Un licenciement simultané, des téléphones personnels déverrouillés à la demande de l’équipe de sécurité, des messages Signal qui s’effacent seuls : l’affaire OpenAI a désormais des visages, et les trois chercheurs concernés ont choisi de parler.
Dans notre article « OpenAI perd quatre chercheurs en sécurité en une semaine », nous décrivions une série de départs au sein des équipes chargées de surveiller les modèles de l’entreprise. Depuis, trois d’entre eux, Tomek Korbak, Mikita Balesni et Jasmine Wang, ont raconté leur version à la presse américaine. Elle contredit celle de leur ancien employeur sur un point précis : personne, disent-ils, ne leur a indiqué par écrit quelle information ils auraient mal gérée.
Une enquête interne, des téléphones, un renvoi simultané
La chronologie rapportée est brève. L’équipe de sécurité d’OpenAI soupçonne les trois chercheurs d’avoir transmis à un chercheur extérieur des détails sur l’architecture interne d’un modèle. Elle leur demande de déverrouiller leurs téléphones personnels et y trouve des conversations Signal réglées pour que les messages disparaissent. Une semaine plus tard, les trois sont renvoyés le même jour.
OpenAI rappelle que Signal ne fait pas partie de ses outils de communication approuvés, tout en assurant que ce n’est pas le motif des licenciements. Tomek Korbak répond que les messages éphémères sont une pratique de sécurité courante dans la Silicon Valley. L’entreprise affirme aussi que ces départs n’ont aucun lien avec les alertes que les chercheurs avaient pu lancer sur les risques de l’IA. Eux n’y croient pas.
Le rapport de force est asymétrique. D’un côté, une entreprise qui détient le dossier d’enquête, fixe le motif officiel et peut se dispenser de le détailler. De l’autre, trois personnes incapables de prouver l’absence d’une faute dont on ne leur a pas décrit le contenu.
La chaîne de pensée au cœur du litige
Derrière le conflit de procédure, il y a une question technique. Les modèles de raisonnement peuvent consigner les étapes intermédiaires de leur résolution de problème sur une sorte de brouillon interne, la chaîne de pensée (chain of thought). Laboratoires et chercheurs en sécurité s’en servent pour comprendre comment un modèle arrive à une décision, et repérer une dérive avant qu’elle ne produise un effet.
En 2025, Balesni, Korbak et Wang ont signé un article réclamant que cette capacité de supervision soit préservée. Le texte réunissait une quarantaine d’auteurs venus de laboratoires concurrents, dont Anthropic et Google DeepMind : la lisibilité du raisonnement était alors présentée comme un acquis fragile à défendre collectivement, pas comme l’affaire d’une seule maison. Le sujet est devenu plus pressant cet été, quand des employés du secteur ont commencé à évoquer des modèles qui réfléchissent plus longtemps tout en écrivant moins d’étapes intermédiaires. Balesni a défendu cette position en interne en partageant une proposition de Ryan Greenblatt, alors responsable scientifique de Redwood Research.
Si les traces de raisonnement s’appauvrissent, les chercheurs extérieurs perdent leur principal moyen de lire ce que fait le modèle. Et plus cette lecture devient difficile, plus la valeur d’un auditeur indépendant dépend de ce que l’entreprise accepte de lui montrer.
Astra, Greenblatt et le canal de trop
Le fil qui relie les trois chercheurs à l’enquête passe par Ryan Greenblatt. Tomek Korbak échangeait régulièrement avec lui sur Slack et sur Signal. Les deux travaillaient ensemble à l’analyse d’un incident très commenté, l’attaque menée par des agents d’OpenAI contre Hugging Face, pour laquelle METR avait engagé Greenblatt afin de mener une enquête indépendante.
Cette coopération est devenue un risque le 1er septembre. Ce jour-là, The Information a affirmé que le nouveau modèle d’OpenAI, Astra, était plus capable mais dévoilait moins de son raisonnement. Jakub Pachocki, directeur scientifique d’OpenAI, a balayé ce compte rendu sur X en le jugeant confus, alors qu’il avait lui-même alerté sur une course, dans toute l’industrie, vers des modèles qu’on ne pourrait plus surveiller.
Quelques semaines plus tard, OpenAI lance son enquête sur les fuites. Selon Balesni, les enquêteurs désignent Greenblatt comme source présumée et exigent de voir les échanges Signal avec lui. Greenblatt nie avoir transmis des informations confidentielles à des journalistes.
Le calendrier nourrit la thèse des chercheurs : un article gênant sur un modèle, puis une chasse aux fuites qui remonte vers ceux qui défendaient publiquement la transparence. Il ne la prouve pas. OpenAI peut avoir eu des motifs de sécurité sérieux qu’elle choisit de ne pas exposer.
Jasmine Wang, un grief à part
Jasmine Wang fait l’objet d’un grief distinct : OpenAI affirme qu’elle a consulté à plusieurs reprises la boîte mail d’un dirigeant. Elle parle d’une ouverture accidentelle : le service informatique lui aurait accordé cet accès pour des tâches de recrutement, puis ne l’aurait jamais retiré malgré ses demandes répétées. Rien, dans ce qui a été rendu public, ne rattache ce dossier à celui de Greenblatt.
Un laboratoire qui peut écarter ses auditeurs
Les trois chercheurs redoutent un effet de dissuasion : si échanger avec un évaluateur extérieur peut conduire à un renvoi sans motif explicite, qui acceptera encore de travailler avec les laboratoires ? Pour une entreprise qui revendique la supervision de ses modèles, le coût est réel, même si la décision de licencier était fondée.
Pour les équipes qui intègrent ces modèles dans leurs produits, le dossier pose une question très concrète : quelle part de la sécurité d’un fournisseur repose sur des personnes qu’il peut écarter sans rendre la raison publique ? Un contrat d’audit, une clause de divulgation, un canal de signalement documenté sont désormais à exiger noir sur blanc.
Ni OpenAI ni les chercheurs n’ont dit publiquement ce qui aurait été divulgué, ni à qui. Sans cette pièce, chacun peut tenir sa version, et aucune des deux ne se vérifie.
Sources
Ils m’ont fait confiance
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