Deux cryptanalystes ont utilisé les modèles d’OpenAI et d’Anthropic pour déchiffrer deux messages Enigma restés insolubles pendant des années.
En bref
- Deux IA ont cassé deux messages Enigma
- Il reste sept messages totalement non résolus
- La méthode compte presque autant que le résultat
Deux messages Enigma de moins à classer parmi les énigmes historiques. Et ce n’est pas anecdotique: selon Frode Weirerud, il ne reste plus que sept messages totalement non déchiffrés, plus un autre dont le texte en clair est connu mais dont le code n’a pas encore été cassé.
Le compteur des messages non résolus recule enfin
On parle ici d’archives que même les spécialistes traquent depuis des années. Pendant la Seconde Guerre mondiale, l’équipe d’Alan Turing avait mis au point la Bombe, une machine précoce qui a permis au Royaume-Uni de lire les messages Enigma. Pourtant, quelques messages sont restés hors d’atteinte, souvent à cause d’erreurs de transcription ou d’encodage à l’époque.
Le contraste est net. Là où ces cas résistaient encore, deux modèles récents ont fini par les faire tomber, chacun sur un message différent.
Astra a travaillé comme un cryptanalyste, pas comme un simple chatbot
Dans le premier cas, Carter Leffen, développeur, a demandé au nouveau modèle Astra d’OpenAI de parcourir une base de messages Enigma pour trouver un message non résolu puis le décoder. Le modèle y est parvenu sur un message qui bloquait les chercheurs depuis 2005.
Ce qui frappe, clairement, c’est la chaîne de travail décrite: recherche d’archives, repérage d’indices de contexte, construction d’un simulateur de la machine Enigma, puis récupération du texte en clair. Frode Weirerud, qui gère le site Crypto Cellar et sa base de données, a validé la solution la semaine dernière et dit avoir été « stupéfait ».
Claude Opus 5 a réussi aussi, avec davantage de guidage
Le 21 septembre, autre signal fort, Jack Willis a contacté Frode Weirerud pour expliquer qu’il avait utilisé Claude Opus 5 d’Anthropic sur un autre message non résolu. Ici, le modèle a été davantage guidé.
L’aide humaine a compté, notamment via la signature connue du nom d’un officier, utilisée comme point d’appui pour casser le message. Le niveau d’autonomie n’est donc pas le même qu’avec Astra, mais le résultat va dans la même direction.
Pourquoi cela compte au-delà du symbole Turing
Frode Weirerud note aussi un point plus troublant. Les journaux d’activité d’Astra évoquent des messages d’archives présents dans une « collection privée » qui ne sont pas hébergés sur son site. Il ne sait pas si le modèle y a réellement accédé, et avance deux hypothèses: un partage par un autre chercheur quelque part en ligne, ou un accès aux archives publiques du gouvernement allemand.
Son jugement sur la performance est assez direct: « GPT-6 Astra se comporte comme un cryptanalyste et chercheur d’archives très professionnel ». Et il ajoute que ce que le modèle a accompli en deux jours aurait demandé des semaines, voire des mois, à un humain. Pour l’écosystème IA, le vrai sujet est là: non seulement les modèles répondent, mais ils enchaînent désormais des étapes de recherche, de modélisation et de validation sur des problèmes réels.
