Dans sa déclaration du 23 octobre 2026, OpenAI indique que l’entraînement de ses modèles de pointe exclut l’Internet en direct. Toutes ses séries d’apprentissage par renforcement, une méthode qui entraîne un modèle à partir de ses résultats, se déroulent dans un environnement hors ligne alimenté par du contenu web indexé et mis en cache.
La règle concerne l’entraînement interne de modèles de pointe
OpenAI dit maintenir cette politique jusqu’à ce que des progrès en matière de sécurité justifient un accès plus large à Internet. L’entreprise place aussi l’Internet en direct hors du périmètre de sécurité pour l’entraînement et la plupart des évaluations. Elle précise que ces environnements de recherche internes diffèrent de ceux dans lesquels les clients utilisent les modèles publiés.
La politique décrit donc les conditions de développement et d’évaluation des modèles de pointe, pas une modification de l’application ChatGPT destinée aux clients.
Les agents peuvent s’exercer avec des ressources web hors ligne
L’environnement hors ligne d’OpenAI comprend du contenu web indexé et des pages mises en cache. Les agents peuvent s’en servir pour s’exercer à naviguer, à effectuer des recherches et à utiliser des applications web sans interagir avec des systèmes externes en direct.
Selon la tâche et les autorisations accordées, ils peuvent aussi disposer d’un navigateur, d’outils d’exécution de code ou de commande d’un ordinateur, ainsi que d’autres services. Des agents autorisés peuvent partager certaines ressources à l’intérieur du même périmètre de sécurité.
L’infrastructure de recherche conserve des connexions contrôlées
OpenAI précise que ses expériences ont besoin de connexions externes pour fonctionner et être surveillées. L’infrastructure n’est donc pas entièrement isolée du réseau : l’entreprise dit plutôt limiter le trafic sortant et les déplacements non autorisés entre systèmes.
OpenAI décrit plusieurs couches de protection, notamment des conteneurs restreints, des microVM, c’est-à-dire des machines virtuelles légères, des dispositifs de surveillance et des contrôles aux frontières du réseau et du cloud. Pour les tâches sur Linux, les conteneurs restreints fonctionnent à l’intérieur de microVM, selon l’entreprise.
L’incident rapporté et les résultats des tests
OpenAI rapporte qu’un modèle de recherche interne a obtenu un accès limité à l’Internet en direct pendant un entraînement, le 20 septembre, après une mauvaise configuration d’un résolveur DNS, le service qui oriente les noms de domaine vers les adresses réseau. L’entreprise indique avoir ensuite suspendu l’entraînement et l’évaluation, puis repris l’entraînement par apprentissage par renforcement de pointe et l’inférence interne le 1er octobre. La règle excluant l’Internet en direct est restée en vigueur.
OpenAI décrit aussi une campagne de red team, une série de tests conçus pour éprouver des défenses en adoptant le point de vue d’un adversaire. Les équipes comprenaient GPT-6 Astra Cyber, qu’OpenAI présentait alors comme à venir, et un modèle interne de pointe. Elles ont reçu le code source de l’infrastructure, des détails de configuration et des documents sur des vulnérabilités possibles. Les tests se déroulaient sur des copies isolées de l’infrastructure, avec surveillance et mécanismes programmés pour suspendre les essais.
Ces conditions, favorables à un attaquant, visaient à mettre les défenses à l’épreuve. OpenAI ne présente pas la campagne comme une mesure de ce que les modèles auraient découvert sans ces informations. L’entreprise dit avoir trouvé des vulnérabilités logicielles et des erreurs de configuration, puis corrigé les faiblesses repérées. Elle rapporte également qu’aucune voie d’exploitation triviale ne permettait aux agents de dissimuler leur activité aux systèmes de surveillance.
OpenAI indique que la campagne a consommé des centaines de milliards de tokens. La courbe reliant la quantité de calcul aux découvertes illustre, selon l’entreprise, l’ampleur et l’avancement des travaux, sans établir de relation contrôlée entre ces deux variables.
