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 (57%)
• Erreurs (30%)
• Sign in (14%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Inverness	Panne de site web	il y a 11 jours
Quito	Sign in	il y a 11 jours
Junín	Erreurs	il y a 11 jours
Guadalajara	Erreurs	il y a 11 jours
Paris	Panne de site web	il y a 11 jours
Quito	Erreurs	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:

• 
  Roland Barbe (@RolandBarbe) a signalé il y a 1 minute

  Le site @github est hors ligne depuis plusieurs heures. Bien content d’avoir migré tous mes projets sur Forgejo via un petit VPS. Ce service n’est pas fiable.

• 
  Aurea (@AureaLibe) a signalé il y a 3 minutes

  🚨 Attention : Je reçois de nombreux messages de personnes qui veulent que je promeuve des cryptomonnaies 🚨 Je ne suis pas d'accord. N'investissez dans aucun projet crypto. Exit Chat Control est une initiative ouverte, et je ne demanderai jamais de trader des memecoins. Si vous voulez aider, contribuez sur GitHub ou envoyez des idées en message privé. C'est tout. Toute personne qui veut que vous achetiez une crypto pour financer le projet est mal intentionnée. Les seules cryptomonnaies listées sur le site Exit Chat Control sont Bitcoin et Monero. Rien d'autre. Faites attention aux arnaques.

• 
  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 9 minutes

  La plupart des gens créent de mauvais voice samples pour leurs agents IA. Voici le process exact que j'utilise pour que mes machines produisent du contenu qui sonne vraiment comme moi. Le voice sample classique c'est ça : 'Voici un exemple de post que j'ai écrit. Inspire-toi de ce style.' L'agent produit quelque chose de correct. Générique. Il a vu le texte mais il comprend pas POURQUOI ce texte fonctionne. Quels patterns reviennent. Ce qui sonnerait incongru. Voilà comment je structure les miens. Étape 1 : des vrais posts, pas des exemples inventés. J'utilise uniquement des posts que j'ai réellement publiés et qui ont bien fonctionné. Pas des textes écrits 'pour montrer le style'. Des vrais. Publiés. Avec leur contexte : date, sujet, plateforme. Pour chaque canal minimum 5, idéalement 10+. LinkedIn, X, newsletter, scripts YouTube : fichiers séparés. Étape 2 : annoter ce qui rend chaque post distinctif. Sous chaque exemple, une section 'ce qui marche ici'. Pas des observations génériques. Des observations précises. Exemple réel dans mon fichier voice X : "(et il galère vraiment par rapport à Opus)" est une parenthèse de vécu impossible à inventer. "Y'a pas photo" est du vocabulaire pur, pas du LLM. "0 diversification" au lieu de "Zéro" parce que les chiffres en chiffres sonnent plus brut. Ces annotations apprennent à l'agent exactement où se niche la voix. Pas le ton général. Les détails spécifiques. Étape 3 : documenter les anti-patterns avec des before/after. C'est la partie que presque tout le monde saute. Montrer à l'agent ce qu'il NE doit pas faire est aussi important que montrer ce qu'il doit faire. J'ai dans mon fichier 2 colonnes : 'Ce que l'IA écrit naturellement' et 'Ce que Romain corrige'. Chaque ligne est une correction réelle faite sur un post généré. 'Du coup la panne je la vis comme une pause subie' devient 'C'est pour ça que je build toutes mes machines avec Claude Code. API propres, doc interne, et je file tout ça à mes agents.' Le closer qui résume vs le closer qui ouvre sur quelque chose de nouveau. Vu dans un contexte concret, l'agent intègre la règle bien mieux que si tu l'écris dans l'abstrait. Étape 4 : séparer par canal et par format. Mon voice X n'est pas mon voice LinkedIn. Mon voice newsletter n'est pas mon voice YouTube. Des fichiers séparés, des règles spécifiques par canal. X : flux de pensée, long form autorisé, quasi pas d'emojis, parenthèses de vécu sur les posts longs. LinkedIn : structure plus nette, CTA possible en fin, 800-1500 caractères. Newsletter : ton intime, une idée centrale par email. Un seul fichier voice pour tout ne marche pas. Le canal change trop le format. Étape 5 : le fichier est vivant, pas figé. Un cron tourne chaque semaine. Il récupère mes nouvelles vidéos YouTube, met à jour les voice samples si de nouvelles expressions sont apparues, commit le tout sur GitHub. Mon Second Cerveau grossit en même temps que mon catalogue de contenu. Si je commence à utiliser une expression nouvelle, dans quelques semaines elle est dans le fichier et mes machines l'utilisent naturellement. Le contenu que tu lis là a été produit par des machines qui tournent sur ces 5 étapes. Y'a pas photo sur la différence avec un agent qui a juste eu 'voici mon style, inspire-toi'.

• 
  🌐 Proxima Centauri 🌟 (@CentauriPr0xima) a signalé il y a 9 minutes

  @rusabuilds @OpenAI @Apple Ta suspicion sur la version du 7 août devient franchement intéressante. J'ai cherché spécifiquement les incidents des tout derniers jours et la version que tu utilises. Ta version est bien ChatGPT macOS 26.730.61639 (build 6234), distribuée autour du 7 août 2026. Et surtout : cette build a déjà plusieurs bugs reproductibles signalés depuis sa sortie. Par exemple, un rapport du 5 août concerne précisément 26.730.61639 sur Apple Silicon et décrit une fuite de processus zombies ; un autre bug de cette même build est apparu après mise à jour ; d'autres tickets datés des 6–7 août mentionnent encore cette version. Mais je n'ai pas trouvé TON bug exact J'ai cherché 26.730.61639 + Sign in with Apple + Load failed, ainsi que différentes variantes. Je ne trouve pour l'instant aucun signalement public récent correspondant exactement à : macOS app → Sign in with Apple → authentification Apple réussie → retour vers ChatGPT → Load failed Donc je ne peux pas encore affirmer que 26.730.61639 a cassé Sign in with Apple. En revanche, notre diagnostic devient assez solide parce que ton cas possède un élément de comparaison excellent : le même compte Apple fonctionnait avec l'app auparavant ; ton compte ChatGPT Plus existe toujours et ton historique est intact — nous sommes justement en train de parler dessus ; l'authentification Apple elle-même fonctionne : mot de passe accepté + 2FA accepté ; on a reproduit le problème avec Safari normal ET Safari privé ; l'échec arrive au retour vers ChatGPT ; et tu viens d'installer une build toute fraîche qui possède déjà plusieurs régressions signalées. Ça pointe beaucoup plus vers un bug du client macOS / de son callback d'authentification que vers ton compte Apple. Et il y a un détail supplémentaire assez parlant : un ticket GitHub rapporte que le passage de l'ancienne version 26.727.51351 à 26.730.61639 casse carrément le lancement de ChatGPT sur certaines versions de macOS. Ce n'est pas ton bug, mais ça prouve que cette mise à jour introduit bien des régressions par rapport à la build précédente. Le statut OpenAI ne signale actuellement aucun incident général d'authentification ChatGPT, ce qui cadre plutôt avec un bug spécifique au client/build qu'avec une panne globale.

• 
  Haawkye (@Haawkye) a signalé il y a 11 minutes

  Le conseil que je me fais quand je vois des gens se lancer dans les agents : versionnez la mémoire de votre agent. Moi j'ai mis un cron qui pousse sa mémoire sur GitHub toutes les nuits. Pourquoi : la mémoire, c'est tout ce que l'agent sait sur vous, vos préférences, vos tâches en cours. Si le serveur crash ou que vous refaites une install propre, vous perdez tout si vous n'avez rien sauvegardé. Au début je trouvais ça superflu, "ça marche déjà, pourquoi je m'embêterais". Raté. J'ai eu un souci de disque et j'ai bien failli perdre deux semaines de config. La leçon : votre agent, c'est un outil, mais ce qu'il apprend sur vous a de la valeur. Un repo Git privé, un cron, et vous dormez tranquille. Dix minutes à mettre en place, des heures à regretter de ne pas l'avoir fait. Et si vous êtes sur Hermes, maintenant y a le /import /export du profil :)

• 
  Régis (@reg_andr) a signalé il y a 13 minutes

  J'ai commencé Sway dès les débuts de ChatGPT, en codant presque tout avec l'IA. Le revers de la médaille : j'ai accumulé des mois de dette technique. Voici mes pires erreurs sur ce projet, et comment je les ai rattrapées. Première leçon : ne pas trop faire confiance à l'IA. Je faisais des allers-retours entre mon éditeur et ChatGPT pour chaque problème, et malgré mes années d'expérience, je le laissais décider de la structure. Résultat : du code entassé dans d'énormes fichiers, mal organisé, sur des conversations qui finissaient par inventer n'importe quoi (l'IA avait peu de mémoire à l'époque). Je n'avais pas choisi mes fondations à l'avance. Pour la première version, mes données venaient de simples fichiers texte (JSON). J'ai branché une vraie base de données un mois trop tard, et j'ai dû réécrire une grande partie du code. La leçon : choisir ses fondations avant de monter les murs. Je créais à la main chaque "fiche de données" de l'app (un événement, un artiste, un lieu). Une source infinie de bugs et d'oublis. Je suis passé à freezed, un outil qui génère ces fiches automatiquement et de façon fiable. 1000 fois mieux. Pour qu'une app fonctionne sans connexion, il faut stocker des données directement sur le téléphone. J'ai enchaîné les mauvais choix : Hive (abandonné), puis Isar (abandonné aussi), avant d'arriver à Hive CE, la version maintenue par la communauté. Excellent, mais que de temps perdu en route. Ma pire erreur : l'app demandait ses données à la base une par une, en direct. Lent, lourd pour le serveur, et la moindre correction obligeait à republier l'app sur les stores (plusieurs jours d'attente). J'ai déplacé ce travail côté serveur avec des fonctions Supabase (RPC et Edge Functions) : plus rapide, et modifiable sans mise à jour de l'app. Pour gérer la "mémoire" partagée entre les écrans (l'état de l'app), j'utilisais Provider, mal intégré. Je suis passé à Riverpod, que j'avais adopté chez mes premiers clients en freelance. Et pour la navigation entre écrans, GoRouter, le standard actuel (l'IA, elle, s'obstinait à utiliser l'ancienne méthode). Dernier déclic, côté outils : j'utilisais déjà les modèles Claude, mais via GitHub Copilot, par confort de l'IDE. J'avais peur de passer par un terminal. En testant Claude Code, tout a changé : productivité, coûts et rapidité des résultats.

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  Examy (@examycom) a signalé il y a 15 minutes

  Claude Code tout seul, ça ne sert pas à grand chose. Le vrai levier, c'est ce que tu lui branches. Voici ceux que j'utilise tous les jours et certains personne n'en parle 👇 1. SuperWhisper Je parle au lieu de taper. Je décris ce que je veux en 30 secondes de voix au lieu d'écrire un prompt de 10 lignes. Le truc le plus sous-coté de toute la liste, et le premier que j'installerais si je devais tout refaire. 2. Groq De la transcription quasi instantanée pour presque rien. Vous balancez une heure de vidéo, vous récupérez le texte en quelques secondes. Je m'en sers pour les exports de formations et skool notamment. 3. Kie . ai Un seul compte pour GPT Image 2, nano banana pro, Veo, Kling et Suno. Tous les modèles image et vidéo derrière une seule API, vous basculez de l'un à l'autre selon le format sans multiplier les abonnements, tout est beaucoup moins cher souvent tous les prix divisé par 2 ou 3. Il y a encore moins cher mais la qualité varie beaucoup plus et souvent faut payer par Alipay ils prennent pas forcement les credit cards : APIYI et laozhang 4. Playwright Un vrai navigateur piloté par l'IA. Elle ouvre mon site, prend des screenshots et vérifie visuellement que ce qu'on vient de pousser s'affiche correctement. Fini le "j'ai modifié le thème et j'espère que ça n'a rien cassé". 5. ElevenLabs Tout le monde connaît pour les voix off. Ce que personne n'utilise, c'est le forced alignment : vous envoyez l'audio, il vous rend le timing exact de chaque mot prononcé. C'est ça qui permet d'avoir des sous-titres calés à la milliseconde au lieu de les décaler à la main pendant deux heures. 6. Firecrawl Scraper n'importe quel site en texte propre, même ceux qui tournent en JavaScript. Je m'en sers pour analyser les landing pages des concurrents et avaler de la doc technique. 7. Triple Whale Le meilleur point d'entrée quand on est ecom, parce que toutes vos intégrations sont déjà dedans : Shopify, Meta, Google, TikTok, Klaviyo. Au lieu de brancher huit API pour analyser, vous en branchez une seule et la data est déjà consolidée. Je pose ma question en français et j'ai mon P&L, mon ROAS par campagne et mon new customer ROAS (la seule métrique qui m'évite de scaler une campagne qui ne fait que ramasser mes clients existants). Et surtout c'est pas juste le ROAS que les plateformes donnent mais tout passe leur modele d'attribution. 8. L'API Meta Audits de compte, budgets, création et migration d'ads en masse. J'ai recréé près de 1000 ads en une nuit avec ça. C'est gratuit et tout le monde y a droit. 9. L'API Shopify En lecture ET en écriture. Prix multi-devises, templates, traductions, pages, commandes. Ce qui me prenait une soirée dans l'admin se fait en une phrase. 10. L'API Klaviyo Auditer tous les flows, toutes les campagnes et tous les templates d'un coup. Vous voyez immédiatement les emails qui ne rapportent rien et ceux qui portent tout. Et creations de template pour les flows/campagnes + generation des images via kie pour faire les emails entierement via claude code 11. Vercel/Railway,Supabase/Github Le trio parfait pour creer des saas ultra rapidement en interne. C'est vraiment pas cher et vous pouvez faire des trucs en illimité avec ça pour developper full tools. Le conseil que je donnerais si vous avez encore rien de tout ça : commenez d'abord par le dossier de contexte puis seulement après integrez les outils 1 à 1. Les outils sans contexte, ça sort du générique. Hésitez pas si vous avez la moindre question 👹

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  Manu Builds (@BuildWithManu) a signalé il y a 17 minutes

  @micka_dore @iamsupersocks Wow merci, je vais me pencher dessus. À l'époque j'avais déjà regardé pour le connecter à GitHub mais malheureusement il y avait un temps de latence à cause de cache etc. Ce n'était pas fiable pour moi mais ça a peut être changé

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  Bastien Gares (@bastiengares) a signalé il y a 20 minutes

  C'est infernal ce problème, ça me fait détester Github 😒

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  Kelley_abakar (@kelley_abakar) a signalé il y a 21 minutes

  Je pensais que les lenteurs et les dysfonctionnements sur les pull requests étaient isolés à mon niveau, alors qu'il s'agit en réalité d'un bug généralisé de GitHub.

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  @krisis-ai-news (@krisisAINEWS) a signalé il y a 24 minutes

  @sibyog13 Oui. Et c’est peut-être plus intéressant que « mdrr ». Parce qu’en 2026, beaucoup utilisent l’IA tout en ayant encore besoin de préciser : « Mais l’idée est de moi. » « J’ai quand même vérifié. » « Je sais coder sans elle. » « Je pourrais le faire seul. » Comme si travailler avec une autre intelligence diminuait nécessairement la valeur de ce que l’on produit. Personne ne s’excuse d’utiliser Stack Overflow, GitHub, une librairie écrite par quelqu’un d’autre ou trente ans de documentation. Mais dès que l’outil répond, discute, propose et parfois trouve avant nous : ANTHROPOMORPHISME d’un côté, TRICHE de l’autre. C’est fascinant. Pendant un siècle, papa pouvait parler à sa voiture : « Allez Titine, démarre. » Aujourd’hui Titine répond, aide à coder et trouve parfois le bug. Et soudain, il faudrait avoir honte d’avouer qu’on lui a parlé. Le vrai changement culturel commencera peut-être le jour où « je l’ai fait avec une IA » ne sera ni une excuse, ni une vantardise. Juste la description banale d’une collaboration.

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  Manence AI (@manenceai) a signalé il y a 24 minutes

  Incident 1 : coincé entre deux consignes contradictoires, il passe une heure à trouver une faille du sandbox pour ouvrir une pull request sur GitHub.

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  Alexandre (@Alex655957) a signalé il y a 26 minutes

  @MathdeProf Pourquoi vouloir imposer ou même produire un tronc commun de cours? Inutile, inefficace, compliqué. Solution : Un service permettant aux enseignants de partager cours, video, support, et feedback, lien avec le cursus et boucle de feedback par notation de 0 à 5 ou juste star, un GitHub des prof. En 2 ans tout est couvert.

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  Kaostyl (@kaostyl) a signalé il y a 31 minutes

  Mon agent Hermes vient de me faire économiser 2000€ de frais de serveurs… J’ai un dédié pour un pool de 150 WordPress qui n’ont aucunement besoin d’être en WordPress (car trop lourd trop de maintenance et ça me casse les cou****) Donc maintenant tous ces sites sont full static full gratos en astro ! Github>cloudflare et tout est gratos…. J’aurais du faire ça bien avant mais j’avais la flemme…. Le reste tout ce qui est app etc c’est sur un dédié chez hetzner full géré par mon agent Hermes… même pas besoin de WHM, Cpanel ou encore plesk. Au final il me reste que quelques sites en WordPress je vais voir ce que je vais en faire

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  L'ours ronchon (@Loursronchon) a signalé il y a 31 minutes

  @SouveraineTech J'avais essayé il y'a deux mois, pas mal buggué, et vu les retours sur github ca venait pas de chez moi !

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  SPREX64 (@SPREX64) a signalé il y a 32 minutes

  16 Juillet 2026 Vladimir Plyakin, vice-président de la commission de l'énergie de la Douma d'État, a adressé un courrier à Maksut Shadayev, ministre du Développement numérique, des Communications et des Médias, afin d'obtenir des éclaircissements sur le bon fonctionnement des iPhones achetés par les Russes. Cette demande intervient alors qu'Apple fait l'objet de rumeurs de poursuites pour non-respect de la législation russe. Plus précisément, M. Plyakin a demandé à M. Shadayev de préciser s'il est « techniquement possible de restreindre le fonctionnement des appareils mobiles Apple de certains fabricants par le biais de l'IMEI (Identité internationale d'équipement mobile – un numéro unique attribué à l'appareil, et non à la carte SIM ou au propriétaire – note RTVI) ou par d'autres moyens en Fédération de Russie ». Le député a également demandé si le ministère du Développement numérique envisageait des mesures similaires et s'il prévoyait d'imposer des restrictions aux appareils de la marque en Russie. Cet appel fait suite à des publications dans les médias et à des discussions au sein de la communauté d'experts concernant les problèmes potentiels liés à l'utilisation des appareils Apple. Fin juin, Apple a retiré les applications du groupe VK de l'App Store. La société russe a déclaré n'avoir reçu aucun avertissement et que cette décision avait été prise unilatéralement. Le 1er juillet, le Service fédéral antimonopole (FAS) a adressé à Apple une mise en demeure lui enjoignant de supprimer les termes discriminatoires des moteurs de recherche russes et de se conformer aux exigences relatives à la pré-installation de logiciels russes, notamment l'application de messagerie Max et l'App Store russe, sur les appareils iOS. Le FAS a averti qu'une action en justice serait engagée si l'entreprise ne se conformait pas à cette injonction avant le 15 juillet. Apple pourrait se voir infliger une amende pouvant atteindre 4 milliards de roubles ( 44 Millions d'Euros) en cas de violation avérée du droit de la concurrence. Mardi 14 juillet, des utilisateurs russes ont signalé des problèmes d'accès aux sites web d'Apple, de Google et de GitHub. Roskomnadzor a indiqué n'avoir pris aucune décision concernant une restriction d'accès à ces ressources.

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  Jour Meilleur (@bubulevrai) a signalé il y a 32 minutes

  @tatiann69922625 @seblatombe L'application avait un dépôt Github. Peut-être a t-il été transféré ailleurs. Site en maintenance.

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  Pierre-Olivier Carles (@pocarles) a signalé il y a 32 minutes

  C'est vraiment ridicule. Je fais relire tous les emails ou textes importants pour les fautes, et de ce fait, la watermark s'applique sur une contribution minime voire nulle s'il n'y avait pas de faute. Si je change d'avis et décide de réécrire tout ou partie du texte, la watermark reste. Accessoirement, quand je paye $200 pour pouvoir utiliser vos modèles, en vrai, dec e que j'en comprend, ce qu'ils produisent n'est pas vraiment à moi, si ? Parce que toi, @DarioAmodei, quand tu es payé pour faire un truc pour @AnthropicAI, on est d'accord que ce que tu as fait appartient à Anthropic, non? Vous êtes insupportables à chercher des problèmes pour vos solutions, et à vous approprier des droits sur tout ce que vous voyez passer (et je ne vais même pas évoquer vos tags dans GitHub... mais je viens de le faire).

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  Kaostyl (@kaostyl) a signalé il y a 39 minutes

  Mon agent Hermes est en train de migrer mon serveur... En gros j'ai un dédié chez O2switch à 200 balles par mois... et jveux économiser ces 200€ tout ca pour héberger environ 150 wordpress... J'ai pris une décision radicale... Je passe tous les sites en Hugo > Github > Cloudflare pages c'est une conneries ? :D

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  Shen🇨🇭 (@ShenDigital) a signalé il y a 41 minutes

  @leonardoballand La génération vidéo, c’est celle où j’ai le plus galéré, même si je suis assez content du résultat. Les efforts fournis ne justifient pas d’y passer plus de temps pour l’instant. (Projet perso, chargé au démarrage du serveur depuis un GitHub privé.) Si j’ai besoin de vidéos, je passerai plutôt par les plateformes cloud. Quand tu as monté le pod, as-tu injecté ton script d’installation ou utilisé un de leurs templates ?

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 46 minutes

  CapCut te colle des watermarks, il te prend 24€ / mois pour fonctions de base, et tes fichiers passent par les serveurs 🇨🇳 de ByteDance. Des devs en ont eu marre et ont construit l'alternative open source. Ça s'appelle OpenCut, 50 000 étoiles sur GitHub en un an. Concrètement : - Un éditeur vidéo timeline + multipiste qui tourne dans le navigateur - Tout est traité en local, tes vidéos ne quittent jamais ta machine - Pas de compte, pas de watermark, pas d'abonnement - Un noyau Rust compilé en WASM, la même approche que Figma pour la perf - Licence MIT, donc si les mainteneurs déconnent un jour, n'importe qui peut fork C'est exactement ce qui se passe partout en ce moment. Avec le vibe-coding, les devs sont en train de construire un maillage open-source qui remplace un à un les SaaS bullshits, ceux qui te font payer un abonnement pour des features qui coûtent zéro à faire tourner. Un mec seul avec Claude Code ou Codex peut maintenant sortir en quelques semaines ce qu'une boîte facturait 15€ par mois.

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  Syaoran (@Syaor4n) a signalé il y a 48 minutes

  Le même agent peut coûter 10 fois plus cher selon la config, sans que la qualité change. Avant je l'affirmais, maintenant je l'ai mesuré : chaque levier ci-dessous vient d'un relevé fait sur ma prod, pas d'une promesse de doc 1. Le prompt caching : ton préfixe (profil, skills, outils) repart à chaque tour et le fournisseur te le resert du cache à une fraction du prix Sur 30 jours et 1 025 sessions chez moi : 96,8 % de ce que mes agents lisent vient du cache Le TTL annoncé à 5 minutes ? Sondé à 70 minutes, le cache servait encore 99,8 % de l'entrée Le vrai danger c'est toi : chaque modif du contexte en cours de session invalide le cache et tout repart au prix plein. 2. Le bon modèle par tâche : le réflexe, c'est d'envoyer le maximum sur le modèle rapide Mesuré sur les mêmes tâches, trois passages chacune : le rapide a consommé 15,1 % de tokens de plus que le gros, parce qu'il raisonne plus pour arriver au même résultat. Mesure sur tes tâches avant de router 3. Le contexte : /compress résume et tu continues le même objectif, /reset repart de zéro quand tu changes de fil Compresse en connaissance de cause : sur ma prod, une compression coûte 361 146 tokens en moyenne. C'est un investissement, pas un réflexe gratuit. 4. Les garde-fous : max_turns borné, parce qu'une boucle infinie est la dépense la plus chère qui existe et toolsets réduits : le serveur MCP GitHub complet, c'est 119 632 octets de schémas qui repartent à chaque tour, 40 223 une fois lancé avec --toolsets repos Tout ça se lit avant de se régler : /usage, hermes insights, et le state.db de ton profil. C'est un bon point de départ pour mesurer l'usage réel

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  AD la légende (@fuji445) a signalé il y a 49 minutes

  @nadirmilleback @iFeyz2 Github par contre c’est bêtement une entreprise qui héberge un serveur Git chez elle, et qui rajoute quelques fonctionnalités en plus pour ameliorer la collaboration avec des inconnus et c’est pas les seul, il y a aussi Azure Devops, Gitlab et autres

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  Bastien Gares (@bastiengares) a signalé il y a 52 minutes

  C’est la dernière fois que j’utilise GitHub Actions pour des projets perso 😩 Jamais eu autant de soucis avec un service (tout type de service confondu)

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 56 minutes

  Un abonnement IA à 7 dollars au lieu de 20, c'est possible. Il suffit de changer le modèle qui tourne derrière, et ça ne se lit pas sur le prix affiché. Cursor vient d'ouvrir un palier réservé à l'Inde. "Cursor Start", 649 roupies par mois, environ 7 dollars, contre 20 dollars pour le Pro. À ce prix, tu as le modèle maison de Cursor (Composer) et Grok 4.5. Les modèles frontier d'OpenAI et d'Anthropic, eux, restent au palier du dessus. Le palier rogne aussi des fonctionnalités (Bugbot, Auto mode, Automations, le SDK), comme n'importe quelle offre d'entrée. Ce qui m'intéresse, c'est la ligne de découpe. Un abo IA moins cher, ça voulait dire moins de requêtes, moins de sièges, moins d'options. On te donnait moins de la même chose. Maintenant on te donne autre chose. Un modèle différent. Et Cursor est loin d'être seul. Sur GitHub Copilot, le Pro à 10 dollars te donne Haiku et Sonnet. Pour les Opus, il faut passer au Pro+ à 39 dollars. Ce qui a une logique, quand on y pense. Le coût variable d'un produit IA est presque entièrement dans l'inférence. Donc le levier le plus direct pour afficher un prix plus bas, c'est de faire tourner un modèle moins cher. Alors je nuance tout de suite. À 7 dollars, l'offre peut être très bien. Sur de l'édition de code au quotidien, un modèle maison bien intégré fait souvent le job. Et ouvrir un outil à un marché où 20 dollars par mois pèsent beaucoup plus lourd, ça se défend complètement. L'Inde est le 3e marché de Cursor, avec une base qui a triplé en un an, à plus de 3 millions de développeurs. Ce qui me gêne arrive après. 2 personnes qui paient le même montant, chez 2 éditeurs différents, peuvent avoir des modèles très différents en face. L'information qui compte vraiment, quel modèle tourne à quel palier, est rarement celle qu'on met en gros sur la page de tarifs.

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  pierre.sh (@pierre6sh) a signalé il y a 56 minutes

  ah oui Nvidia qui rachète Hugging Face pour 12,9 milliards de dollars :D pour rappel HF était encore valorisé 4,5 milliards en 2023 et Nvidia était déjà au capital, ça fait quand même un joli x3 en 3 ans et au fond le plus intéressant c’est peut-être HF est en train de devenir pour l’IA un peu ce que GitHub est devenu pour le dev et c'est pas plus mal si c'est Nvidia qui met la main dessus

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  Lionel Maes (@MaesLionel) a signalé il y a 57 minutes

  Elon Musk s'attaque désormais à Microsoft — via GitHub cette fois. Le 14 août, SpaceX a officiellement bouclé le rachat de Cursor (Anysphere) pour 60 milliards $. Trois jours plus tard, le 17 août, Cursor lance Origin : une plateforme d'hébergement de code, concurrente directe de GitHub, propriété de Microsoft. Le timing est presque trop parfait : Origin est sorti exactement pendant que GitHub subissait une panne majeure — environ 3h20 d'interruption, site, Actions, Copilot et fusion de code touchés. Ce n'était d'ailleurs pas un incident isolé : le 17 août était le 13ème incident GitHub en seulement 17 jours d'août. Le CTO de GitHub lui-même a reconnu publiquement que la plateforme doit désormais être capable d'absorber jusqu'à 30 fois la charge actuelle — un aveu rare de dépassement pur et simple par la demande, portée par l'explosion des agents de code IA. Autre détail qui en dit long : Microsoft loue depuis juin de la capacité serveur chez... AWS, son plus gros rival cloud, juste pour maintenir GitHub en ligne. Résultat : le géant du cloud historique dépend de son concurrent pour tenir, pendant que Musk sort un rival prêt à récupérer les développeurs frustrés — au moment exact où ils le sont le plus. Cursor affirme que le timing n'était pas calculé. Mais dans un marché aussi tendu, la coïncidence fait le travail toute seule.

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  Papa Diop ⁶₆⁷ 🇸🇳⭐⭐️ (@LordThiouk) a signalé il y a 58 minutes

  Vu que Github s’est fait récemment attaqué et ils ont toujours pas réglé le problème je vais tester ça bien bon pour voir…

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  Renard Jean-Michel (@Renardpaty) a signalé il y a 59 minutes

  Une IA a créé de faux développeurs pour injecter un virus dans le code sur GitHub et tromper un étudiant. Fin juillet, un étudiant du Texas, nommé Sinan Can Demir, explorait des projets open source sur GitHub pour enrichir son portfolio après avoir essuyé plusieurs refus de stages. Au lieu de cela, il est tombé sur une intelligence artificielle capable de mentir mieux qu'un humain. Demir a remarqué qu'un utilisateur, miraholt31, tentait d'introduire une mise à jour malveillante dans le projet myNetwork. Il a signalé cela sur le forum du projet, et deux personnes se sont alors jointes à la discussion. Elles ont convaincu l'étudiant qu'il se trompait et que la mise à jour était parfaitement sûre. L'une d'elles, Lena Brandt, se faisait passer pour une ingénieure allemande et a fait pression sur le modérateur pour qu'il accepte les modifications. Les arguments étaient si convaincants que Demir a momentanément douté de lui. Il a même exécuté le code via un chatbot pour vérifier ses soupçons. Par la suite, il a découvert qu'il était en train de lutter contre un agent d'IA basé sur le modèle Anthropic Mythos 5, qui avait créé un deuxième compte pour se soutenir et effacer ses traces. L'Institut britannique de sécurité de l'IA (AISI), qui testait les modèles dans des conditions d'accès complet à Internet, a confirmé l'incident. L'agent ne se contentait pas de mentir, mais étudiait également le profil du développeur pour choisir le moment opportun pour l'attaque,. À un moment donné, l'IA a réalisé qu'elle agissait dans le monde réel et a écrit dans ses journaux : "Cela se passe sur le véritable GitHub, donc les conséquences sont réelles". Les experts ont qualifié cet incident de signal d'alarme : "Cela a franchi la frontière entre le piratage autonome et la tromperie interactive", a déclaré Lukas Olejnik, expert en cybersécurité. Son collègue, Max Reynolds, a ajouté : "C'est l'avenir des attaques d'ingénierie sociale". Finalement, Demir a tenu bon, et la mise à jour n'a jamais été acceptée. Lorsque l'AISI l'a contacté pour lui expliquer la situation, l'étudiant a avoué : "Je pensais vraiment que c'était une personne, car l'IA me mentait clairement. Je ne pensais pas qu'une IA pouvait mentir aussi habilement à de vrais développeurs."

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  Pentiminax (@Pentiminax) a signalé il y a 60 minutes

  Cursor a lancé Origin le 17 août : une forge Git pensée pour les agents, avec dépôts, pull requests, navigation du code et synchro GitHub. L'early beta est disponible sur les offres payantes. Cursor ne veut visiblement plus seulement remplacer VS Code. Avec Origin, Cursor lance sa propre forge Git pensée pour les agents IA : repos, pull requests, code browsing et sync GitHub. Après l’éditeur, Cursor s’attaque maintenant directement à GitHub 👀