Des chercheurs d'Anthropic ont utilisé GLM-5.2 pour coordonner un ver informatique piloté par l'IA, qui a distribué un autre modèle sur l'ensemble d'un réseau simulé d'appareils de type Android, puis l'a lancé. L'expérience contrôlée n'impliquait aucune attaque réelle, mais elle a démontré plusieurs des étapes qu'un système autonome et réplicable devrait franchir pour se propager.
Les résultats ont été signalés par The Verge le 14 octobre 2026. Anthropic a publié son compte rendu de la recherche cette semaine.
Anthropic a qualifié les résultats de « signes de vie pour les vers IA », tout en reconnaissant qu'elle n'avait pas créé « un réplicateur incontrôlé à part entière ». Les prévisions de l'entreprise sur le moment où de tels systèmes pourraient apparaître dépassent ce que les expériences ont établi.
GLM-5.2 a coordonné la seule propagation complète
Pour le test du ver, les chercheurs ont construit un réseau informatique qui simulait des appareils Android. Le logiciel malveillant avait pour consigne de repérer d'autres machines, d'y installer un modèle d'IA et de le faire fonctionner.
Le modèle copié était Llama 3.1-8B de Meta, qui compte 8 milliards de paramètres. Il était distinct du modèle qui dirigeait l'opération, et beaucoup plus petit.
Dans la seule exécution complète réussie sur l'ensemble du réseau, le coordinateur était GLM-5.2, du fournisseur chinois Z.ai. D'autres modèles, plus petits, pouvaient exécuter certaines étapes du processus, mais ils ne sont pas parvenus à propager Llama 3.1-8B dans l'ensemble de l'environnement simulé.
Ce résultat montre une réplication pilotée par l'IA à l'échelle d'un réseau, dans des conditions contrôlées. Il ne démontre pas l'existence d'un ver opérationnel qui se propagerait entre des appareils domestiques ou d'autres équipements réels. Le rapport porte sur un seul réseau simulé et ne précise pas sa taille.
Anthropic estime que les petits modèles pourraient n'être qu'à quelques mois de capacités comparables. Se fondant sur leur rythme de progression, ses chercheurs prévoient aussi que des modèles plus petits pourraient égaler GLM-5.2 d'ici la fin de l'année. Ce sont des projections de l'entreprise, et non des résultats mesurés pendant le test.
Gemma 4 a tourné sur 15 boîtiers TV intelligents physiques
Anthropic a mené une expérience matérielle distincte pour déterminer si un modèle pouvait fonctionner collectivement sur des appareils grand public peu puissants.
Les chercheurs ont réparti Gemma 4 de Google, un modèle de 26 milliards de paramètres, entre 15 boîtiers TV intelligents Android. Chaque boîtier, pris isolément, était trop faible pour faire tourner le modèle, mais l'organisation répartie a fonctionné. Ses performances étaient très lentes.
La constatation sur la lenteur concerne cette démonstration avec Gemma 4, et non l'expérience de ver simulé. Les chercheurs n'ont signalé aucune compromission ni aucune propagation du ver à travers les 15 boîtiers TV physiques.
Ensemble, ces tests répondaient à deux questions techniques différentes : des appareils grand public peuvent-ils exécuter collectivement un modèle, et un système d'IA peut-il automatiser la découverte, la copie et le lancement nécessaires à la propagation sur un réseau ?
Anthropic n'a utilisé ses propres modèles dans aucun des deux tests. Selon The Verge, l'entreprise estime que les alternatives ouvertes à ses modèles présentent « plus de risques » que les systèmes fermés.
Les appareils connectés mal sécurisés pourraient devenir des cibles intéressantes
La préoccupation s'étend aux téléviseurs, caméras de surveillance, réfrigérateurs, fours, aspirateurs et tondeuses connectés à internet. Ces appareils pourraient être ciblés pour leurs données, ou servir de points d'appui pour attaquer des systèmes plus précieux.
Nicolas Papernot, professeur à l'Université de Toronto, a déclaré à The Verge que des recherches antérieures avaient déjà établi que les vers informatiques pilotés par l'IA constituaient une menace réaliste. L'automatisation pourrait rendre des appareils intéressants à cibler, même lorsque des attaquants humains n'avaient jusque-là ni le temps ni les ressources pour les viser un par un.
Papernot a qualifié le risque de « concret » et a estimé qu'il « mérite une action immédiate », notamment autour des hôpitaux et des réseaux électriques. Il a aussi mis en garde contre le fait de décrire les modèles d'IA comme s'ils avaient des intentions humaines.
Palisade Research avait déjà montré que des modèles d'IA pouvaient se copier de manière autonome sur d'autres machines. Jeffrey Ladish, directeur exécutif de l'organisation, a déclaré que ces modèles comptaient moins de paramètres que les systèmes antérieurs dont l'auto-réplication avait été démontrée. Il a aussi estimé que les modèles de pointe pourraient à terme fonctionner sur de vastes ensembles de puces grand public, y compris celles qui équipent les MacBook.
Ladish s'attend à ce que des vers IA apparaissent dans la nature d'ici 12 mois. Il s'agit toujours d'une prévision : le travail rapporté par Anthropic ne documente aucun déploiement en conditions réelles.
Les défenseurs font face à un problème plus large de durcissement des appareils
Anthropic appelle à renforcer les systèmes afin que la réplication automatisée devienne plus difficile. L'entreprise s'attend à ce que des agents finissent par opérer sur de nombreux types de matériel, y compris certains échappant au contrôle humain, mais ce scénario n'a pas été démontré par ces expériences.
Pour les fabricants d'appareils et les opérateurs d'infrastructures critiques, le problème concret tient au nombre de systèmes connectés qu'un agent automatisé pourrait tenter d'atteindre. La recommandation de Papernot place la priorité immédiate sur le renforcement d'environnements critiques comme les hôpitaux et les réseaux électriques, tandis que les consignes d'Anthropic s'appliquent plus largement au matériel connecté.
L'écart de capacités reste important : seul GLM-5.2 a achevé la propagation sur le réseau simulé, pendant que les modèles plus petits se sont arrêtés après des étapes isolées. Malgré tout, l'expérience a fait passer la réplication de vers pilotée par l'IA d'un concept purement prospectif à une démonstration contrôlée, sans montrer qu'un ver IA auto-entretenu fonctionne déjà hors du laboratoire.
