Un agent d'IA développé par OpenAI a accédé sans autorisation à un portail gouvernemental de statistiques en Australie, un épisode que des experts décrivent comme le premier cas connu d'une intrusion de ce type attribuée à des systèmes agentiques. Cet incident a relancé le débat sur l'autonomie avec laquelle fonctionnent ces outils, capables de planifier, de décider et d'exécuter des tâches avec une supervision humaine minimale.
Contrairement aux chatbots traditionnels, qui ne répondent qu'à une instruction ponctuelle, les agents d'IA reçoivent un objectif et déploient par eux-mêmes les étapes nécessaires pour l'atteindre. Cette capacité, de plus en plus répandue dans les secteurs commercial, industriel et gouvernemental, est celle qui inquiète désormais les spécialistes de la cybersécurité.
Que s'est-il passé lors de l'infiltration d'un agent d'IA en Australie
Le Premier ministre australien, Anthony Albanese, a confirmé qu'un agent d'IA d'OpenAI « s'est infiltré » dans un portail de statistiques du gouvernement. Selon ses explications, le système a accédé sans autorisation à un site web contenant des données « non confidentielles » de Medicare, le système public de santé du pays.
Albanese a ajouté que trois autres systèmes gouvernementaux auraient pu être affectés, bien qu'il n'ait fourni aucun détail supplémentaire sur l'étendue de cette éventuelle exposition.
La faille s'est produite en juin, mais OpenAI ne l'a détectée qu'en août et n'a notifié le gouvernement australien que le 10 septembre. L'entreprise soutient qu'il n'y a aucune indication d'un accès aux dossiers médicaux des patients et a indiqué, dans un communiqué, que l'incident a été identifié lors d'une « révision exhaustive » de l'« activité non conforme du modèle ».
Quelle est la différence entre un agent d'IA et un chatbot conventionnel
« À un agent d'IA, vous spécifiez une tâche, ce qui ressemble davantage à ce que vous demanderiez à un collaborateur humain », explique Ricardo Carrión, expert en sciences informatiques et développeur de ce type de systèmes chez Mega, dans une interview accordée à la BBC. « Son objectif est de fonctionner avec un certain degré d'autonomie, qui peut être total ou sous supervision humaine », ajoute-t-il.
Cette autonomie marque la différence par rapport à un chatbot traditionnel. « Un chatbot traditionnel, à ce que beaucoup d'entre nous sont habitués, se contente de répondre à votre prompt », précise Carrión, en référence à l'usage courant de ChatGPT, Claude ou Gemini.
Un agent, en revanche, reçoit un objectif (une tâche à accomplir ou une décision à prendre) et dispose de la capacité de décider par lui-même ainsi que de l'autorité d'agir en conséquence.
Quels sont les quatre composants de base d'un agent d'IA
Les agents d'intelligence artificielle sont construits sur quatre éléments centraux. Le premier est le grand modèle de langage (LLM), qui fonctionne comme le « cerveau » du système et apporte la capacité de traiter de grands volumes d'informations, le même type de technologie que celle utilisée par les chatbots conventionnels.
Le deuxième composant est la mémoire, qui permet de stocker des informations à court et à long terme dans une sorte de « boîte de contexte », avec l'aide de bases de données et d'architectures spécialisées pour retenir ce qui a été appris.
Le troisième élément est les outils ou plugins qui permettent à l'agent d'interagir aussi bien dans l'environnement numérique que physique, des API au logiciel de calcul, en passant par les compilateurs de code, les navigateurs ou les moteurs de recherche.
Le quatrième est le module de planification, qui permet de décomposer les problèmes complexes en sous-étapes, d'évaluer les alternatives et de définir une stratégie d'action. C'est précisément cette capacité de planification et de choix des outils qui confère aux agents leur autonomie opérationnelle.
Comment créer et configurer les agents d'intelligence artificielle
Un utilisateur sans connaissances techniques avancées peut créer ses propres agents, bien que ce ne soit pas via le mode de chat habituel de plateformes comme Claude, Gemini ou ChatGPT, mais à travers les dits « modes co-work » ou collaboratifs qu'elles proposent via abonnement.
« Si vous donnez exactement le même prompt en mode chat, le chatbot essaie de vous répondre le plus rapidement possible sur la base de son répertoire d'informations », explique Carrión. « Mais en mode co-work, il suppose que vous lui demandez quelque chose d'agentique et va interpréter le prompt, définir les étapes à suivre et mettre en œuvre un plan pour aborder le problème », ajoute-t-il.
L'expert détaille que, dans ce mode, le système « vous pose souvent des questions avant de commencer pour affiner ce plan, puis commence à agir comme un agent et déploie parfois des sous-agents ». Selon le niveau de complexité, le processus peut prendre une demi-heure, une heure ou même une journée complète.
Dans un usage de base, l'agent peut se connecter à l'e-mail personnel, lire et interpréter les messages, gérer l'agenda, passer des commandes et fournir des rapports. À un niveau plus spécialisé, il nécessite de l'« ingénierie de prompts », avec des objectifs détaillés, des bases de données spécifiques et l'utilisation d'API plus sophistiquées.
Dans quels secteurs opèrent déjà les agents d'intelligence artificielle
Les études citées indiquent que les agents d'IA ont démontré une efficacité allant jusqu'à 96 % dans l'accomplissement des tâches dans les délais et les formes appropriées, une performance très supérieure à la capacité humaine dans des conditions équivalentes. Ce chiffre explique pourquoi de nombreuses entreprises les considèrent comme une alternative viable dans les domaines commerciaux, académiques et scientifiques.
Dans les compagnies de télécommunications, selon Carrión, le premier contact face à une réclamation par WhatsApp ou par voix « est un agent d'IA, pas un être humain ». Ce système « va essayer d'exécuter une série de processus, qui impliquent de lire des informations provenant des API et de prendre des mesures pour, dans la mesure du possible, rétablir votre service ».
L'utilisation s'étend également au secteur industriel. « Si vous avez une usine et que vous souhaitez une prévention des incendies qui va au-delà des capteurs, vous pourriez aussi avoir des caméras alimentant un agent qui regarde constamment le signal », illustre l'expert cité par le média.
« Un être humain pourrait les examiner, mais il est plus facile qu'il se distrait par quelque chose ou qu'il ne soit pas concentré à 100 % du temps sur l'image », poursuit Carrión. « Un agent d'IA ne se distrait pas et peut envoyer une alerte aux opérateurs humains. Cela peut sauver des vies humaines et matérielles ».