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La société affirme que ses derniers modèles sont plus efficaces pour détecter les vulnérabilités logicielles et accomplir des tâches d’ingénierie complexes, mais les analystes préviennent que les avancées pourraient profiter aux attaquants ainsi qu’aux défenseurs.
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Anthropic a présenté Claude Fable 5.2 et Mythos 5.2, revendiquant des améliorations significatives dans la gestion des tâches complexes d’ingénierie logicielle tout en réduisant les prix des API de 20 % par rapport aux versions précédentes.
Fable 5.2 et Mythos 5.2 partagent le même modèle sous-jacent mais disposent de garanties différentes. Fable est largement disponible, tandis que l’accès direct à Mythos est réservé aux organisations agréées de cybersécurité et des sciences de la vie afin de limiter les utilisations abusives potentielles.
Les modèles coûtent tous deux 8 $ par million de jetons d’entrée et 40 $ par million de jetons de sortie, contre 10 $ et 50 $ respectivement. Anthropic a déclaré que les versions les plus récentes peuvent générer une sortie jusqu’à 30 % plus rapide que leurs prédécesseurs.
La société a signalé des gains substantiels en termes de performances de codage. Fable 5.2 a obtenu un score de 49,1 % sur le benchmark FrontierCode 2.0 avec son paramètre d’effort Xhigh, contre 32,4 % pour Fable 5.1. Le benchmark évalue si les responsables de projets open source accepteraient les modifications de leur code générées par l’IA.
La performance et les coûts pourraient attirer les entreprises
Les performances améliorées des modèles et leurs prix plus bas pourraient rendre les agents d’IA de longue durée viables pour les migrations de logiciels et la recherche scientifique, selon Lian Jye Su, analyste en chef chez Omdia. Des taux d’achèvement des tâches plus élevés pourraient réduire davantage les coûts de déploiement, a-t-il déclaré.
Anthropic a déclaré que Fable 5.2, avec son réglage « Effort élevé », avait atteint un score de référence de codage comparable à celui d’Opus 5.5, avec son réglage le plus élevé, pour environ la moitié du coût par tâche. La comparaison suggère que Fable pourrait être plus économique pour certaines missions exigeantes, même si les économies dépendraient de la charge de travail et des efforts déployés.
« Anthropic a réduit le prix d’un jeton, pas le prix d’une pensée », a déclaré Sanchit Vir Gogia, analyste en chef chez Greyhound Research. Il a exhorté les DSI à considérer les efforts de traitement de l’IA comme une considération budgétaire et à mesurer les coûts par rapport aux tâches accomplies avec succès.
Anthropic recommande également Opus 5.5 pour la plupart des travaux de codage et de connaissances, Fable et Mythos étant destinés aux tâches plus exigeantes.
Les problèmes de fiabilité persistent
Dans le cadre d’une expérience interne, un ingénieur d’Anthropic a chargé Fable 5.2 de construire un prototype de système d’exploitation. Le modèle a coordonné plus de 1 000 sous-agents pendant huit jours et a produit un logiciel capable de démarrer sur un ordinateur portable.
Su a déclaré que ces améliorations rapprochent les entreprises d’un développement de logiciels hautement autonome, même si un déploiement à grande échelle dépendra de la résolution des limitations opérationnelles persistantes.
« La fiabilité reste un problème sans supervision humaine », a déclaré Su.
La coordination de plusieurs agents d’IA entre les outils d’entreprise et les équipes internes reste également difficile, a-t-il ajouté. Les organisations devront surveiller l’activité des agents et exécuter ces systèmes dans des environnements correctement isolés. Les changements critiques doivent rester soumis à l’approbation humaine, avec une visibilité suffisante sur le comportement des agents pour prendre en charge les audits.
Pareekh Jain, PDG de Pareekh Consulting, a déclaré que les systèmes existants complexes et la nécessité de répondre aux exigences de l’entreprise pourraient limiter la quantité de développement de logiciels que les entreprises peuvent déléguer aux agents d’IA.
Une découverte plus rapide des vulnérabilités suscite des inquiétudes
Anthropic a déclaré que Mythos 5.2 a identifié 89,6 % des vulnérabilités dans son évaluation interne de redécouverte CVE, contre 78,3 % pour Mythos 5.1.
Mené sur 1 829 vulnérabilités précédemment révélées, le test a évalué si les modèles pouvaient redécouvrir de manière indépendante des failles dans les instantanés logiciels pris avant que les vulnérabilités ne soient corrigées. La société a déclaré que Mythos 5.2 était également meilleur pour reproduire les vulnérabilités et développer des correctifs.
Anthropic a restreint l’accès direct à Mythos 5.2 via ses programmes de vérification. Cependant, les clients de Claude Enterprise peuvent utiliser les capacités de détection des vulnérabilités du modèle via Claude Security sans adhérer à ces programmes, a indiqué la société.
Selon Su, « le Mythe 5.2 fait pencher la balance en faveur des défenseurs dans les environnements d’entreprise contrôlés ».
Jain a cependant averti que les progrès dans la découverte des vulnérabilités grâce à l’IA pourraient également aider les attaquants à identifier plus rapidement les faiblesses des logiciels. « Cela crée une course alimentée par l’IA entre les attaquants et les défenseurs », a-t-il déclaré.
La conservation des données soulève des questions de conformité
Anthropic a déclaré que les clients éligibles à la conservation zéro des données peuvent continuer à utiliser Fable 5.2 et Mythos 5.2 dans le cadre de ces accords, tandis que les autres clients sont confrontés à une conservation de 30 jours pour la surveillance de la sécurité.
La société a également introduit Enterprise Frontier Safeguards, actuellement en version bêta privée, qui permet d’exécuter une surveillance automatisée de la sécurité sur les invites et les réponses stockées dans l’infrastructure des clients.
Gogia a déclaré que les exigences en matière de conservation des données pourraient contrebalancer les avantages de la baisse des prix des API pour les entreprises réglementées. Il a exhorté les équipes d’approvisionnement à obtenir une confirmation écrite des dispositions de rétention zéro avant de déployer les modèles pour des charges de travail sensibles.
