OpenAI indique que le contenu des sessions Daybreak sur les comptes personnels peut servir à améliorer ses modèles même lorsque le réglage général « Improve the model for everyone » est désactivé. Ce réglage continue de s’appliquer aux autres activités en dehors des sessions Trusted Access. OpenAI présente cet usage comme un moyen de renforcer les protections contre les abus en cybersécurité (règles de contrôle des données de ChatGPT).
Quelles activités du compte sont concernées ?
La règle décrite par OpenAI vise les sessions Daybreak sur les comptes personnels. Elle ne signifie pas que toutes les conversations du compte sont soumises au même traitement : hors Trusted Access, le réglage général continue de s’appliquer.
| Activité du compte | Effet du réglage « Improve the model for everyone » |
| Session Daybreak sur un compte personnel | Le contenu peut être utilisé pour améliorer les modèles, même si le réglage est désactivé. |
| Autre activité en dehors d’une session Trusted Access | Le réglage général continue de s’appliquer. |
La date et l’option de retrait rapportées
Le 31 octobre 2026, The Decoder a rapporté qu’un avis fixait au 29 novembre le début prévu de cet usage, sans préciser l’année. Le média a aussi rapporté qu’OpenAI avait promis une option de retrait distincte dans un message ultérieur. OpenAI indique que l’usage des données vise notamment à renforcer les protections contre les abus en cybersécurité.
L’avis reproduit précise que le changement ne concerne pas les comptes Business et Enterprise, les autres usages de ChatGPT ni les sessions Advanced Account Security hors Daybreak. Il indique également que le traitement de Private Safety Processing (PSP) et de Zero Data Retention (ZDR) ne change pas.
Ce que les études disent de la mémorisation des données
Des recherches ont montré que certains modèles peuvent mémoriser des séquences d’entraînement et les restituer dans des conditions particulières. Carlini et ses coauteurs ont extrait des séquences de GPT-2 (leur étude sur l’extraction de données d’entraînement). Nasr et ses coauteurs ont examiné plusieurs modèles, dont gpt-3.5-turbo, avec une méthode d’attaque spécialisée (leur étude). Huang et ses coauteurs ont étudié la mémorisation dans la famille Pythia (leur étude).
Ces résultats concernent les modèles et les méthodes étudiés. Ils ne permettent pas de conclure qu’un mot de passe ou une clé transmis à Daybreak Blue serait facilement récupérable dans les poids des modèles d’OpenAI.
