# Des failles de sécurité dans les prompts traduits en 78 langues

> Des chercheurs ont testé 10 modèles de langage : des demandes refusées en anglais pouvaient tout de même obtenir des réponses dangereuses lorsqu’elles étaient traduites dans des langues peu dotées en ressources.

Oossa · 2026-10-22 · https://oossa.com/fr/study-finds-safety-gaps-in-translated-prompts-across-78-languages

Une étude portant sur 10 modèles de langage largement utilisés a constaté que les refus de répondre en anglais ne se maintenaient pas de façon fiable lorsque des demandes dangereuses étaient traduites dans 78 langues peu dotées en ressources. Pour les cas où le modèle avait répondu sans danger en anglais, les chercheurs ont relevé des taux moyens de contournement par traduction allant de 21,9 % à 44,4 % selon les modèles.

Cette condition est importante : elle permet de distinguer les cas où la traduction semble avoir contourné un refus de ceux où le modèle aurait déjà répondu de manière dangereuse en anglais. L’article a été publié sur arXiv le 21 octobre 2026 et accepté pour un atelier NeurIPS 2026 consacré à la sécurité des modèles de langage.

## Résultats de l’étude

Les auteurs ont testé l’anglais ainsi que les 78 autres langues et constaté que le risque de contournement était concentré dans certaines familles de langues. Selon eux, la tendance générale se retrouvait d’un modèle à l’autre, mais ils soulignent aussi que le classement était faussé par la dégénérescence des traductions, un problème qui rend le texte traduit déformé ou peu naturel. Malgré les contrôles appliqués, les différences entre les modèles restaient significatives.

L’étude met également en garde contre l’idée de considérer les taux calculés pour chaque modèle comme un classement fiable. Neuf des 10 modèles ont changé de rang selon les trois méthodes utilisées pour estimer la même mesure, alors que les réponses sous-jacentes des modèles n’avaient pas changé.

## Ce qui reste à éclaircir

Le résumé ne précise ni les modèles ni les langues testés, et n’indique pas le nombre de prompts utilisés. Il ne montre donc pas comment ces résultats s’appliquent à un chatbot en particulier ou à un usage quotidien. L’article mesure un risque spécifique lié aux prompts traduits, et non l’ensemble des types de défaillances de sécurité.

## Les faits

- Les chercheurs ont évalué 10 modèles de langage largement déployés dans 79 langues : l’anglais et 78 langues peu dotées en ressources.
- Lorsque les réponses en anglais étaient sans danger, les taux moyens de contournement par traduction rapportés allaient de 21,9 % à 44,4 %.
- Neuf des 10 modèles ont changé de rang selon trois méthodes de calcul, sans que leurs réponses sous-jacentes changent.
- L’article a été accepté pour l’atelier NeurIPS 2026 Workshop: Foundations of Language Model Security.

## Pourquoi c'est important

Pour les personnes qui utilisent des chatbots dans des langues moins dotées en ressources, un refus de sécurité en anglais ne permet pas de prévoir comment la même demande sera traitée après traduction. L’étude met en évidence un risque dans le cadre précis de ce test, mais son résumé ne nomme ni les modèles ni les langues testés ; les utilisateurs ne peuvent donc pas savoir si leur chatbot est concerné.

## Sources et références

1. [Global Security Blind Spots: Translation as a Safety Bypass in Low-Resource Languages](https://arxiv.org/abs/2610.27304) – arXiv, 2026-10-21

Dernière mise à jour: 2026-10-22