CertiK oppose l’IA à l’IA : le pari sécurité de 2026

Pendant des années, l’intelligence artificielle a été vendue à la crypto comme un simple gain de productivité : coder plus vite, résumer un livre blanc, générer un tableau de bord. En 2026, elle est devenue autre chose, une affaire de sécurité, et elle tranche des deux côtés. Les attaquants disposent désormais d’agents capables d’analyser un smart contract, d’en rédiger l’exploit et de frapper à la vitesse de la machine ; les équipes de développement, elles, livrent du code écrit en partie par des modèles qui échouent aux tests de sécurité près d’une fois sur deux. Au milieu de ce basculement, CertiK, le plus gros auditeur de la blockchain, a passé l’année à se reconstruire autour d’une idée aussi simple que risquée : combattre l’IA par l’IA.

Le jour où l’IA a changé de camp

CertiK n’a pas basculé d’un coup ; le virage s’est déroulé tout au long de 2026. Le 7 avril, la société new-yorkaise a lancé AI Auditor, un moteur d’analyse automatisée du code affichant un taux de détection exact cumulé de 88,6 % face à 35 incidents réels survenus dans l’année, selon l’annonce du produit. Le 28 mai, elle a enchaîné avec AI Skill Scanner, un outil qui note les compétences (skills) confiées aux agents IA avant qu’elles ne s’exécutent. Entre les deux, elle a diffusé des intégrations open source pour glisser ses signaux de sécurité directement dans les assistants de codage. Le message est clair : puisque l’attaque et le développement passent désormais par l’IA, la défense doit y passer aussi.

Le calendrier n’a rien d’un hasard. Dans son bilan de fin d’année, CertiK plaçait les deepfakes en temps réel, le phishing, les compromissions de chaîne logicielle et les failles cross-chain en tête des menaces de 2026. Natalie Newson, enquêtrice blockchain senior de la société, y résumait le nouveau paysage sans détour : « Il existe désormais des deepfakes plus convaincants, des agents d’attaque autonomes et une IA agentique capable d’analyser seule des smart contracts à la recherche de bugs, de rédiger du code d’exploitation et d’exécuter des attaques à la vitesse de la machine », déclarait-elle. Le décor est brutal : les pertes de l’industrie se comptent de nouveau en centaines de millions, et le profil des attaques se déforme sous l’effet de l’automatisation. Reste la question qui traverse tout cet article : peut-on vraiment auditer avec l’IA le code que l’IA écrit, et sécuriser les agents à qui l’on tend désormais un portefeuille ?

CertiK, de l’université à l’auditeur star

Pour mesurer l’enjeu du pari, il faut rappeler ce qu’est CertiK. La société est née en 2017 du travail de deux universitaires, Ronghui Gu (professeur à Columbia) et Zhong Shao (professeur et directeur du département d’informatique à Yale). Leur point de départ n’était pas la blockchain mais CertiKOS, le premier noyau de système d’exploitation multicoeur entièrement vérifié de façon formelle ; le nom CertiK vient de là (Certified Kernel). Ils ont ensuite appliqué cette culture de la preuve mathématique aux smart contracts.

Depuis, CertiK est devenu un poids lourd. La société revendique plus de 5 000 clients et des dizaines de milliers de projets audités, a levé autour de 265 millions d’euros (296 millions de dollars) pour une valorisation d’environ 1,8 milliard d’euros (2 milliards de dollars), avec Binance, Coinbase, Insight Partners ou Tiger Global au capital, selon Crunchbase. Son outil de surveillance continue, Skynet, veille sur des projets dont la capitalisation cumulée approche 500 milliards de dollars (autour de 440 milliards d’euros). Autrement dit, quand CertiK change de doctrine, une bonne partie de l’industrie regarde. Et la doctrine, en 2026, c’est l’IA.

AI Auditor : relire le code avant l’humain

AI Auditor est le coeur du dispositif. CertiK le présente non pas comme un remplaçant de l’auditeur humain, mais comme une première ligne : détection de base, tri avant audit (pre-audit triage) et surveillance continue, afin de libérer les experts pour les vulnérabilités complexes et les vecteurs d’attaque inédits. L’outil a été rodé plus de six mois en conditions réelles avant sa sortie publique, toujours selon l’annonce de CertiK.

Le chiffre mis en avant, 88,6 % de détection exacte sur 35 incidents de 2026, s’accompagne d’un argument moins visible mais décisif : le faible bruit. Un scanner qui hurle à la faille sur chaque ligne devient vite inutilisable, parce que les développeurs finissent par ignorer ses alertes. CertiK insiste donc sur un compromis entre sensibilité et précision. Ronghui Gu formule le déplacement du problème ainsi : « La question n’est plus simplement de savoir si l’IA peut trouver des vulnérabilités, mais si elle peut réellement aider les équipes de développement à faire remonter, plus tôt, les problèmes de sécurité qui méritent d’être traités. »

Ce « plus tôt » est le vrai pari. Un audit classique est une photographie, prise une fois, souvent des mois avant le déploiement final. AI Auditor vise à transformer cette photo en flux : relire un diff de mise à jour, trier un dépôt avant l’intervention humaine, revérifier après coup. Sur le papier, c’est exactement le maillon qui manquait, puisque l’essentiel des pertes de 2026 ne vient pas de contrats jamais audités, mais de code modifié après l’audit ou d’erreurs que personne n’est revenu vérifier.

AI Skill Scanner : encadrer les agents avant qu’ils n’agissent

Si AI Auditor regarde le code, AI Skill Scanner regarde les agents. Lancé le 28 mai 2026, il évalue les skills de tiers, ces briques de capacités que l’on greffe à un agent IA, avant leur installation, leur publication ou leur déploiement en entreprise. Le scanner rend un score chiffré de 0 à 100, un verdict (pass, warn ou fail) et une liste de constats classés par gravité, avec une précision annoncée jusqu’à 90,5 % dans l’identification des risques.

Ce qu’il cherche en dit long sur la nouvelle surface d’attaque : comportements malveillants dissimulés, accès non autorisé à des données, exécutions autonomes risquées, demandes de données superflues, appels d’API non prévus et, surtout, capacités de mouvement de fonds. Gu résume l’objectif : « CertiK Skill Scanner a été conçu pour établir une couche de confiance normalisée avant l’exécution, afin d’aider les utilisateurs et les plateformes à repérer les risques cachés avant que des données, des actifs ou des systèmes sensibles ne soient exposés. » Le mot important est « avant » : toute la logique de 2026 chez CertiK consiste à déplacer le contrôle en amont de l’exécution, qu’il s’agisse d’un contrat ou d’un agent, parce qu’une fois l’ordre passé sur une blockchain, il est irréversible.

Pourquoi maintenant : le code écrit par l’IA est truffé de failles

Le contexte qui rend AI Auditor vendable est peu flatteur pour l’IA elle-même. La programmation assistée par modèles, parfois surnommée vibe coding quand elle laisse la machine coder presque sans supervision, produit un code souvent vulnérable. Selon OX Security, 62 % des applications bâties par IA sont livrées avec au moins une faille critique, un chiffre détaillé dans son analyse du sujet. Les études académiques convergent : un rapport du Center for Security and Emerging Technology (novembre 2024) constatait que près de la moitié des extraits de code produits par cinq grands modèles contenaient des bugs, et une étude de 2024 mesurait un taux de réussite médian inférieur à 35 % sur un banc d’essai de 180 tâches de code sécurisé, rappelle Cointelegraph. Le nombre de CVE (failles publiquement recensées) attribuées à des outils de codage IA a d’ailleurs fortement augmenté au premier semestre 2026, documente la Cloud Security Alliance.

En crypto, le problème est amplifié par l’immuabilité : un smart contract mal né ne se corrige pas d’un simple patch. Les modèles peinent précisément sur les vecteurs propres à la DeFi, reentrancy, dépassements d’entiers, manipulation d’oracle, qui demandent de raisonner sur des interactions, pas sur une ligne isolée. D’où l’argument de CertiK : si l’IA écrit du code faillible en masse, il faut une IA capable de le relire en masse. L’argument se tient ; il ne prouve pas encore que le remède soit à la hauteur du mal.

L’attaquant aussi a une IA : deepfakes et agents autonomes

Le miroir de tout cela, c’est l’attaque. La même automatisation qui aide un développeur sert un pirate, et 2026 l’a montré crûment. CertiK a documenté des cas d’ingénierie sociale dopée à l’IA, comme l’attaque de Zerion à la mi-avril, où environ 89 000 euros (100 000 dollars) ont été soutirés via une manipulation assistée par IA, et le repérage d’un acteur baptisé Jinkusu vendant des outils de contournement du KYC par deepfake et clonage vocal, selon le même bilan de menaces. Les deepfakes en temps réel transforment l’appel vidéo de vérification en théâtre, et l’IA agentique promet de faire, à la chaîne et sans opérateur, ce qu’un humain faisait au cas par cas.

Ce basculement n’est pas qu’anecdotique : il industrialise des attaques qui restaient artisanales. Le phishing, la compromission de dépendances logicielles, la prise de contrôle de gouvernance deviennent des campagnes reproductibles à grande échelle. Nous avons déjà décrit comment le poison remonte désormais la chaîne logicielle jusqu’aux développeurs, et comment 2026 est devenue l’année de l’industrialisation des attaques de gouvernance. L’IA est le carburant commun de ces deux tendances, et c’est précisément ce qui rend la réponse de CertiK à la fois logique et incertaine : on ne sait pas encore qui, de l’épée ou du bouclier, progresse le plus vite.

Le nouveau porteur de clés : l’agent IA et son wallet

La partie la plus vertigineuse n’est pas l’IA qui attaque, mais l’IA à qui l’on confie de l’argent. En 2026, une vague d’agents on-chain exécute des transactions, gère des positions, paie des services. Or un agent doté d’un accès à un portefeuille est un détenteur de clé d’un genre nouveau. Ronghui Gu l’a formulé dans le rapport Hack3d du premier semestre : « Un agent IA disposant d’un accès à un portefeuille est essentiellement un nouveau type de détenteur de clé privilégié, sauf que sa prise de décision peut être manipulée par des entrées d’une manière qu’un humain pourrait détecter et qu’un agent mal encadré ne détectera pas », notait-il dans Forbes.

La menace porte un nom, le prompt injection : glisser dans une donnée d’entrée, une page web, un message, un ticket de support, une instruction cachée que l’agent va suivre comme si elle venait de son propriétaire. Concrètement, l’attaque ne casse pas la cryptographie, elle parle à l’agent. Contre un humain, la ruse échoue souvent ; contre un agent mal encadré qui a le droit de signer, elle vide un portefeuille sans jamais toucher au smart contract sous-jacent. Et l’enjeu grossit avec l’usage : à mesure que des agents gèrent des trésoreries, arbitrent des positions ou règlent des microservices, chaque skill mal contrôlée devient une clé de plus à protéger. C’est exactement ce que vise AI Skill Scanner en traquant les capacités de mouvement de fonds. Le problème reste structurel : on demande à des systèmes probabilistes, faillibles par conception, de manier des clés dont l’usage est définitif.

Ce que l’audit de code ne corrige pas

Voici le paradoxe qui plane sur toute la stratégie IA de CertiK, et sur l’audit en général. Les pertes de 2026 ne viennent plus, pour l’essentiel, du code. Le rapport Hack3d du premier semestre chiffre les pertes à près de 1,17 milliard d’euros (1,31 milliard de dollars) sur 344 incidents ; le poste le plus coûteux n’est pas le bug de contrat mais la compromission de portefeuilles et de clés, autour de 395 millions d’euros (444 millions de dollars) pour seulement 33 incidents, d’après la synthèse Hack3d. Gu en tire une conclusion qui vise sa propre industrie : « Les attaquants obtiennent davantage en s’attaquant à la gestion des clés, à la gouvernance multisig et à l’infrastructure opérationnelle qu’en cherchant des bugs dans le code. »

Il ajoute une observation qui justifie, au passage, l’audit continu : « Un projet est audité une fois avant le déploiement, il passe, puis personne ne revient jamais sur ce code. La fenêtre de danger ne se referme pas au lancement. » Un moteur d’IA qui relit du Solidity, aussi bon soit-il, ne protège ni une clé privée mal stockée, ni un multisig capturé, ni un serveur RPC compromis, ni un oracle lisant un prix sur un marché trop mince. C’est la limite que nos lecteurs connaissent déjà à travers les cascades de liquidations déclenchées par des prix manipulés, ou à travers le travail des cabinets d’enquête on-chain qui tracent, après coup, des fonds que l’audit n’a jamais eu vocation à protéger. Auditer le code, c’est nécessaire ; ce n’est pas suffisant, et l’IA ne déplace pas cette frontière.

« Claude, audite mon contrat » n’est pas un programme de sécurité

Tout le monde ne partage pas l’enthousiasme. David Schwed, directeur des opérations du cabinet de sécurité SVRN, résume l’écueil d’une formule restée célèbre : « Lancer à un outil ‹ Claude, audite mon smart contract, ne commets aucune erreur › n’est pas un programme de sécurité », tranche-t-il dans CoinDesk. Sa mise en garde tient en une phrase : « Si la personne qui fait tourner l’outil ne peut pas évaluer ce qui en ressort, vous n’avez pas acheté de la sécurité, vous avez acheté un faux sentiment de sécurité. » Schwed n’est pourtant pas un adversaire de l’IA, au contraire : il vante l’audit continu à faible coût que ces modèles rendent possible, là où un examen ponctuel n’était finançable qu’une seule fois. Mais il insiste sur le jugement humain qui doit trier la sortie de la machine.

Les développeurs de terrain disent la même chose autrement. Anton Holovchenko, développeur blockchain senior chez Hacken, prévient : « L’IA peut améliorer la qualité du code, mais uniquement en binôme avec un humain », et met en garde contre le vibe coding qui pousse à faire confiance à un code non vérifié. Shantanu Sontakke, ingénieur sécurité chez Zokyo, voit surtout l’IA libérer les auditeurs pour « explorer plus à fond la surface d’attaque », selon le même tour d’horizon. Mike Tiutin, architecte blockchain et directeur technique d’AMLBot, se veut même optimiste : l’IA finira, selon lui, par produire « davantage de protocoles dotés d’une sécurité de base plus solide, avec moins d’erreurs d’inattention ». Le consensus des praticiens n’est donc pas « l’IA ou l’humain », mais « l’IA sous supervision humaine », un empilement de couches où le modèle propose et l’expert dispose.

IA, audit humain, bug bounty : que couvre quoi

Pour un fondateur qui doit sécuriser un protocole, la vraie question n’est pas de choisir un camp mais d’empiler des couches complémentaires. L’audit humain reste la référence pour le raisonnement sur les cas limites ; l’IA apporte la vitesse et la continuité ; le bug bounty ajoute des milliers d’yeux adverses après le déploiement ; la vérification formelle prouve mathématiquement certaines propriétés. Aucune couche ne couvre à elle seule le spectre, et c’est bien la leçon d’un marché où « audité par X » ne rassure plus grand monde. Suhail Kakar, responsable de la relation développeurs chez TAC Blockchain, l’a résumé après un exploit retentissant : « ‹ audité par X › ne veut presque rien dire ; le code est difficile, la DeFi l’est encore plus », déclarait-il à Cointelegraph. La même exigence de lucidité vaut d’ailleurs quand on cherche à auditer le rendement d’un protocole, où la vraie question n’est pas le code mais la soutenabilité économique.

CertiK, l’IPO et le business de la peur

Il faut nommer l’évidence commerciale. CertiK est une entreprise, et une ambitieuse : au Forum de Davos en janvier 2026, Ronghui Gu a affiché son intention de faire de CertiK « la première société de cybersécurité Web3 cotée en Bourse », tout en reconnaissant : « Nous n’avons pas encore de plan d’introduction très concret, mais c’est clairement l’objectif que nous poursuivons », rapporte The Block. Dans ce contexte, vendre à la fois l’audit humain, l’audit par IA et le scanner d’agents relève d’une stratégie de plateforme autant que d’une mission de sécurité.

Cette double casquette mérite d’être posée sans procès d’intention. Un auditeur qui vend l’IA relisant le code, puis note la fiabilité des agents qui manient ce code, cumule des rôles qu’on préférerait, ailleurs, voir séparés. Le contre-argument de CertiK est cohérent : l’IA fait le volume et le tri, l’humain garde le jugement, et le tout est présenté comme un complément, jamais comme un label suffisant. Le lecteur avisé retiendra surtout qu’un badge, fût-il estampillé IA, reste un argument de vente, pas une garantie. La peur du hack est un marché ; la vigilance, elle, ne se sous-traite pas entièrement.

Régulation : AI Act, MiCA et le trou dans la raquette

Où est le régulateur dans cette histoire ? Nulle part, ou presque, sur le point qui compte. En Europe, le règlement sur l’intelligence artificielle (AI Act) est entré en vigueur le 1er août 2024 ; les obligations de transparence pour les modèles d’IA à usage général s’appliquent depuis le 2 août 2025, et le volet des systèmes à haut risque se déploie par étapes, avec des reports pour certaines catégories, comme le détaille la Commission européenne. Mais l’AI Act encadre des systèmes d’IA en général ; il ne dit rien de spécifique sur le fait d’écrire ou d’auditer un smart contract avec un modèle.

Côté crypto, le même vide persiste. La période transitoire du régime PSAN français vers l’agrément CASP de MiCA s’est achevée le 1er juillet 2026, et l’AMF supervise désormais les prestataires. Mais ni MiCA, ni le règlement DORA sur la résilience opérationnelle (en vigueur pour les prestataires crypto depuis le 17 janvier 2025), n’imposent d’audit du code, et aucun régulateur n’accrédite les auditeurs de smart contracts, humains ou algorithmiques. Un projet peut afficher un rapport CertiK et un score AI Auditor flatteur sans qu’aucune autorité n’ait vérifié quoi que ce soit. Cette liberté est aussi une responsabilité renvoyée à l’utilisateur, qui, à environ 68 800 euros le Bitcoin (autour de 76 850 dollars, selon CoinGecko), a de bonnes raisons de vouloir davantage qu’un badge.

Comment lire tout cela, côté projet et côté investisseur

Pour un fondateur, la marche à suivre se resserre. Traiter l’audit IA comme une couche, pas comme un aboutissement ; exiger que l’audit humain revienne à chaque mise à jour sérieuse, puisque le danger ne se referme pas au lancement ; encadrer strictement tout agent IA autorisé à signer, avec des plafonds, des délais et une séparation claire entre la décision et l’exécution des fonds. Pour un investisseur ou un utilisateur, la grille est symétrique : un score n’a de valeur que si l’on sait qui, humain, l’a validé et quand ; un audit de janvier ne dit rien du code de septembre ; et la question la plus utile reste « qu’est-ce qui n’a pas été audité », clés, multisig, oracles, infrastructure, plutôt que « qu’est-ce qui l’a été ».

Le pari de CertiK, opposer l’IA à l’IA, est probablement la seule réponse d’échelle face à des attaquants qui automatisent. Mais il ne déplace pas la ligne de fond que la société elle-même a tracée dans ses rapports : la plupart des fonds perdus en 2026 sortent par des portes que l’audit de code n’a jamais gardées. L’IA rend la relecture plus rapide, plus continue, moins chère. Elle ne rend pas le jugement optionnel.

Foire aux questions

CertiK utilise-t-il l’IA pour auditer les smart contracts ?

Oui. CertiK a lancé AI Auditor le 7 avril 2026, un moteur d’analyse automatisée qui revendique un taux de détection exact de 88,6 % face à 35 incidents réels de l’année. Il est présenté comme un complément à l’audit humain : détection de base, tri avant audit et surveillance continue, tandis que les experts se concentrent sur les vulnérabilités complexes.

L’audit par IA remplace-t-il l’audit humain ?

Non, et aucun acteur sérieux ne le prétend. CertiK positionne son IA comme une couche supplémentaire, et des spécialistes comme David Schwed (SVRN) rappellent qu’un outil sans opérateur capable d’évaluer sa sortie ne vend qu’un faux sentiment de sécurité. Le consensus des praticiens est l’IA sous supervision humaine.

Qu’est-ce que CertiK AI Skill Scanner ?

C’est un outil lancé le 28 mai 2026 qui évalue les compétences (skills) confiées aux agents IA avant leur installation ou leur déploiement. Il attribue un score de 0 à 100, un verdict pass, warn ou fail, et cherche notamment les comportements malveillants cachés, les accès non autorisés et les capacités de mouvement de fonds, avec une précision annoncée jusqu’à 90,5 %.

Le code généré par l’IA est-il dangereux pour la crypto ?

Il l’est particulièrement. Des analyses estiment que 62 % des applications bâties par IA sont livrées avec une faille critique, et l’immuabilité des smart contracts empêche de corriger une erreur après coup. La pratique recommandée reste un flux à plusieurs couches : outils IA, scanners automatisés et relecture humaine.

Un audit CertiK garantit-il qu’un projet ne sera pas piraté ?

Non. Un audit est une photographie du code à un instant donné ; il ne protège ni une clé privée volée, ni un multisig capturé, ni un oracle manipulé. En 2026, l’essentiel des pertes est venu de ces vecteurs, pas du code lui-même, ce qui explique pourquoi « audité par X » ne suffit jamais à conclure qu’un protocole est sûr.

Par Camille Fontaine, rédactrice sécurité chez HOGE Wire.