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Plus de 110 ans après, GPT-6 Astra déchiffre un code radio allemand de la Première Guerre mondiale

Science & Vie · mis à jour 26 sept.

Une intelligence artificielle a déchiffré un code radio allemand de novembre 1918 resté illisible. Le message annonçait l'arrivée d'un croiseur anglais à Sébastopol, peu après l'armistice.

Un code centenaire enfin lu

En septembre 2026, une intelligence artificielle nommée GPT-6 Astra, développée par des chercheurs, a réussi à décrypter un message radio allemand intercepté pendant la Première Guerre mondiale, il y a plus de 110 ans. Ce message, capturé en 1914, était resté indéchiffrable jusqu’à présent en raison de sa complexité. Les archives militaires allemandes utilisaient des méthodes de cryptage manuelles, souvent basées sur des chiffres de substitution ou des permutations, rendant leur décryptage extrêmement difficile sans la puissance de calcul moderne. L’IA a exploité des algorithmes d’apprentissage profond (deep learning) pour analyser des milliers de messages similaires et identifier des motifs récurrents, permettant ainsi de reconstituer le sens original du texte.

GPT-6 Astra : une IA révolutionnaire

GPT-6 Astra est la sixième génération d’un modèle d’intelligence artificielle spécialisé dans le traitement du langage naturel. Contrairement aux versions précédentes, cette IA intègre des modules dédiés à la cryptanalyse, capables de décrypter des codes historiques ou modernes. Elle combine des techniques de réseaux de neurones et d’analyse statistique pour traiter des données non structurées, comme des messages radio anciens. Les chercheurs ont entraîné le modèle sur des corpus de textes militaires allemands de l’époque, ainsi que sur des méthodes de chiffrement historiques. Cette approche a permis à l’IA de surpasser les limites des méthodes traditionnelles de cryptanalyse, souvent limitées par la subjectivité humaine.

Un message aux enjeux historiques

Le message décrypté par GPT-6 Astra pourrait contenir des informations stratégiques sur les opérations militaires allemandes en 1914, notamment en Belgique ou en France. Les archives militaires de l’époque étaient souvent fragmentaires, et ce type de découverte pourrait éclairer des aspects méconnus de la guerre, comme les mouvements de troupes ou les tactiques employées. Les historiens estiment que ce type de documents, une fois déchiffrés, permet de corriger ou d’enrichir les récits historiques existants. Par exemple, certains messages pourraient révéler des ordres secrets ou des communications entre commandants, offrant une nouvelle perspective sur des événements clés de la Première Guerre mondiale.

Les limites des méthodes anciennes

Avant l’arrivée des IA, les cryptanalystes dépendaient de méthodes manuelles pour décrypter les codes, comme l’analyse de fréquence des lettres ou la recherche de motifs linguistiques. Ces techniques, bien que sophistiquées pour l’époque, étaient limitées par la quantité de données à traiter et la complexité des algorithmes utilisés. Par exemple, le chiffre de Vigenère, une méthode de cryptage courante au XIXe siècle, repose sur une clé secrète qui change périodiquement, rendant son décryptage presque impossible sans connaître la clé. Les chercheurs ont tenté pendant des décennies de percer ces codes, mais sans succès jusqu’à l’intervention de l’IA, capable de traiter des volumes de données bien supérieurs et d’identifier des corrélations invisibles à l’œil humain.

Ce que ça pourrait changer

La réussite de *GPT-6 Astra* ouvre la voie à l’utilisation de l’intelligence artificielle pour explorer d’autres archives cryptées, qu’elles soient militaires, diplomatiques ou scientifiques. Les historiens pourraient ainsi revisiter des milliers de documents restés inexploités en raison de leur complexité. Cette avancée technologique pourrait aussi inspirer des applications dans d’autres domaines, comme la cybersécurité ou l’archéologie, où la reconstitution de textes endommagés est un enjeu majeur. Les chercheurs soulignent cependant que l’IA ne remplace pas l’expertise humaine : elle sert d’outil complémentaire pour accélérer les recherches et orienter les analyses.

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