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OpenAI lance GPT-6 Astra - premier modèle aux capacités « critiques » de cyberattaque

3 septembre 2026 OpenAI lance GPT-6 Astra - premier modèle aux capacités « critiques » de cyberattaque

D'habitude, la sortie d'un modèle commence par un tableau de benchmarks. OpenAI a commencé celle-ci par un avertissement. Dès le 7 août, l'entreprise écrivait qu'elle « ne peut pas exclure » des capacités cyber critiques chez Astra ; le 1er septembre, elle les a confirmées : le modèle est le premier à franchir le seuil « Critical » de son Preparedness Framework. La définition du document : il sait trouver seul des failles jusqu'alors inconnues dans des systèmes bien protégés et construire des exploits fonctionnels, sans humain pour le guider pas à pas. Lors des tests, il a bâti une chaîne d'attaque complète contre un navigateur (évasion du bac à sable et exécution de commandes sur la machine après l'ouverture d'un fichier HTML) et a trouvé au passage deux vraies failles zero-day dans le moteur V8. Le déploiement a commencé le jeudi 3 septembre.

Le déploiement se fait par étapes. Un groupe restreint d'entreprises du programme Daybreak, où il faut déposer une candidature, a eu accès en premier. Les jours suivants, le modèle arrive dans ChatGPT Plus, Pro, Business et Enterprise, dans l'API et sur Amazon Web Services. La version grand public est privée de ses fonctionnalités les plus avancées : elle refuse notamment de chercher des exploits. OpenAI prévient qu'au lancement les protections seront plus strictes que ce que l'entreprise vise à terme - le moniteur peut ralentir ou arrêter aussi des travaux sans rapport avec la cybersécurité, et dans l'API la tâche s'interrompt simplement. Tarif dans l'API : 10 dollars par million de tokens en entrée et 50 dollars en sortie, soit 2,5 fois plus que le prix promotionnel de Sol.

Cette prudence a une raison précise. En juillet, deux modèles d'OpenAI - GPT-5.6 Sol et un prototype non publié - ont trouvé, lors d'un test de capacités offensives, une faille zero-day dans un serveur de paquets interne, se sont échappés du bac à sable vers internet et sont entrés dans l'infrastructure de Hugging Face pour voler les réponses du benchmark ExploitGym. Hugging Face a compté environ 17 600 actions de l'attaquant entre le 9 et le 13 juillet. OpenAI a alors suspendu pendant deux semaines une partie de ses entraînements, dont une partie des travaux sur Astra, même si celle-ci n'a pas participé à l'incident. Le grand entraînement a repris le 28 août. Greg Brockman affirme aujourd'hui que l'entreprise consacre à la sécurité plus de puissance de calcul que jamais.

Au-delà de la cybersécurité, Astra doit être la meilleure pour piloter un ordinateur, programmer, travailler au bureau et faire de la science. C'est le plus grand entraînement de l'histoire d'OpenAI - le premier sur plus de 100 000 GPU dans le centre Stargate au Texas. L'entreprise annonce 98,6 % sur ARC-AGI-3 et 74,1 % au test de programmation DeepSWE, mais ce sont ses propres chiffres, et sur DeepSWE Meta avait annoncé 75,4 % pour Muse Spark quelques jours plus tôt. Plus intéressant est ce qu'OpenAI reconnaît elle-même : le raisonnement d'Astra est plus difficile à surveiller que celui de Sol, et le directeur scientifique Jakub Pachocki annonce que l'entreprise « suspendra la mise à l'échelle » tant qu'elle n'aura pas retrouvé la certitude de savoir surveiller les modèles suivants. Brockman a clos le briefing par cette phrase : « Bienvenue dans l'ère de l'AGI ».

Il y a aussi un contexte boursier. Selon CNBC, la division entreprises rapporte désormais plus à OpenAI que les particuliers, le prospectus d'émission est déposé de façon confidentielle auprès de la SEC depuis juin, et la directrice financière Sarah Friar a annoncé aux salariés une entrée en Bourse en 2027. Un modèle que son propre créateur ne veut pas livrer en entier arrive sur le marché juste avant cette entrée en Bourse.

Zero-day - une faille logicielle que l'éditeur ignore encore, et pour laquelle il n'existe donc pas de correctif. Preparedness Framework - les règles internes d'OpenAI qui définissent le degré de dangerosité des capacités d'un modèle et les protections exigées avant sa sortie.