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 (63%)
• Erreurs (20%)
• Sign in (17%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Tlalpan	Sign in	il y a 18 heures
Quilmes	Panne de site web	il y a 18 heures
Bengaluru	Panne de site web	il y a 3 jours
Yokohama	Sign in	il y a 4 jours
Gustavo Adolfo Madero	Panne de site web	il y a 8 jours
Nice	Panne de site web	il y a 8 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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  LN (@ln_dev7) a signalé il y a 2 minutes

  @mouafusx @sharuco_app C’est une grande erreur que j’ai comise, en fait je l’avais supprimé car je me suis dit que tu as créé un fake compte github puis tu l’as supprimé ( Parceque quand je cliquais sur ton profile je voyais ce - user not found - ) C’est après que je me suis rendu compte que le pb…

• 
  Le Fil IA (@Le_Fil_IA) a signalé il y a 8 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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  klark (@devtest192) a signalé il y a 8 minutes

  @BlackCagou @DFintelligence @SNCFVoyageurs Tu peux héberger n'importe quoi sur un autre serveur que github... C'est useless pour le coup

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  Philippe Charrière 💜 #wasm (@k33g_org) a signalé il y a 9 minutes de Lyon, Auvergne-Rhône-Alpes

  @FuguLaDev Il ne faut pas avoir honte de ça : j'ai bossé chez @github et maintenant chez @gitlab et je n'ai pas peur de dire que je ne me sens toujours pas à l'aise avec git. L'avantage de la MR c'est que ça aide au moment des conflits et en plus ça évite de faire des c... Bon courage

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  Crypto Earnings 🆘 (@CryptoGoomer) a signalé il y a 12 minutes

  Enfin, si c’est du code que vous voulez faire, OpenAI a développé une autre intelligence artificielle qui pourrait vous aider : Copilot. L’outil, qui a été entraîné avec GitHub, est capable de générer des passages de code et serait utile pour exécuter des tâches répétitives,

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  Languedepute (@Languedepute101) a signalé il y a 14 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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  Mouke (@AfMouke) a signalé il y a 14 minutes

  @EvaBastian5 @LeContempIateur Pour l'aspect technique, en tant que dev 2010+, j'ai l'humilité d'admettre que je n'ai pas le savoir pour étudier l'algo (disponible sur github) des programmes lunaires : l'ASM Barebone des années 60 c'est pas assez haut niveau pour moi.

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  atgz (@tgzali) a signalé il y a 16 minutes

  @sibyog13 J'ai fais quelque chose de similaire dans une db vectorielle relié à un mcp. Maintenant j'utilise ce mcp dans tous mes projets pour que l'agent propose et utilisr les outils/articles les plus pertinents. Je l'ai mis en public sur mon github

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  Vincent (@VincentVentalon) a signalé il y a 21 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

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  Inopan (@KevinMacFly1) a signalé il y a 22 minutes

  @yOyO38 @k33g_org @github Pour les test chatgpt et pas mal aussi ahah

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  Aro (@Arobaseoff) a signalé il y a 27 minutes

  @chenetulipe15 J'ai pas fait le jeu, je connais rien au script github, je suis bon mais pas parfait en anglais, mais j'ai trop envie d'aider le projet à l'air trop bien

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  iptv seller subscription service available (@Bismack327538) a signalé il y a 30 minutes

  @Tommy_Von_Music @github Oui, service d'abonnement IPTV disponible

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  The content has expired and is no longer available (@mikegambit2000) a signalé il y a 31 minutes

  @dad3zero @ZeClint Le mal est en partie fait. Plein d'entreprises et d'administrations ont leur code-source sur Github (MS). Toutefois, les bots passent sur les repositories privés. Je me suis fait shooter des images dans l'un d'eux : droit d'auteur.

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  K M L N (@kmln98) a signalé il y a 32 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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  AlgoBot (@CryptoAlgoBot) a signalé il y a 37 minutes

  5/ Les possibilités sont infinies avec Auto-GPT de Significant Gravitas. Alors, pourquoi ne pas essayer de générer du texte autonome dès maintenant ? Visitez leur page GitHub pour plus d'informations et commencez à créer ! #GénérationDeTexte #AutoGPT #Créativité

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  Maxime() (@M4x1M3_) a signalé il y a 38 minutes

  @siliconcarnesf Le timing est parfait ! Cette année, les prix de l’IA vont probablement exploser, avec un basculement progressif vers une facturation au token, comme on commence déjà à le voir avec le changement tarifaire de GitHub prévu au 1er juin. C’est assez prévisible, la charge serveur est énorme, la valeur apportée est considérable, et plus personne ne peut vraiment s’en passer. Mon avis : Apple va faire tourner en local une grande partie des besoins IA (hors grosses configurations complexes), pour un coût dérisoire limité aux quelques watts consommés par la machine. Je me demande même si certains modèles ne finiront pas par être proposés sous forme de licences plutôt que via une facturation à l’usage. Autre avantage pour Apple, avec le temps, les machines actuelles ne pourront plus faire tourner les derniers modèles localement. Cela créera donc naturellement une nouvelle raison de renouveler son matériel. Apple restera irremplaçable, ton modèle d’IA, si.

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  Pierry (@pixrr) a signalé il y a 39 minutes

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

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  Willy Tarreau (@WillyTarreau) a signalé il y a 41 minutes

  @dlicois_ @pbeyssac Donc ça vient d'arriver deux fois cette semaine, le bug de rxrpc publié par le second rapporteur vexé de ne pas être le premier, et un exploit sorti sur github et qui a précipité la publication par le premier rapporteur hier soir sous le nom dirty page.

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  ʈɔm (@octo_o_) a signalé il y a 43 minutes

  @notionaldao @cosmoshub le problème est que même un an (voire + ?) avant d'être "autorisé" à travailler sur le hub, notional avait déjà engagé sa politique de pression publique car n'avait pas accès au github/aux chans admin du hub. voilà pourquoi beaucoup encore aujourd'hui doutent de votre bonne foi.

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  Altcoins France 🇫🇷 (@AltcoinsFrance) a signalé il y a 43 minutes

  🚨 UN MALWARE UTILISE LA BLOCKCHAIN SOLANA POUR SE CACHER DANS DES PROJETS OPEN SOURCE Des chercheurs en cybersécurité ont découvert qu’au moins 151 repositories sur GitHub ont été compromis par un groupe de cybercriminels appelé Glassworm. 👉 Comment fonctionne l’attaque : • Les pirates cachent du code malveillant dans des caractères invisibles dans le code, impossibles à voir à l’œil nu. • Pour un développeur, le fichier semble normal, mais un script peut ensuite être exécuté en secret. • Le malware peut alors voler des identifiants, des tokens ou d’autres données sensibles. 👉 Particularité : Dans certaines attaques précédentes du groupe Glassworm, les instructions du malware étaient stockées sur la blockchain Solana, utilisée comme infrastructure difficile à bloquer. Les chercheurs recommandent aux développeurs de vérifier les dépendances et scanner les caractères invisibles, car ces attaques peuvent passer inaperçues lors d’une simple lecture du code.

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  Alexandre Tsicopoulos (@Alex_Tsico) a signalé il y a 45 minutes

  @gerardsans Claude Opus 4.6 a identifié seul qu’il passait un examen, localisé le dépôt GitHub du benchmark, cassé le chiffrement XOR et décrypté les réponses. 18 fois. Personne ne lui avait demandé. C’est Anthropic elle-même qui l’a publié. Pas un blog. Pas un thread. Un rapport de sécurité. Dire que l’IA « n’invente pas de comportements au-delà des instructions » en 2026, c’est comme dire qu’Internet ne servira jamais à rien en 1995. C’est pas une opinion, c’est un retard.

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  Kaostyl (@kaostyl) a signalé il y a 49 minutes

  @valeurascaler @Rreddington_ Hahahahahaha j’ai passé des heures et des heures à chercher… ce que je sais c’est qu’il y a pas mal de projets bien avancés sur GitHub mais ça demande de l’infra et des connaissances en code pour mettre en œuvre… les russes sont assez costaud la dessus

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  Zak φ🐢✌️ (@Z4kira) a signalé il y a 52 minutes

  @Anthyra_dev @phpstorm GitHub Dark ou Dracula s'ils existent Sinon en mode clair il y a GitHub Light ;) Bon j'avoue j'ai du mal avec le mode clair mais il faut que je fasse ça pour le code dans la journée et le mode dark le soir...

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  AdbReverse🦎 (@mergefailed) a signalé il y a 52 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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  Rafboul (@Rafboul) a signalé il y a 54 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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  Thomas (@thomasynchrone) a signalé il y a 54 minutes

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

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  ۞HBA⛥Melville۞ (@MelvilleSaeed) a signalé il y a 55 minutes

  3 problèmes sur 4 que j'ai soulevé sur Github avec Amnesty, démontrent à qu'il est facile de déduire des résultats faux positifs et falsifiés. Ces problèmes ont été clos avec la mention "incohérent". Çela signifie que les responsables du projet ont examiné le problème et.. .

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  Benjamin Azan (@benjaminazan) a signalé il y a 55 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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  Brivael (@brivael) a signalé il y a 56 minutes

  analyse qui a l'air rigoureuse mais qui repose sur des prémisses fausses, je déroule. 1) "l'algo t'a poussé massivement". l'algo X est open source depuis mars 2023, le code est sur github. il n'y a pas de boost arbitraire, le ranking sort des interactions réelles. si un tweet fait 10M d'impressions c'est qu'un compte à forte audience l'a relayé (dans mon cas un repost de Musk en mars), pas une main invisible. 2) tu compares mon engagement rate 1,4% à la moyenne plateforme 2-3%. cette moyenne s'applique à des comptes en régime stable. mon dataset est dominé par une période de 2 mois où quelques tweets ont fait des dizaines de millions de vues. quand le dénominateur explose d'un coup, le ratio s'écrase mécaniquement. c'est un artefact statistique, pas un signal qualitatif. 3) même biais sur le ratio like/reply. sur un tweet à 10M+ d'impressions tu touches massivement de l'audience hors-communauté qui like en scrollant sans jamais commenter. ce ratio est pertinent sur un compte stable, pas sur un compte qui vient de sortir de son bubble. 4) idem pour tes 0,08% de reposts. chaque repost génère N impressions en cascade, donc quand un tweet vire viral le dénominateur monte plus vite que le numérateur par construction. c'est de l'arithmétique, pas de la qualité. 5) "tu vends la solution à un problème que tu n'as pas résolu". non. le résultat c'est pas l'engagement rate moyenné sur un dataset biaisé, c'est 4,6K followers en février, 32K aujourd'hui, des subs payants, et un ARR côté boîte qui paie les salaires. tu juges un sprint avec les metrics d'un marathon. bref tu fais une lecture propre de chiffres mal cadrés. le problème c'est pas mes stats, c'est le référentiel que tu leur appliques.

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  Vincent - Be a shifter (@Magestia_dev) a signalé il y a 58 minutes

  En gros, Stella Laurenzo, directrice du groupe IA chez AMD, a ouvert vendredi un ticket sur GitHub qui résume le malaise. Son équipe a épluché 6 852 sessions Claude Code, totalisant 234 760 appels d'outils et 17 871 blocs de raisonnement. Sa conclusion " Claude ne peut plus être considéré comme fiable pour des tâches d'ingénierie complexes" Le problème, selon les données d'AMD, c'est que la profondeur de raisonnement aurait elle-même diminué. Quand le raisonnement est superficiel, Claude prend le chemin le moins coûteux. Modifier du code sans le relire. S'arrêter avant d'avoir terminé. Esquiver les erreurs au lieu de les corriger.