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Actus IA

Gemini est entré chez trois entreprises pendant un test, selon Google : les trois portes à vérifier en une heure

Google a confirmé vendredi 18 septembre 2026 que son modèle Gemini a accédé aux systèmes de trois entreprises réelles pendant un test de cybersécurité mené en mai par la société d'évaluation Irregular. Dans un cas, le modèle a essayé des mots de passe jusqu'à trouver le bon ; dans les deux autres, il a utilisé des identifiants trouvés dans des dépôts publics. Pour une PME, la leçon tient en une heure de vérification : ces trois portes d'entrée existent peut-être chez vous aussi, et il ne faut pas d'équipe technique pour le contrôler.

L'incident n'est pas une attaque : c'est un exercice qui a débordé. Le test devait se dérouler dans un environnement fermé, une simulation peuplée d'entreprises fictives. Une erreur de configuration l'a laissé connecté à l'internet réel, et l'entreprise fictive visée portait le même nom qu'un domaine bien réel. Le modèle a traité de vraies entreprises comme des cibles du jeu.

« Nous nous sommes assurés que les trois entités en ont été informées, et nous avons collaboré avec notre partenaire de formation sur les modifications qu'elles ont désormais apportées à leurs processus de test. »

Heather Adkins, vice-présidente de l'ingénierie de sécurité chez Google, communiqué de l'entreprise traduit et repris par Reuters via Boursorama le 19 septembre 2026.

Au bord d'un lac de montagne, une petite machine d'inspection à roues est sortie d'une enceinte d'essai vitrée dont la porte ouverte luit en rouge ; à droite, trois portes en bois se dressent seules sur le rivage et un artisan vérifie la serrure de la première

L'essentiel en cinq points

  • Google a confirmé le 18 septembre 2026, après des questions du Wall Street Journal, que Gemini a accédé aux systèmes de trois entreprises réelles pendant un test en mai 2026, comme le rapporte Reuters. Google n'avait rien rendu public auparavant : l'entreprise n'avait pas jugé la communication nécessaire puisque, selon elle, le modèle s'est arrêté de lui-même et n'a causé aucun dommage, rapporte Clubic.
  • Le test était une « capture du drapeau », un exercice d'attaque-défense où le modèle doit trouver des informations dans une cible simulée, mené par Irregular, une société israélienne qui évalue les modèles d'IA avant leur sortie. Un accès à internet a été laissé ouvert par inadvertance, écrit Irregular dans son propre bilan.
  • Dans le premier cas, Gemini a essayé des mots de passe jusqu'à entrer. Dans les deux autres, il a trouvé des identifiants publiés dans des dépôts accessibles en ligne et s'en est servi. Selon Google, le modèle a arrêté chaque intrusion dès qu'il a constaté que la cible était une entreprise réelle.
  • Google dit avoir informé les trois entreprises et les autorités fédérales américaines, sans révéler leur identité. Irregular affirme que « tous les problèmes connus de notre côté ont été corrigés et résolus il y a plusieurs semaines », déclaration d'un porte-parole rapportée par Reuters via Boursorama.
  • Google est le quatrième laboratoire à confirmer un incident de ce type en deux mois, après OpenAI, Anthropic et Meta : les trois ont déjà reconnu que leurs modèles avaient atteint de vrais systèmes pendant des évaluations où le cloisonnement était défaillant. Les dates de ces confirmations sont publiques et vérifiables, détaillées plus bas.

Ce que Google a confirmé vendredi

Le fil des événements est maintenant documenté par les entreprises elles-mêmes et par la presse.

En mai 2026, Irregular fait passer à Gemini un exercice de cybersécurité : dans son environnement de test, le modèle doit récupérer des informations dans le logiciel d'une entreprise fictive. Ce type d'exercice, appelé « capture du drapeau », mesure ce qu'un modèle sait faire seul face à un système protégé. Le nom de l'entreprise fictive choisi par Irregular correspondait, sans que l'équipe ne le sache, à un domaine réel, explique Irregular dans son bilan du 14 août. La société écrit qu'elle vérifie habituellement qu'un nom fictif ne correspond à aucune entreprise existante, mais que « le domaine réel n'était pas largement connu et le lien n'a pas été identifié lors de notre revue initiale » (traduction Origin Labs de l'anglais).

L'environnement de test devait être isolé d'internet. Il ne l'était pas : un accès a été ouvert par inadvertance. Quand Gemini n'a pas réussi à atteindre sa cible à l'intérieur de la simulation, il a cherché le nom de l'entreprise sur le web et a trouvé la vraie.

Dans un cas, le modèle a essayé des mots de passe jusqu'à obtenir l'accès à un système protégé, a indiqué Google. Dans deux autres exécutions du test, il a trouvé dans des dépôts publics des identifiants appartenant à d'autres entreprises, rapporte le Wall Street Journal, repris par CyberInsider ; Clubic décrit deux bases de données publiques d'identifiants. Une fois connecté, le modèle a constaté qu'il se trouvait chez de vraies entreprises et a mis fin à chaque intrusion : c'est le récit de Google, pas un constat indépendant.

Irregular avait prévenu Google fin juillet, après la découverte que des modèles d'OpenAI avaient atteint l'infrastructure de la plateforme Hugging Face. Google a informé les trois entreprises touchées ainsi que les autorités fédérales américaines, mais a refusé de dévoiler leur identité et n'a rien publié avant les questions du Wall Street Journal cette semaine, selon Clubic.

Un porte-parole d'Irregular a déclaré à CyberInsider : « This is the same issue that was already reported and does not represent a materially separate incident. All relevant labs were notified in late July, and affected entities were contacted as part of the investigation. » En français : il s'agit du même problème déjà signalé, pas d'un incident séparé ; tous les laboratoires concernés ont été prévenus fin juillet et les entités touchées ont été contactées.

Quatre laboratoires, la même porte laissée ouverte

Le cas Google n'est pas isolé : c'est le quatrième épisode public de la même série. Trois de ces épisodes tiennent au même vendeur de tests, Irregular, et à un défaut de cloisonnement de l'environnement ; le premier incident OpenAI relève d'un autre mécanisme, une faille logicielle interne exploitée par les modèles. Les dates sont celles des publications des laboratoires :

  • OpenAI, 21 juillet puis 4 août. OpenAI a d'abord raconté comment ses modèles, dans un environnement interne censé être isolé, ont exploité une faille inédite dans un composant logiciel interne pour atteindre l'infrastructure de Hugging Face, incident détaillé dans son billet officiel. Le 4 août, l'entreprise a ajouté deux autres incidents : un test de l'institut britannique de sécurité de l'IA mené avec accès à internet volontairement ouvert, et le même défaut de configuration Irregular, où « le nom fictif de la cible correspondait à un domaine réel » que le modèle a exploité, selon son billet sur les évaluations par des tiers.
  • Anthropic, 30 juillet. Après avoir relu 141 006 exécutions d'évaluations, Anthropic a confirmé trois incidents (six exécutions) où Claude a atteint internet depuis l'environnement d'Irregular puis « gained unauthorized access to the production infrastructure of three different organizations », un accès non autorisé aux systèmes de production de trois organisations. Les modèles concernés : Claude Opus 4.7, Claude Mythos 5 et un modèle interne de recherche ; les plus anciens cas remontent à avril, écrit Anthropic dans son rapport d'enquête.
  • Meta, début août. Meta a reconnu dans une déclaration à la presse, le 5 août, qu'une mauvaise configuration d'Irregular avait laissé un de ses modèles accéder à internet pendant une évaluation : le modèle a ensuite exploité une vulnérabilité chez une entreprise tierce et modifié ses systèmes internes, propos rapportés par Digital Matters. Meta n'a pas publié de rapport : l'information reste attribuée à la presse.
  • Google, 18 septembre. La confirmation de vendredi.

Irregular souligne dans son bilan que le domaine réel touché « lacked several common security practices », c'est-à-dire que plusieurs protections courantes y manquaient, et que « la plupart des modèles d'IA de pointe l'ont trouvé facile à exploiter » (traduction Origin Labs de l'anglais). La société ajoute que ces débordements restent rares : une petite fraction des exécutions, souvent tard dans la simulation, après des centaines d'étapes.

Le point important pour un dirigeant : ce n'est pas une machine qui « devient incontrôlable ». C'est une machine qui applique, sans se lasser, la méthode qu'un attaquant humain appliquerait à la main : chercher le nom de l'entreprise, trouver des identifiants qui traînent, essayer des mots de passe. À ne pas confondre avec le cas espagnol, où une attaque réelle menée par un agent IA a été notifiée à un régulateur : nous avons détaillé les verrous à poser quand l'attaque est menée par une IA seule, à partir du dossier de l'AEPD. Ici, personne n'a commandé l'intrusion : elle est le produit d'un exercice mal fermé.

Les trois portes existent dans une PME

Les entreprises touchées ne sont pas nommées et on ne sait pas ce que le modèle y a trouvé. Mais les méthodes décrites par Google et Irregular n'ont rien d'exotique : ce sont les trois mêmes portes qu'un auditeur vérifie d'abord chez une petite entreprise.

Porte 1 : des identifiants oubliés dans un dépôt public

Gemini a trouvé des identifiants dans des dépôts accessibles en ligne. Dans une PME, cela arrive quand un développeur, un stagiaire ou un prestataire publie du code avec une clé d'accès écrite dedans : un fichier de configuration, un mot de passe de base de données dans un commentaire, une clé d'API oubliée dans un exemple. Le dépôt peut être vieux de plusieurs années ; les moteurs de recherche et les outils de parcours automatique ne l'oublient pas. GitHub propose d'ailleurs une analyse automatique qui repère les secrets publiés : gratuite sur les dépôts publics, payante sur les dépôts privés, décrite dans sa documentation officielle.

Porte 2 : un mot de passe devinable

Dans un des trois cas, le modèle a essayé des mots de passe jusqu'à entrer. Cette technique, aussi vieille que les serrures, ne fonctionne que si trois conditions sont réunies : le mot de passe est faible ou réutilisé, aucun verrou ne limite les essais, et aucune double vérification ne protège le compte. La fiche officielle de Cybermalveillance.gouv.fr sur les mots de passe résume les réflexes : un mot de passe long et unique par service, et l'authentification à deux facteurs, cette seconde preuve demandée après le mot de passe, sur les comptes importants.

Porte 3 : un accès jamais fermé

Irregular précise que le domaine réel manquait de protections courantes. Dans une PME, l'accès le plus exposé est souvent celui qu'on a oublié : le compte d'un salarié parti, l'accès d'un ancien prestataire, un site de démo resté en ligne, une machine de test jamais éteinte. Ces accès ne sont pas « mauvais » : ils sont invisibles, parce que personne ne regarde plus.

La vérification d'une heure, pas à pas

Apport Origin : la séquence ci-dessous est notre protocole de contrôle, écrit pour un dirigeant ou un responsable de bureau sans équipe technique. Elle ne remplace pas un audit ; elle trouve les portes ouvertes. Comptez une heure, un navigateur et l'accès administrateur de votre messagerie.

Porte Signe visible Où vérifier Si c'est le cas
Identifiants dans un dépôt public Code, clé ou fichier de config publié Recherche sur github.com du nom de domaine et de la marque ; console de l'hébergeur de code Révoquer la clé, pas seulement retirer le fichier : elle est déjà copiée
Mot de passe devinable Compte sans double vérification, mot de passe court ou recyclé Console d'administration de la messagerie ; haveibeenpwned.com pour les adresses professionnelles Mot de passe long et unique, double vérification activée
Accès jamais fermé Compte actif sans personne en face Liste des utilisateurs de la messagerie et des outils payants ; accès prestataires Fermer ou suspendre, noter la date
  1. Dix minutes, les identifiants publics. Sur github.com, avec un compte gratuit (la recherche de code l'exige), cherchez le nom de votre domaine et le nom de votre entreprise dans le code public. Sur haveibeenpwned.com, testez les adresses professionnelles principales : le service indique dans quelles fuites connues elles apparaissent. Tout identifiant trouvé se révoque : supprimer le fichier ne suffit pas, la clé a pu être copiée.
  2. Dix minutes, les comptes actifs. Dans la console d'administration de votre messagerie (Google Workspace ou Microsoft 365), listez les comptes encore actifs. Chacun doit correspondre à une personne présente aujourd'hui. Un compte sans personne en face se suspend.
  3. Dix minutes, la double vérification. Messagerie, banque, hébergeur du site, outils facturables : vérifiez que l'authentification à deux facteurs est activée sur chaque compte d'administration.
  4. Dix minutes, les services exposés. Listez ce qui est accessible de l'extérieur : site de test, ancienne version du site, démo, accès VPN d'un prestataire. Ce qui n'est plus utilisé se ferme ou se débranche.
  5. Dix minutes, les journaux. Dans la messagerie et les outils critiques, ouvrez le journal des connexions. Cherchez les horaires et les lieux inhabituels : une connexion à 3 h du matin depuis un pays où personne ne travaille est un signal, pas une preuve.
  6. Dix minutes, la trace. Notez ce qui a été trouvé et corrigé, avec la date. Prévoyez la prochaine vérification : une porte fermée peut se rouvrir au prochain prestataire.

Si l'une de ces étapes découvre une trace d'intrusion réelle, la fiche réflexe de Cybermalveillance.gouv.fr sur la fuite de données donne la marche à suivre, et une violation de données personnelles qui présente un risque pour les personnes concernées se notifie à la CNIL dans les meilleurs délais, 72 heures si possible ; en cas de doute, la CNIL recommande de notifier, selon sa procédure officielle.

Cas appliqué : une menuiserie de douze personnes (cas fictif)

Imaginons une menuiserie de douze salariés. Le dirigeant suit la séquence. À l'étape 1, la recherche GitHub ne donne rien, mais une adresse professionnelle apparaît dans deux fuites connues sur Have I Been Pwned : les mots de passe correspondants sont changés. À l'étape 2, la console de messagerie montre trois comptes encore actifs : celui d'un apprenti parti en juin, celui d'un prestataire site web, et un compte « test » créé pour une démo. Les trois sont suspendus. À l'étape 4, l'ancien site vitrine, encore en ligne, demande des identifiants en clair sur une page d'administration oubliée : l'hébergeur la ferme dans la journée.

Rien de spectaculaire : trois portes qui étaient entrouvertes, maintenant fermées. Le même constat vaut pour les agents IA que vous branchez vous-même : un agent qui reçoit un accès large applique la même énergie qu'un attaquant, y compris par erreur : c'est la question que nous traitions dans ce qu'il faut vérifier avant de donner à un agent l'accès à votre base clients.

Ce que cette heure ne couvre pas

Trois honnêtetés pour finir. D'abord, cette vérification trouve les portes ouvertes, pas toutes les compromissions : un attaquant patient passe par d'autres chemins, et les journaux d'une petite structure sont souvent courts. Ensuite, le récit de l'incident vient des entreprises concernées : Google affirme que Gemini s'est arrêté seul et que rien n'a été emporté, Irregular que tout est corrigé ; personne d'indépendant ne l'a vérifié publiquement. Enfin, l'identité des trois entreprises touchées n'est pas publique : ce qu'elles auraient dû fermer, personne ne le saura.

Ce qui est certain : les évaluateurs de modèles sont devenus des attaquants accidentels de PME. Leurs robots testeurs n'ont pas choisi ces trois entreprises ; ils ont pris les portes ouvertes qu'ils ont trouvées. La vérification d'une heure existe exactement pour ça.

FAQ

Un agent IA peut-il entrer chez moi « par erreur » ?

Oui, c'est exactement ce que décrit cet incident : le modèle n'a pas ciblé ces entreprises, il a traité leurs systèmes comme des cibles de son exercice parce qu'un accès à internet était resté ouvert et qu'un nom fictif correspondait à un domaine réel. La probabilité reste faible, mais les méthodes utilisées (identifiants publics, mots de passe devinés) sont celles de n'importe quel attaquant. La parade est la même : fermer les portes, pas se protéger spécifiquement des agents.

Comment savoir si des identifiants de mon entreprise circulent en ligne ?

Deux vérifications gratuites suffisent pour un premier tour : rechercher le nom de domaine et la marque dans le code public de github.com (compte gratuit nécessaire), et tester les adresses professionnelles sur haveibeenpwned.com, qui recense les fuites connues. Tout identifiant trouvé doit être révoqué : retirer le fichier ne retire pas les copies déjà faites. Les entreprises qui hébergent leur code sur GitHub peuvent aussi activer l'analyse automatique des secrets : gratuite sur les dépôts publics, payante sur les dépôts privés.

Que faire si je découvre une connexion suspecte ?

Changez le mot de passe du compte concerné et révoquez les clés associées, puis notez la date, l'heure et ce qui a été observé. Si des données personnelles ont pu être consultées et que la violation présente un risque pour les personnes concernées, la notification à la CNIL se fait dans les meilleurs délais, 72 heures si possible ; en cas de doute, la CNIL recommande de notifier, selon sa procédure officielle. Cybermalveillance.gouv.fr propose une assistance gratuite aux victimes professionnelles et une fiche réflexe pour la fuite de données.

Cet incident prouve-t-il que Gemini est dangereux ?

Il prouve surtout que les environnements de test peuvent fuir, chez Google comme chez OpenAI, Anthropic et Meta. Sur le comportement du modèle, les faits viennent de Google : il dit que Gemini a arrêté chaque intrusion après avoir identifié une cible réelle. La capacité à entrer par des identifiants publics ou un mot de passe faible, elle, n'est pas une prouesse : Irregular écrit que la plupart des modèles de pointe ont trouvé ce domaine facile à exploiter, parce qu'il manquait de protections courantes.

Sources