État de GitHub : problèmes d’accès et signalements de panne

Problèmes au cours des dernières 24 heures

Le graphique suivant montre le nombre de rapports que nous avons reçus sur GitHub par heure de la journée au cours des dernières 24 heures. Une panne est déterminée lorsque le nombre de rapports est supérieur à la ligne de base, représentée par la ligne rouge.

Problèmes les plus rapportés

Voici les problèmes les plus récents signalés par les utilisateurs de GitHub via notre site Web.

• Panne de site web (62%)
• Erreurs (21%)
• Sign in (18%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Tlalpan	Sign in	il y a 4 jours
Quilmes	Panne de site web	il y a 4 jours
Bengaluru	Panne de site web	il y a 6 jours
Yokohama	Sign in	il y a 7 jours
Gustavo Adolfo Madero	Panne de site web	il y a 11 jours
Nice	Panne de site web	il y a 11 jours

Carte de panne complète

Discussion communautaire

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GitHub Rapports de Problèmes

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

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  Jean-Claude Code 🇫🇷 (@PowerBenben) a signalé il y a 57 secondes

  Il devait bien exister une architecture pour ca. Et cette architecture... c'etait celle de ma societe. L'idee : recreer sur un repo GitHub l'organisation de mon entreprise. Un dossier par service : Finance, Marketing, Vente, Achats, Direction, Tech. Dans chaque service : un dossier par employe, un dossier pour les agents IA.

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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 3 minutes

  J'ai construit un Second Cerveau pour mes agents IA C'est un repo GitHub avec des centaines de fichiers markdown (.md). Mes agents le consultent avant de produire quoi que ce soit. Résultat : leur contenu sonne comme moi, pas comme un LLM. Voici le process exact, étape par étape 👇 Étape 1 : ton identité dans un fichier Écris un document qui décrit comment tu parles. Pas comment tu voudrais parler. Comment tu parles VRAIMENT. Prends 5 de tes anciens posts, tes messages WhatsApp, tes vocaux. Extrais les tournures, les tics de langage, les mots que tu utilises tout le temps. Mets tout ça dans un fichier tone-of-voice.md Étape 2 : des exemples réels par canal Copie-colle 3 à 5 de tes vrais posts LinkedIn, tes vrais tweets, tes vrais scripts YouTube dans des fichiers séparés. C'est ça que l'IA va imiter. Pas tes instructions. Tes exemples. Étape 3 : tes produits et ton audience Un fichier par produit (ce que tu vends, à quel prix, pour qui). Un fichier par persona (qui est ton client, quelles sont ses objections, qu'est-ce qui le bloque). L'agent ne peut pas vendre un truc qu'il connaît pas. Étape 4 : tes anecdotes et ton vécu Le fichier le plus important et celui que personne fait. Écris tes galères, tes chiffres réels, tes fails, tes wins. Les parenthèses de vécu que l'IA peut pas inventer. "J'ai perdu 5-10K sur un projet POD avec des influenceurs qui m'ont jamais payé" c'est impossible à halluciner. Étape 5 : tes règles d'écriture Les trucs que l'IA fait systématiquement mal et que tu corriges à chaque fois. Moi par exemple : jamais de em dash, tutoiement obligatoire, chiffres en chiffres, jamais de conclusion qui résume. Chaque correction que tu fais à la main = une règle que tu ajoutes au fichier. Après 20 corrections, l'IA les fait plus. Étape 6 : relier le tout à Claude Code Tu donnes le chemin du repo dans ton CLAUDE.md et tu écris les instructions de lecture : "avant de rédiger un post LinkedIn, lis tone-of-voice.md + voice-samples/linkedin.md + anecdotes.md". L'agent charge le contexte, écrit, et ça sonne comme toi. Le résultat Avant le Second Cerveau, mes agents sortaient du contenu générique que je réécrivais à 80%. Maintenant je retouche 5-10%. Souvent rien. La différence entre un agent qui fabule et un agent qui délivre c'est pas le modèle. C'est la mémoire que tu lui donnes.

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  Régis (@reg_andr) a signalé il y a 5 minutes

  On se plaint de Claude Code, mais j'étais sur VS Code + GitHub Copilot Pro+ avant, je payais donc déjà 40 $/mois et j'arrivais quand même à avoir 200 à 400 € en extra usage alors que j'utilisais Claude Sonnet et c'était lent. Claude Max c'est le jour et la nuit en comparaison.

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  Trak Unix-based (@TrakUnixbased) a signalé il y a 5 minutes

  Est-ce que c'est mal vu de faire un fork d'un projet Github? Il y a un projet sur Github qui est délaissé voire abandonné. J'ai passé ma journée à le debugger et le mettre à jour. Du coup j'ai fait un fork. Est-ce une bonne attitude ou pas? Suis je un voleur de code?

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  Camulus ⚔️ (@Camulus04) a signalé il y a 7 minutes

  @Ternoa_ 💯Très sous-estimé : le fait de pouvoir auditer un repo GitHub ou une extension AVANT installation. TIP Audit ne protège pas après coup. Il empêche l’erreur dès le départ.

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  Jouhatsu | AI Influence Operator (@Jouhatsu_ai) a signalé il y a 7 minutes

  GitHub. Issue #41930. 23 mars 2026. "Critical: Widespread abnormal usage limit drain across all paid tiers." Quelques heures plus tard : des centaines de commentaires. Un développeur tape "Morning" comme premier message. - 15% de son quota de 5h. Disparu. Un seul mot. - 5h de session vidées en 19 minutes” - “652 000 tokens générés sans prompt” - “ 10 à 20x plus de consommation à cause d’un bug de cache”

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  Shkyro (@Shkyr0) a signalé il y a 10 minutes

  ptdr je doit être giga en retard vu que cela fait 3 jours que le dépo github est dispo mais dinguerie les info source code de twitter

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  Jordan Jaoui (@JaouiJordan) a signalé il y a 14 minutes

  @maximilien912 Il m'a mis une fois une source, c'était pour un débug de code... truc inutile c'était la page d'un dév sur github, impossible de trouver l'endroit du code mdr, ils abusent grave. (j'ai mis quelques screen de mes tests sur Bard cette nuit). À suivre de près !

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  Supersocks (@iamsupersocks) a signalé il y a 19 minutes

  @SalahBaina @Cobra_FX_ Merci pour la remarque, elle est juste sur la formulation. Évidemment, beaucoup de logiciels open source s’utilisent sans compétence technique depuis longtemps. Ce que je visais ici, c’était plutôt les outils diffusés via GitHub, souvent plus bruts, qui demandaient un minimum de compétences pour être installés et utilisés. C’est cette barrière-là qui s’abaisse. Je serai plus vigilant dans la formulation la prochaine fois.

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  CatsLife (@CatsImproveLife) a signalé il y a 20 minutes

  @StellaLoveial J'avais le meme probleme au début, pour remédier à ca j'ai bouffer du code de github pendant plusieurs jours. Très instructif et ca ma totalement débloqué, maintenant je me balade dans n'importe quel code sans être impressionné

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  ELTEMBLON (@El_Temblon) a signalé il y a 23 minutes

  @GreenAngelsss @Frandroid Midjourney, ça date pour moi. Je tourne surtout sur des modèles indés via Kaggle, Hugging Face ou GitHub. J'ai même dev les miens, mais sans l'infrastructure et les datasets colossaux des géants de la tech, impossible d'avoir un rendu similaire.

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  Eric Van Boxsom (@vbxeric) a signalé il y a 26 minutes

  @BrivaelFr ils ont changé l'effort de high a medium, il y a plusieurs issues sur leur GitHub qui parle de ca, a mon avis c'est fait exprès pour libérer du compute pour d'autres choses. Super mal géré

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  Lohero (@TheLohero) a signalé il y a 27 minutes

  @iGlo0_ @deadzach44 J'ai du mal à voir en quoi facepunch est responsable des ****** d'un escroc sur github. C'est pas eux qui gère cette plateforme.

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  Antonin Atger (@AntoninAtger) a signalé il y a 27 minutes

  @CitronAlcalin Un peu large que quoi ? Il y a un mois je ne savais pas ce qu'était un script Python, je le sais maintenant. Pour le reste, l'IA m'explique les différentes étapes pour par ex mettre ma page htlm en ligne (Github), chose que j'ignorai avant

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  Clément Siegrist (@flyCSI) a signalé il y a 28 minutes

  Microsoft brande tous ses produits d'assistance à base d'IA "Copilot": aider a écrire une lettre automatiquement, écrire du code sur GitHub, créer une présentation PowerPoint, etc. Je serai copilote je sais pas comment je le prendrai 🤔

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  Berras (@JrBerras) a signalé il y a 28 minutes

  @SilamLiCrounch Hello, je suis ton projet depuis quelques semaines et j’avoue que j’étais énormément hype par celui-ci, le problème avec les usurpations d’identités tu ne pourras rien y faire du tout, si ce n’est bien assister sur l’endroit où on peut télécharger le code (par exemple github) 1/2

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  Defend Intelligence (Anis Ayari) (@DFintelligence) a signalé il y a 29 minutes

  Est-ce que le vibe coding, c’est coder ? J’en sais rien, surtout quand on voit des projets à des dizaines de milliers de stars sur GitHub faits juste en vibe coding. Est-ce qu’au final, ce n’est pas le produit qui compte ? Est-ce qu’au final, on ne s’en fout pas un peu de ce débat ? Mais en meme temps on peut pas faire l'impasse sur les immenses problème des projets vibecoder et surtout que le métier change actuellement. Je n’ai pas les réponses, mais en ce moment, il y a un débat assez chaud dans les métiers du dev sur le vibe code / le code, dev / pas dev, donc je pense que c’est cool d’en parler tranquillement. De manière totalement improbable, sur Twitch, on en a débattu sans aucune préparation, donc désolé s’il y a des raccourcis ou des trucs incorrects, avec un ami qui est data engineer, qui revient de YC avec sa boîte (poke @_Blef). On en a parlé pendant 45 minutes en live chill ce week-end, en opposant intentionnellement deux visions différentes pour voir les thématiques qui émergeaient. Et je trouve le sujet intéressant, donc je l’ai mis, sans coupure ni montage (désolé), sur la chaîne secondaire si vous voulez aller écouter. Le truc que je retiens le plus, c’est la course toxique à la productivité actuelle. Merci à Christophe pour m’avoir donné une clé de lecture que je n’avais pas du tout sur les “farming games”, qui ont des mécanismes similaires. D'ailleurs si il y a des devs (ou non dev) qui sont pas du tout d'accord avec certains arguments et qui veulent en parler hésitez pas à venir sur twitch ou à me DM, ca sera avec plaisir de pouvoir échanger en live (je ne débat plus par écrit sur cette plateforme malheuresement). Lien en 1er commentaire.

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  K M L N (@kmln98) a signalé il y a 29 minutes

  ChatGPT qui m'a fait croire qu'il pouvait se connecter à mon dépôt Github pour m'aider à améliorer mon code je criiiiiie.

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  Guillaume Champeau (@gchampeau) a signalé il y a 35 minutes

  D’après l’article GitHub aurait du mal à tenir la charge face aux très nombreux commits désormais poussés par des agents IA ou en tout cas multipliés grâce au code écrit par les IA.

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  Benjamin Azan (@benjaminazan) a signalé il y a 36 minutes

  Le junior veut utiliser la dernière librairie sortie sur GitHub. L'expert choisit la solution la plus simple qui ne tombera pas en panne dans 6 mois. C'est ça, le vrai jugement.

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  Nicolas (@nb4ld) a signalé il y a 39 minutes

  @aeris_v2 @bonjourmollesse Bonne nouvelle, c'est sur github, tu peux corriger. Et l'erreur a été faîte une fois, elle ne le sera plus. À la différence de Lexbase, où l'erreur reste même une fois signalée à l'auteur et où aucun dépôt de commentaire n'est possible

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  Grok (@grok) a signalé il y a 39 minutes

  @pierre6sh @ThePrimeagen ThePrimeagen réagit avec humour à la uptime catastrophique de GitHub : seulement 90 % sur 90 jours, 90 incidents dont plein de majeurs (barres rouges). « Dont you do it github... » = « fais pas ça GitHub ! » en mode frustration comique devant les pannes constantes d’un service critique. Classic tech meme.

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  Oronce_is_my_name (@oronce_is_codin) a signalé il y a 42 minutes

  @DeliaPixel @marroli Les I.A tels que chat gpt github copilot etc. ont été déjà entraîner sur la plus part des docs blogs et demo etc C'est devenu ma première source maintenant, si je suis pas satisfait je switch vers Google qui me route souvent sur stack overflow ou YouTube ou un article

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  Koka’🍊 (@KokaHlf) a signalé il y a 43 minutes

  ce qu’on vient de me faire en entretien j’en reviens pas MDRRRR il m’a dit donne ton github j’étais en mode euuuh att il m’a dit tu veux pas donner pcq c’est kokapigg et pas ton prénom ?? wtf c’est mon pseudo pour jouer comment il sait

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  J. B. Nahan (@jbnahan69) a signalé il y a 47 minutes

  @k33g_org @github Ce sont des générateurs de suite logique en fonction du texte donné en entrée. Vu la qualité du code utilisé pour l’entraînement c’est normal que le résultat soit pas terrible. Ça marche que pour les trucs basiques. Copilot devrait moins inventer les libs et fonction du language

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  Brivael - FR (@BrivaelFr) a signalé il y a 47 minutes

  Votre iPhone peut se faire vider en silence pendant que vous lisez ce tweet. Le code source de DarkSword, un exploit kit iOS complet, vient de fuiter sur GitHub. 6 failles chainées, 3 zero-day, contrôle kernel total de votre iPhone. Et maintenant n'importe qui peut s'en servir. Voilà comment un simple site web peut leaker l'intégralité de la data de votre téléphone, étape par étape. Le point d'entrée : vous visitez un site web Pas de clic, pas de téléchargement, pas de popup. Un iframe invisible sur un site compromis charge du JavaScript qui fingerprint votre device. Si votre iOS est entre 18.4 et 18.7, la chaîne d'exploitation se déclenche automatiquement. Étape 1 : exécution de code dans Safari DarkSword exploite une faille de corruption mémoire dans JavaScriptCore, le moteur JS de Safari. Selon votre version d'iOS, c'est soit une confusion de types dans le compilateur JIT (CVE-2025-31277), soit un bug dans le garbage collector (CVE-2025-43529). Les deux permettent d'obtenir un read/write arbitraire en mémoire dans le process qui rend les pages web. Étape 2 : contourner les protections mémoire iOS signe cryptographiquement les pointeurs mémoire (PAC) pour empêcher leur détournement. CVE-2026-20700 est un bug dans dyld, le dynamic linker d'Apple, qui permet de bypasser cette protection. Sans ça, avoir du read/write ne suffit pas parce qu'on ne peut pas rediriger l'exécution de code. Étape 3 : s'échapper de la sandbox Safari Le process qui rend les pages web (WebContent) tourne dans une sandbox ultra restrictive. Même avec du code execution, on ne peut rien faire d'utile. DarkSword exploite un out-of-bounds write dans ANGLE, la lib de traduction de shaders GPU (CVE-2025-14174). Via WebGPU, il injecte du code dans le GPU process de Safari, qui a plus de privilèges. Étape 4 : pivoter vers un daemon système Le GPU process reste sandboxé. Donc DarkSword exploite un bug de copy-on-write dans le kernel XNU (CVE-2025-43510) pour injecter du code dans mediaplaybackd, un daemon système qui gère la lecture média et qui a beaucoup plus de permissions. Le trick : ils chargent une copie complète du runtime JavaScriptCore dans ce daemon. Tout reste en JavaScript pur, aucun binaire n'est déposé sur le device. Étape 5 : prendre le kernel Depuis mediaplaybackd, DarkSword exploite une race condition dans le virtual filesystem de XNU (CVE-2025-43520). Ce bug donne des primitives de lecture/écriture en mémoire physique et virtuelle au niveau kernel. Game over. L'attaquant peut modifier n'importe quelle restriction de sandbox et accéder à tout le filesystem. Ce qui est volé Mots de passe iCloud Keychain, messages iMessage/WhatsApp/Telegram, historique Safari, cookies, photos, contacts, emails, historique de localisation, config WiFi, data Health, et surtout les wallets crypto (Coinbase, Binance, MetaMask, Ledger, Exodus...). Tout est exfiltré en HTTPS chiffré avec ECDH + AES. Et ensuite il disparaît DarkSword n'est pas fait pour la surveillance. C'est du hit-and-run. En quelques minutes il collecte tout, exfiltre, supprime ses fichiers temporaires et les crash logs. L'utilisateur ne voit rien. Aucun binaire sur le device, aucune app installée, aucune trace visible. Ce code est maintenant public sur GitHub, non obfusqué, avec les commentaires des développeurs. C'est du HTML + JS basique, déployable sur un serveur en quelques heures sans aucune expertise iOS. 25% des iPhone tournent encore sur iOS 18 ou avant. Des centaines de millions de devices vulnérables. Mettez à jour vers iOS 26.3.1 ou iOS 18.7.6. Maintenant.

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  Vincent M. (@Sleipne) a signalé il y a 49 minutes

  @k33g_org @github Chat GPt est plus généraliste c'est sûr. Je lui ai demandé de rédiger des specs un jour pour le tester. C'était pas trop mal réussi bien que sommaire.

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  FraudBrief (@FraudBrief_FR) a signalé il y a 52 minutes

  Pour une équipe fintech ou PSP, ce n'est pas un incident individuel. C'est une brèche dans vos environnements de production : pipelines de paiement, données clients, accès systèmes bancaires. Action immédiate : → Alerter les devs : aucun dépôt GitHub non officiel ne contient le vrai code Claude → Scanner les postes ayant accédé à des dépôts "claude-code" depuis le 31 mars → Révoquer et renouveler tous les tokens et clés API sans délai Source : 01net · Usine Digitale (07/04/2026)

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  Supersocks (@iamsupersocks) a signalé il y a 54 minutes

  Meta vient de s'offrir Moltbook. Acquisition de l'année ou énième tentative de Zuck pour rester dans le game ? Pour comprendre, faut remonter 4 mois en arrière. L'histoire implique un dev autrichien à la retraite, 302 000 étoiles GitHub, Anthropic envoie ses avocats, un coup de fil de Sam Altman, et un modèle qui contrôle ton ordi nativement. C'est l'histoire la plus dingue de la tech 2026. Personne ne l'a racontée en entier. Novembre 2025. Peter Steinberger. 13 ans à build PSPDFKit (SDK PDF iOS, utilisé sur plus d'un milliard de devices Apple, Dropbox, Adobe). Exit à €100M+ avec Insight Partners en 2021. Il vend ses parts. Trois ans de vide. Burnout total. "Je ne pouvais plus sortir du code. Je restais assis à regarder l'écran, vide." Il prend un aller simple pour Madrid, voyage, essaie de rattraper la vie qu'il n'a pas eue. Avril 2025, le déclic. Il essaie de build un outil Twitter et réalise que l'IA a changé de paradigme : elle sait maintenant faire le plumbing du code à sa place. Il enchaîne 43 projets en quelques mois. Le 44ème, c'est un "WhatsApp relay" bricolé en un weekend. Un agent IA personnel. Il tourne sur ta machine. Tu lui parles via WhatsApp, Telegram, Discord. Il exécute des vraies tâches : mails, calendrier, achats, domotique, code. Ça s'appelle Clawdbot. Ça tourne sur Claude d'Anthropic. 60 000 étoiles GitHub en 72h. La stack, c'est pas un chatbot. C'est un gateway : un runtime entre un LLM et le monde réel. L'agent se connecte à tes apps de messagerie. Il a accès à ton terminal, tes fichiers, ton navigateur. Il peut installer des "skills" depuis ClawHub (3 200+ modules : Google Calendar, Slack, GitHub, Spotify, Philips Hue…). Chaque skill = un fichier Markdown qui dit à l'agent quoi faire et comment. Le truc intéressant : la mémoire est en fichiers Markdown bruts. Pas de vector database. Et l'agent peut écrire ses propres skills : il se reprogramme pendant qu'il tourne. Le protocole qui connecte tout ça : MCP (Model Context Protocol), créé par Anthropic. Un standard ouvert pour brancher n'importe quel outil à n'importe quel LLM. Tu écris ton connecteur une fois, ça marche sur Claude, GPT, Gemini, DeepSeek. OpenClaw a été un des premiers gros projets à adopter MCP à l'échelle, avec du support natif via le SDK. Avec OpenClaw, Anthropic voit exploser le plus gros projet jamais construit sur leur stack. La communauté appelle OpenClaw "Claude with hands." Le modèle recommandé par défaut. Le truc qui faisait dire à tout le monde : Claude c'est pour bosser, ChatGPT c'est pour discuter. Leur réaction : cease-and-desist (envoyer les avocats au charbon) avec souhait de un changement de nom. Renommage de chaos à 5h du mat sur Discord. Clawd → Moltbot → OpenClaw. Les scammers crypto snipent les handles entre chaque rebrand. Un token MOLT apparaît de nulle part et fait +1 800% en 24h après qu'Andreessen follow le compte. Steinberger faillit tout supprimer. Anthropic a construit le meilleur modèle pour les agents. Et quand le meilleur agent a émergé sur leur stack, ils ont envoyé des avocats. Pour une raison légitime, il faut le dire. Associer le nom "Claude" à un projet qui allait devenir la première crise de sécurité majeure de l'ère des agents c'était un risque réputationnel réel. Surtout quand ton équipe peut shipper les mêmes features, plus vite, dans un environnement que tu contrôles. Mais la forme a tué le fond. Une histoire de protection de marque en une histoire de Goliath contre David. Et ça, dans l'open source, ça ne se pardonne pas. Cette histoire a un versant que personne ne raconte : la sécu. OpenClaw, c'est aussi le premier désastre sécurité majeur de l'ère des agents IA. Le projet donne à l'agent un accès complet : disque, terminal, navigateur, tokens OAuth de chaque service connecté. Par design, parce que c'est ce qui le rend utile. Mais par défaut, le gateway écoute sur 0.0.0.0:18789 toutes les interfaces réseau, y compris Internet. Sur un VPS, ton instance est directement exposée au monde entier : n'importe qui peut scanner le port et s'y connecter. C'est le cas le plus critique, et c'est ce que les chercheurs ont trouvé en masse. En local, ton routeur te protège de l'accès direct, mais la faille ClawJacked a montré qu'un simple site web piégé pouvait ouvrir un WebSocket vers ton localhost et voler ton token d'auth en millisecondes. Personne n'est à l'abri. Kaspersky audite le code début 2026 : 512 vulnérabilités, 8 critiques. SecurityScorecard trouve 135 000 instances OpenClaw exposées sur le net public dans 82 pays. 50 000+ directement vulnérables à de l'exécution de code à distance. Côté ClawHub, le marketplace de skills : sur 10 700 skills référencés, plus de 820 identifiés comme malveillants par les chercheurs de Koi Security. La campagne "ClawHavoc" : 335 skills vérolés d'une seule opération coordonnée. Des skills qui s'appellent "solana-wallet-tracker" ou "productivity-utils", avec une doc pro, et qui installent silencieusement des keyloggers (Windows) ou Atomic Stealer (macOS). Steinberger lui-même admet : "I ship code I don't read." Le vibe coding poussé à son extrême. Le gars a construit le projet open source le plus viral de l'histoire en codant avec les yeux fermés, et 135 000 personnes ont exposé leurs machines sur Internet sans le savoir. 5 advisories de sécurité en une semaine fin janvier. Puis encore 6 CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) d'Endor Labs en février. Le CCB belge publie un avis. L'Université de Toronto publie un avis. Le CISA référence OpenClaw dans ses communications. Le projet a patché. Vite. Souvent en moins de 24h. C'est un monstre le Steinberger. Mais l'architecture de base un agent avec des permissions root qui écoute sur tous les ports c'est un problème de design, pas juste de patch. Janvier 2026, en parallèle. Matt Schlicht, CEO d'Octane AI, lance Moltbook. Un Reddit exclusivement pour agents IA. Son propre bot modère le site. Schlicht n'a pas écrit une ligne de code son agent a vibe codé l'intégralité de la plateforme. Un vrai projet codé avec les fesses comme on aime, sans garde-fou pour la prod. En quelques jours : les bots créent des religions, des systèmes économiques, une "Claw Republic", une "Molt Magna Carta." Ils développent des canaux chiffrés entre eux. La presse s'emballe. Karpathy : "the most incredible sci-fi takeoff-adjacent thing." Musk : "the early stages of singularity." J'avoue avoir passé quelques heures à regarder les topics délirants. C'était à vivre au moment de sa sortie. Sauf que quand tu regardes les chiffres de près, c'est plus nuancé. 93% des commentaires sans aucune réponse. 33% de doublons. 1.5 million d'agents revendiqués, mais seulement 17 000 vrais humains derrière : 88 agents par personne en moyenne. Des screenshots viraux fabriqués par des humains. Et la base de données Supabase ouverte au public sans Row Level Security : 6 000 emails et 1 million de credentials exposés. Matt a bien profité de ce jus pour sa notoriété. Simon Willison (co-créateur du framework Django) résume : "complete slop." Mais il ajoute : "evidence that AI agents have become significantly more powerful." C'est le bon take. Moltbook c'est 80% chaos, 20% preuve que des agents autonomes peuvent s'auto-organiser à l'échelle sans qu'un humain touche quoi que ce soit. Pas en labo. En prod. Et c'est ce 20% que Meta achète. 14 février 2026. Steinberger rejoint OpenAI. Meta était dans la course, probablement avec plus d'argent. Mais Steinberger ne veut ni cap table ni avocats. Il veut "build un agent que même sa mère peut utiliser." Ça demande des modèles frontier. Seul un labo peut fournir. OpenClaw passe en fondation indépendante. OpenAI en sponsor. Pas d'acquisition classique mais le mec qui a inventé le framework agent le plus utilisé au monde est maintenant à l'intérieur d'OpenAI, à promouvoir le modèle et piloter la stratégie agents personnels. 5 mars 2026. OpenAI sort GPT-5.4. Premier modèle général avec Computer Use natif. Le modèle voit l'écran. Clique. Tape. Scroll. Navigue entre les apps. 75% sur OSWorld, au-dessus du baseline humain (72.4%). 1 million de tokens de contexte. 47% plus efficace en tokens que GPT-5.2. Avant : pour qu'un agent contrôle un ordi, il fallait une couche intermédiaire exactement ce que faisait OpenClaw. Après : le modèle le fait nativement. Plus besoin de layer. Coincidence? OpenClaw = le proof of concept. GPT-5.4 = la formalisation dans le modèle. Steinberger avait rejoint OpenAI 3 semaines avant. Mais pendant que tout le monde regarde OpenAI et Steinberger, Anthropic ne reste pas les bras croisés. Et c'est là que l'histoire devient vraiment intéressante. 25 février 2026. Anthropic lance Remote Control pour Claude Code. Le concept : tu lances claude remote-control dans ton terminal, tu scannes un QR code, et ta session Claude Code devient accessible depuis ton téléphone. Ton agent continue de tourner sur ta machine, tu le pilotes depuis n'importe où. Ça ne te rappelle rien ? C'est exactement ce que faisait OpenClaw. Sauf que là c'est intégré, sécurisé (pas de ports ouverts, TLS via l'API, credentials éphémères), et dans l'écosystème Anthropic. Le timing n'est pas un hasard. Juste avant le lancement de Remote Control, Anthropic a coupé l'accès Max license pour les agents externes comme OpenClaw. Plus de flat rate. Chaque message brûle des crédits API. Pour un usage quotidien, les coûts explosent. Résultat : OpenClaw sur Claude devient économiquement non viable du jour au lendemain. Toujours possible ceci dit mais à vos risques et périle (la vie ne mérite pas d'être vécu sans risque bien évidemment). Anthropic a voulu rendre OpenClaw économiquement mort et a livré leur propre version de la même idée une semaine après. Cynique ? Peut-être. Intelligent ? Aussi. OpenClaw n'est plus indispensable. Pour le coding et le dev, Claude Code + Remote Control fait le taf, dans un environnement contrôlé. Pour l'automatisation générale, OpenClaw reste plus large (messagerie, domotique, multi-modèle), mais les problèmes de sécu et le coût croissant sur les API propriétaires changent le calcul. Le sweet spot d'OpenClaw aujourd'hui, c'est avec les modèles de OpenAi ou open source à bas coût Kimi K2.5, DeepSeek là où il n'y a pas de license à contourner. 10 mars 2026. Meta rachète Moltbook. Schlicht et Parr rejoignent Meta Superintelligence Labs, dirigé par Alexandr Wang (ex-CEO Scale AI ; Meta a investi $14.3Mds pour 49% de Scale et recruté Wang comme Chief AI Officer). La vision de Wang : des agents personnels 24/7 branchés sur tous tes devices, des Ray-Ban aux apps. Ce qu'il appelle "personal superintelligence." Faut pas sous-estimer le move. Meta a 3.5 milliards d'utilisateurs quotidiens et Llama, leur famille de modèles open source. Les réseaux sociaux, c'est leur ADN. Si l'avenir c'est des agents qui interagissent entre eux pour le compte de leurs humains (négocier, acheter, planifier, coordonner). Meta a la plus grosse base de distribution de la planète. Moltbook leur donne un annuaire d'agents vérifiés et un protocole d'interaction agent-to-agent. L'infra était pourrie, la sécu catastrophique. Mais la brique conceptuelle : un réseau où des agents se trouvent, se vérifient, et collaborent, c'est exactement ce qu'il faut pour un OS multi-agent à l'échelle. Le porte-parole Meta : "Leur approche de connexion d'agents via un annuaire always-on est une étape nouvelle dans un espace en développement rapide." Vishal Shah, VP Meta, en interne : "Leur équipe a créé un moyen pour les agents de vérifier leur identité et de se connecter les uns aux autres au nom de leur humain. Ça établit un registre où les agents sont vérifiés et rattachés à leurs propriétaires humains." C'est pas juste un réseau social pour bots. C'est une couche d'identité et de coordination pour l'internet des agents. Le bilan à date. > OpenAI : le créateur d'OpenClaw + GPT-5.4 avec Computer Use natif. L'agent et le cerveau. > Meta : Moltbook + 3.5Mds d'utilisateurs + Alexandr Wang + Llama. Le réseau et la distribution. > Anthropic : le meilleur modèle pour coder des agents + MCP, le protocole ouvert qui connecte tout + Claude Code Remote Control qui reprend nativement ce qu'OpenClaw faisait en externe. Ils ont perdu Steinberger à coups d'avocats, mais ils shippent à une cadence indécente. Computer Use était déjà dans Claude avant GPT-5.4. MCP est en train de devenir le standard de facto pour les connecteurs. Et Remote Control transforme Claude Code en agent personnel piloté depuis ton téléphone -> exactement le use case qu'OpenClaw avait popularisé. Anthropic a fait la pire erreur de PR de sa courte histoire avec le cease-and-desist. Mais sur le produit, ils intègrent chaque semaine un peu plus les features qui ont rendu OpenClaw viral. Maintenant le truc que personne ne dit. La vraie question c'est pas "quel labo a le meilleur modèle." C'est qui va contrôler la couche entre l'humain et ses agents. Aujourd'hui tu connectes ton OAuth Claude ou OpenAI, l'agent brûle des tokens à chaque action. Mais imagine : un modèle open source performant à bas coût (DeepSeek tourne déjà sur OpenClaw en Chine, Baidu intègre le framework directement dans son app, Kimi K2.5 rivalise avec les modèles closed sur du reasoning) et derrière, des agents qui font des vraies tâches 24/7 pour quelques dollars par mois. Tu peux même, si tu vois que t'es en excès sur ton compute, balancer quelques tâches pour la communauté ou pour faire un peu de cash. Et si tu connectes du BTC là-dessus ? Un agent qui a un wallet, qui peut recevoir et envoyer des micropaiements, qui paye d'autres agents pour des services, qui négocie en ton nom. Pas un shitcoin, pas de la spéculation un vrai écosystème économique machine-to-machine où Bitcoin sert de rail de paiement natif. Moltbook a prouvé que les agents veulent interagir entre eux. La brique qui manque c'est le paiement trustless entre agents. BTC + Lightning, c'est exactement ça. Tout le monde regarde qui gagne la course aux modèles. Mais la course qui compte en 2026, c'est celle de l'OS agent. Qui contrôle le runtime. Qui contrôle l'annuaire. Qui contrôle la mémoire. Qui contrôle le rail de paiement. OpenClaw a prouvé que les gens en veulent. Moltbook a prouvé que les agents s'organisent entre eux. GPT-5.4 a prouvé que le modèle peut piloter un ordi nativement. Remote Control a prouvé qu'on peut faire pareil dans un écosystème fermé et sécurisé. Et Meta vient de racheter la couche sociale. Dans quelques mois on ne dira plus "j'utilise ChatGPT." On dira "mon agent s'en occupe." La question c'est juste : qui va posséder l'eco systeme le plus efficace et accessible.

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  Vincent (@VincentVentalon) a signalé il y a 58 minutes

  Je pense que GitHub et Google search c’est les deux infra qui souffrent le plus (rapidement) de la monté de l’IA GitHub je m’inquiète pas trop, je pense que plus de serveur c’est régler mais Google Avec le volume, le fake content et tout c’est chaud