La monnaie virtuelle dans le monde réel
Le créateur de ChatGPT, OpenAI, et Paradigm, une société d'investissement axée sur la crypto-monnaie, ont présenté EVMbench, un outil conçu pour améliorer la sécurité des contrats intelligents Ethereum Virtual Machine.
EVMbench est conçu pour évaluer la capacité des agents d'intelligence artificielle à détecter, corriger et exploiter les vulnérabilités de haute gravité dans les contrats intelligents Ethereum Virtual Machine (EVM).
Les contrats intelligents sont au cœur du réseau Ethereum, contenant le code qui alimente tout, des protocoles financiers décentralisés aux lancements de jetons. Le nombre hebdomadaire de contrats intelligents déployés sur Ethereum a atteint un niveau record de 1,7 million en novembre 2025, avec 669 500 déployés la semaine dernière seulement, selon Token Terminal.
EVMbench est basé sur 120 vulnérabilités sélectionnées parmi 40 audits, la plupart provenant de concours d'audit ouverts comme Code4rena, selon un article du blog OpenAI. Il comprend également des scénarios du processus d'audit de sécurité de Tempo, la blockchain de couche 1 développée par Stripe, axée sur les paiements stables hautes performances et à faible coût.
Le géant des paiements Stripe a lancé le testnet public de Tempo en décembre, notant à l'époque qu'il était construit avec les contributions de Visa, Shopify et OpenAI, entre autres.
L'objectif est d'ancrer les tests dans le code du monde réel avec une pertinence économique, en particulier à la lumière de l'expansion des paiements stables basés sur l'IA, a ajouté la société.
Présentation d'EVMbench, une nouvelle référence qui mesure dans quelle mesure les agents d'IA peuvent détecter, exploiter et corriger les vulnérabilités des contrats intelligents de haute gravité. https://t.co/op5zufgAGH
-OpenAI (@OpenAI) 18 février 2026
EVMbench est conçu pour évaluer les modèles d'IA selon trois modes : détecter, corriger et exploiter. En mode « détection », les agents auditent les référentiels et sont notés en fonction de leur capacité à identifier les vulnérabilités réelles. En mode « correctif », les agents doivent supprimer les vulnérabilités sans interrompre la fonctionnalité prévue. Enfin, dans la phase « d’exploitation », les agents tentent des attaques de fuite de fonds de bout en bout dans un environnement blockchain isolé, avec une qualification réalisée par une relecture déterministe des transactions.
En mode exploit, GPT-5.3-Codex, exécuté via la CLI Codex d'OpenAI, a obtenu un score de 72,2 %, contre 31,9 % pour GPT-5, publié six mois plus tôt. Les performances étaient plus faibles dans les tâches de détection et de remédiation, où les agents ne parvenaient parfois pas à effectuer des audits approfondis ou éprouvaient des difficultés à préserver l'intégralité des fonctionnalités du contrat.
Les chercheurs d’OpenAI ont averti qu’EVMbench ne capture pas pleinement la complexité de la sécurité du monde réel. Cependant, ils ont ajouté que mesurer les performances de l’IA dans des environnements économiquement pertinents est essentiel, car les modèles deviennent de puissants outils tant pour les attaquants que pour les défenseurs.
Sam Altman d'OpenAI et Vitalik Buterin, co-fondateur d'Ethereum, ont des positions contradictoires sur le rythme du développement de l'IA.
En janvier 2025, Altman a déclaré que son entreprise était « confiante dans le fait que nous savons comment construire l'AGI telle que nous l'avons traditionnellement comprise ». Cependant, Buterin a préconisé que les systèmes d'IA incluent une capacité de « pause douce » qui pourrait temporairement restreindre les opérations d'IA à l'échelle industrielle en cas d'alerte.
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