Cloudflare Carte de Panne

Discussion communautaire

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Cloudflare Rapports de Problèmes

Dernières pannes, problèmes et rapports de problèmes dans les médias sociaux:

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  Les Yeux Ouverts ‏‎ ‏‎#Destitution #Frexit (@LennOY7) a signalé il y a 3 minutes

  @Lolotwiter3 @SoutienRN34 @FrDesouche Ils ne peuvent pas bloquer les VPN via la connexion si vous changez de DNS (cloudflare au lieu de celui de votre FAI,par ex) mais ils pourront contrôler via l'abonnement au VPN (avoir les noms des clients du VPN, interdire aux entreprises d'accepter des abonnements de France,etc)

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  Emilien Mantel 🔑 (@hanxhx_) a signalé il y a 3 minutes

  @ikario404 @bluetouff C'est l'API utilisé par le MCP qui est derrière cloudflare. Un MCP lancé en local aurait eu le même soucis. Le grand interet d'un MCP en local, c'est de pouvoir faire des instructions custom. Typiquement pour @retyc_app, le MCP fait le chiffrement en local.

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  Renaud A. (@atreyou_78) a signalé il y a 6 minutes

  Hello, Je cherche un spécialiste en temps de chargement pour mes médias, qui soit spécialisé dans tout ce qui est serveur (wpserveur) système de cache (cloudflare, wprocket etc.) Est-ce que vous connaitriez quelqu'un de super calé 🔥🔥🔥 là-dessus?

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  Pivi (@pivi___) a signalé il y a 7 minutes

  Ce que Cloudflare vient d’annoncer est probablement une brique importante du futur web des agents IA. Aujourd’hui, le web est surtout monétisé par : - la pub - les abonnements - les comptes utilisateurs - les API keys - les factures mensuelles Ça marche à peu près quand le client est un humain. Mais un agent IA ne regarde pas les pubs. Il ne veut pas créer 50 comptes. Il ne veut pas prendre 50 abonnements. Il veut juste accéder à une ressource précise, au moment où il en a besoin. Une page. Un dataset. Un appel API. Un outil MCP. Un endpoint. Une recherche. Une action. Le problème, c’est que les rails de paiement classiques ne sont pas faits pour ça. Faire payer 0,001€ par requête avec une carte bancaire ou Stripe n’a aucun sens : trop de friction, trop de frais, trop de comptes, trop de billing. Cloudflare propose donc un truc assez simple en apparence : quand un agent demande une ressource payante, le serveur peut répondre : “402 Payment Required” L’agent paie automatiquement. Il renvoie la requête avec une preuve de paiement. Cloudflare vérifie. La ressource est servie. En gros : chaque requête web peut devenir une micro-transaction. C’est intéressant parce que ça débloque un vrai modèle économique pour le web des agents. Demain, un agent pourrait payer quelques centimes pour : - accéder à une base de données - utiliser un outil spécialisé - appeler une API premium - récupérer un contenu - lancer une action via MCP Sans inscription. Sans abonnement. Sans relation préalable avec le vendeur. C’est potentiellement énorme pour les créateurs, les développeurs, les datasets, les micro-SaaS, les outils MCP, les APIs spécialisées. Mais il y a un point qui me gêne : Cloudflare parle de stablecoins, pas de Bitcoin/Lightning. Les stablecoins sont pratiques. Mais si on parle vraiment d’un web machine-to-machine ouvert, mondial, programmable et permissionless, alors Bitcoin/Lightning devrait au moins être dans la discussion. Parce que la vraie question n’est pas seulement : “comment faire payer les agents ?” C’est : “sur quels rails économiques on construit le web des agents ?”

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  KPTN FRKS (@kptnfrks) a signalé il y a 8 minutes

  @LFI_Forever Oui, mais les Data Center et l'IA, c'est mal... Sauf pour faire des photos fake d'Hanouna dans le style de l'explosition "du juif et la France" ou pour héberger leur site officiel chez CloudFlare : ils prônent la souveraineté numérique mais sont incapables de gérer en interne.

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  Fabrice /home/emulsion/ 🧪 (@FabriceSimonet) a signalé il y a 10 minutes

  @PAPAMICA__ Il va falloir que je regarde ça, parceque utiliser cloudflare j'aime pas, j'ai mis un client dessus pour mitiger les bot ia...

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  🇺🇳🐺🇪🇺Олів'є Лекур🇪🇺🐺🇺🇳 (@vovksamotniy) a signalé il y a 13 minutes

  L'internet mort est plus proche qu'on ne le pensait : les robots ont pour la première fois dépassé les humains en termes de trafic🧠 La théorie de l'«internet mort» n'est plus simplement une théorie du complot. La société Cloudflare a publié de nouvelles données selon lesquelles l'intelligence artificielle et les scripts automatisés ont définitivement pris le dessus sur les humains sur le web. Maintenant, la répartition officielle du trafic HTTP mondial est la suivante : 🤖 57,5% - requêtes générées par des robots et des agents d'IA. 🧑‍💻 42,5% - requêtes d'utilisateurs «réels». Le PDG de Cloudflare, Matthew Prince, a admis que les analystes de l'entreprise ne prévoyaient ce changement majeur qu'en 2027. Cependant, le boom des agents d'IA a accéléré le processus. Il ne s'agit pas des robots spam classiques qui écrivent des commentaires comme «Gagnez 1000 $ par jour». Le web est envahi par de nouveaux assistants d'IA. Alors que l'humain moyen ouvre 2 à 3 onglets pour comparer les prix des billets d'avion ou des hôtels, son agent d'IA personnel effectue instantanément la même tâche en «aspirant» et en analysant des milliers de pages. Donc, pendant que vous essayez de prouver aux sites que vous n'êtes pas un robot en résolvant des captchas avec des autobus, les robots génèrent tranquillement la majeure partie du trafic internet. Bienvenue dans le futur où les machines écrivent du code pour d'autres machines, afin qu'elles puissent le lire en leur nom. Et nous observons simplement tout cela 🫡 Et quoi en 2029 ? 🤖

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  Pierre Beyssac 🏴‍☠️🇫🇷🇪🇺🇺🇦 (@pbeyssac) a signalé il y a 16 minutes

  @plutotQueRien De ce que je comprends (je n'ai lu qu'en diagonale), le favicon a permis de trouver l'adresse IP réelle du serveur, masquée par un frontal anti-ddos type Cloudflare.

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  justine (@milzry) a signalé il y a 19 minutes

  @r_bnd20 c’est down depuis hier soir à cause d’une bug cloudflare….

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  Mehdi ⚡️ Builds with AI (@MehdiBuilds) a signalé il y a 20 minutes

  J'ai trouvé 4 skills qui changent le game Hermes Agent Skills hub. @NousResearch 1. AI Lead Generation & Prospect Finder Tu définis ton ICP en langage naturel. Le skill génère les critères de ciblage (taille, verticale, techno, localisation), puis il scrape LinkedIn, Crunchbase, les annuaires et même les bios X pour te sortir une liste de prospects avec nom, rôle, entreprise, email trouvé, et un score de fit 0-10. Il ne se contente pas de lister. Il fait l'enrichment : techno stack, dernières levées, recent hires, signaux d'achat. Et il te sort un CSV prêt pour Brevo ou un import Notion. Je définis "dirigeant TPE/PME 5-50 salariés, secteur marketing ou immobilier, présence web mais pas de funnel visible", et il me sort 50 leads qualifiés sans que j'ouvre Clay. 2. scrapling (Nous Research officiel) Scraping web avec browser stealth intégré. Rotation user-agent, gestion des cookies, bypass Cloudflare et captcha basique, tout en Python pur. Je galérais avec les blocages IP sur Google Maps et les annuaires FR. Là c'est packagé proprement par l'équipe Hermes. Tu lui donnes une URL, il te sort le DOM parsé ou un screenshot, sans être détecté comme bot. Sourcing de leads sur des sites protégés, veille prix concurrents, extraction de données LP pour audit client. C'est le couteau suisse du scraping. 3. funnel-analysis Tu lui donnes accès à tes données de trafic (Google Analytics, Stripe, Notion), et il calcule les métriques de funnel étape par étape : acquisition -> activation -> revenue -> retention. Il identifie automatiquement les fuites. "Ton taux de passage landing → Calendly est de 2.3%, la médiane secteur est 8.5%. Problème probable : CTA pas assez visible ou friction dans le formulaire." Il te sort des recommandations actionnables avec des benchmarks. Pas des généralités. Des chiffres comparés à ton secteur. Je vais l'utiliser pour auditer les funnels clients. Actuellement je fais ça à la main en regardant les pages. Là l'agent fait le diagnostic en 30 secondes. 4. frontend-design (Anthropic officiel) Tu lui donnes un brief : "Landing page SaaS pricing, dark mode, avec toggle monthly/annual, 3 plans, trust badges, et CTA sticky". Il génère du HTML/CSS production-grade, responsive, accessible, avec des animations subtiles. Pas un mockup jetable. Pas du code bancal. Du vrai frontend "distinctive, production-grade" comme ils disent chez Anthropic. Composants réutilisables, design system cohérent, et le code est prêt à être intégré dans Next.js ou livré tel quel. Quand je vends une LP à 1500€, ce skill me fait gagner 5h de CSS. Je passe du brief client directement au livrable, et je garde le temps pour la copy et la strat.

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  David Verriere 🇫🇷 👨‍💻🥽 (@davidverriere) a signalé il y a 20 minutes

  Tunnel network de cloudflare pour autoriser l'agent Hermes qui est sur un serveur chez moi pour communiquer avec discord et gitlab via ses webhook

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  Arcoz (@Arcoz0308) a signalé il y a 23 minutes

  @Divs_King AMD : +114% +274$ Cloudflare : -11.5% -25$ Après j'investis juste entre 300 et 500 balles par mois depuis 6 mois, et plutot les ETF maintenant, histoire de pas me prendre la tête et juste avoir un meilleur interet qu'une banque

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  Bobby (@Aa547736) a signalé il y a 25 minutes

  Je suis en thailande je n'arrive pas à accéder au site. En principe on lance un test js pour bloquer les bots, avec cloudflare par exemple, on ne bloque pas totalement, les gens peuvent se connecter de n'importe où.

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  Alexandre Bettan (@btnalexandre) a signalé il y a 27 minutes

  @pgllmt En termes d'infrastructure, j'ai à peu près la même chose que toi, sauf que je fais tourner les VMs sur un serveur dédié Hetzner + Proxmox. Hermes est isolé dans une VM et tout passe par Cloudflare Zero Trust (comme Tailscale). Je me sens plus serein d'avoir une VM séparée :)

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  Nikita | BeWide AI (@BewideAI) a signalé il y a 30 minutes

  Cette semaine, j’ai fait des pompes devant mon Mac pour débugger une app. Le problème était assez drôle : L’app comptait 2 pompes quand je me mettais au sol. Puis 0 quand j’en faisais vraiment. Tout est parti d’une vidéo de Tom Holland. Il expliquait que son entraînement préféré était le Cindy: 5 tractions. 10 pompes. 15 squats. Le plus de tours possible en 20 minutes. Son record serait de 27 tours. Puis Tibo InShape a repris le défi. Je me suis dit qu’il y avait probablement un truc à faire autour de cette trend. Mais j’avais aussi trois autres motivations : Je voulais me remettre au sport. J’avais envie de construire quelque chose avec de la computer vision. Et le mécanisme des réseaux sociaux basés sur la performance m’intéressait pas mal. Strava ne fonctionne pas uniquement parce qu’il enregistre une activité. Il fonctionne parce qu’il transforme un effort personnel en objet social : une performance que l’on peut publier, comparer et essayer de battre. J’ai donc commencé à construire TrackYourReps. L’idée : Tu poses ton téléphone. Tu fais ton Cindy pendant 20 minutes. L’app compte les répétitions, fabrique une vidéo accélérée et publie ton score sur ton profil, dans un feed et dans un classement général. Évidemment, la première difficulté était de compter correctement les mouvements. J’utilise MediaPipe Pose directement dans le navigateur. Le modèle ne “comprend” pas vraiment qu’une personne fait une pompe. Il détecte 33 points du corps : épaules, coudes, poignets, hanches, genoux, chevilles… À partir de ces points, je calcule notamment : — l’angle du coude pour les tractions ; — l’angle du genou pour les squats ; — l’orientation du corps ; — le déplacement vertical du haut du corps pour les pompes. Ensuite, une machine à états décide si le mouvement est complet. Pour une pompe, par exemple, il faut détecter successivement : position haute stable → descente → retour en haut. Ça évite théoriquement de compter le simple fait de se mettre au sol. Théoriquement. En pratique, j’ai découvert que deux personnes peuvent faire exactement la même pompe mais produire des coordonnées très différentes selon : — leur distance par rapport à la caméra ; — l’angle de prise de vue ; — la visibilité de leurs mains ; — leur orientation ; — la lumière. J’ai donc remplacé une partie des seuils fixes par des seuils relatifs à la taille du torse détecté. L’app calibre aussi la position haute de l’utilisateur avant de commencer à compter. Et j’ai ajouté 2 secondes de transition entre tractions, pompes et squats. Sans ça, descendre de la barre pour se mettre en position de pompe pouvait devenir une répétition. Pour garder l’inférence fluide sur mobile, j’utilise le modèle MediaPipe “lite”, exécuté sur le GPU quand il est disponible, avec un fallback CPU. Tout se passe localement. Aucune image n’est envoyée à une API pour savoir si tu as fait une pompe. L’autre sujet compliqué était la vidéo. Je ne voulais surtout pas : enregistrer une vidéo de 20 minutes ; l’envoyer sur un serveur ; payer son stockage ; puis la transcoder pour obtenir une vidéo regardable. Le navigateur prélève donc seulement une image environ toutes les 667 millisecondes pendant l’entraînement. Ces images sont immédiatement encodées en MP4 avec WebCodecs et Mediabunny, en leur donnant des timestamps compressés. Résultat : le navigateur fabrique directement une vidéo accélérée d’environ une minute. La vidéo originale de 20 minutes n’existe jamais. À la fin, j’ajoute dans le navigateur : — la musique ; — le score qui augmente ; — un petit watermark ; — une miniature sélectionnée parmi les frames où le visage est le plus visible. Seule cette petite vidéo finale est envoyée dans Cloudflare R2. Les profils, scores, corrections et métadonnées sont dans PostgreSQL sur Railway. J’ai aussi ajouté un flou d’arrière-plan avec un deuxième modèle MediaPipe consacré à la segmentation. Et là, nouveau problème : Sur mobile, le modèle considérait parfois que mon corps faisait partie de l’arrière-plan. Il floutait donc très correctement… absolument tout. J’ai fini par utiliser deux modèles différents selon le format de la caméra : un pour les vidéos verticales, un autre pour les plans larges. J’ai testé l’app avec un vrai entraînement. Résultat : 7 tours. Puis, après 20 minutes de Cindy, j’ai ouvert mon profil et toute l’application a crashé à cause d’un .toISOString()appelé sur une chaîne de caractères. Pas exactement la récompense que j’attendais. Mais le test m’a fait comprendre un truc intéressant : Construire un produit de computer vision, ce n’est pas simplement choisir un modèle. Le placement de la caméra, les transitions, les seuils, les fallbacks mobiles, la compression vidéo et les instructions données à l’utilisateur font partie du modèle. Et construire un réseau social, ce n’est pas commencer par un feed. C’est commencer par créer quelque chose que les utilisateurs auront réellement envie de publier. Pour TrackYourReps, ce quelque chose est assez simple: Une vidéo. Un score. Et la possibilité de découvrir qu’on est encore très loin des 27 tours de Tom Holland.