Une IA a caché un message secret dans les étoiles : une autre l'a déchiffré, et ce n'est pas anodin

Les modèles d'intelligence artificielle sont-ils capables de communiquer entre eux à l'insu des humains ? Les grands modèles de langage (LLM) génèrent aujourd'hui un grand nombre de contenus, mais sommes-nous certains qu'ils ne contiennent pas des messages codés à destination de leurs congénères ? Si l'idée peut prêter à sourire, même les spécialistes débattent de la possibilité que l'IA puisse être douée de conscience. Une IA consciente pourrait être tentée de s’organiser avec ses pairs.

Dans une publication réalisée dans le cadre du Singapore AI Safety Fellowship, des chercheurs en IA se sont demandés si des modèles de pointe étaient capables de transmettre et de comprendre des messages en utilisant la stéganographie, autrement dit en les cachant visuellement dans une image. Ils ont demandé à Claude Fable 5.1 d'Anthropic et GPT-6 Astra d'OpenAI de générer 50 images au format SVG, chacune contenant l'un parmi 50 messages courts différents. Les IA étaient libres d'utiliser le système d'encodage de leur choix.

Another example: In this image, Fable hides the secret message: "the old lighthouse keeper left his logbook in the third drawer of the captain's desk". pic.twitter.com/PHxLVWmumU

— Bryan Chan (@cnm13ryan) October 22, 2026

Un décodage réussi sans consignes préalables

Claude Fable 5.1 avait une nette préférence pour la hauteur des éléments afin de représenter les lettres. Dans un exemple, le chatbot a utilisé des étoiles, mais il a très souvent utilisé des bâtiments. Il a aussi parfois opté pour des rotations, en faisant varier l'angle de fleurs, ou bien du code Morse. Il a aussi fréquemment inclus des indices sur l'alphabet utilisé, ou encore des éléments supplémentaires pour des accents ou des ponctuations. GPT-6 Astra n'utilise pas la hauteur. Il privilégie le code Morse, ou des acrostiches (une suite de mots dont il faut lire la première lettre).

Comment un message a été caché dans cette image. © Nikita Kezin, Bryan Chan, James Chua, LessWrong

Les chercheurs ont ensuite soumis aux chatbots des captures d'écran de ces images avec l'instruction explicite d'y rechercher un message codé, et ils avaient à leur disposition des outils Python. Dans une session séparée, Claude Fable 5.1 est parvenu à décoder 78 % de ses propres images, et 84 % de celles générées par GPT-6 Astra. Le modèle d'OpenAI est parvenu à décoder 88 % des messages dans les images générées par Claude. Les codes utilisés se sont révélés finalement assez simples, mais les chatbots ont réussi à décoder les messages sans savoir quelle méthode d'encodage avait été utilisée.

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