L’effondrement de Mt. Gox reste l’un des chapitres les plus marquants de l’histoire des cryptomonnaies. En 2011, la plateforme qui traitait plus de 70 % des transactions en Bitcoin cesse brutalement ses retraits et se déclare en faillite. Victime d’un hack qui laisse encore des zones d’ombres, la plateforme disparait et une partie des BTC présents dessus aussi.
Aujourd’hui, l’ex directeur général, Marc Karpelès affirme avoir soumis l’ancien code source de Mt. Gox à l’IA Claude. Elle a été en mesure, plus de 10 ans après, d’y diagnostiquer des vulnérabilités critiques. L’intelligence artificielle, si elle avait été appliquée à l’époque, aurait-elle pu prévenir cette catastrophe ?
Les failles de Mt. Gox : un désastre prévisible ?
Depuis sa création, Mt. Gox a souffert de dysfonctionnements techniques, de mauvaise gouvernance et d’une sécurité défaillante. La plateforme avait été rachetée en 2011 par Mark Karpelès, et quelques mois plus tard, elle subissait des pertes massives.
Des vulnérabilités liées aux identifiants compromis et à des transactions frauduleuses ont permis à des attaquants d’accéder à des portefeuilles d’utilisateurs. En février 2014, Mt. Gox suspend tous les retraits et admet avoir perdu plus de 650 000 bitcoins. La société basée au Japon dépose le bilan dans la foulée.
Parmi les causes, on évoque d’abord un bug du protocole Bitcoin qui aurait permis de faire apparaître des retraits non effectués. Des procès contre l’entreprise et son ex PDG sont toujours en cours, et nous venons d’apprendre que les délais d’indemnisation des clients ont encore été repoussés.
Alors que l’affaire judiciaire n’est toujours pas réglée, Marc Karpelès a déclaré avoir fourni le code source de la plateforme à l’IA Claude. Sa mission était simple : analyser ce code pour potentiellement y trouver des failles. Cela ne rendra pas les BTC perdus dans le hack mais pourrait apporter une nouvelle lumière au cas Mt. Gox.
So I tried feeding MtGox's 2011 codebase and various data (git history, access logs, dumps released by hacker, etc) to @AnthropicAI's Claude, and let it analyze its way through all the stuff.
The result:https://t.co/r8oxCUW3Qp
— Mark Karpelès (@MagicalTux) October 26, 2025
C’est l’occasion de fournir un exercice « réel » de cybersécurité à une intelligence artificielle, Claude étant parmi les modèles les plus performants pour écrire/relire du code informatique.
Karpelès lui a donc fourni le code de 2011, les journaux d’accès, l’historique GitHub et afin d’y identifier failles systémiques. Selon Claude, ces vulnérabilités auraient dû déclencher à l’époque un audit ou au moins une alerte.
Cette affaire pose une question cruciale. Dans un secteur où les montants sont énormes, comment peut-on tolérer des systèmes d’échange aussi fragiles ? Fort heureusement, l’industrie a largement évolué depuis, et les processus de sécurité sont devenus plus robustes.
L’IA au service de la cybersécurité crypto ?
Pour autant, le risque zéro n’existe pas. Le dernier hack en date, celui de Bunni DEX nous rappelle à quel point certaines plateformes peuvent être fragiles. Mais visiblement, les IA désormais facilement accessibles pourrait aider à endiguer ce phénomène et contenir les risques.
L’idée que l’IA aurait pu repérer à l’avance les failles de Mt. Gox suscite autant l’enthousiasme que la prudence. Sur le plan technique, l’intelligence artificielle est désormais capable d’analyser des bases de code, de tracer les journaux d’accès voire de détecter des anomalies.
Elle a donc la capacité de repérer des vulnérabilités avant qu’elles soient exploitées par des acteurs malicieux. Mais l’IA n’est à aucun moment auto suffisante : ce n’est qu’un outil. Certes sa puissance de calcul permet de gagner beaucoup de temps, mais elle n’est pas près de remplacer parfaitement le facteur humain.
Or ce dernier est souvent responsable des hacks survenus ces dernières années. Il faut donc également des processus humains, des gouvernances rigoureuses et des audits réguliers. D’autant plus alors que le secteur de l’informatique quantique progresse un peu plus tous les ans. Le sujet divise les experts, mais représente tout de même une menace potentielle qu’il faut prendre en compte.
Il y a fort à parier que les intelligences artificielles prennent une place prépondérante dans la cybersécurité. Bien que chaque modèle disponible ait ses forces et ses faiblesses, ces IA restent généralistes. Des LLM (Large Language Model) spécialisés pour un secteur ou une tâche pourraient aider renforcer la vigilance et la prévention des risques crypto.
Our vision is to rebuild the creator economy from the ground up. Too many creators are held back by outdated systems and inefficient platforms. We’re here to change that, giving creators the power to earn, grow, and truly own their content. That's why we’re building the AI… pic.twitter.com/Dk6c8jAfSz
— SUBBD (@SUBBDofficial) September 24, 2025
En tout cas l’IA est déjà utile en crypto et certains projets s’appuient dessus. SUBBD est une plateforme créateurs dopée à l’IA où le jeton alimente les paiements, l’accès à du contenu exclusif et des avantages réservés aux détenteurs.
Visiter SUBBDLes crypto-actifs représentent un investissement risqué.
Sur le même sujet :
- Ripple mise un milliard en XRP pendant que tout s’effondre
- Bitcoin recule vers 100 000 $, le halving perd-il son pouvoir ?
- Bitcoin retrouve des couleurs : vers une clôture mensuelle historique ?
Pourquoi vous pouvez faire confiance à 99Bitcoins
Fondée en 2013, les membres de l’équipe de 99Bitcoin sont des experts en cryptographie depuis les débuts de Bitcoin.
Recherche hebdomadaire
100k+Les lecteurs mensuels
Contributeurs experts
2000+Projets de crypto-monnaie examinés
