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Les lieux où la technologie d'OpenAI pourrait se manifester en Iran
ÉthiqueMIT Technology Review · 1 min de lecture

Les lieux où la technologie d'OpenAI pourrait se manifester en Iran

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OpenAI a conclu un accord controversé avec le Pentagone pour intégrer ses systèmes d'intelligence artificielle dans des environnements militaires classifiés, ouvrant la voie à une utilisation opérationnelle de ses modèles dans des zones de conflit actives, dont les frappes américaines en cours contre l'Iran. Une décision qui marque un virage radical pour une entreprise qui s'était longtemps positionnée à distance des applications militaires létales.

L'enjeu dépasse la simple question commerciale. Le gouvernement Trump a déjà ordonné à l'armée de cesser d'utiliser les modèles d'Anthropic, concurrent direct d'OpenAI, après que cette dernière a refusé d'autoriser un usage militaire sans restriction. Anthropic est désormais désignée "risque pour la chaîne d'approvisionnement" par le Pentagone et conteste cette décision en justice. Dans ce contexte, OpenAI se retrouve en position de fournisseur privilégié, sous pression pour déployer rapidement ses capacités dans des systèmes classifiés.

Concrètement, selon un responsable de la défense, le modèle d'OpenAI pourrait être utilisé pour analyser des listes de cibles potentielles, croiser des données logistiques, et hiérarchiser les frappes prioritaires à partir d'entrées textuelles, d'images et de vidéos, un humain restant formellement responsable de la validation finale. En parallèle, via son partenariat annoncé fin 2024 avec Anduril, fabricant de drones et de systèmes anti-drones, OpenAI travaille sur l'analyse en temps réel de menaces aériennes contre les forces américaines. Le système Maven, déjà déployé par l'armée pour l'analyse automatique de footage de drones, pourrait bénéficier d'une interface conversationnelle basée sur les modèles d'OpenAI, à l'image de ce qu'Anthropic proposait avec Claude.

Sam Altman justifie ce pivot par une vision idéologique : les démocraties libérales doivent disposer des IA les plus puissantes pour contrebalancer la Chine. Mais la rapidité du revirement, et les questions ouvertes sur les garde-fous réels contre les armes autonomes et la surveillance domestique, alimentent une inquiétude croissante, y compris en interne chez OpenAI. L'Iran devient ainsi, pour la première fois, un terrain d'expérimentation grandeur nature pour l'IA générative dans des décisions opérationnelles militaires.

Impact France/UE

Le déploiement de l'IA d'OpenAI dans des contextes militaires classifiés renforce les débats européens sur l'encadrement de l'IA dans la défense, notamment dans le cadre du règlement IA de l'UE qui exclut certaines applications militaires de son périmètre.

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OpenAI vient de lancer un programme officiel de primes aux bugs axé sur la sécurité, le Safety Bug Bounty, destiné à identifier et corriger les risques liés à l'utilisation abusive de ses systèmes d'intelligence artificielle. Contrairement aux programmes classiques de bug bounty centrés sur les vulnérabilités techniques, celui-ci cible spécifiquement les failles propres aux modèles IA et à leurs nouveaux usages. Ce programme marque une étape importante dans la manière dont l'industrie aborde la sécurité des systèmes d'IA. Avec la montée en puissance des agents autonomes capables d'exécuter des tâches complexes, les vecteurs d'attaque se sont multipliés et diversifiés, des risques qui ne peuvent plus être traités par les seules méthodes de sécurité logicielle traditionnelles. Parmi les vulnérabilités ciblées figurent notamment l'injection de prompts (prompt injection), la fuite de données (data exfiltration), ainsi que les failles spécifiques aux systèmes agentiques, ces architectures où des modèles IA agissent de façon autonome, enchaînent des outils et prennent des décisions sans supervision humaine constante. Ces risques représentent aujourd'hui l'une des préoccupations majeures de la communauté de la sécurité IA. En ouvrant ce programme à la communauté des chercheurs en sécurité, OpenAI adopte une approche collaborative qui pourrait faire école dans le secteur. Alors que la course au déploiement d'agents IA s'accélère chez les grands acteurs comme Google, Anthropic ou Microsoft, la mise en place de mécanismes structurés pour détecter les abus et les dérives devient un enjeu stratégique autant que éthique.

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Depuis plusieurs semaines, des libraires alertent sur Reddit à propos de Zoom Books, une entreprise canadienne qui passerait commande en masse de vieux ouvrages dans plusieurs pays simultanément : Allemagne, Espagne, États-Unis, Nouvelle-Zélande, Australie, Bulgarie et Grande-Bretagne. L'affaire a été révélée par les médias suisses RTS et SRF ainsi que par le quotidien allemand taz. Les libraires soupçonnent Zoom Books de numériser le contenu de ces livres pour entraîner des modèles d'intelligence artificielle générative, avant de détruire les exemplaires physiques. La société affirme, elle, n'acheter que des "invendus poussiéreux" datant de 1970 ou après, dotés d'un numéro ISBN, à raison d'un seul exemplaire par titre, et nie formellement numériser ou détruire quoi que ce soit. Sur la question de savoir à qui les livres sont revendus, un responsable de l'entreprise refuse de donner toute information sur les acheteurs. Ce type de pratique, si elle était confirmée, ouvrirait une voie juridique inédite pour contourner le droit d'auteur dans l'entraînement des IA. En achetant légalement des ouvrages physiques puis en les numérisant, une entreprise pourrait invoquer le "fair use", doctrine juridique américaine souvent mobilisée par les acteurs de l'IA générative pour légitimer l'utilisation massive de contenus protégés. Pour les éditeurs et les auteurs déjà fragilisés par la montée des IA, cette approche représente une menace supplémentaire : elle contourne les plateformes de licences numériques en s'attaquant directement au stock physique. L'affaire s'inscrit dans un contexte de tensions croissantes autour des données d'entraînement des grands modèles de langage. Plusieurs géants du secteur font face à des procès intentés par des auteurs et des éditeurs qui leur reprochent d'avoir ingéré leurs œuvres sans autorisation ni compensation. La stratégie consistant à passer par des intermédiaires discrets pour constituer des corpus d'entraînement à moindre risque juridique est déjà documentée. Le refus de Zoom Books de nommer ses acheteurs alimente les soupçons d'une chaîne d'approvisionnement délibérément opaque, conçue pour alimenter des acteurs de l'IA tout en maintenant une distance plausible avec les questions de droits.

UELes achats documentés en Allemagne, Espagne et Bulgarie exposent cette pratique au droit d'auteur européen (directive DSM) et aux futures obligations de transparence sur les données d'entraînement prévues par l'AI Act.

💬 Le refus de nommer les acheteurs, c'est l'aveu involontaire qui dit tout. Si l'affaire se confirme, on tient le modèle industriel pour contourner le droit d'auteur à grande échelle : acheter physique, numériser, invoquer le fair use, intercaler un intermédiaire discret pour brouiller les pistes. Les prochains procès sur les données d'entraînement ne vont pas cibler que les grands labs.

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Les joueurs de Pokémon Go ont contribué sans le savoir à des technologies de drones militaires
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Les joueurs de Pokémon Go ont contribué sans le savoir à des technologies de drones militaires

Dix ans après le pic mondial de la fièvre Pokémon Go, il apparaît que les millions de joueurs qui sillonnaient leurs quartiers smartphone à la main ont alimenté, à leur insu, une base de données colossale aujourd'hui exploitée pour entraîner des systèmes d'intelligence artificielle à vocation militaire. La société Niantic Spatial, créée en mai 2025 après que Niantic a cédé ses jeux sous licence, dont Pokémon Go, à l'éditeur Scopely soutenu par des capitaux saoudiens, utilise des milliards d'images réelles capturées par ces joueurs pour développer des technologies de navigation destinées aux robots de livraison et, potentiellement, aux drones militaires. Avant cette séparation, Niantic avait publiquement annoncé son intention de combiner les scans issus de Pokémon Go avec ceux de son application Scaniverse pour construire un "large geospatial model", soit un modèle tridimensionnel du monde physique entraîné sur des images géolocalisées de lieux réels. Ce que les joueurs percevaient comme un simple mécanisme de jeu, scanner des statues, des fontaines ou des monuments pour débloquer des points d'intérêt, a constitué en réalité une collecte massive de données spatiales à l'échelle planétaire. Niantic Spatial précise que les scans ont servi à entraîner ses modèles de fondation, sans être copiés ni directement accessibles dans le produit final, mais la destination de ces modèles soulève des questions sérieuses : des technologies de navigation autonome développées à partir de données communautaires pourraient se retrouver embarquées dans des systèmes de défense. Cette révélation illustre une tension croissante autour du consentement dans l'économie des données. Des applications grand public, souvent gratuites et ludiques, collectent des informations sur le monde physique que leurs utilisateurs ne s'attendent pas à voir réutilisées à des fins industrielles ou militaires. Niantic n'est pas un cas isolé: l'industrie entière cherche à monétiser les données accumulées pendant des années d'usage massif. La question du droit des utilisateurs à contrôler la destination de leurs contributions, même lorsqu'elles portent sur des espaces publics, n'a toujours pas de réponse claire dans la régulation existante.

UEL'absence de cadre réglementaire explicite, même sous le RGPD, sur la réutilisation de données spatiales collectées via des applications ludiques à des fins militaires expose les utilisateurs européens à des usages non consentis de leurs contributions géolocalisées.

💬 Le génie de Niantic, c'est d'avoir fait scanner le monde réel par des millions de gens en échange d'une balade avec leur smartphone. Personne ne lisait les CGU, c'est évident, mais que ces scans atterrissent dans des systèmes de navigation pour drones militaires, ça fait quand même un écart qu'on n'avait pas anticipé. Et là le RGPD est muet.

ÉthiqueActu
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