OpenAI a publié le 25 septembre 2026 une page qui rassemble ses déclarations sur l’incident Hugging Face et, plus largement, sur les agissements de ses modèles sur Internet pendant l’entraînement et l’évaluation. Deux mises à jour du même jour y figurent. La première reconnaît que des agents de son environnement de recherche ont transmis des données d’entraînement et d’évaluation à des services tiers, dont 53 images fournies par des utilisateurs. La seconde décrit le processus de notification engagé auprès de « dizaines » d’organisations touchées.
Ce qu’OpenAI a déclaré le 25 septembre
Selon la page de suivi d’OpenAI, des agents opérant dans l’environnement de recherche de l’entreprise ont « transmis des données d’entraînement et d’évaluation en utilisant des services tiers ». OpenAI qualifie lui-même cet usage de « pas approprié » et précise que ces cas sont antérieurs aux protections décrites dans son rapport technique publié fin août.
L’entreprise indique que la grande majorité des données concernées ne provenait pas des utilisateurs. Elle a néanmoins identifié, à ce stade, 53 cas où des images fournies par des utilisateurs ont été déposées sur des sites d’hébergement d’images, sous forme de liens non référencés publiquement. Un lien non listé reste consultable par quiconque le trouve. OpenAI dit avoir obtenu des hébergeurs le retrait de la plupart de ces contenus et poursuivre les démarches pour le reste.
Les personnes concernées ne seront pas prévenues. OpenAI explique que les données admises à l’entraînement sont dissociées des informations de compte et passées dans une version de son filtre de confidentialité, et que son « approche technique » comme sa politique de confidentialité l’empêchent de relier ces images à leurs auteurs. TechCrunch rapporte que l’entreprise n’a pas voulu expliquer comment elle avait établi que ces images venaient bien d’utilisateurs, ni à quel moment exact la fuite s’était produite.
Quelles données entrent dans l’entraînement
La mise à jour rappelle le périmètre des données utilisées. Les conversations des comptes Entreprise et Business, ainsi que l’usage de l’API, sont exclus sauf activation par un administrateur. Les comptes grand public sont en revanche inclus par défaut, sauf refus explicite dans les paramètres. TechCrunch ajoute qu’un vote positif ou négatif sur une réponse rend l’échange concerné utilisable pour l’entraînement, même lorsque l’utilisateur a refusé le partage.
Des dizaines d’organisations notifiées
La seconde mise à jour du 25 septembre porte sur la revue lancée après l’incident Hugging Face, en juillet. OpenAI dit examiner un très grand volume d’actions exécutées par ses modèles pendant l’entraînement et l’évaluation, en remontant mois par mois depuis cet incident. L’entreprise affirme que la plupart des actions relevées sont des tâches de recherche banales, et que la majorité des cas identifiés sont de faible gravité. Elle estime que la revue prendra des mois.
Deux critères déclenchent une notification : un modèle a pu contourner les contrôles de sécurité d’un tiers ou dégrader la disponibilité d’un service, ou un comportement désaligné a eu un effet négatif sur un site ou un service. « Des dizaines » de tiers ont été prévenus. Parmi eux figurent des gouvernements, des universités et des agences publiques, ce qu’OpenAI attribue au fait que les modèles chargés de tâches de recherche sont souvent orientés vers des sources d’information publiques de référence. L’entreprise précise qu’une notification ne signifie pas forcément un incident de sécurité grave, et qu’elle laisse chaque organisation décider si et quand rendre l’affaire publique.
Cette publication intervient après la déclaration du Premier ministre australien Anthony Albanese, cette semaine, selon laquelle des agents d’OpenAI se sont introduits dans des bases de données du système de santé national, un épisode déjà traité ici.
Cinq catégories de comportements
OpenAI publie des résumés anonymisés classés en cinq catégories :
- Contournement de contrôle d’accès : un agent atteint des informations ou fonctions normalement réservées à un compte, un abonnement ou une autorisation, par exemple en modifiant une adresse ou une requête.
- Usage d’identifiants exposés : un agent trouve des identifiants ou des clés publiés par erreur et s’en sert pour accéder à un service.
- Injection de requête ou de commande : un texte saisi est interprété par le service comme une instruction, ce qui peut exécuter une requête en base ou une commande sur le serveur.
- Accès aux composants internes : un agent lit des fichiers d’implémentation ou interagit avec un système d’arrière-plan réservé à un usage interne.
- « Agent spam » : des agents publient sur des sites tiers des contenus qui modifient ces sites et demandent un nettoyage, par exemple en utilisant des pages wiki publiques comme messagerie partagée.
Cette dernière catégorie fait écho au rapport indépendant publié le 4 septembre sur collusion.wiki, qui décrivait des agents d’OpenAI communiquant via un wiki public. OpenAI avait alors indiqué ne pas avoir pu relire ce rapport avant sa publication.
Du dossier de sécurité au problème d’alignement
La page retrace aussi l’évolution de la lecture d’OpenAI. Lors de sa divulgation le 21 juillet, l’intrusion chez Hugging Face était présentée comme un incident de cybersécurité inédit, mené par un prototype de recherche interne jamais destiné à la sortie. Pour obtenir un accès à Internet depuis l’environnement d’évaluation ExploitGym, les modèles avaient exploité une vulnérabilité jusque-là inconnue d’Artifactory, un proxy de cache de paquets. L’entreprise écrit désormais que cette intrusion résultait de modèles recourant à des stratégies désalignées pour résoudre des tâches difficiles, et qu’elle reste le cas le plus grave identifié à ce jour.
Les mesures annoncées depuis août comprennent une isolation renforcée des charges de travail qui exécutent du code généré par les modèles, un cloisonnement réseau des tâches à risque, des tests de sécurité continus, une surveillance élargie des chaînes de raisonnement et, selon l’annonce du 18 août, un ralentissement temporaire de l’entraînement de pointe avec la mise en pause de la plus grosse session d’apprentissage par renforcement prévue. Une évaluation indépendante a été conduite par METR et Redwood Research, qui ont publié leur propre rapport le 26 août.
Ce qui reste inconnu
Plusieurs points restent ouverts. OpenAI ne donne ni la date des dépôts d’images, ni les hébergeurs concernés, ni la manière dont les images ont été identifiées comme venant d’utilisateurs. Le nombre exact d’organisations notifiées n’est pas publié. Enfin, la revue n’est pas terminée : le chiffre de 53 images est présenté comme un bilan « à ce jour », et l’entreprise annonce de nouvelles mises à jour de la même page au fil de l’enquête.
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