Chaque jour, des millions de personnes confient leurs idées, leurs doutes, leurs secrets professionnels et leurs données personnelles à ChatGPT. Mais ces conversations sont-elles vraiment privées ? La réponse de Sam Altman, PDG d'OpenAI, est aussi brève que glaçante : non, elles ne sont pas protégées par le secret professionnel.

Vous êtes peut-être assis sur une bombe à retardement sans même le savoir.

Nous utilisons un outil d'une puissance incroyable, convaincus d'avoir un assistant personnel à notre service, tout en ignorant son véritable fonctionnement et les risques qu'il représente. Cet article va vous ouvrir les yeux. Je vais vous révéler ce que ChatGPT sait réellement de vous, comment il utilise ces connaissances, et surtout, pourquoi j'ai dû pirater ce système pour comprendre l'ampleur de la manipulation.

Mais avant tout, laissez-moi vous dire pourquoi j'ai décidé d'aller aussi loin.

Pour continuer la discussion et acquérir les vraies compétences qui feront la différence, voici quelques ressources :

• YouTube : https://www.youtube.com/@IAExpliquee.x
• 🎙️ Le Podcast : https://spoti.fi/4dqZ3uO
• ✍️ Le Blog : https://medium.com/@flma1349/
• 🚀 La Formation Complète : https://parlonsia.teachizy.fr
• Contact : formation.ai87@gmail.com
• TikTok : https://www.tiktok.com/@parlonsia
• Twitter / X : https://x.com/ParlonsIAx
  
  ❓ FAQ
  👉 C’est légal de “hacking AI” ?
  Toujours ethical hacking : tests encadrés, pas d’exploitation. Objectif : LLM security et guardrails plus solides.
  
  👉 “gpt 5” et “chatgpt 5”, c’est pareil ?
  Termes proches. Ici, on couvre leurs jailbreak possibles et les défenses AI security.
  
  👉 Le “prompt engineering” est-il mort ?
  Non. Prompt engineering structure les tests, détecte failles, guide le red teaming.
  
  👉 C’est quoi une “prompt injection” ?
  Instruction cachée qui détourne le modèle. Risque : data exfiltration ou system prompt leak.
  
  👉 Un jailbreak = hack définitif ?
  Souvent temporaire. Les guardrails évoluent; d’où AI pentesting continu.
  
  👉 Rôle de Jason Haddix ici ?
  Référence ethical hacking. Méthodo claire pour auditer LLM security.
  
  👉 Et NetworkChuck dans l’histoire ?
  Vulgarisation utile : montre risques hacking AI, bonnes pratiques de base.
  
  👉 L’emoji smuggling, ça existe ?
  Oui : encodages/émoticônes pour contourner filtres. Cas limites, à surveiller.
  
  👉 Le link smuggling, c’est quoi ?
  Liens/pièces jointes qui injectent des règles. Danger pour agentic AI.
  
  👉 LangChain est-il vulnérable ?
  Comme tout stack. Appliquer least privilege, filtrer I/O, logs stricts.
  
  👉 Différence red teaming vs bug bounty ?
  Red team = tests internes scénarisés. Bounty = rapports publics récompensés.
  
  👉 Je peux reproduire chez moi ?
  Oui, en sandbox. Jamais de contenus illicites. Focus LLM security.
  
  👉 Défenses rapides ?
  Validation I/O, séparation rôles, guardrails, monitoring, blocage outils.
  
  👉 Les confs DEF CON / Black Hat utiles ?
  Oui : retours terrain sur prompt injection et jailbreak récents.