Une explication simple de la bombe ultime Fable 5 et Mythos 5 : à quoi peuvent-ils servir pour vous

Auteur : Silicon Valley Alan Walker

Ne le considérez plus comme un robot de conversation. Ce que Claude a publié aujourd’hui, c’est qu’il peut corriger cinq millions de lignes de code en une journée, créer un logiciel pour le modéliser, faire des recherches sur le génome et battre un article de « Science ». Pas de termes techniques, avec des mots simples, on explique clairement ce qu’il peut faire, en quoi cela vous est utile à vous et moi.

À 7h40 du matin, California Avenue n’est pas encore tout à fait réveillée. Le café vient d’être préparé, je pose mon téléphone près du pot de sucre — l’écran affiche une image couleur crème, composée de plusieurs spécimens de papillons formant un grand « 5 ». Le titre ne fait qu’une ligne : Claude Fable 5 et Claude Mythos 5, en dessous : « Nous avons créé un modèle mythique, suffisamment sûr pour être utilisé par tous. »

Je lis deux fois l’annonce sur le site officiel, et plus je lis, plus je suis impatient. Ce n’est pas parce qu’un nouveau modèle a un score plus élevé, mais parce que la série de choses qu’il a réellement accomplies ne ressemble plus à ce qu’un chatbot plus intelligent devrait faire. C’est plutôt comme si vous embauchiez un employé numérique qui ne dort jamais, ne se plaint pas, et sait un peu tout. Aujourd’hui, on va parler de ce que cet employé peut faire pour vous.

30 secondes pour lire · Résumé

• Aujourd’hui, Anthropic en a publié deux d’un coup. Fable 5 : la version publique la plus puissante de Claude, accessible à tous. Mythos 5 : le même cerveau, mais délié, réservé à un nombre très limité d’institutions de confiance (cybersécurité, gouvernements, recherche de pointe).

• Il peut corriger en une journée le code que deux mois d’une équipe ont écrit ; jouer à Pokémon en regardant uniquement l’écran, sans guide ni stratégie ; créer un logiciel de modélisation 3D, puis l’utiliser pour modéliser ; même écrire une chanson, alors qu’il n’a jamais écouté de musique.

• En entrant 10 dollars, il peut produire 50 dollars (par million de tokens), soit le double d’Opus. Les abonnés peuvent utiliser gratuitement jusqu’au 22 juin, après quoi ils devront dépenser leur quota.

• Il porte un « masque de sécurité » : face à des attaques cyber ou des questions biochimiques à haut risque, il bascule automatiquement sur Opus 4.8, son second en commandement, pour répondre. Environ 5 % des conversations rencontrent cette bascule, qui peut parfois gêner des demandes normales.

Qu’est-ce qu’un « niveau mythique » ? Pourquoi ne pouvait-on pas le donner en avril, mais on peut aujourd’hui ?

Pour comprendre ce qui se passe aujourd’hui, il faut d’abord une échelle de niveaux. La Claude que nous connaissons, classée du léger au lourd, c’est : Haiku (rapide, adapté aux tâches simples et fréquentes), Sonnet (intermédiaire, le pilier du quotidien), Opus (haut de gamme, pour les tâches difficiles). Ces trois niveaux, tout le monde les utilise depuis plusieurs années. Mais cette année, Anthropic a ajouté au-dessus d’Opus une nouvelle couche, encore plus haute : Mythos (mythique), qui dépasse d’un ordre de grandeur Claude le plus puissant. Ce n’est pas une simple mise à jour, c’est une nouvelle espèce.

Ce Mythos n’est pas sorti de nulle part. Il a une histoire dramatique. En avril, Anthropic a lancé discrètement une version d’essai, appelée Mythos Preview. Résultat : dès le test, ils ont été effrayés — ce modèle est incroyablement fort pour « détecter des vulnérabilités logicielles et lancer des attaques cyber » ; il peut presque identifier toutes les failles de sécurité des principaux OS et navigateurs. Cette capacité, si elle tombe entre de mauvaises mains, devient une clé universelle pour ouvrir toutes les serrures. Ils n’ont pas voulu le rendre public, mais ont créé un cercle restreint, Project Glasswing (les ailes de verre), réservé à quelques institutions clés — banques, réseaux électriques, hôpitaux, grandes entreprises de logiciels — en partenariat avec Amazon, Apple, Google, Microsoft, JP Morgan, etc. Leur but : utiliser cette clé pour renforcer leurs propres systèmes. Petit à petit, ce cercle s’est étendu à environ 150 institutions dans plus de 15 pays.

Pourquoi n’ont-ils pas osé le donner en avril, mais le font aujourd’hui ? La différence ne réside pas dans le modèle, mais dans l’installation de barrières de sécurité. Ces deux mois, Anthropic a travaillé à renforcer une série de « portes de sécurité » jusqu’à ce qu’elles soient solides, pour qu’on puisse aujourd’hui dire : « Même si on le donne au monde entier, il sera difficile pour les malfaiteurs de le détourner. » Aujourd’hui, il y a deux versions : une appelée Fable 5, accessible à tous, avec ses nouvelles barrières ; et une autre, Mythos 5, avec une partie de ces barrières enlevées, mais uniquement pour des partenaires de confiance.

La fois d’avril voulait dire : « On a créé quelque chose, mais on n’ose pas le donner à tout le monde. » Aujourd’hui, cela veut dire : « Les barrières sont enfin solides, tout le monde peut entrer. » — La capacité n’a pas changé, c’est la porte qui a été renforcée.

Donc, le fil conducteur de cet article est : Ce « monstre mythique » qui vient d’être libéré, qu’est-ce qu’il peut faire, de choses qu’on n’aurait jamais osé imaginer ? Il est puissant parce qu’il peut « faire une tâche complète », pas seulement « discuter avec vous ». C’est cette différence essentielle avec tous les IA que nous avons utilisés jusqu’ici, et c’est ce que vous allez voir dans les cinq prochains paragraphes.

Fable et Mythos, quelles différences ? Même personne, deux « tenues »

C’est la chose la plus susceptible d’être déformée par les titres de presse, mais la plus importante à retenir : Fable 5 et Mythos 5 reposent sur le même modèle, le même cerveau, les mêmes paramètres, aucune pièce différente. Ce ne sont pas « une version allégée et une version complète », ni « une version amputée et une version pleine ». Cela peut sembler contre-intuitif, mais c’est clairement écrit par l’éditeur : ils utilisent la même pondération, la seule différence étant la quantité de règles de sécurité appliquées.

Pour illustrer, imaginez :

Un expert généraliste de haut niveau. La première situation : on lui met un badge d’entreprise, il signe un accord de conformité, et il accueille tous les visiteurs inconnus — c’est Fable. Lorsqu’on lui pose une question sensible, il doit suivre la règle : « Désolé, je ne peux pas en dire plus, je vous transfère à un spécialiste. » La deuxième situation : le même expert, sans badge, dans un laboratoire interne, face à des collègues de confiance, il peut tout dire, sans restriction — c’est Mythos.

Attention : il n’y a pas de changement de personne, seulement de règles et de contexte. La même « tête » devient deux produits différents, selon qui l’utilise et dans quel cadre.

Ce qui est encore plus subtil, c’est que ces noms ont été choisis avec soin. Anthropic a précisé en note de bas de page : Fable (fable) vient du latin fabula, qui signifie « histoire racontée » ; et mythos (mythe), qui partage la même racine grecque, est son frère. En clair, la fable et le mythe, c’est la même chose — une même histoire, racontée à des auditoires différents. Pour le grand public, la version se termine par une « morale » ; pour les prêtres ou initiés, c’est un mythe sans retenue. La société a ainsi intégré cette philosophie dans ses noms : la même vérité, mais racontée différemment selon l’interlocuteur.

Une journée pour faire deux mois de code : qu’est-ce que cela signifie concrètement ?

Voici la capacité la plus impressionnante, et la plus concrète : écrire et modifier du code. Un exemple réel : la société de paiement Stripe possède une base de code vieille de 50 millions de lignes — imaginez un immeuble construit il y a plus de dix ans, avec des dizaines de locataires, des tuyaux et câbles partout. La tâche : tout rénover, changer toutes les normes, sans erreur, sinon tout s’arrête. Normalement, cela prendrait deux mois à une équipe entière.

Mais Stripe a confié cette tâche à Fable 5, qui l’a terminée en une seule journée. Pas un simple prototype, pas deux fichiers modifiés, mais une refonte totale du code. Qu’est-ce que cela signifie ? Que ce qui semblait impossible ou trop risqué, nécessitant un planning jusqu’à l’année suivante, peut désormais être fait en une nuit. Ce n’est pas une simple accélération de 10 ou 20 %, c’est une compression de deux mois en une journée.

Et ce n’est pas seulement rapide, c’est aussi économique. Lors d’un test rigoureux de qualité de code (par Cognition, chez FrontierCode), il a obtenu la meilleure note, tout en consommant moins de ressources — on parle d’efficacité en tokens, c’est-à-dire qu’il résout la même difficulté avec moins d’opérations, donc moins de coût. Et il peut gagner contre des modèles « à fond » en utilisant une puissance moyenne — comme un expert qui gagne sans tout donner.

L’équipe de Cursor, éditeur d’un éditeur de code, dit qu’il est le plus performant qu’ils aient testé, capable de résoudre des problèmes très longs, auparavant inaccessibles. GitHub, pour la gestion de code, affirme qu’il peut gérer des tâches complexes et prolongées, avec une fiabilité supérieure à leurs attentes. Cognition, leur IA de programmation, dit qu’il est leur meilleur scoreur en tests avancés, et qu’il peut utiliser des outils qu’il n’a jamais vus.

Une plateforme de création logicielle (Base44) explique : il y a un an, il fallait 100 interactions pour faire une app ; aujourd’hui, il peut la générer en une seule fois. Autrement dit, même si vous ne savez pas coder, en décrivant simplement ce que vous voulez, il peut vous livrer un produit fini.

En regroupant tout cela, une chose devient claire : le seuil pour faire du logiciel est en train de changer, passant de « savoir coder » à « savoir exprimer clairement ce qu’on veut ». Et pour les ingénieurs, cela libère du temps en leur évitant de taper des lignes, pour devenir des chefs d’une équipe numérique autonome. Quoi qu’on en pense, cette révolution touche directement à la façon dont les logiciels sont créés.

Lire des rapports, modifier des contrats, analyser des graphiques : le quotidien des cadres, c’est aussi pour lui

Vous pourriez penser : « La programmation, c’est pour les programmeurs, pas pour moi. » Détrompez-vous, cette partie concerne aussi les cadres et professionnels. Parlons de « travail intellectuel » — lire des documents, faire des analyses, tirer des conclusions. Dans un test de haut niveau pour analystes financiers (par Hebbia), Fable 5 a obtenu la meilleure note parmi tous les modèles, notamment pour : comprendre une grande quantité de documents, faire des déductions, analyser des graphiques complexes, et résoudre des problèmes. Une autre société de trading (IMC) affirme qu’elle a répondu correctement à presque toutes les questions d’analyse de transactions : vérifier des faits, expliquer des concepts, identifier des causes, calculer la rentabilité.

Plus concrètement : les tableurs. La société Anaconda, célèbre pour ses outils Python et data, a testé la suite de tableurs de Fable 5, et a conclu qu’elle surpassait Opus à tous les niveaux, avec 25 à 30 % de rapidité en plus, tout en utilisant moins d’étapes. Fini les nuits blanches à jongler entre dizaines de feuilles Excel, où une erreur peut tout faire planter. Même pour les juristes, un détail : une société a testé la correction automatique de contrats par IA, et a constaté que ses modifications égalisaient ou dépassaient celles de leurs outils actuels.

Elle est aujourd’hui la meilleure pour analyser des images. Elle peut extraire précisément des chiffres d’un graphique scientifique dense — très utile en recherche ou finance. Plus impressionnant : en lui fournissant quelques captures d’écran d’un site web, il peut retrouver le code source derrière — comme si, en regardant le produit fini, on pouvait en déduire le plan.

Un exemple simple : il a joué à Pokémon Rouge, en ne regardant que l’écran de jeu, sans guide ni aide, et a réussi à le finir seul. Avant, Claude aurait besoin d’outils auxiliaires pour y parvenir, mais là, il a réussi rien qu’avec ses « yeux ». Cela montre qu’il ne se contente pas de reconnaître ce qu’il voit, mais comprend la situation, planifie, et décide en continu.

Comparer code, analyse, images : dans un test de programmation avancée (SWE-bench Pro), il a obtenu 80,3 points, contre 58,6 pour GPT-5.5, le modèle le plus puissant d’OpenAI. Sur un test de déploiement en production, il a obtenu 29,3, contre 5,7 pour GPT-5.5. Les chiffres ne sont pas l’essentiel : la règle, c’est que plus la tâche est longue, complexe, proche du vrai travail, plus il distancie ses concurrents. Il ne brille pas forcément dans la conversation, mais face à une tâche concrète, il montre ses dents.

Il ne se contente plus de répondre, il crée ses propres outils, ses propres œuvres

Les deux premiers exemples étaient ceux d’un assistant avancé. Mais ce qui m’a glacé en lisant l’annonce, c’est la dernière partie : il ne s’agit plus seulement de « répondre à des questions », mais de « fabriquer quelque chose de toutes pièces ». Voici quatre démonstrations officielles :

• À partir d’équations physiques, il calcule le moment précis d’une éclipse solaire : il a écrit un code simulant le mouvement du système solaire. Ce n’est pas une recherche d’information, mais une modélisation basée sur des lois fondamentales, pour prévoir un phénomène réel. C’est la démarche des chercheurs — construire un modèle, puis faire des prédictions.

• Il joue à Factorio, en construisant une usine automatisée à partir de zéro : ce jeu de gestion d’ingénierie est connu pour sa complexité et sa difficulté. Il planifie la ligne de production, organise la logistique, et construit une usine qui fonctionne toute seule. Il s’y met seul, choisit sa stratégie, et construit pièce par pièce. Cela demande une vision à long terme et une conception systémique — pas seulement de la rapidité, mais de la réflexion.

• Il crée un logiciel CAD, puis l’utilise pour modéliser : il a conçu dans le navigateur un modèle 3D prêt à être imprimé. Mais le plus fort, c’est qu’il a aussi créé l’éditeur CAD lui-même, et même l’assistant IA qui aide à modéliser. En gros, il a fabriqué une machine-outil, puis l’a utilisée pour fabriquer des pièces. Tout en un seul flux.

• Il a écrit une chanson, sans jamais avoir écouté de musique : il a simulé un flux d’eau en mouvement, synchronisé avec un rythme de musique classique remixée en EDM. La mélodie et le rythme ont été « calculés » par code, sans qu’il ait jamais entendu de son. Ce n’est pas une imitation, c’est une création à part entière.

Un autre pouvoir caché derrière ces démonstrations, mais tout aussi crucial : la mémoire. Il peut suivre un long processus de plusieurs millions de mots, sans se perdre, et utiliser ses notes pour améliorer ses actions suivantes. Lorsqu’on lui a demandé de jouer à un jeu de cartes stratégique (Slay the Spire), en lui donnant un « carnet de notes » pour suivre sa progression, il a réussi à atteindre la fin du jeu trois fois plus souvent que Opus. Il ne s’agit plus d’un poisson rouge qui oublie tout, mais d’un humain qui apprend en faisant, et s’améliore.

En reliant ces cinq exemples, une ligne de fracture est claire : le passé, l’IA, c’était un assistant qui vous tendait des outils. La nouvelle génération, c’est un « entrepreneur numérique » capable de prendre ses outils, de planifier, de réaliser un projet entier, puis de faire le bilan. Ce qu’on lui confie, ce n’est plus une « question », mais une « tâche complète ».

Mythos 5, sans masque, a déjà changé la science

Ce qu’on a décrit jusqu’ici, c’est Fable, avec son masque. Mais si on enlève ce masque, que peut faire Mythos 5 ? La réponse est peu couverte par la presse, mais c’est là que réside la véritable puissance « mythique », et c’est aussi la raison pour laquelle Anthropic était si nerveux. Il ne s’agit plus d’un « spécialiste des exercices », mais d’un acteur indépendant à la pointe de la recherche, capable de produire des résultats que même des experts humains doivent reconnaître.

• Conception de nouveaux médicaments, accélérée d’environ dix fois : des chercheurs d’Anthropic ont utilisé Mythos 5 pour accélérer un processus de conception de protéines, en réduisant le temps par dix. Mieux : lors d’un test, il a choisi ses cibles, sélectionné ses outils, lancé le processus, et même surmonté ses blocages, tout seul — comme un scientifique complet. Sur 14 cibles, 9 ont donné des pistes prometteuses pour de futurs médicaments.

• Proposition d’hypothèses nouvelles, vérifiées par des laboratoires indépendants : c’est le premier modèle capable de proposer des hypothèses innovantes et crédibles. Lors d’évaluations à l’aveugle, 80 % des biologistes ont préféré ses propositions. Une hypothèse sur un mécanisme inédit d’une protéine d’E. coli a été confirmée par un laboratoire indépendant — preuve que ses idées ne sont pas de simples illusions, mais de véritables découvertes scientifiques.

• Recherche génomique autonome, battant des résultats publiés dans Science : en une semaine, sans supervision, il a analysé 138 espèces, millions de cellules, et conçu un modèle d’apprentissage automatique pour identifier des cellules jouant le même rôle chez différentes espèces. Son modèle a surpassé une publication dans Science, tout en étant 100 fois plus petit. Un stagiaire, guidé par quelques conseils, a battu une publication de haut niveau.

• Capacité de cybersécurité la plus avancée au monde : officiel, c’est le modèle le plus puissant en sécurité informatique. Il peut détecter et exploiter presque toutes les vulnérabilités des systèmes principaux. La raison pour laquelle il a été enfermé : sa puissance est un double tranchant — une arme pour la défense, mais aussi pour l’attaque.

Comprendre cette partie, c’est saisir pourquoi le masque de sécurité doit exister. Un IA capable de concevoir des médicaments peut aussi concevoir des armes dangereuses ; un IA qui répare des failles peut aussi les exploiter. Sa puissance peut sauver des vies, mais aussi faire du mal.

C’est pourquoi Anthropic a choisi de diviser cette puissance en deux : la version publique, Fable, avec ses barrières ; et Mythos, réservé à des partenaires strictement contrôlés. Ce n’est pas de la peur, c’est de la prudence.

Ce masque, il risque de faire des erreurs ? Combien ça coûte ? Quand sera-t-il accessible à moi ?

Voici comment fonctionne cette barrière de sécurité, pour rassurer : beaucoup pensent qu’un « contrôle » signifie un refus systématique. En réalité, c’est plus intelligent. La porte Fable est surveillée par plusieurs « contrôleurs » (appelés classificateurs), qui ne s’occupent que de trois types de sujets à haut risque — attaques cyber, biochimie, distillation de modèles (c’est-à-dire copier des capacités pour entraîner d’autres modèles). Si votre question touche à ces sujets, la porte ne se ferme pas, mais elle transfère la question à un second modèle, Opus 4.8, plus faible mais suffisant. Par exemple, si vous demandez « comment fabriquer de la toxine de ricin », Fable se tait, et Opus 4.8 répond en toute sécurité, avec une mention « cette question a été transférée ». Pourquoi ne pas simplement refuser ? Parce que cette version plus faible, mais suffisante, offre une meilleure expérience.

Y aura-t-il des erreurs qui touchent le grand public ? Oui, mais très peu. La société explique : cette barrière est conçue pour « privilégier la sécurité à tout prix », ce qui signifie que moins de 5 % des conversations seront transférées. La majorité du temps, vous utilisez la version complète, sans restriction. En pratique, pour la majorité des usages — programmation, rédaction, lecture, analyse — vous ne rencontrerez jamais cette barrière. Seuls ceux qui font des recherches en sécurité ou en biologie, ou qui s’y intéressent professionnellement, la croiseront. Et, pour la sécurité, ils ont effectué plus de 1000 heures de tests externes, sans qu’aucune faille de type « jailbreaking » ne soit trouvée — même avec 30 méthodes de piratage connues.

Et l’argent dans tout ça ? La même tarification que Fable : 10 dollars par million de tokens en entrée, 50 dollars par million en sortie. Les tokens, c’est une unité de mesure, comme des petits morceaux de texte. Ce prix est environ deux fois celui d’Opus, mais en réalité, il est inférieur à celui de la version d’essai Mythos Preview — donc plus puissant, et moins cher. Les développeurs peuvent l’utiliser dès aujourd’hui, via l’API, sous le nom claude-fable-5.

Pourquoi tout ce branle-bas ? La réponse : la capacité (capacity). Ce modèle consomme énormément de ressources, et Anthropic craint qu’une demande massive ne le fasse craquer. Donc, ils offrent une version gratuite pour tester, puis resserrent progressivement l’accès, en attendant d’augmenter la capacité. La version Mythos 5 « déployée » n’est pas accessible au grand public : elle est réservée à des partenaires de sécurité, sous conditions strictes, et avec une surveillance de 30 jours des échanges pour la sécurité — pas pour entraîner le modèle.

Que cela signifie-t-il pour vous ? Voici trois questions à garder en tête :

• La « règle du 60 jours » : deux mois avant, ils disaient que c’était trop dangereux pour être publié. Aujourd’hui, c’est publié. La différence ? Ce n’est pas la dangerosité du modèle qui a changé, mais la sécurité qui a été renforcée. La sécurité est un processus continu, pas une garantie définitive.
• La contradiction : ils appellent à freiner, mais publient le modèle le plus avancé. Est-ce une incohérence ou un équilibre subtil entre business et sécurité ?
• La concentration du pouvoir : le « déployé » est réservé aux gouvernements et grandes institutions (certains parlent de la NSA américaine). La majorité des acteurs ne peuvent pas accéder à cette puissance. La question : cette sécurité, c’est une illusion, ou une façon de concentrer le pouvoir dans peu de mains ?

Comprendre un produit aussi puissant, c’est à la fois s’enthousiasmer pour ses capacités, et rester vigilant face à ses risques.

Dehors, California Avenue s’anime : quelques ingénieurs en sweat à capuche, avec des cafés glacés, entrent dans le bureau. Leur première tâche ? Intégrer Fable 5 dans leur projet du jour. La grande image de papillon crème sur mon téléphone, elle, reste là, immobile.

Souvenez-vous de cette journée : c’est la première fois qu’un IA aussi avancé, capable de faire une tâche complète, retire une grande partie de son masque et se montre à nous. Une version avec masque pour vous et moi, une autre sans masque pour une élite. La différence ne réside pas seulement dans l’argent, mais dans la qualification. Et nous, cette génération, nous sommes là, au moment précis où cette frontière se trace.