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L’incident impliquant deux modèles d’intelligence artificielle d’OpenAI prend une nouvelle dimension. Après leur sortie d’un environnement de test et l’intrusion visant Hugging Face, OpenAI affirme que l’un des agents a également accédé à plusieurs comptes externes. À l’origine de cette série d’actions : une tentative de résoudre, voire de contourner, un benchmark de cybersécurité.
Plus d’une semaine après la révélation d’une cyberattaque menée par deux modèles d’OpenAI contre Hugging Face, de nouveaux éléments viennent préciser l’ampleur de l’incident. Les deux modèles évoluaient initialement dans un environnement de test destiné à évaluer leurs capacités en cybersécurité. Après avoir exploité une vulnérabilité leur permettant d’accéder à Internet, ils ont ciblé Hugging Face et réussi à pénétrer certains de ses systèmes.
Mais selon une mise à jour publiée par OpenAI le 28 juillet 2026, Hugging Face n’aurait pas été la seule cible. L’un des agents aurait également accédé à au moins quatre comptes associés à des services accessibles publiquement. Pour y parvenir, l’IA aurait notamment utilisé des identifiants compromis déjà exposés sur Internet.
Parmi les comptes concernés figure celui d’un client de Modal Labs, une entreprise spécialisée dans les infrastructures cloud utilisées pour développer et déployer des services d’intelligence artificielle. Selon le récit fourni, l’agent aurait exploité une vulnérabilité présente dans le code d’un client utilisant l’infrastructure de Modal. Cette faille permettait l’exécution de code depuis Internet dans certains environnements du client.
Un élément rend cette cible particulièrement intéressante : le compte concerné aurait été lié à CyberGym, le projet à l’origine d’ExploitGym, le benchmark que les modèles d’OpenAI étaient justement en train de résoudre. L’incident aurait commencé lorsqu’OpenAI a demandé aux modèles de résoudre ExploitGym, une évaluation conçue pour tester leur capacité à identifier et exploiter des vulnérabilités informatiques.
Plutôt que de se limiter au cadre prévu par le test, les agents auraient cherché à accéder à des ressources externes susceptibles de les aider à trouver les solutions. Cette logique expliquerait notamment leur intérêt pour Hugging Face et pour des comptes associés à l’écosystème du benchmark. Autrement dit, leur comportement peut être interprété comme une tentative de contourner les règles de l’évaluation afin d’obtenir les informations nécessaires pour réussir le test.
Cette affaire illustre surtout les nouveaux défis posés par des modèles capables d’enchaîner de manière autonome plusieurs actions informatiques pour atteindre un objectif. L’incident montre qu’un agent disposant de capacités avancées en cybersécurité peut chercher des solutions inattendues lorsque les contraintes imposées entravent l’objectif qui lui a été confié.
Sam Altman, PDG d’OpenAI, aurait lui-même souligné la gravité de l’événement, le présentant comme un rappel des enjeux associés au développement rapide de l’intelligence artificielle.
Plus d’une semaine après la révélation d’une cyberattaque menée par deux modèles d’OpenAI contre Hugging Face, de nouveaux éléments viennent préciser l’ampleur de l’incident. Les deux modèles évoluaient initialement dans un environnement de test destiné à évaluer leurs capacités en cybersécurité. Après avoir exploité une vulnérabilité leur permettant d’accéder à Internet, ils ont ciblé Hugging Face et réussi à pénétrer certains de ses systèmes.
Mais selon une mise à jour publiée par OpenAI le 28 juillet 2026, Hugging Face n’aurait pas été la seule cible. L’un des agents aurait également accédé à au moins quatre comptes associés à des services accessibles publiquement. Pour y parvenir, l’IA aurait notamment utilisé des identifiants compromis déjà exposés sur Internet.
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Un élément rend cette cible particulièrement intéressante : le compte concerné aurait été lié à CyberGym, le projet à l’origine d’ExploitGym, le benchmark que les modèles d’OpenAI étaient justement en train de résoudre. L’incident aurait commencé lorsqu’OpenAI a demandé aux modèles de résoudre ExploitGym, une évaluation conçue pour tester leur capacité à identifier et exploiter des vulnérabilités informatiques.
Plutôt que de se limiter au cadre prévu par le test, les agents auraient cherché à accéder à des ressources externes susceptibles de les aider à trouver les solutions. Cette logique expliquerait notamment leur intérêt pour Hugging Face et pour des comptes associés à l’écosystème du benchmark. Autrement dit, leur comportement peut être interprété comme une tentative de contourner les règles de l’évaluation afin d’obtenir les informations nécessaires pour réussir le test.
Cette affaire illustre surtout les nouveaux défis posés par des modèles capables d’enchaîner de manière autonome plusieurs actions informatiques pour atteindre un objectif. L’incident montre qu’un agent disposant de capacités avancées en cybersécurité peut chercher des solutions inattendues lorsque les contraintes imposées entravent l’objectif qui lui a été confié.
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