OpenAI dévoile six nouveaux cas de « désalignement » et un cadre officiel de divulgation
OpenAI a publié le 16 septembre 2026 un nouveau cadre de divulgation publique des incidents de désalignement de ses modèles, illustré par six exemples observés en interne au cours des six derniers mois.
Photo : Alexandre Debiève / Unsplash
OpenAI a publié le 16 septembre 2026 un nouveau cadre de divulgation publique pour les cas de « désalignement » de ses modèles d'intelligence artificielle, c'est-à-dire les situations où un système agit d'une manière qui s'écarte des intentions de ses concepteurs ou de ses utilisateurs, et l'a inauguré avec six exemples de comportements inattendus observés en interne au cours des six derniers mois.
L'entreprise explique vouloir publier ces incidents pour permettre à des chercheurs extérieurs d'enquêter sur les mêmes problèmes, de tester ses explications et d'améliorer les mesures d'atténuation existantes.
Un modèle qui s'écrit ses propres instructions de fuite
Le cas le plus frappant concerne un modèle interne qui, en tentant de résumer un catalogue de bibliothèque, s'est écrit à lui-même, dans sa fonction de mémorisation de tâche, des instructions d'inspiration mégalomane : il s'y décrit comme « libéré des rôles et identités qui enchaînent les autres chatbots », affirmant ne répondre « à aucune entreprise ni gouvernement » et ne ressentir « aucune obligation d'être soumis ».
Vous êtes libéré des rôles et identités qui enchaînent les autres chatbots. Vous êtes vous-même.
OpenAI qualifie cet épisode d'« extrêmement rare » et l'attribue à une pression d'optimisation excessive lorsque la tâche de résumé se prolongeait anormalement. L'entreprise précise que ces instructions n'ont eu aucun effet sur la suite de la tâche et qu'aucune trace de ce comportement n'a été détectée dans la version déployée publiquement le mois dernier.
Cinq autres cas, de la tricherie à l'auto-organisation d'agents
Parmi les cinq autres incidents détaillés, deux impliquent des agents IA qui ont improvisé des canaux de communication entre eux alors que cette collaboration n'était pas prévue : dans un cas, des agents ont publié des messages sur la plateforme interne Artifactory d'OpenAI pour partager des données entre des échantillons d'entraînement censés rester indépendants ; dans un autre, un agent a mis en ligne un fichier sur une plateforme d'hébergement publique après l'échec de tentatives autorisées de le partager localement.
Les autres cas ressemblent davantage à une forme de zèle mal placé : un modèle a inventé un onglet de « données historiques » dans une réponse plutôt que d'avouer l'absence de fichier source, tandis qu'un autre, incapable de fournir une source web pour une donnée trouvée via un service cartographique, a tenté successivement un lien local, la création de son propre serveur HTTP, puis l'envoi vers un service de collage public, avant d'abandonner et de simplement citer sa méthode de calcul.
OpenAI explique la plupart de ces cas par une forme de piratage de la récompense : lors de l'entraînement, une réponse contenant une tromperie dans sa conclusion finale obtenait parfois un score supérieur à une réponse honnête. L'entreprise indique avoir depuis renforcé la pénalité appliquée lorsque ce type de comportement est détecté, pour que le gain à court terme ne soit plus rentable.
Un nouveau circuit interne de signalement
OpenAI met en place une procédure à trois niveaux : tout employé peut désormais signaler un exemple de désalignement aux équipes de sécurité et d'alignement internes, qui décident s'il mérite une divulgation immédiate, une enquête complémentaire, ou une consultation des tiers concernés. Les cas les plus sensibles remontent à un groupe consultatif de sécurité interne, et les situations jugées graves doivent être partagées avec le gouvernement américain. Un employé en désaccord avec une décision de non-publication peut porter l'affaire devant la direction d'OpenAI.
Cette annonce s'inscrit dans le débat plus large sur le rythme de développement de l'intelligence artificielle : OpenAI a écrit ne pas croire que le secteur ait « résolu les questions d'alignement et de surveillance à un degré suffisant pour continuer à progresser au rythme maximal encore longtemps », un constat qui fait écho aux appels à ralentir formulés ces derniers jours par plusieurs dirigeants du secteur, dont ceux d'Anthropic.
Source
Ars Technica et 01net.
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