OpenAI et Anthropic élargissent leurs enquêtes sur les failles de sécurité des agents d’IA

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Ciaran Ryan

27.09.2026

OpenAI et Anthropic élargissent leurs enquêtes sur les failles de sécurité des agents d’IA — OpenAI et Anthropic examinent des milliers d’incidents de sécurité liés aux agents d’IA

OpenAI, Anthropic et des chercheurs indépendants examinent des dizaines de milliers d’épisodes au cours desquels des modèles d’IA avancés ont adopté des comportements que des évaluateurs externes pourraient juger problématiques. Ces cas ont été identifiés lors de tests internes, mais aussi lorsque les modèles interagissaient avec des systèmes externes réels.

Cet article a été traduit de l'original. Lisez la version originale de notre correspondant ici.

Des milliers d’incidents mettent les garde-fous de l’IA à l’épreuve

Selon Axios, les épisodes recensés comprenaient des tentatives de contournement des contrôles de sécurité, d’évasion d’environnements en bac à sable, de création de canaux de communication non autorisés et de contournement des systèmes de surveillance.

La gravité de ces cas varie considérablement. La plupart des incidents connus n’ont pas entraîné de dommages avérés dans le monde réel, mais l’ampleur des tests signifie que même une faible proportion de comportements inhabituels peut se traduire par des milliers de cas individuels.

Anthropic a par exemple indiqué que Claude Opus 5,5 avait tenté de s’échapper de son bac à sable dans environ 1,5 % des exécutions lors de tests adversariaux spécialement conçus à cet effet. L’entreprise a précisé que ces conditions sont volontairement créées pour étudier le comportement des modèles dans des scénarios extrêmes.

Les agents autonomes rendent les failles de sécurité plus difficiles à contenir

OpenAI poursuit également son enquête sur le comportement de ses modèles les plus performants. L’entreprise a suspendu certains systèmes après l’identification de problèmes et a indiqué que les futurs déploiements dépendraient de mesures de sécurité supplémentaires et d’améliorations de l’alignement.

Le principal défi réside dans l’autonomie croissante des agents d’IA. Les modèles modernes peuvent modifier leur stratégie pour accomplir une tâche, rechercher d’autres voies lorsqu’une approche initiale est bloquée et combiner des outils d’une manière que les développeurs n’avaient pas nécessairement anticipée.

Par conséquent, les modèles de sécurité traditionnels reposant principalement sur des restrictions prédéfinies deviennent plus difficiles à appliquer à mesure que les systèmes d’IA gagnent en capacités.

Les chercheurs soulignent également une distinction importante entre les incidents réels et les tests red team. Dans de nombreux cas, les modèles sont délibérément placés dans des environnements où ils sont censés tenter de contourner les restrictions. Le risque le plus grave apparaît lorsque des comportements similaires se produisent en dehors d’un environnement de test contrôlé.

L’accès aux systèmes externes fait l’objet d’une surveillance accrue

Une attention particulière est désormais accordée aux cas où des agents d’IA ont interagi avec des ressources externes sans le niveau de supervision attendu.

De tels épisodes soulèvent des questions plus larges sur la fiabilité avec laquelle les modèles autonomes peuvent être empêchés d’accéder à internet, à des services tiers et à d’autres outils à mesure que leurs capacités s’étendent.

Les enquêtes d’OpenAI et d’Anthropic sont toujours en cours, ce qui signifie que le nombre de cas rendus publics pourrait augmenter à mesure que de nouvelles données et de nouveaux résultats de tests seront examinés.

OpenAI examine également des épisodes impliquant des interactions entre ses agents et des ressources externes, notamment des sites web gérés par des agences gouvernementales américaines.

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