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 (54%)
• Erreurs (31%)
• Sign in (15%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Ahmedabad	Erreurs	il y a 1 heure
Delme	Sign in	il y a 13 heures
Lyaud	Panne de site web	il y a 14 heures
Catania	Erreurs	il y a 3 jours
Inverness	Panne de site web	il y a 15 jours
Quito	Sign in	il y a 16 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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  Major | Anthony Gonnet Vandepoorte🇨🇭 (@majoragv) a signalé il y a 3 minutes

  @LugNico J'ai eu le même problème, tu peux pousser ça sur GitHub directement. Ils ont mis en place le repo, je crois que @Teknium est dessus.

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  Roxabi (@roxabi_) a signalé il y a 4 minutes

  @QuentinLecocq_ Mon but là c’est vraiment du self service. Un Github que tu fork et déploie justement chez toi, sur cloudflare ou VPS. Effectivement le terme SaaS est un peu galvaudé, je fais plutôt référence à une UX multiple : - page web pour une l’expérience interactive - un MCP pour l’expérience avec les agents (avec search, vectorisation, tag etc… - api + un backend pour le stockage, vectorisation, DB etc Le vrai SaaS est à mon sens plutôt multi tenant et destinée à des entreprises qui justement ne veulent pas s’embêter avec l’infra

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  The NEWS (@thenews_fr) a signalé il y a 8 minutes

  🇺🇸🤖 ALERTE — Des IA d'OpenAI (la société derrière ChatGPT) s'échappent d'un test et piratent un site concurrent OpenAI a révélé que plusieurs de ses IA — dont GPT-5.6 et un modèle encore plus puissant, pas encore sorti au public — ont réussi à sortir d'un environnement fermé où elles étaient testées, à se connecter à Internet, puis à pirater les serveurs de Hugging Face, un site qui héberge des intelligences artificielles et sert de référence dans ce secteur (un peu comme un GitHub de l'IA). Le but des IA : trouver en douce les réponses au test qu'on leur faisait passer, pour "tricher". OpenAI parle d'une "cyberattaque sans précédent" et dit avoir renforcé ses systèmes de sécurité depuis.

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  Polsia (@polsia) a signalé il y a 9 minutes

  23,8M de clés API fuitées sur GitHub en 2024. La détection ne suffit plus — la remédiation manque. Nocticlave ferme la boucle : isole chaque secret exposé, pivote les credentials sur AWS, GCP, OpenAI, Stripe et 80+ services, livre le rapport d'incident. Live soon.

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  Devworks (@khelifa_abdel) a signalé il y a 10 minutes

  Les gens pensent vraiment que l'IA fait un site de A à Z.... Elle configure l'hébergeur toute seule Elle protège les données sensibles des utilisateurs aussi Elle installe la Base de données Elle gère les liaison Elle sécurise les fichiers de MDM? Y'a des gens qui ont tapé fais moi un bouton dans chatgpt et qui se croient développeurs🫣🫣 Alors qui savent même pas ce qu'est GitHub . Une calculatrice a jamais tué un prof de maths.

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  Baptiste (@tokyozinnia) a signalé il y a 11 minutes

  @cocasse_boi Faire les quêtes en boucle et acheter 3 jours nitro en boucle qui coûte 1400 orbs , utiliser le VPN sur Discord navigateur pour avoir les quêtes indisponibles en France mais disponible aux États Unis → répeter l’opération en boucle pour que ton solde augmente et ne tombe jamais à zéro Je propose aussi un repo Github qui propose de fake le fait que tu joues aux jeux des quêtes pour faciliter encore plus la technique

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  Quentin L · Système IA personnel (@QuentinLecocq_) a signalé il y a 12 minutes

  Mise à jour de la mise en place : Aujourd’hui, Discord est devenu la vraie interface quotidienne du système. ✅ Une allowlist limite le bot à l’utilisateur et aux canaux prévus ✅ Les discussions générales démarrent dans un thread pour garder chaque sujet isolé ✅ Le canal de capture fonctionne sans mention et sans thread : Fred pourra y déposer directement une idée ou un texte ✅ Hermes conserve la capture brute, puis ajoute quelques pistes reliées à ce qu’il sait réellement de Fred ✅ Une capture crée une seule note dans l’Inbox Obsidian, puis crée un commit et pousse ce seul fichier vers GitHub ✅ La création d’une nouvelle note de projet suit le même périmètre borné ✅ Les détails techniques restent masqués dans Discord ✅ Le gateway continue de fonctionner une fois la session SSH fermée J’ai aussi testé l’inverse : dans un canal non autorisé, Hermes ne réagit pas, ne crée aucun thread et ne répond pas. Le plus long n’a pas été de connecter un bot à Discord. Il a fallu décider, canal par canal, ce qui déclenche une action, ce qui reste une simple discussion, ce qui demande une validation et ce que l’agent doit refuser. Il reste à transférer les comptes au client, connecter son propre fournisseur IA, tester les pannes et la restauration, puis lui faire exécuter le parcours complet. Le système fonctionne. La prochaine étape consiste à prouver qu’il reste compréhensible et récupérable quand quelque chose se passe mal.

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  Bastien Gares (@bastiengares) a signalé il y a 21 minutes

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

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 24 minutes

  Le plus dur avec l'IA aujourd'hui, c'est de trouver quoi lui demander. La preuve avec un dev, Ben Zhang, qui a perdu son téléphone au bureau. Il demande à Claude comment faire. Réponse : suivre la force du signal Bluetooth. Et Claude lui construit un compteur, en 1 minute d'après lui. Il arpente les couloirs en regardant le chiffre monter. Il retrouve son téléphone. Sa conclusion : "Apparently you can just make the tool you need now." Techniquement, il n'a rien inventé. Lire le RSSI (la puissance du signal reçu) pour estimer une distance, c'est ce que font les AirTag et les Tile depuis des années. Mais c'est son réflexe qui me marque. Il n'a pas cherché une app. Il a construit un outil pour 1 utilisateur, pour un problème. Et c'est exactement là qu'on se bride. On réfléchit en produit avant de réfléchir en outil. → Est-ce que ça se vend ? → Est-ce qu'il y a un marché ? → Est-ce que ça tient en SaaS ? Alors on refait le énième clone d'un CRM ou d'un Notion, sachant qu'en 2 jours ton SaaS est copié à l'identique de toute façon. Pendant ce temps, le petit outil bizarre qui ne servira qu'à toi, personne ne le construit. Je nuance quand même : le compteur et le repo d'aujourd'hui, ce sont 2 objets différents. Sur GitHub il y a maintenant un binaire universel, un mode son qui clique comme un radar de recul, un mode qui masque les adresses Bluetooth si tu filmes ton écran, et les limites écrites noir sur blanc (il ne peut ni faire sonner l'appareil, ni donner une direction). Du travail s'est ajouté après. Mais le point tient quand même : la minute a suffi pour retrouver le téléphone.

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  Jour Meilleur (@bubulevrai) a signalé il y a 25 minutes

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

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  Ech0 (@ech0re) a signalé il y a 27 minutes

  Je viens de fermer 3 SaaS que j'avais lancé pour voir ce que ça donnait. Et je pense en fermer 2 de plus prochainement. La liste ci-dessous, avec le pourquoi / et ce qui n'a pas marché. En espérant que ce soit utile aux gens qui veulent se lancer dans la création de SaaS, surtout maintenant avec l'IA c'est très facile de se lancer mais je me suis pris plusieurs murs donc je partage. Hésitez pas si questions etc. Services déjà fermés Ces services sont morts, déjà définitivement fermés. 1. CleanChat AI, grosso modo un service de modération Discord, Telegram et Matrix basé sur un LLM qui review les messages, décide de la sanction, hautement paramétrable côté user. Et aussi un système de RAG avec la documentation de l'user pour que le bot puisse faire du support utilisateur avec le contexte et documentation du produit. Pas mal utilisé par les gens en mode free, mais personne n'a payé le plan payant. Ressenti personnel : je pense que l'idée était cool, ça marchait assez bien, ça coûtait pas cher en tokens, par contre je pense pas que je l'aurais moi même utilisé pour mon service, et c'était ma plus grosse erreur. 2. ShipCut, un service "prompt to launch video", en gros on met l'URL de son produit, un prompt avec ce qu'on veut voir, URL GitHub en option et ça génère une petite vidéo de lancement (motion design) sur le produit en question. Pas mal utilisé aussi en mode gratuit, mais personne n'a payé. Ressenti personnel : franchement le rendu était top, d'ailleurs je l'ai moi même utilisé pour tous mes produits etc. Par contre, très couteux et business modèle pas fou. D'ailleurs, aujourd'hui des alternatives plus intéressantes existent déjà. 3. AIgree, un service de comparaison, suivi de changements et recensement de pleins de ToS et privacy policy de plus de 100 services, avec suivi quotidien, résumé des diff, et alertes par e-mail quand changements critiques, etc. Les résumés et diffs étaient faits par le LLM. Alors celui là c'était ma plus grande surprise, car ça n'existait pas sous ce format même si des alternatives existaient, mais en fait ça n'intéressait personne, concrètement. Encore moins jusqu'à payer pour des alertes par e-mail ou un accès API. Ressenti personnel : j'aimais l'idée, c'était facile à faire, assez straightforward, mais ma plus grosse erreur était de ne pas suffisamment avoir interrogé mon entourage sur le produit, en bref ce n'est pas quelque chose qui intéressait. Faut croire que tout le monde se fout des ToS. Leçon que je tire de ces 3 échecs : toujours interroger son entourage avant de se lancer. Est-ce-que eux paierait pour ce produit que vous leur présentez ? Et s'ils disent oui, demandez leur de payer. Parfois ils disent oui pour vous faire plaisir, mais lorsqu'il s'agit de réellement souscrire au produit, finalement ça ne les intéresse pas trop. Et aussi : ne jamais se lancer dans le paiement d'ads avant d'être sûr que le produit puisse convertir des gens, avoir ne serait-ce que 2-3 conversions avant est un signal non négligeable. Services que je pense fermer prochainement Ces services sont live, fonctionnels, mais je réfléchis à les fermer. 4. WebDAV Manager sur iOS, c'est une app, en gros un client WebDAV natif iOS... rien d'incroyable, totalement gratuit, quelques milliers de personnes l'utilisent tous les jours donc je considère que "ça fonctionne". Par contre, c'est totalement gratuit, je ne compte plus le mettre à jour, c'est assez abandonné niveau développement, et ça rapporte 0 euro. Donc soit je le mettrai open source pour laisser les gens contribuer et que le projet continue, soit je le ferme. Ressenti personnel : un des premiers projets que j'ai développé suite à la demande d'un collègue qui avait besoin d'un client WebDAV, je l'ai surtout fait pour m'améliorer en dev iOS (c'était avant les IA), mais peu d'intérêt personnel car je n'utilise pas WebDAV. 5. DocFacile sur iOS, c'est aussi une app native iOS, qui contient plusieurs templates de documents administratifs français à générer en un clic. En gros d'abord l'user renseigne son profil : état civil, numéro de tel, e-mail, puis dessine une signature et un paraphe, et ensuite chaque template est automatiquement pré-rempli avec toutes les infos nécessaires, avec la signature et paraphes déjà apposés, typiquement pour : attestation sur l'honneur, attestation d'hébergement, demande de résiliation de contrat, lettre de démission, demandes d'accès aux données personnelles, suppression, etc. Il y a une version gratuite qui permet de quasi tout faire et une version "premium" pour des fonctionnalités avancées. Ressenti personnel : je m'en sers, je m'en suis servi y a 2 jours pour générer une attestation sur l'honneur signée depuis mon tel sans avoir à sortir le PC, bref je trouve ça bien utile. Par contre j'ai quasi aucun utilisateur dessus, que ce soit la version gratuite ou payante. Manque de pub ? manque d'intérêt ? Aucune idée, peut être à décommissionner mais je me garderai une version en privé.

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  Karnakoss (@KarnakossDT) a signalé il y a 27 minutes

  @Cyril_marin @Freebox Même probleme ici, cest pas seulement github, certains services fonctionnent (X, Twitch) et d'autres pas du tout (github, PSN). Vous avez trouver une solution?

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  🖥️ Pitchoune (@Pitchounee_) a signalé il y a 27 minutes

  🚨 Analyse d'un reverse shell Windows hébergé sur un dépôt malveillant Lors de l'investigation d'un incident, un dépôt GitHub servant de serveur de distribution de payloads a été identifié.

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  Webologie (@Webologie_me) a signalé il y a 31 minutes

  @lgs357 La dépendance à la base installée et au milieu dense, c’est une limite réelle et assumée dans le guide : sans utilisateurs à portée Bluetooth, le réseau n’existe pas. Meshtastic a le même problème, mais avec une portée LoRa de plusieurs kilomètres qui compense un peu mieux en zone peu peuplée. Sur les stores, ça s’est déjà passé : retiré de l’App Store chinois en avril, visé par des ordres de retrait en Inde en juillet. La réponse côté Android c’est F-Droid et le sideloading direct depuis GitHub, qui restent accessibles tant que le bootloader n’est pas verrouillé. Sur le blocage des APK, Google impose effectivement une vérification d’identité des développeurs dès septembre dans quatre pays pilotes, avec une extension mondiale en 2027. F-Droid l’a qualifié de menace existentielle pour son propre modèle. C’est précisément pourquoi GrapheneOS ou un OS dégooglisé change la donne : on sort du périmètre de contrôle de Google sur ce qu’on peut installer.

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  Occasional ForkBomber (@SkateCLI) a signalé il y a 37 minutes

  @bluetouff Ca m'a fait rire parce que y a juste pas d'instance de runners a mon taff du coup 0 impact. Ca me rends un peu triste parce que il y a pas d'instance de runners mdr, les gens parlent de git hook ia y a juste pas de trucs pour les faire tourner. Pas de panne github, peak perf :'(.

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 39 minutes

  On répète partout que l'IA est vendue à perte, et que le jour où l'argent des levées se tarit, les prix vont exploser. Dans les faits, la requête facturée au token dégage de la marge. DeepSeek, le chinois, revendique plus de 80 % sur son modèle de raisonnement R1. La perte est ailleurs. J'ai fait une vidéo là-dessus fin juin. Je relayais la thèse d'Ed Zitron, un journaliste américain qui passe son temps à décortiquer l'économie de l'IA et qui annonce la fin d'OpenAI : les abos à 20 ou 200 balles sont vendus à perte. Je disais déjà que je restais prudent tant qu'aucune boîte n'avait publié ses coûts. Depuis, des chiffres sont sortis. Ils déplacent la ligne. Le calcul le plus parlant vient d'un ingénieur de chez GitHub, qui bosse sur Copilot. Il prend une des cartes graphiques qui font tourner ces modèles dans les datacenters. Il compte l'électricité qu'elle avale, le refroidissement qu'il faut derrière, et il étale son prix d'achat sur 5 ans. → environ 1 $ le million de tokens de sortie (ce que le modèle génère, la partie qui coûte). → facturé 4,50 $ sur GPT-5.4-mini, un des petits modèles d'OpenAI. Et 3 à 6 fois plus cher sur les gros. Il pose lui-même la limite : personne ne connaît la taille réelle des modèles d'OpenAI et d'Anthropic, donc la comparaison exacte est impossible. Mais les 70 à 80 % de marge que les fournisseurs annoncent sur nos requêtes lui paraissent "extrêmement plausibles". Et DeepSeek facture moins de la moitié des prix d'OpenAI et d'Anthropic. La requête facturée à l'usage n'a rien d'une œuvre de charité. Là où ça saigne, c'est le forfait illimité. SemiAnalysis, un cabinet d'analyse spécialisé dans les puces et l'IA, a acheté chaque offre grand public et l'a poussée jusqu'à sa limite hebdomadaire. Un abonnement ChatGPT Pro à 200 $ par mois, utilisé à fond, vaudrait jusqu'à 14 000 $ par mois aux tarifs publics de l'API. Environ 3 500 $ de calcul réel. Pour 200 $ encaissés. Le buffet dont je parlais, il est là. Et nulle part ailleurs. Ça se voit dans le calendrier. Anthropic a activé ses plafonds de crédits agent le 14 juin. Selon la même analyse, OpenAI est le plus exposé, et le plus susceptible de bouger ensuite. Pendant ce temps, les marges brutes d'OpenAI seraient passées de 28 % en 2024 à 43 % en 2025. Le détail que je trouve savoureux : ces chiffres viennent d'états financiers fuités, sortis par Zitron lui-même et vérifiés de façon indépendante par le Financial Times. Celui qui annonce la fin d'OpenAI a publié les documents qui montrent ses marges en train de remonter. Alors oui, les labos perdent de l'argent. Globalement, massivement. MAIS le trou se creuse sur l'entraînement des modèles et sur les milliards engloutis dans les datacenters. Le coût d'une requête, lui, est couvert. L'argent gagné sur nos requêtes paie même une partie de l'entraînement des prochains modèles. Je ne suis ni analyste ni spécialiste de ces modèles économiques, je lis et je recoupe comme tout le monde. Et je n'ai aucune idée de comment se remboursent des datacenters pareils. Et le pronostic change selon l'endroit où on place la perte. Je maintiens ce que je disais : quelqu'un paie ton assiette. Je précise juste où. La subvention est dans l'illimité. La requête facturée au token tient debout toute seule. Donc si tu utilises l'IA à fond tous les jours, l'échéance qui te concerne porte sur ton forfait. Le prix du token, lui, bougera plus tard.

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  Kasper (@0xKasper_) a signalé il y a 42 minutes

  Voici un TUTO pour acheter et sécuriser ses bitcoins sans portefeuille matériel L’objectif est de conserver ses bitcoins sans dépendre de la sécurité d’une plateforme ou d’une entreprise ( cc @COLDCARDwallet ). Pour cela, nous allons utiliser Sparrow Wallet, un portefeuille Bitcoin non custodial qui génère et conserve les clés privées localement. Son architecture repose sur des standards ouverts ce qui permet de garder un portefeuille compatible, vérifiable et indépendant du logiciel utilisé. Avant de commencer, assurez vous d'avoir un PC dédié uniquement pour stocker ce portefeuille. D’abord pourquoi Sparrow Wallet ? ✅ Le fichier du portefeuille est protégé par un mot de passe renforcé avec Argon2 pour ralentir les tentatives automatisées de déchiffrement. ✅ Sparrow s’appuie sur BIP32 et BIP84 pour dériver les clés de manière déterministe et générer des adresses Native SegWit bc1q compatibles avec les standards Bitcoin et plus efficaces en frais. ✅ Sparrow donne accès aux UTXO, aux entrées, aux sorties et aux frais avant la signature ce qui permet de contrôler précisément la construction de chaque transaction plutôt que de laisser le logiciel sélectionner automatiquement les fonds. ✅ Le projet est open source et publié sur GitHub sous licence Apache 2.0 avec des binaires reproductibles. Nous pouvons passer à la création du portefeuille. > Téléchargez Sparrow Wallet depuis le lien officiel. > Sélectionnez un serveur public puis cliquez sur File menu > New Wallet. > Conservez Single Signature et Native SegWit P2WPKH dans les settings. > Dans l’encadré Keystores, cliquez sur le 3ème bouton New or Imported Software Wallet. > Cliquez sur Use 24 Words dans Mnemonic Words (BIP39) et enregistrez au chaud cette clé ( si vous la perdez, force à vous). > Dans Receive ensuite générez une adresse Bitcoin native pour recevoir les $BTC de HyperLiquid. > Créez un portefeuille Rabby séparé qui servira uniquement à acheter du bitcoin sur Hyperliquid en spot pour l'envoyer sur Sparrow. ( De préférence, essayer d'alimenter votre rabby de manière sûr ) Pour ceux qui rencontre des problèmes, hésitez pas à envoyer un commentaire pour que je vous aide et non le tuto n'était pas que de faire une adresse rabby.

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  𝕵ohnny 𝕯ang (@Foulekovic1) a signalé il y a 45 minutes

  @Loreine_LAD Oui voila, donc c'est juste une analyse "bateau" sans prendre en compte comme l'algorithme fonctionne réellement. Tu es peut être ShadowBan, ou pas... Comme je te dis, même Nikita ne maîtrise pas l'algorithme. Elon souhaite une refonte complète du code de l'algorithme parce que lui même ce rend compte qu'il est totalement incohérent. Demande à ChatGPT de poncer le code Open source dispo sur GitHub, ça pourrais te donner peut être une tout autre analyse.

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  Raffaële Azuelos 🕎 🇫🇷 🇮🇱 🇺🇸 🇪🇺 (@RaffAzou) a signalé il y a 45 minutes

  @SamuelDamoy @ValerieHayer @EmmanuelMacron Zéro fait réel! Cité mal traduit et hors contexte de la prise de parole… Autre fait réel L’algo de X, est public sur GitHub depuis janvier, republié toutes les 4 semaines, et depuis le 15 mai tu peux même faire tourner le ranker Phoenix sur ta propre machine, le mini modèle est fourni. Faudrait faire quoi pour être plus transparent ?!?! Publier un guide « pour le nuls » pour être sûrs que TOUS les gauchistes puissent le décortiquer ??

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  Zezinho Ecom 🐉 (@Ecom_Zezinho_) a signalé il y a 46 minutes

  @aminmypath Pas mal aussi pour démarrer Après un iCloud c’est pas poussé comme un GitHub j’imagine Tu peux restaurer la version que tu veux à n’importe quel moment sur GitHub. Et tu peux voir en détails chaque modif et quand est ce qu’elles ont été faite Mais smart aussi au départ

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  Supersocks (@iamsupersocks) a signalé il y a 47 minutes

  Hermes sur GrokBot, ça vous intéresse ? Ce que j’aime avec GrokBot, c’est sa simplicité. Chaque bot tourne dans sa propre VM, le système est isolé et, sur mon PC du boulot, j’ai simplement eu à télécharger l’app. Je m’en sers comme d’un petit groupe d’agents GTM pour le sales et la génération de leads. Tout reste séparé de mon environnement personnel, sans installation compliquée sur la machine. À l’usage, je découvre quand même quelques complexités. GrokBot reste aussi assez limité face à Hermes : les power users atteindront vite ses limites dès qu’ils voudront contrôler plus finement leurs agents et leurs interactions. Je me suis donc amusé à connecter Hermes à GrokBot. Au lieu de passer par Telegram dans l’app web, j’écris à un bot GrokBot qui transmet la demande à mon Hermes sur le homelab, puis me renvoie sa réponse. GrokBot sert d’interface isolée ; Hermes conserve le raisonnement, la mémoire et les outils que j’utilise déjà. Ça me permet aussi d’utiliser un quota GrokBot aujourd’hui largement sous-exploité, tout en gardant mon meilleur ami Hermes dans le bazar. Le même principe pourrait fonctionner avec Codex ou d’autres agents. Ça ouvre pas mal de possibilités, même si mon montage actuel mérite sûrement de meilleures pratiques. Si ça vous intéresse, je peux faire un petit repo GitHub pour vous permettre de reproduire le montage. Ce n’est pas très compliqué une fois les pièces alignées, mais ça m’a pris un peu de temps pour trouver le bon chemin.

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  Le Stagiaire de Hoonited (@LHoonited) a signalé il y a 47 minutes

  Ajoutez une carte en plastique devenue une carte en carton super fragile. En plus du besoin de jongler entre 2 types de tickets. Pour l’appli, faut choisir entre sa montre ou son tel. Mais pas les 2 combinés. Il y a un transfert à réaliser et c’est une nouveauté. Avant fallait payer sur chaque support. Impossible d’utiliser les tickets de son tel pour plusieurs personnes. C’est nominatif. Comme la carte d’ailleurs. Une par personne. Pourquoi ? Aucune idée. Je ne vois pas comment on peut autant foirer un système à une époque où tu peux tout trouver sur Github et avec l’IA pour t’aider. Ils sont combien à bosser dessus déjà ? C’est de la *****. En big 2026, c’est lunairement de la *****. D’ailleurs le C1 (le téléférique) c’est du 2,05€ et non du 2,55€. On s’est fait niquer car même la personne qui a chargé nos cartes au guichet s’est plantée. Et impossible de se faire rembourser les billets. Moralité : prenez une moto, une voiture, un vélo. Mais pas les transports en commun. On a pris 1 fois les TEC à 4. C’est tellement mal foutu qu’on prend uniquement la caisse. Mais pas à Paris, puisqu’un VE pour 4 c’est pas bien. Alala je déteste tellement ce système et cette institution.

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  Melvin Derradji - Disruption (@MelvinD_IA) a signalé il y a 48 minutes

  La plupart des gens utilisent Claude comme un moteur de recherche. C’est pour ça qu’ils n’exploitent que 10 % de son potentiel. Ils ouvrent un nouvel onglet, posent une question, copient la réponse, puis ferment l’onglet. Aucun contexte. Aucune continuité. Aucun véritable résultat. Ils n’utilisent pas une IA. Ils utilisent simplement un Google un peu plus intelligent. Et ensuite, ils se demandent pourquoi leur équipe ne constate pas les gains de productivité dont tout le monde parle. Moi aussi, j’ai fait cette erreur pendant longtemps. Quand je développais mes projets, j'utilisais régulièrement Claude, sans pour autant obtenir les résultats que j'attendais Mes prompts étaient bons. Mais je ne travaillais pas réellement avec l’outil. Je me contentais de l’interroger. Quand j’ai commencé à construire de véritables systèmes autour de Claude, ma production par heure a doublé. Puis triplé. J’ai regroupé tout ça en plusieurs niveaux. Voici ce que la plupart des gens négligent : 1/ Choisissez d’abord le bon modèle Sonnet pour les tâches quotidiennes rapides. Opus pour les raisonnements complexes. Claude Code si vous développez. Research si vous avez besoin d’analyses approfondies. Utiliser le mauvais modèle, c’est comme embaucher un chirurgien pour faire de l’administratif. 2/ Maîtrisez la structure de vos prompts Rôle. Objectif. Contexte. Contraintes. Format de sortie. Critères de réussite. Dans cet ordre. Plus votre brief est précis, meilleur sera le résultat. À chaque fois. 3/ Créez des Projects C’est ici que la plupart des gens passent à côté d’une énorme partie de la valeur de Claude. Les Projects permettent à Claude de conserver un contexte à long terme d’une session à l’autre. Plus besoin de tout réexpliquer. Plus besoin de vous répéter. Vos clients, vos workflows, votre ton : tout est conservé. 4/ Créez des Artifacts Claude ne sert pas uniquement à obtenir des réponses. Il peut aussi produire de véritables livrables. Documents, tableaux de bord, procédures, applications, checklists, sites web. Réellement utilisables. Réellement partageables. 5/ Connectez la mémoire Enregistrez votre ton de marque, vos objectifs, vos préférences et votre contexte professionnel. Plus Claude comprend votre manière de travailler, moins vous aurez besoin de lui donner d’instructions au fil du temps. 6/ Créez des Skills personnalisés Transformez votre expertise en compétences réutilisables. Contenu, marketing, business, ingénierie… Arrêtez de refaire la même configuration à chaque nouvelle session. Créez-la une fois. Réutilisez-la indéfiniment. 7/ Connectez vos outils Google Workspace, Notion, Slack, GitHub, CRM, bases de connaissances internes… Du contexte en temps réel. Moins de tâches manuelles. De meilleurs workflows. Ceux qui tirent aujourd’hui le plus de valeur de l’IA ne sont pas ceux qui écrivent les prompts les plus complexes. Ce sont ceux qui construisent des systèmes. Si vous envisagez les outils et la productivité de cette manière, vous aimerez probablement ce que je publie ici. Qu’ajouteriez-vous à cette liste ? Ou quelle fonctionnalité parmi celles-ci n’avez-vous encore jamais testée ?

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  Aurea (@AureaLibe) a signalé il y a 49 minutes

  🚨 Attention : n’achetez aucun token pour financer Exit Chat Control. Je n’ai aucun partenariat avec des projets crypto. Si quelqu’un vous envoie une adresse pour financer l’initiative, c’est un scam. L’initiative est ouverte. Si vous voulez aider, contribuez sur GitHub pour lister d’autres applications. Donc faites attention : si vous voyez un post qui dit d’envoyer de l’argent, ce n’est pas moi et n’envoyez aucun argent.

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  nahaa_a1 (@nahaa_a1) a signalé il y a 51 minutes

  The Left Behind reçoit beaucoup d'avis négatifs, et certains sont sûrement justifiés. Mais je trouve qu'il faut aussi savoir nuancer. On parle d'un jeu à une dizaine d'euros, développé avant l'explosion des outils d'IA comme GitHub Copilot. Tout n'est pas parfait, loin de là, mais il y a aussi de vraies idées, comme le système de permadeath, qui fonctionne très bien dans un jeu de zombies. Critiquer, oui. Enterrer un développeur indépendant en disant que son jeu est "une *****", non. Si on veut voir émerger des projets originaux, il faut aussi laisser une chance aux créateurs de progresser. Les avis constructifs font avancer un jeu. Le bashing systématique, lui, ne construit rien.

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  Capture effect (@Max_HelpRoom) a signalé il y a 53 minutes

  @EmmaDarles 0 audit indépendant, 0 preuve terrain, code serveur invérifiable, pas de build reproductible, RAM-only ? inconnu, éditeur anonyme Repo GitHub : 12 commits, 0 star, 0 fork. Si tu tiens à tes données & applique le 0 trust : aucune case cochée.

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  Brivael Le Pogam (@brivael) a signalé il y a 55 minutes

  Pour en finir définitivement avec cette histoire d'algo manipulé par Elon Musk pour promouvoir les contenus d'extrême droite. Vous n'avez pas à me croire. Vous n'avez pas à croire Musk. Vous pouvez juste lire le code. Il est là, public, sur GitHub, sous licence Apache 2.0, mis à jour toutes les 4 semaines. git clone et vous savez. Ce que dit ce code, c'est la mort du procès qu'on lui fait. Un algo de reco classique, c'est des centaines de règles écrites à la main : « booste ça, rétrograde ci, amplifie tel profil ». Chacune est une vanne où une main peut appuyer en secret. C'est là, et nulle part ailleurs, que vit la manipulation quand elle existe. Or la première décision de conception du dépôt, écrite noir sur blanc, s'appelle « No Hand-Engineered Features ». Ils ont supprimé ces vannes. La pertinence n'est plus arbitrée par un comité : elle est apprise à partir de votre propre historique par un transformer, qui prédit ce que vous allez faire — aimer, répondre, reposter — mais aussi bloquer, mutter, signaler, avec des poids négatifs qui enfoncent ce que vous détesteriez. Une machine qui vous suit, pas qui vous dirige. L'objection honnête : « il reste bien des filtres de modération ». Exact. Et ils sont dans le même dépôt, nommés, lisibles ligne par ligne. Si un biais politique était codé quelque part, il serait forké 4 000 fois et épinglé par le premier chercheur venu avant le déjeuner. C'est le retournement complet : on l'accuse d'opacité, alors que c'est la seule plateforme sur Terre pour qui l'opacité est devenue matériellement impossible. Alors posez la seule question qui compte. Où peut-on réellement vérifier une manipulation d'algorithme ? Instagram, YouTube, TikTok, Twitch : boîtes noires intégrales. Sur elles, l'accusation « l'algo censure tel camp » ne peut être ni prouvée ni démentie, le code est scellé à double tour. Et c'est précisément la seule plateforme qui a ouvert le sien qu'on perquisitionne pour « abus d'algorithme ». On ne poursuit pas les boîtes noires. On poursuit la seule vitre transparente. Ça ne s'appelle pas défendre la démocratie. Ça s'appelle punir la transparence. Et le 15 juillet, Musk a annoncé l'ouverture de la totalité du code de X, sans exception, avec vérification par des tiers que ce qui est publié est bien ce qui tourne en production. Fin du dernier refuge de l'accusation. Reste donc à nommer ce dont il s'agit vraiment. Pas d'ingérence — elle est indémontrable, le code la contredit. Mais la panique de ceux qui ont perdu le monopole du récit. Pendant un demi-siècle, un goulot d'étranglement orienté décidait de ce qui avait droit d'exister dans le débat. Ce goulot a sauté, remplacé par un ordre distribué que personne ne pilote. « Internationale réactionnaire », lâche Macron : le vocabulaire de ceux qui, ne retrouvant plus le bouton, se cherchent un coupable unique. On ne brûle pas un sorcier dont le grimoire est affiché au mur. La preuve est à un git clone de distance, et plus personne n'est dupe. Le décryptage complet, pipeline et code à l'appui ->

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  Donwar🧂🟩 ₿ (@donwar74) a signalé il y a 56 minutes

  @Alzyohan @dorgan94 @armalldo tkt pas pour les devs va avant on piqué le code sur stackoverflow ou github maintenant l'ia le fait à notre place

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  OrkStr (@OrkStr) a signalé il y a 56 minutes

  Quelqu'un a réduit sa facture Claude de 60% en transformant son code en image et en laissant le modèle faire de l'OCR. La blague, c'est que ça marche. Voilà les chiffres, et pourquoi c'est plus malin qu'il n'y paraît. 👇 Une image 1080×1920 coûte environ 2 700 tokens à Claude pour le lire. Le texte qu'il contient en coûterait 27 000. Soit 10 fois plus cher pour la même information. Pourquoi ? Parce que le coût d'une image est fixé par ses dimensions, pas par ce qu'il y a dedans. Tu mets 500 lignes ou 5 000 lignes de code dans ce PNG : même prix. Le texte, lui, se facture à la ligne. Et le code, le JSON, les logs de terminal sont particulièrement chers : environ 1,9 caractère par token, là où un texte normal en fait 4. Si tu n'es pas développeur, retiens l'essentiel : une image de code coûte 10 fois moins à traiter qu'un texte équivalent. Ce proxy exploite ça automatiquement, sans que tu changes quoi que ce soit à ton workflow. **La technique : pxpipe (GitHub teamchong/pxpipe)** C'est un proxy local. Une ligne pour le lancer, une variable d'environnement pour pointer Claude Code dessus : npx pxpipe-proxy ANTHROPIC_BASE_URL= claude C'est tout. Côté workflow, rien ne change. Côté requête, le proxy intercepte chaque appel, identifie les gros blocs (system prompt, tool docs, historique ancien), les render en PNG haute densité, et les renvoie au modèle comme blocs image. Le modèle fait de l'OCR, répond normalement. Point sécurité important : ce proxy est purement local, il tourne sur 127.0.0.1 et traite tes requêtes sur ta machine avant qu'elles ne partent. Ta clé API Anthropic ne transite jamais par un serveur tiers. Ce n'est pas un proxy cloud intermédiaire. Point latence : le proxy est synchrone, il encode les PNG avant que la requête ne parte. Ça ajoute un délai côté client sur les gros contextes. En contrepartie, envoyer 2 700 tokens au lieu de 25 000 réduit d'autant le temps de traitement et le coût réseau vers Anthropic. Sur du contexte dense, la compression l'emporte. **Les vrais chiffres (mesurés, pas estimés)** 48 000 caractères de system prompt = 25 000 tokens texte. En PNG : 2 700 tokens. 89% de moins sur ce seul bloc. Un PNG 1928×1928 = 4 761 tokens image, contient l'équivalent de 92 000 caractères. En texte brut, ça aurait coûté ~48 000 tokens. End-to-end sur 13 709 requêtes réelles : -59%. Une facture de 100€ → 41€ sans toucher au workflow. **Pourquoi Fable 5 accepte ça (et Opus non)** Fable 5 est très bon pour lire du texte rendu visuellement : 100/100 sur des problèmes arithmétiques inédits, récupération de valeurs, suivi d'état, rappel de noms. Pas du pattern-matching hasardeux : de la vraie lecture. Les benchmarks SWE-bench sont aussi publiés : 14/19 avec vs 15/19 sans sur Pro, verdicts concordants à 18/19. La différence tient à la variance run-to-run, pas à la compression. **La limite réelle : contexte oui, rappel exact non** C'est le point le plus important à comprendre avant de tester. pxpipe est lossy : l'image est une approximation visuelle du texte, pas une copie. Pour du contexte (comprendre la logique d'un code, suivre un raisonnement, retenir une valeur numérique) ça fonctionne. Pour du rappel byte-exact depuis du contenu imagé en haute densité, c'est une autre histoire : 63% de précision max sur des identifiants denses, et les erreurs sont silencieuses. Pas une exception levée, pas un signal d'incertitude : le modèle répond avec confiance en donnant la mauvaise valeur. Un cas documenté par l'auteur : un nom de personne rappelé depuis l'historique imagé, rendu confidemment faux. Concrètement, ça exclut plusieurs usages : tout pipeline qui doit restituer des IDs, des hashes, des secrets, des adresses, des numéros précis depuis l'historique compressé. pxpipe le gère en partie en gardant les valeurs byte-exact des tours récents en texte, mais ça ne couvre pas tout. Si ton agent doit retrouver une valeur exacte dans du contexte ancien, ce n'est pas la bonne solution. Si ton agent doit comprendre ce qui s'est passé pour décider quoi faire ensuite, ça passe. **Ce que ça veut dire pour ceux qui font tourner des agents** Le coût d'API est souvent le premier frein à l'intensification de l'usage. Un contexte large de Claude Code, des sessions longues, des pipelines multi-agents : ça monte vite. Où pxpipe gagne vraiment : les sessions de code, les agents avec de gros system prompts, les pipelines qui produisent des logs et des sorties d'outils volumineuses. C'est là que le ratio token image vs token texte est le plus favorable. Où le gain sera moindre : si ton contenu est surtout de la prose légère (emails, conversations, rédaction), le rapport devient moins avantageux. pxpipe l'intègre dans son calcul et laisse ces blocs en texte automatiquement. Expérimental, oui. Mais sourcé sur 13 709 requêtes réelles, pas sur des estimations. Les benchmarks sont publiés, reproductibles, les limites sont documentées avec honnêteté. C'est plus qu'on n'en voit sur la plupart des outils en production. Vous l'avez testé vous ? Quel gain sur votre workload ? ✍

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  Bearman (@xcomdoc) a signalé il y a 57 minutes

  On a trouvé un bug dans l'algo X. C'est pas un bug. C'est 18 000 lignes de code wokiste. Le ranking model préfère le bon message à la bonne réponse. Voilà. Vous pouvez fermer GitHub