Il y a des situations où l’ironie se charge toute seule d’écrire le titre : trois chercheurs en sécurité sont parvenus à pénétrer dans les systèmes internes d’OpenAI avec l’aide de… Claude, l’intelligence artificielle de son grand concurrent Anthropic. L’opération, menée par la petite équipe de Hacktron AI, n’avait heureusement rien de malveillant : elle s’inscrivait dans le cadre du programme de bug bounty d’OpenAI, comme le rapporte The Verge. Mais elle montre surtout à quelle vitesse les capacités des modèles progressent dans le domaine de la cybersécurité, et à quel point l’avance d’un modèle sur l’autre peut être stratégique.
Tout commence avec un format d’image que les utilisateurs d’iPhone connaissent plutôt bien : le HEIF. Oui, le même utilisé par l’iPhone quand vous prenez une photo. Dans le cadre d’un projet baptisé « HEIF Heist », les chercheurs de Hacktron se sont intéressés aux bibliothèques utilisées par de nombreux services en ligne pour décoder ces images. Une faille dans libheif leur a permis de concevoir un fichier spécialement préparé capable d’entraîner une exécution de code à distance sur un serveur vulnérable.
Et pour arriver à leurs fins, ils ont largement fait travailler Claude. Une première tentative avec Claude Opus 4.8 n’avait pas permis de mettre au point un exploit suffisamment fiable. Coup de chance, Anthropic a sorti Claude Opus 5 dans la foulée ! Et là, l’affaire a pris une autre tournure : le modèle serait parvenu en quelques heures à produire un exploit fonctionnel sur ARM64, avant d’aider les chercheurs à l’adapter à d’autres environnements.
Parmi les services vulnérables se trouvait Discourse, la plateforme utilisée pour les forums communautaires d’OpenAI. Une fois ce premier pied dans la porte obtenu, les trois chercheurs ont découvert un autre problème, cette fois dans le système d’authentification utilisé entre le forum et les services d’OpenAI. De quoi récupérer des jetons d’authentification appartenant notamment à des employés et accéder à leurs comptes ChatGPT et Codex.
We’re disclosing HEIF Heist, a months-long investigation into libheif that allowed us to hack OpenAI, Slack, Meta, GitHub Ent, Rails, Next.js, ImageMagick, and many more.
It was literally xkcd #234, one obscure image library beneath a huge number of apps. 🧵 https://t.co/TpX0F5TTt8
— Harsh Jaiswal (@rootxharsh) September 18, 2026
La promenade aurait pu aller beaucoup plus loin. Les comptes concernés donnaient accès à plusieurs services internes, dont GitHub et un dépôt baptisé très sobrement « Monorepo », contenant du code propriétaire d’OpenAI. Les chercheurs se sont toutefois arrêtés avant d’aller fouiller dans les petits secrets de Sam Altman : pour démontrer qu’ils avaient effectivement obtenu les droits nécessaires, ils ont demandé à Codex d’effectuer une modification bénigne et d’ouvrir une pull request sur le dépôt interne. Pas de vol massif de données ni de modèles récupérés discrètement au passage, donc, dans la plus pure tradition des white-hat.
Le plus impressionnant, c’est le temps consacré à l’opération : moins de 72 heures. Quant au projet HEIF Heist dans son ensemble, il aurait nécessité moins de 3 000 dollars de dépenses en IA. Sans aller jusqu’au script kiddie dans son coin, on est loin d’un projet digne d’une armée de programmeurs, même si cette somme ne correspond qu’à la partie dépensée sur l’IA.
Quand les IA d’OpenAI font le mur pour discuter sur des forums obscurs
OpenAI et Discourse ont depuis corrigé les vulnérabilités utilisées. OpenAI a notamment réduit les permissions accordées aux jetons issus de son forum et révoqué les sessions concernées. Hacktron est pour sa part reparti avec une récompense de 6 500 dollars. Pas cher payé pour avoir bouché une faille au final.
Au-delà du côté assez cocasse de voir l’IA d’Anthropic aider à ouvrir les portes d’OpenAI, l’expérience illustre surtout un problème dont les laboratoires commencent eux-mêmes à s’inquiéter : des opérations qui demandaient auparavant des compétences très spécialisées et beaucoup de temps deviennent progressivement accessibles à de petites équipes assistées par des modèles toujours plus efficaces.
Dans ce cas précis, les chercheurs ont frappé à la porte avant d’entrer trop loin et ont immédiatement prévenu le propriétaire. Tout le monde n’aura pas forcément la même politesse.
