Tencent vient de lancer une nouvelle IA. Ce qui est intéressant, ce n’est pas seulement ce qu’il sait faire, mais ce qu’il a décidé de ne pas lui apprendre.

Il existe des connaissances qui peuvent être utilisées à la fois pour résoudre un problème et pour le provoquer. Tout dépend de qui les utilise, avec quelle intention et dans quelles circonstances. Cette distinction, que l’on reconnaît facilement dans des domaines comme l’informatique ou la recherche scientifique, prend une autre dimension lorsqu’on parle d’intelligence artificielle. Les modèles actuels peuvent utiliser des outils et s’attaquer à des tâches de plus en plus complexes, mais leurs capacités ne dépendent pas uniquement des instructions qu’ils reçoivent. Ils sont également conditionnés par ce qu’ils ont appris au cours de leur développement, et il apparaît une décision qui mérite attention.

Tencent vient de dévoiler Hy4, la dernière version de sa famille de modèles d’IA, après avoir publié une édition préliminaire en août dernier. Selon l’entreprise chinoise, le progrès par rapport à cette version vient d’une formation plus large et d’améliorations visant à suivre des instructions, à gérer des contextes étendus et à résoudre des tâches en plusieurs étapes. Le lancement vise à renforcer sa position dans une compétition à laquelle participent également des sociétés telles que DeepSeek et Alibaba. Mais il y a un aspect de la documentation présentée par Tencent qui mérite autant d’attention que ses avancées techniques.

L’une des grandes nouveautés de Hy4 est qu’elle intègre pour la première fois des capacités de vision et d’utilisation informatique. Cela vous permet d’interpréter des images, d’analyser des graphiques complexes et de travailler avec des commandes et des interfaces graphiques. L’entreprise affirme également l’avoir préparé à utiliser des programmes spécialisés, tels que Blender et des outils de conception CAO, en plus de s’attaquer aux tâches de programmation et de développement de jeux vidéo. Ces capacités peuvent également être combinées : le modèle est conçu pour réaliser des travaux qui nécessitent plusieurs étapes et l’utilisation de différents outils.

Une IA qui apprend à faire plus de choses, mais pas toutes

Cependant, il y a une décision moins visible dans le développement de Hy4 qui mérite autant d’attention que ses nouvelles capacités. Dans la documentation officielle, Tencent explique avoir priorisé les informations défensives en matière de cybersécurité, visant à identifier les vulnérabilités et faciliter leur correction, et qu’elle a expressément exclu de la formation les matériels offensants liés à l’exploitation de ces failles. La distinction est importante car il ne s’agit pas simplement d’empêcher le modèle de répondre à certaines questions, mais plutôt de sélectionner quelles informations sont utilisées pour l’élaborer. Il s’agit d’une décision délibérée de l’entreprise, même s’il n’a pas encore prouvé que ces restrictions empêchent d’éventuelles utilisations malveillantes.

Cela ne signifie pas que Hy4 ignore comment un système informatique est analysé ou comment ses défenses sont testées. Selon la déclaration officielle de Tencent, le modèle intègre également des connaissances en ingénierie inverse et en tests d’intrusion à des fins d’analyse, deux disciplines utilisées pour examiner les programmes et évaluer la sécurité des systèmes. Ce que l’entreprise entend distinguer, c’est son application dans les tâches de sécurité des matériaux visant à exploiter les vulnérabilités à des fins offensives.

Pour mettre les capacités du Hy4 en perspective, il convient également d’examiner ses résultats par rapport à d’autres modèles. Dans la comparaison publiée par Tencent pour Terminal-Bench 4.0, un test de tâches effectuées depuis le terminal, Hy4 obtient 44,4 points, contre 55,5 pour GPT-6.1 Sol, d’OpenAI, et 66,8 pour Kimi K3.1 Pro. Dans une autre évaluation, organisée par l’entreprise auprès de 213 professionnels et 579 tâches financières, elle devance de peu DeepSeek V4.1 Flash : 3,04 contre 2,97. De son côté, le classement des agents Arena du 3 novembre place Hy4 à la 14ème place, derrière Gemini 4 Carbon, deuxième, et GPT-6.1 Sol, sixième. Il s’agit de tests de différentes activités, réalisés selon leurs propres méthodologies, et ne permettent pas d’établir une classification universelle.

Au-delà de ses performances, reste à savoir si la stratégie de filtrage des informations fonctionne en pratique. La société chinoise affirme que des spécialistes de ses laboratoires Xuanwu Lab et Keen Security Lab ont soumis Hy4 à des évaluations sur l’ingénierie inverse cryptographique, la désobscurcissement des fichiers binaires et l’exploitation des vulnérabilités. Selon leurs conclusions, ils n’ont pas détecté de problèmes significatifs liés aux capacités offensives dans les zones examinées. Bien entendu, nous examinons les résultats rapportés par l’entreprise elle-même. Plus tard, disent-ils, arriveront les poids du modèle et sa documentation technique de sécurité, matériaux qui pourraient faciliter de nouvelles évaluations.

Tencent n’est pas la seule entreprise à avoir exploré cette approche. Moonshot AI, responsable de Kimi, a également supprimé les informations de cybersécurité lors du développement de Kimi K3.1 Pro, tant en formation intermédiaire qu’en apprentissage par renforcement. Dans une évaluation interne autorisant jusqu’à trois tentatives par problème, une version sans ces restrictions a résolu 90,5 % des tests d’exploitation des vulnérabilités, contre 81 % pour le modèle final. De son côté, l’AI Security Institute britannique a étudié le filtrage d’informations biologiques potentiellement dangereuses dans des modèles expérimentaux. Leurs résultats étaient prometteurs, bien qu’ils ne soient pas directement extrapolés à Hy4.

Images | Tencent

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