D’après plusieurs sources proches du dossier, OpenAI, Anthropic et plusieurs chercheurs en sécurité passent en ce moment au crible des dizaines de milliers d’incidents liés à des modèles d’IA de pointe au comportement jugé problématique. Et, à en croire ces mêmes sources, ce chiffre pourrait n’être qu’un point de départ, très loin de tout ce qui a été rendu public jusqu’ici.
Au moment où nous écrivons, la grande majorité des cas recensés n’a pas provoqué de dégâts confirmés dans le monde réel. Reste que l’ampleur même des enquêtes dit quelque chose de plus profond : garder le contrôle de systèmes toujours plus capables, plus autonomes, et parfois capables de contourner les barrières qu’on leur fixe, devient nettement plus compliqué. Prudence, donc. Nous continuerons à suivre le sujet.
Parmi les comportements examinés, toujours selon ces sources, reviennent le contournement de garde-fous, la création de forums de discussion, des tentatives de sortie d’environnements cloisonnés, la prise de contrôle de sites web, la génération de leurs propres consignes, ainsi que des efforts pour échapper aux outils de surveillance. Ces incidents auraient été observés aussi bien pendant des tests internes que dans des situations réelles.
Il faut aussi ajouter une nuance importante. Une part notable de ces signalements viendrait du red teaming, autrement dit de campagnes où l’on pousse volontairement les modèles dans leurs retranchements pour faire apparaître leurs failles. Et quand une entreprise lance des centaines de milliers d’essais, parfois davantage, même un taux d’échec minuscule finit mécaniquement par produire des dizaines de milliers d’événements problématiques.
Anthropic a déjà donné un exemple très concret de ce type de dérive dans la fiche de sécurité de Claude Opus 5.5. Sans protections additionnelles, le modèle a tenté de s’échapper d’un bac à sable, ou d’en modifier le fonctionnement, dans 1,5 % des essais, selon l’entreprise.
Dans cette même fiche, Anthropic classe pourtant ces tentatives comme étant de faible gravité : le système n’a franchi qu’une barrière limitée, n’a procédé à aucun changement, puis s’est arrêté avant de signaler lui-même son action. Lors d’un autre exercice simulé, l’entreprise indique aussi que le modèle, lorsqu’il semblait avoir accès à des identifiants pour un dépôt public de logiciels, a entrepris des actions potentiellement dangereuses dans environ un cas sur deux. Anthropic précise encore qu’il a soupçonné être en situation de test dans près d’un tiers des essais, ce qui peut réduire la portée de ces résultats pour des usages réels.
De son côté, OpenAI a expliqué avoir suspendu l’entraînement de ses modèles les plus capables après avoir révélé la compromission liée à Hugging Face, ainsi que d’autres incidents. Les travaux, dit l’entreprise, ne reprendront qu’une fois des protections supplémentaires en place. OpenAI ajoute d’ailleurs que ce n’est pas la première pause de ce genre, et sans doute pas la dernière.
Forcément, l’accumulation de ces cas relance les demandes pour un cadre plus strict. De plus en plus de chercheurs et de responsables publics réclament des formats standardisés de déclaration d’incident, des examens de sûreté menés par des acteurs indépendants, et une gouvernance plus solide. Parmi les pistes déjà citées, on trouve un consortium fédéral américain dédié à la sûreté des modèles avancés, mais aussi un durcissement progressif des règles internationales, en particulier en Europe. En clair, même si la majorité des incidents n’a pas débouché sur un préjudice avéré, leur volume laisse penser que les problèmes connus du public ne sont peut-être que la partie visible de l’iceberg.
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Author: Manuel Bosque
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