Le Royaume-Uni observe un rétrécissement de l'écart entre modèles d'IA ouverts et fermés en cybersécurité

Le UK AI Security Institute (AISI) publie une analyse montrant que l'écart de performance entre les modèles d'IA ouverts et fermés en cybersécurité s'est réduit en 2026. Selon cette étude, des modèles comme GLM-5.2 et DeepSeek-V4-Pro atteignent désormais des niveaux comparables à ceux de modèles fermés sortis 4 à 7 mois plus tôt, contre une différence de 6 à 10 mois en 2025.

Cette analyse porte sur 70 évaluations ciblées en cybersécurité, où GLM-5.2 se rapproche de Claude Opus 4.6 (sorti 4,3 mois plus tôt), tandis que DeepSeek-V4-Pro se situe entre Claude Opus 4.5 et GPT-5 (sortis en novembre et août 2025). Pour des tâches plus complexes, comme les cyberranges (simulations d'opérations de piratage complètes), l'écart persiste : GLM-5.2 rivalise avec Claude Opus 4.5, mais DeepSeek-V4-Pro reste en dessous de Sonnet 4.5, un modèle sous-frontière sorti 7 mois plus tôt. L'AISI souligne que les modèles ouverts excelle dans des tâches spécifiques mais peuvent manquer de généralisation, un phénomène décrit comme le « big model smell ».

L'AISI prévoit de tester Kimi K3 une fois ses poids rendus publics, dans le cadre de cette même méthodologie. Cette évolution suggère que les capacités cyber des modèles ouverts pourraient bientôt devenir accessibles sans les garde-fous des modèles fermés, ce qui pourrait modifier l'équilibre entre offense et défense dans le domaine de la cybersécurité.