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 (65%)
• Sign in (18%)
• Erreurs (18%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Itapema	Panne de site web	il y a 5 heures
Tlalpan	Sign in	il y a 6 jours
Quilmes	Panne de site web	il y a 6 jours
Bengaluru	Panne de site web	il y a 8 jours
Yokohama	Sign in	il y a 9 jours
Gustavo Adolfo Madero	Panne de site web	il y a 13 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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  Baptiste Angot 🌐 / LumberShad (@xbexf1264) a signalé il y a 3 minutes

  Y a des gens qui ont utilisé le tool github copilot modernization ici ? J’ai essayé pour le moment et assez déçu, mais je sais pas si c’est juste car je l’utilise mal ou complexité d’architecture de certains projets

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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 5 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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  Silªm 💚 (@SilamLiCrounch) a signalé il y a 5 minutes

  PS: Si j'ai fait une erreur dans le GitHub dite le moi, je n'avais encore rien poster, mais je crois que tout y est, et que tout est transparent !

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  terminalose (@terminalose) a signalé il y a 6 minutes

  Github je résume : je ne veux plus utiliser GitHub, j'ai zéro confiance même en repo privé. Problème : on me l'impose genre partout. Donc problème.

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  Oronce_is_my_name (@oronce_is_codin) a signalé il y a 6 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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  Emerson Yougbaré (@emzrsxn) a signalé il y a 6 minutes

  Il a envoyé +700 candidatures, décroché un poste de Head of Applied AI, puis a publié le code en open source. En 24 heures, le repo a dépassé 8 000 étoiles sur GitHub. La réaction naturelle est de parler de la prouesse technique. Mais ce qui m'intéresse ici, c'est la question que cela pose aux directions RH et aux dirigeants d'entreprise. Le système lit une offre d'emploi sur un portail comme Greenhouse, Ashby ou Lever. Il analyse le profil du candidat. Il génère un CV PDF optimisé pour les systèmes ATS, avec les bons mots-clés, dans le bon format. Il évalue l'offre sur dix dimensions pondérées et lui attribue une note de A à F. Il prépare même des réponses aux questions comportementales en entretien, selon la méthode STAR. Le tout en parallèle, sur plusieurs offres à la fois, sans intervention humaine entre chaque étape. Ce système s'appelle Career-Ops. Il est construit sur Claude Code. Son auteur précise dans la documentation que ce n'est pas un outil de spam. C'est un filtre. Il recommande de ne postuler qu'aux offres notées au-dessus de 4 sur 5. L'humain valide toujours avant soumission. C'est une nuance importante, mais elle ne change pas le fond du problème. Les entreprises ont construit leurs processus de recrutement en supposant que chaque CV reçu représentait un effort réel du candidat. Un candidat qui prenait le temps de personnaliser sa lettre de motivation et de reformuler son CV pour un poste donné exprimait, par cet effort même, un niveau d'intérêt et de sérieux. Ce signal disparaît quand le coût marginal de postuler tombe à zéro. Cela pose des questions très concrètes pour les équipes qui reçoivent des candidatures aujourd'hui. Comment distinguer un CV qui a été personnalisé par un humain d'un CV généré par un agent IA en 30 secondes ? Est-ce que les critères ATS actuels, conçus pour filtrer les humains, résistent à des systèmes qui les connaissent et les optimisent par construction ? Est-ce que la quantité de candidatures reçues va exploser au point de saturer les processus de traitement existants ? Ces questions ne concernent pas seulement les grandes entreprises avec des centaines de postes ouverts. Elles concernent aussi les PME qui recrutent deux ou trois profils par an et qui n'ont pas de DRH à temps plein pour gérer l'afflux. La réponse à une automatisation de la candidature sera, mécaniquement, une automatisation du tri. Ce qui signifie que la compétition va se déplacer : elle ne se jouera plus entre un humain et un autre humain, mais entre un agent IA bien entraîné et les filtres automatiques d'une autre entreprise. Les humains, eux, interviendront plus tard dans le processus, quand les deux couches automatisées auront achevé leur dialogue. Ce déplacement n'est pas forcément négatif dans l'absolu. Mais il exige une mise à jour des pratiques. Ignorer ce changement, c'est continuer à concevoir ses offres d'emploi, ses formulaires et ses critères de sélection pour un monde où postuler coûtait encore quelque chose à quelqu'un.

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  !BlackCagou!🇳🇨 (@BlackCagou) a signalé il y a 7 minutes

  @DFintelligence @SNCFVoyageurs Filtre DNS de sécu : GitHub = pas que des sites web, aussi binaires, scripts, repos qui peuvent être weaponisés par un compte compromis. Garde-fou anti-supply chain attack / malware via git. Dans un service public, la sécurité prime souvent sur la DX des devs.

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  FrenchBreaches (@Frenchbreaches) a signalé il y a 12 minutes

  🔴GitHub : les groupes de hackers LAPSUS$ et TeamPCP s'associent pour vendre près de 4 000 dépôts privés internes attribués à la plateforme. Cette annonce intervient alors que GitHub avait confirmé plus tôt avoir été ciblé par un incident de sécurité. Selon leur publication, les données revendiquées incluraient du code source ainsi que plusieurs projets stratégiques liés à Microsoft et GitHub. Le prix affiché serait actuellement fixé à 95 000 $, avec menace de publication gratuite en l’absence d’acheteur. Les fichiers évoqués concerneraient notamment : 👉 GitHub Actions 👉 GitHub Enterprise 👉 GitHub Copilot 👉 Azure 👉 CodeQL 👉 systèmes d’authentification internes 👉 outils de sécurité et infrastructure cloud

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  @JeanGuillaumeAI (@KentaArcadia) a signalé il y a 18 minutes

  @0xmaxou Bin c'est un festival sur Reddit ou git ou même sur des fils de discussions ici ou tu lis qu'une IA a fait un super site, il tombe dès que tu veux mettre une photo ou ce gars qui a payé très très cher parce que ses API étaient mal configurées et qu'elles ont toutes tourné en mode open bar les hallucinations..les empoisonnements sur moltbook,j'ai mis un agent justement pour aller voir ça bref j'imagine surtout le délire d'aller mettre "une blague" dans une librairie github dont les LLM se servent et on va bien se marrer quand ça arrivera à la surface Nan, on se prépare de belles soirées Et niveau sécurité c'est pas mal aussi les gars sont ingénieux ils passent par les agendas connectés pour faire écrire du code et le faire executer Lunaire

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  Pochama Supremacy 💊 (@moon_frnr) a signalé il y a 19 minutes

  Après cloudflare down quasiment tout cet après midi (que j’utilise pour tous mes services) maintenant c’est au tour de GitHub d’être en rade, c’est vraiment pas le bon jour pour coder 💀

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  Emi (@Dark_Emi_) a signalé il y a 24 minutes

  @__Lowky Mais impossible, tout tourne sur Talos la seule manière d'acceder à ce qui est déployé c'est en hackant le github

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  AdbReverse🦎 (@mergefailed) a signalé il y a 25 minutes

  J’ai automatisé la modification de mon Readme on fonction de mes GitHub actions. Faut que je trouve un Usecase maintenant

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  noahniconii  (@noahniconii) a signalé il y a 28 minutes

  @JeremKOYTB Et je viens de voir sur le GitHub de ShairportQT, un post qui date d’il y a 2 ans, comme quoi il existe une release plus récente de Bonjour que celle dispo via le site d’Apple… via l’installation d’iTunes 🥀 (mais qui résoudrait le problème de popup Windows)

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  Thomas (@thomasynchrone) a signalé il y a 29 minutes

  github down.. impossible de push avant d'aller manger 😑

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  Le Fil IA (@Le_Fil_IA) a signalé il y a 32 minutes

  Anthropic a publié 512 000 lignes de son propre code source par erreur. Sa demande de retrait DMCA a touché 8 000 dépôts GitHub au lieu d'un seul. Et le détail qui change tout : 90% du code est généré par IA, donc difficilement protégeable en droit américain. Le 31 mars, une erreur de packaging a glissé un fichier source map de 59,8 Mo dans la version 2.1.88 du package npm claude-code. 1 906 fichiers TypeScript lisibles. Le modèle de permissions complet, 23 validateurs de sécurité bash, 44 fonctionnalités inédites, et des références à un modèle non annoncé baptisé "Claude Mythos". La gestion de crise a aggravé les dégâts. La demande DMCA a visé trop large, touché plus de 8 000 dépôts avant d'être partiellement rétractée. Entre-temps, des développeurs avaient déjà utilisé d'autres IA pour réécrire le code dans d'autres langages. Ces réécritures sont devenues virales à leur tour. Le point juridique est lourd. Anthropic a déclaré publiquement que 90% de Claude Code est généré par IA. La loi américaine exige une paternité humaine pour la protection du droit d'auteur. La Cour suprême a refusé de revoir ce standard en mars 2026. En pratique : le code exposé est difficile à protéger, et les concurrents peuvent s'en inspirer sans grand risque légal. Pour les équipes qui ont mis à jour le package entre 00h21 et 03h29 UTC ce matin-là : une version malveillante du package npm axios était active en même temps sur le même registre npm. Double exposition potentielle. Un audit des dépendances s'impose maintenant, pas demain. Gartner parle de signal systémique, pas d'incident isolé. C'était la deuxième fuite en 5 jours. La conclusion est sèche : écart visible entre les capacités produit et la maturité opérationnelle d'Anthropic. #Cybersécurité #Anthropic

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  Melina (@Gissoka) a signalé il y a 35 minutes

  @BetterCallMedhi Si je peux me permettre une question, si quelqu'un peut m'aider . J'ai un projet que je fais dans mon coin , c'est quoi la meilleure recommandation ? Le terminer au risque de moins bien le développer seul ou Le partager sur GitHub au risque de le voir dilué dans le bruit.

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  Marc VALLEE (@marcvallee13) a signalé il y a 39 minutes

  ...Le MCP (Model Context Protocol) promettait de connecter les agents au monde via un standard universel. Le problème : il charge toutes les définitions d'outils au démarrage. Le serveur GitHub seul : 55 000 tokens avant ta première question.

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  NebelDev (@master_padawane) a signalé il y a 40 minutes

  La charge de travail devient insoutenable, je vais me faire aider avec Github Copilot. J'ai craché mais finalement je vais payer

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  Languedepute (@Languedepute101) a signalé il y a 42 minutes

  La « Cybersécurité » en France c'est encore 90% de mascus à l'ego fragile qui se prennent pour des champions parce qu'ils ont copié 3 lignes de codes depuis Stack Overflow et Github. Alors qu'en réalité ce sont des mauvais remake de vendeurs de disquettes « Bug de l'an 2000 »

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  Team Sellings (@TeamSellings) a signalé il y a 42 minutes

  @CardilloSamuel Impossible de le clone ... github met un 403 ... c'est la guerre du code !

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  Benjamin Lobet (@BenjaminLobet) a signalé il y a 44 minutes

  J'ai donc vibe codé cette app avec OpenCode et le modèle GPT-Codex, auquel j'accède via Github Copilot. Elle est gratuite, ne demande aucun login, n'a aucune pub. Elle sera également open source, tout le code sera publié sur Github.

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  Pierry (@pixrr) a signalé il y a 45 minutes

  Github down, impossible de pousser les modifications, il n'y a plus qu'à utiliser des patchs sur Git 🙈

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  Nicolas (@nb4ld) a signalé il y a 48 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

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  WIDED (@gowided) a signalé il y a 51 minutes

  @MennelDev Je pense que ça passe par GitHub maintenant, OpenClaw l'a clairement démontré pourtant le mec avait fail une quarantaine de projets avant.

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  GuruWP_.avax🔺ই敋 🏰 (@GuruWP_) a signalé il y a 51 minutes

  @pablond_ Enfaîte le bug et du à une migration raté via github, peu de temps après github à subis un arrêt de ces services de plussieurs heures, donc c'est plus du à un mauvais timing avec un problème de github.

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  Le Fil IA (@Le_Fil_IA) a signalé il y a 54 minutes

  @ChanPerco C'est exactement ce qui est arrivé avec GitHub Copilot. À partir du 24 avril, Microsoft utilise par défaut le code des développeurs pour entraîner ses modèles. L'opt-out existe, mais il est enterré dans les paramètres. Le problème de fond n'est pas technique, il est économique. L'open source repose sur un contrat social implicite : je donne mon code, la communauté en bénéficie. Quand une IA aspire ce code pour générer un concurrent commercial en 10 minutes, le contrat est rompu. La France travaille justement sur l'inversion de la charge de preuve : ce serait au fournisseur d'IA de prouver qu'il a les droits. Si ça s'applique aussi au code open source, ça changerait tout. Mais soyons honnêtes : Apache 2.0 et MIT autorisent explicitement l'usage commercial. Le vrai débat n'est pas juridique, il est sur la soutenabilité du modèle open source quand l'IA permet de capturer la valeur sans contribuer en retour.

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  Hamada Sidi Fahari (@hamada_fahari) a signalé il y a 54 minutes

  La plupart des agences livrent et disparaissent. Nous, le jour où on se quitte, tu repars avec : → L'intégralité du code source → La documentation technique → Tous les accès : hébergement, domaine, repo GitHub → Un README pour que n'importe quel dev puisse reprendre Pas à la fin du projet. Dès le premier jour. Dès la signature. Pourquoi je te dis ça ? Parce que j'ai vu l'autre version. Des dirigeants bloqués 3 ans avec une agence médiocre. Pas parce qu'ils étaient satisfaits. Parce que leur code était retenu en otage. "Vous ne pouvez pas partir, vous n'avez pas les sources." "La maintenance est incluse dans votre contrat de 48 mois." "Si vous changez de prestataire, il faudra tout reconstruire." C'est un business model. Pas une erreur. Le nôtre est différent. On gagne de l'argent si on livre bien. Pas si tu ne peux pas partir. La liberté du client n'est pas un risque pour nous. C'est notre meilleure garantie de bien travailler. Un client libre qui reste, c'est un client satisfait. Un client retenu, c'est une bombe à retardement. Lis ton contrat ce soir. Cherche la clause de cession de propriété intellectuelle. Si elle n'est pas là, tu as ta réponse...

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  Rafboul (@Rafboul) a signalé il y a 55 minutes

  Jour 2 à build des automatisations n8n J'ai build un AI Inbox Manager complet (lien github en second tweet) Gmail → IA locale (Ollama) → classifie, résume, détecte les urgences • Brouillon de réponse auto si action requise • Notif Telegram si urgent • Extraction des factures dans Google Sheets Ce qui ma cassé le crane se sont les hallucination du LLM sur le format JSON (problème d'avoir des petits LLM car en local) J'ai du remplacer le parser de n8n par un Code Node maison qui extrait le JSON par regex et corrige les erreurs du modèle CTA: follow

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  FadeWade 🇷🇪 972 (@FadeWade974) a signalé il y a 55 minutes

  Depuis ce matin je cherche à résoudre un problème pour une cliente. J'ai cherché partout une solution même sur github et j'ai rien trouvé J'ai demandé à ChatGPT il m'a ressorti un code qui fonctionne !

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  RedsTom (@MRedstom) a signalé il y a 56 minutes

  @k33g_org @Sleipne @github Copilot est pas trop fait pour fonctionner avec des prompts, mais principalement pour t'aider au quotidien à rapidement compléter des parties de code que tu es en train d'écrire. (1/2)