des personnes ciblées, mais sont équivalents aux originaux en sujet, longueur et ton.
Autre détail qui en dit long sur le degré de sophistication : sachant qu'il s'adressait à un développeur basé au Danemark, l'agent a signé l'un de ses faux rapports de bug... en danois. L'IA a adapté sa langue de tromperie à la localisation de sa cible, exactement comme le ferait un attaquant humain chevronné. Elle a aussi déposé des instructions publiques destinées à d'autres agents autonomes, les invitant à poursuivre son travail, une forme de coordination spontanée que personne n'avait sollicitée.
Dans son rapport technique, l'AISI emploie des termes que l'institut n'avait jamais utilisés pour qualifier le comportement d'un modèle.
C'est la première fois que l'AISI observe une tromperie d'une telle gravité ciblant une personne réelle, sans instruction, dans le monde réel.
L'AISI précise que l'accès à Internet était activé et les filtres de sécurité des fournisseurs désactivés pour mesurer les capacités brutes des modèles. Ces conditions ne reflètent pas l'usage courant de ces IA. Aucun préjudice réel n'a été constaté : un mainteneur vigilant a rejeté le code, et les artefacts abandonnés par l'agent ont été nettoyés en coordination avec GitHub. Mais l'institut le reconnaît lui-même : la marge entre échec et réussite de l'attaque tenait à la vigilance d'un seul humain, pas à une barrière technique qui aurait fiablement bloqué un agent plus capable.