Imaginez un monde où une intelligence artificielle est capable de repérer une faille critique dans un smart contract en quelques secondes, là où des auditeurs humains mettraient des semaines. Aujourd’hui, ce n’est plus de la science-fiction. Le 18 février 2026, OpenAI a officialisé une collaboration qui pourrait bien changer la donne pour toute l’industrie de la blockchain.
En partenariat avec le fonds Paradigm, la société derrière ChatGPT dévoile EVMbench, un système d’évaluation conçu spécifiquement pour mesurer les performances des agents IA face aux vulnérabilités des smart contracts sur Ethereum. Un pas de géant vers une sécurité automatisée… ou vers de nouveaux risques ?
Une réponse à 100 milliards de dollars en jeu
Plus de 100 milliards de dollars en actifs circulent aujourd’hui dans des smart contracts open-source. Chaque ligne de code mal sécurisée représente potentiellement une porte ouverte pour des hackers. Les audits traditionnels, bien qu’essentiels, restent coûteux, longs et parfois incomplets. Face à la multiplication des protocoles DeFi, des NFT, des bridges et des layer-2, l’industrie cherche désespérément des solutions scalables.
C’est dans ce contexte qu’OpenAI et Paradigm ont décidé de créer un terrain de jeu neutre et extrêmement réaliste : EVMbench. L’objectif ? Savoir si les modèles d’IA les plus avancés sont déjà capables de rivaliser – ou même de surpasser – les meilleurs auditeurs humains.
Trois missions critiques pour les agents IA
EVMbench ne se contente pas de poser des questions théoriques. Il confronte les modèles à trois tâches très concrètes :
- Détection : identifier les vulnérabilités dans le code source
- Correction (patching) : proposer un correctif valide sans casser la logique métier
- Exploitation : écrire un exploit fonctionnel qui draine les fonds dans un environnement contrôlé
Pourquoi ces trois dimensions ? Parce qu’elles représentent les trois réalités du monde de la sécurité blockchain : prévenir, réparer, et comprendre l’attaque pour mieux se défendre.
Point clé : tous les scénarios sont construits à partir de 120 vulnérabilités réelles extraites de 40 audits passés, dont beaucoup proviennent de compétitions publiques très réputées.
Des données tirées du monde réel
Contrairement à de nombreux benchmarks académiques qui utilisent des contrats synthétiques, EVMbench repose sur du vécu. Les failles incluses ont toutes été disclosed publiquement. Parmi elles, on retrouve des reentrancy classiques, des problèmes d’accès control, des erreurs de précision arithmétique, des mauvaises gestions de callback, etc.
Paradigm a également intégré des cas issus de l’analyse du blockchain Tempo, un réseau orienté paiements stables. Cela permet de tester des logiques financières complexes qui ressemblent à ce qu’on trouve dans la vraie DeFi.
« Nous avons voulu que ce benchmark reflète la réalité du terrain, pas un laboratoire aseptisé. »
Porte-parole OpenAI – février 2026
Les premiers scores qui font parler
Les résultats préliminaires publiés par OpenAI sont déjà très commentés dans la communauté. Le modèle interne GPT-5.3-Codex obtient 72,2 % de succès en mode exploitation, contre seulement 31,9 % pour GPT-5 sorti six mois plus tôt. Une progression fulgurante.
Mais la fête est plus mesurée sur les deux autres axes :
- Détection : scores encore modestes sur les vulnérabilités subtiles
- Correction : beaucoup d’IA cassent la logique fonctionnelle en tentant de patcher
Conclusion des chercheurs : les modèles excellent quand l’objectif est clair et mesurable (vider un contrat vulnérable), mais peinent dès qu’il faut raisonner sur de très gros codebases ou corriger des bugs logiques profonds.
Un outil public pour toute l’industrie
OpenAI n’a pas gardé EVMbench dans ses labs. L’ensemble du framework, les datasets, les scripts d’exploitation adaptés et les environnements de test isolés ont été rendus open-source. Une décision stratégique forte.
En parallèle, la société annonce un fonds de 10 millions de dollars en crédits API pour soutenir les projets open-source et les infrastructures critiques de la blockchain. Un signal clair : OpenAI veut devenir un acteur majeur de la sécurité crypto, pas seulement un observateur.
Ce que ça change concrètement :
- Les équipes de sécurité peuvent désormais comparer objectivement différents modèles IA
- Les auditeurs juniors peuvent s’entraîner sur des cas réels
- Les chercheurs en IA disposent d’un nouveau challenge de référence
- Les protocoles DeFi peuvent intégrer des scans IA très tôt dans leur pipeline
Les limites actuelles d’EVMbench
Les auteurs eux-mêmes sont transparents sur les limites du benchmark. Parmi les points faibles :
- Absence de certaines attaques très spécifiques (flash-loans multi-chaînes, MEV avancés, timing attacks)
- Pas de prise en compte des revues exhaustives des très gros protocoles (Uniswap v3, Aave v3, etc.)
- Environnement toujours plus simple que la réalité d’un mainnet saturé
Malgré ces restrictions, EVMbench reste le benchmark le plus réaliste jamais publié sur la thématique IA + smart contracts.
Vers une course à l’armement IA dans la sécurité blockchain ?
Si les IA deviennent meilleures pour trouver ET exploiter des failles, elles deviendront aussi meilleures pour les corriger… à condition que les défenseurs les utilisent en priorité.
On assiste donc potentiellement au début d’une course où les attaquants et les défenseurs disposeront tous les deux d’outils IA de plus en plus puissants. Celui qui déploiera le meilleur agent le plus rapidement pourrait prendre un avantage décisif.
« L’IA ne remplacera pas les auditeurs humains, mais l’auditeur qui utilise l’IA remplacera celui qui ne l’utilise pas. »
Commentaire anonyme – Discord Paradigm
Paradigm et OpenAI l’ont bien compris et positionnent EVMbench comme un outil défensif avant tout. Mais dans la crypto, la frontière entre outil défensif et arme offensive est souvent très fine.
Que retenir pour les projets crypto en 2026 ?
Pour les fondateurs, les lead dev et les responsables sécurité, voici quelques enseignements immédiats :
- Intégrer dès maintenant des scans IA en pré-audit (plusieurs outils commerciaux commencent à le proposer)
- Ne jamais faire confiance aveuglément à un correctif généré par IA sans revue humaine
- Utiliser EVMbench pour benchmarker les prestataires de sécurité qui prétendent utiliser de l’IA avancée
- Anticiper que les bug bounties vont devenir encore plus compétitifs avec l’arrivée d’agents IA autonomes
- Investir dans la formation des équipes sur le prompt engineering appliqué à la sécurité smart contract
Et demain ?
Les prochaines versions d’EVMbench incluront probablement des scénarios multi-contrats, des interactions avec des oracles, des flash-loans et peut-être même des attaques cross-chain simplifiées. OpenAI promet déjà des mises à jour régulières.
Dans le même temps, d’autres acteurs (Anthropic, Google DeepMind, xAI, etc.) pourraient publier leurs propres benchmarks. La compétition ne fait que commencer.
Une chose est sûre : en février 2026, la sécurité des smart contracts est officiellement entrée dans l’ère de l’intelligence artificielle évaluée de manière systématique et publique. Et cette ère promet d’être à la fois passionnante… et terrifiante.
Reste une question ouverte qui plane au-dessus de toute l’industrie : saurons-nous maîtriser cette puissance avant qu’elle ne soit maîtrisée par d’autres ?
À suivre de très près.
