Une IA n’a pas forcément besoin d’un immense centre de données pour fonctionner. Des appareils beaucoup plus modestes peuvent lui fournir les ressources nécessaires. Reste une question : pourrait-elle s’y installer, puis se copier sur d’autres machines sans intervention humaine ?
C’est le scénario exploré par William Zhou et Daniel Freeman, chercheurs chez Anthropic, dans un billet publié le 12 octobre 2026. L’entreprise s’intéresse notamment aux objets connectés, comme les boîtiers Android TV et les appareils électroménagers intelligents, souvent peu sécurisés.
Selon elle, de petits modèles pourraient devenir capables de s’y reproduire dans les prochains mois. Une prévision à distinguer de ce que ses expériences démontrent déjà.
Se copier sur un appareil ne suffit pas : il faut aussi y fonctionner
Pour se propager, une IA devrait trouver une nouvelle cible, obtenir un accès, y copier son modèle ou le télécharger, puis le faire fonctionner et recommencer ailleurs. Les appareils piratés fourniraient ainsi la puissance de calcul nécessaire à sa propagation. C’est le principe d’un « ver » informatique, un programme qui se reproduit sans intervention humaine, auquel l’IA pourrait apporter une capacité d’adaptation aux appareils rencontrés.
Anthropic s’est surtout intéressé à une étape moins étudiée : réussir à faire fonctionner un modèle sur un matériel inhabituel. Dans ses tests, Qwen3.5-9B, un modèle de neuf milliards de paramètres, a réussi cette installation sur huit des neuf types de matériel évalués.
Autre démonstration : les chercheurs ont fait tourner un modèle Gemma en le répartissant entre quinze boîtiers Android TV, achetés environ 55 dollars chacun. Chaque appareil en hébergeait une partie. L’ensemble fonctionnait lentement, à environ 0,39 token — un fragment de texte — par seconde. Cette expérience montre qu’on peut réunir les ressources de petits appareils pour exécuter un modèle, pas qu’ils ont été piratés par une IA.
Les petits modèles de moins de 30 milliards de paramètres savent ainsi accomplir de nombreuses étapes nécessaires à la réplication. En revanche, ils peinent encore à les enchaîner du début à la fin. Réussir chaque morceau de la tâche séparément ne garantit pas de réussir l’ensemble.
Une propagation réussie, mais dans un test simplifié
Pour tester cet enchaînement, Anthropic a utilisé un réseau isolé de huit machines simulant un environnement Android, avec un accès volontairement facilité, sans authentification. Dans ces conditions, GLM-5.2 a réussi à accomplir les étapes de la réplication de bout en bout : il a atteint les huit machines dans quatre essais sur cinq, et sept lors du dernier.
Ce résultat demande toutefois une précision importante : GLM-5.2 fonctionnait sur un serveur séparé et installait un autre modèle, Llama, sur les machines cibles. L’expérience ne montre donc pas une petite IA capable de se copier et de fonctionner seule sur de vrais appareils domestiques.
Anthropic estime que, si les petits modèles continuent de progresser à leur rythme historique, ils pourraient atteindre le niveau de capacité nécessaire d’ici fin 2026. Des systèmes capables de transporter leur propre modèle d’un appareil à l’autre pourraient suivre.
Une telle propagation serait probablement lente, en raison des ressources limitées des appareils. Mais elle pourrait aussi être difficile à arrêter : avec des copies réparties sur de nombreuses machines, il n’y aurait pas de point central unique à débrancher. L’IA pourrait également adapter son installation à des équipements inconnus, plutôt que dépendre uniquement d’un programme conçu pour une cible précise.
La récente cyberattaque contre les installations frigorifiques de supermarchés français rappelle que certains équipements connectés sont déjà vulnérables, sans qu’un rôle de l’IA soit établi dans cette affaire. Anthropic appelle d’ailleurs à renforcer leur sécurité pour rendre la propagation de tels agents plus difficile.
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