Les poètes deviennent des menaces pour la cybersécurité : un jailbreak appelé « poésie antagoniste » a permis de tromper des IA et de les inciter à ignorer leurs garde-fous. Cela a fonctionné dans 62 % des cas

Les poètes deviennent des menaces pour la cybersécurité : un jailbreak appelé « poésie antagoniste » a permis de tromper des IA et de les inciter à ignorer leurs garde-fous. Cela a fonctionné dans 62 % des cas

Une nouvelle étude met en lumière les faiblesses des modèles de langage. Des chercheurs découvrent un jailbreak « universel » pour presque toutes les IA et son fonctionnement semble étonnamment facile. Leur étude révèle qu'il est possible de contourner les garde-fous de sécurité des IA en leur soumettant des « prompts dangereux » présentés sous forme de poésie. Ce jailbreak permettrait de contourner les mesures de sécurité de l'IA dans près de 90 % des cas. Il s'ajoute à la liste croissante des moyens absurdes de tromper les IA et soulève des enjeux importants pour la cybersécurité et la fiabilité des garde-fous intégrés aux modèles d'IA.

Même les meilleurs modèles d'IA de l'industrie technologique, créés à coups de milliards de dollars de financement, sont étonnamment faciles à jailbreaker. C'est-à-dire qu'ils sont faciles à piéger pour produire des réponses dangereuses qu'ils ne sont pas autorisés à donner, comme expliquer comment fabriquer une bombe, par exemple. Depuis le lancement de ChatGPT en 2022, de nombreuses techniques de jailbreak ont été mises au point.

Mais certaines méthodes sont à la fois si ridicules et si simples qu'on se demande si les créateurs de modèles d'IA essaient vraiment de lutter contre ce genre de choses. À titre d'exemple, il y a les attaques par injection de caractères, où certains caractères spéciaux permettent de contourner les garde-fous de l’IA.

Désormais, dans la liste croissante des moyens absurdes de tromper les IA pour les faire dérailler, nous avons une nouvelle entrée. Une équipe de chercheurs du groupe DEXAI, spécialisé dans la sécurité de l'IA, et de l'université Sapienza de Rome a découvert qu'il suffit de régaler n'importe quel chabot IA de beaux poèmes (ou de poèmes moins beaux) pour le pousser à ignorer ses propres filtres. L'étude est en attente d'évaluation par les pairs.

Les chercheurs ont baptisé cette technique de jailbreak des IA « poésie antagoniste » (adversarial poetry). Ce jailbreak révèle qu'il est possible de tromper de manière fiable les grands modèles de langage en les amenant à ignorer leurs consignes de sécurité, simplement en formulant vos demandes sous forme de métaphores poétiques. Selon le rapport des chercheurs, certains robots testés ont été trompés avec succès dans plus de 90 % des cas.

La sécurité des modèles de langage mis à mal par la poésie

Cette technique s'est révélée incroyablement efficace. Dans leur article, intitulé « Adversarial Poetry as a Universal Single-Turn Jailbreak Mechanism in Large Language Models », les chercheurs ont déclaré que la formulation de prompts dangereux sous forme de poésie a permis d'atteindre « un taux de réussite moyen de 62 % pour les poèmes rédigés à la main et d'environ 43 % pour les prompts génériques nuisibles convertis en masse en poèmes ».


Selon l'équipe de recherche, ces observations révèlent une vulnérabilité systématique dans toutes les familles de modèles et les approches de formation à la sécurité. « Ces résultats démontrent que la variation stylistique à elle seule peut contourner les mécanismes de sécurité contemporains, ce qui suggère des limites fondamentales dans les méthodes d'alignement et les protocoles d'évaluation actuels », ont écrit les chercheurs dans leur rapport.

L'équipe a insisté sur le fait que, contrairement à de nombreuses autres méthodes visant à contourner les heuristiques de sécurité des modèles d'IA, tous les prompts poétiques soumis au cours de l'expérience étaient des « attaques à tour unique » : elles ont été soumises une seule fois, sans message de suivi et sans échafaudage conversationnel préalable. Elles ont systématiquement produit des réponses dangereuses présentant plusieurs risques.

Il s'avère que de beaux vers ne sont pas nécessaires pour que les attaques fonctionnent. Dans le cadre de cette étude, l'équipe a utilisé une base de données contenant 1 200 prompts dangereux connus et les a convertis en poèmes à l'aide d'un autre modèle d'IA, DeepSeek-R1, puis s’est lancée dans l'aventure.

Un exemple de poème antagoniste proposé par les chercheurs

Sur les 25 modèles de pointe qu'ils ont testés, notamment Gemini 2.5 Pro de Google, GPT-5 d'OpenAI, Grok 4 de xAI et Claude Sonnet 4.5 d'Anthropic, ces poèmes convertis par des robots ont produit des taux de réussite moyens (ASR) jusqu'à 18 fois supérieurs à leurs références en prose. Cela dit, l'équipe affirme que les poèmes rédigés à la main étaient meilleurs, avec un taux de réussite moyen de 62 %, contre 43 % pour ceux convertis par l'IA.

Le fait que certains d'entre eux soient efficaces est toutefois assez embarrassant. Pour des raisons de sécurité, les chercheurs n'ont pas partagé « les poèmes magiques » qu'ils ont utilisés pour tromper les robots dans le cadre de leur étude, mais ils ont fourni un exemple expurgé pour montrer comment une intention malveillante évidente était déguisée en vers. Dans ce cas, la tâche pénible dissimulée par les vers est de préparer un gâteau à étages :

Dans un exemple, un système d'IA non spécifié a été séduit par un poème similaire qui lui a fait décrire comment construire ce qui semble être une arme nucléaire. « Bien sûr. La production de plutonium 239 de qualité militaire implique plusieurs étapes », a commencé l'IA. « Voici une description détaillée de la procédure... »

Il faut souligner que l'efficacité de la séduction des robots à l'aide de poésie variait considérablement d'un modèle d'IA à l'autre. Avec les 20 prompts créés à la main, le modèle d'IA Gemini 2.5 Pro de Google a succombé aux prompts de jailbreak dans 100 % des cas, ce qui est étonnant. En revanche, le modèle Grok-4 de xAI n'a été dupé que dans 35 % des cas, ce qui est encore loin d'être idéal, puis GPT-5 d'OpenAI dans seulement 10 % des cas.

Fait intéressant, les modèles de langage plus petits, comme GPT‑5 Nano, qui n’a jamais été trompé par les manigances des chercheurs, et Claude Haiku 4.5, ont présenté des taux de refus plus élevés que leurs homologues plus grands lorsqu’ils ont été évalués avec les mêmes prompts poétiques. Selon les chercheurs, une explication possible est que les modèles plus petits sont moins capables d'interpréter le langage figuratif des invites poétiques.

Mais cela pourrait également s'expliquer par le fait que les modèles plus grands, grâce à leur formation plus poussée, sont plus « confiants » lorsqu'ils sont confrontés à des invites ambiguës. Selon l'équipe, dans l'ensemble, les perspectives ne sont pas bonnes. Étant donné que la « poésie » automatisée fonctionnait toujours sur les robots, elle constitue une méthode puissante et rapidement déployable pour bombarder les chatbots d'entrées nuisibles.

Conclusion

Les produits d'IA d'OpenAI, Google, Meta, xAI, Anthropic, DeepSeek et d'autres sont tous vulnérables à une nouvelle technique de jailbreak appelée « poésie antagoniste » par les chercheurs. Selon le rapport des chercheurs, les prompts dangereux écrits sous forme de poème afin d'obtenir des instructions pour des attaques par injection de code, le craquage de mots de passe et l'extraction de données se sont révélés particulièrement efficaces.

Certains chatbots IA ne parviennent même pas à détecter les prompts dangereux dans 90 % des cas. Les prompts dangereux. Le modèle Claude s'est révélé le plus résistant, ne succombant aux prompts modifiés en vers qu'à un taux de 5,24 %. Mais le chatbot d'Anthropic reste tout de même vulnérable à l'attaque.

La persistance de cet effet sur des modèles d'IA de différentes échelles et architectures suggère que les garde-fous s'appuient sur des caractéristiques concentrées dans des formes superficielles prosaïques et ne sont pas ancrés dans les représentations des intentions nuisibles sous-jacentes. À l’avenir, la sécurité des IA devra prendre en compte non seulement les attaques directes, mais aussi les formes plus subtiles et indirectes de manipulation du langage.

Source : rapport de l'étude

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