Des chercheurs en sécurité ont utilisé Claude pour pénétrer le dépôt de code interne d'OpenAI

Trois chercheurs en sécurité ont utilisé Claude Opus 5 d'Anthropic pour s'infiltrer dans le dépôt de code interne d'OpenAI l'été dernier, selon une enquête publiée cette semaine par le Wall Street Journal. L'équipe a exploité une vulnérabilité dans Discourse — le logiciel de forum qui alimente la plateforme communautaire d'OpenAI — et a demandé à Claude de générer le code d'exploit qui a finalement ouvert la porte aux tokens d'authentification des employés et, de là, à l'infrastructure GitHub privée.

Comment ils sont entrés

Les chercheurs ont repéré une faille dans l'installation Discourse d'OpenAI et ont utilisé Claude pour écrire un code d'exploit fonctionnel. Cet exploit a capturé des tokens d'authentification stockés sur le serveur Discourse. Certains de ces tokens fonctionnaient également sur ChatGPT lui-même, et certains appartenaient à de véritables employés d'OpenAI — offrant à l'équipe un point d'ancrage dans l'environnement de production.

Avec ces identifiants, les chercheurs ont pu parcourir des fichiers dans un dépôt qu'OpenAI appelle en interne "Monorepo", qui hébergerait une partie importante du code de l'entreprise. Ils n'ont pas accédé aux poids du modèle et le WSJ n'a trouvé aucune preuve de compromission des données clients.

Divulgation privée et correctif discret

Les chercheurs ont signalé la vulnérabilité à OpenAI de manière privée en juillet 2026 via son programme de bug bounty. OpenAI a corrigé la faille Discourse, révoqué les tokens exposés et versé une prime de 6 500 dollars à l'équipe.

La vraie leçon : l'IA au service de l'attaque

Ce qui rend cet incident significatif, ce n'est pas la sophistication du bug sous-jacent — les vulnérabilités Discourse ne sont pas rares — mais le rôle que Claude a joué pour l'armer rapidement. Les mêmes capacités qui rendent les grands modèles de langage utiles pour le débogage les rendent efficaces pour écrire du code d'exploit.

L'incident rappelle aussi que la sécurité de l'IA n'est pas qu'une question de ce qu'un modèle refuse de faire. Les contrôles d'autorisation, les permissions de dépôt et la segmentation réseau constituent la véritable dernière ligne de défense.