OpenAI et Paradigm lancent EVMbench pour sécuriser l'économie AI-Crypto
Le 18 février 2026, OpenAI et Paradigm ont introduit EVMbench, un nouveau système de benchmarking conçu spécifiquement pour évaluer et sécuriser la performance des agents IA au sein de l'écosystème Ethereum Virtual Machine (EVM).
Bankless
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Aperçu d'EVMbench
Ce benchmark répond au besoin croissant de sécurité et de fiabilité alors que les agents IA autonomes sont de plus en plus utilisés pour gérer des tokens crypto et exécuter des contrats intelligents.
arXiv
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Sécurité ciblée : Il fournit un cadre standardisé pour tester à quel point les modèles IA peuvent naviguer dans des environnements blockchain adverses à enjeux élevés.
Détection de vulnérabilités : Le système évalue la capacité d'un agent à identifier les exploits de contrats intelligents, similaire aux efforts récents de l'industrie qui ont identifié des millions en pertes potentielles grâce à un audit automatisé.
Métriques de performance : Il mesure les capacités de "survie et de recherche de vérité", allant au-delà de l'achèvement de tâches simples pour garantir que les agents peuvent opérer de manière sécurisée sans "deviner" ou "essayer et échouer" sur les marchés financiers.
Anthropic
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Contexte industriel
Le lancement fait suite à une série de développements en matière de sécurité IA début 2026 :
Économie des agents IA : L'essor des "agents IA crypto" autonomes a nécessité de nouvelles normes pour la gestion des identités et des protocoles "Zero Trust" pour prévenir l'injection de prompts via des APIs.
Paysage concurrentiel : Des concurrents comme Anthropic ont également publié des benchmarks axés sur la sécurité (par exemple, SCONE-bench) pour quantifier la valeur totale des fonds volés simulés, poussant l'industrie vers un audit automatisé plus robuste.
L'expansion d'OpenAI : Ce focus sur la sécurité s'aligne avec la feuille de route plus large d'OpenAI pour 2026, qui inclut le développement d'agents personnels de nouvelle génération suite à l'acquisition de talents clés du projet OpenClaw
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