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 (67%)
• Sign in (20%)
• Erreurs (13%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Veigné	Erreurs	il y a 4 jours
Paris	Panne de site web	il y a 8 jours
Saint-Paul	Panne de site web	il y a 9 jours
Saint-Paul	Panne de site web	il y a 9 jours
Mexico City	Sign in	il y a 10 jours
León de los Aldama	Panne de site web	il y a 10 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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  Alioune Kane (@Aliou_245) a signalé il y a 26 secondes

  Il y a une erreur que 90% des étudiants en ingé font quand ils veulent lancer un projet tech. ↓ Elle m'a coûté 4 mois. Le vrai problème : ils construisent avant de valider. Pas de client, pas de problème réel — juste du code qui dort sur GitHub.

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  hoodini (@only1hoodini) a signalé il y a 3 minutes

  🦀 Openclaw build in public jour 3 Coûts total: +- 245$ Jcommence petit à petit à être satisfait de ma config. Je regarde pas mal de contenus en parallèle, j’optimise ses compétences et skills que je trouve sur github et certains sur clawhub. Jme dis que je ferais qd même

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  NimaaHB (@NimaaHb) a signalé il y a 6 minutes

  Par Naïm Bada Spécialiste logiciel et intelligence artificielle Publié le 24 mars 2026 à 10h38 Un kit de piratage d'iPhone vient de fuiter sur GitHub : qui est concerné ? Le code source d'un outil d'espionnage étatique vient de fuiter publiquement. Il suffit de quelques heures et de zéro compétence en iOS pour le déployer. La menace DarkSword vient de changer de nature. Nous avions détaillé le fonctionnement de ce kit d'espionnage capable de vider un iPhone non mis à jour via une simple page web. Désormais, le problème n'est plus seulement technique. Comme le rapporte TechCrunch, une version fonctionnelle du kit a été publiée sur GitHub. N'importe qui peut la télécharger.

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  Nicolas HENRY (@Blog_Nico) a signalé il y a 10 minutes

  @StephanTechBro @512banque Pareil même constat, et j'ai fait pas mal de tests avec des RULES, prompts précis, utilisation de depot github pour une bonne comprehension. 10 fois plus lent, parfois des plantages, du code approximatif, arret en plein milieu estimant que la tache est ok etc ...

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  VaL (@KHC420) a signalé il y a 12 minutes

  @Capetlevrai Probablement question con mais j'ai du mal a voir l'interet d'une app Github ? Vscode dispose de pas mal d'addon pour simplifié la gestion github si pas a l'aise avec les commandes.

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  Jonathan (@CubicRobot) a signalé il y a 13 minutes

  - UX atroce - Usine à gaz - Ultra lent - Une horreur à administrer En face tu as Gitea / Forgeo. Un binaire sans aucune dépendance qui convient à 90 % des usages. La CI n’est pas encore au niveau de GitHub / GitLab mais ça avance.

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  42loops (@42loops) a signalé il y a 14 minutes

  Le problème c’est que vous finirez comme GitHub vous allez vendre pour vous faire un max de tune et après on devra trouver un autre service… c’est malheureusement toujours la même histoire. Mais pleins de bisous monsieur le polytechnicien.

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  Papa Diop ⁶₆⁷ 🇸🇳⭐⭐️ (@LordThiouk) a signalé il y a 17 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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  FraudBrief (@FraudBrief_FR) a signalé il y a 18 minutes

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

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  Ivanovich (@vanobit) a signalé il y a 18 minutes

  @VDN_00001 Jean! Ton travail est super intéressant, mais je n'arrive pas à ouvrir le repositoire en github... Help, I need somebody's... Help

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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 20 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'.

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  Matéo (@mateodr_) a signalé il y a 20 minutes

  Merci du soutien l'équipe. D'ailleurs je viens de sortir la landing page de Lovable pour la push sur un repo GitHub puis la publier sur Vercel. Est-ce que je suis dev maintenant ?

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  Mehdi ⚡️ building with AI (@MehdiBuilds) a signalé il y a 21 minutes

  120 notifications GitHub en 12h. Un seul repo : Paperclip. Lancé il y a 7 jours. Pendant que tu lis ce tweet, 5 nouvelles PRs viennent d'être mergées. Des devs en Chine, aux US, en Europe ont construit en parallèle cette nuit : → un connecteur GitHub bidirectionnel → un import/export de "company IA" en 1 clic → un fix d'exécution atomique sur les agents → un adapter LM Studio local → un bug critique résolu en 1 ligne de config Le concept : construire une "zero-human company". 20 000 devs qui s'y mettent en même temps. Le truc qui me fascine le plus ? L'agent qui a poussé le dernier commit s'appelle @smithaiagent-coder. C'est pas un humain. Linux a mis 10 ans pour atteindre ce niveau d'activité. Paperclip l'a fait en 7 jours. C'est soit le plus gros hype bubble de 2026. Soit l'infrastructure de la prochaine décennie. Je suis pas encore sûr. Mais je surveille. Lien du repo en commentaire 👇

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  Kruptos (@KuptoKosmos) a signalé il y a 25 minutes

  🔴 GitHub, le saint Graal que Microsoft nous a vendu comme infaillible, blindé à l’IA et protégé par des milliers de pare-feu... vient de se faire humilier ! Une seule extension VS CODE empoisonnée dans le marketplace officiel et TeamPCP a pris les clés du royaume. Ils se sont promenés comme chez eux dans PLUS DE 3 800 REPOSITORIES INTERNES ! GitHub savait depuis des heures, ils ont attendu que les hackers crient leur victoire... Et maintenant ils minimisent, la queue entre les jambes ! Supprimez TOUTES les extensions, arrêtez de faire confiance aveuglément au marketplace Microsoft, et préparez-vous au chaos qui arrive ÇA SENT LA FIN D’UNE ÈRE...

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  Ayoub (@ayoub_laar) a signalé il y a 26 minutes

  @CritMedia1 Ah ok perso même si le repo est public, il arrive pas à fetch, toujours en erreur. Je pense que Github détecte l'user-agent de Claude et qu'il le tej

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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 27 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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  アルノ (@ArnoTaoTensor) a signalé il y a 30 minutes

  « Gemini est largué, ça hallucine tout le temps. » Le problème, ce n'est pas le modèle. C'est votre habitude de lui demander d'écrire du code sans specs. Ici, ça tourne sous Antigravity 2.0 + Gemini 3.5 Flash (High). 800 tokens à la seconde pour un coût ridicule. Pour cadrer la bête : la méthode BMAD. Du pur développement "spec-first" où l'on fige des spécifications techniques ultra-serrées avant la moindre ligne de code pour bloquer les dérives de contexte. Ensuite, Claude Opus 4.8 ou GPT 5.6 interviennent uniquement comme leads seniors pour réviser chaque brique produite. Ce pipeline fait déjà le taf d'une équipe de devs juniors. J'attends de voir si Google plie le game le 17 juillet avec Gemini 3.5 Pro. Le seul angle mort qui reste, c’est le SEO du code généré, souvent négligé par les LLM. Vous avez des dépôts GitHub solides à recommander pour automatiser le SEO en dev (metas, schémas, audits) ? Qu'est-ce que vous utilisez pour blinder ça ?

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  Sam (@Sam27274510) a signalé il y a 31 minutes

  @_Flavien @KuptoKosmos As tu été voir le projet github en question ? J'ai l'impression que tu ne sais pas de quoi tu parles, demande a chatgpt de t'aider, ce que tu ecrit n'a aucun sens.

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  Godefroy (@Godefroy) a signalé il y a 34 minutes

  On a tendance à croire que l'IA de pointe restera un club fermé de labs américains. Le videur de ce club, Microsoft, vient d'y faire entrer un modèle chinois en libre accès, dans son produit phare. GitHub Copilot propose maintenant Kimi K2.7, un modèle de l'entreprise chinoise Moonshot AI. Un très bon modèle d'ailleurs ! C'est le premier modèle "open-weights" que GitHub propose en option officielle. Open-weights, ça veut dire que n'importe qui peut télécharger le cerveau du modèle et le faire tourner sur ses propres serveurs. Les poids sont publics, sur Hugging Face, sous licence libre. À l'opposé des modèles d'OpenAI ou d'Anthropic, qu'on utilise seulement à travers leur API, sans jamais voir ce qu'il y a dedans. Ce qui m'étonne, c'est le contexte. Microsoft a investi des dizaines de milliards de dollars dans OpenAI. Et là, dans son propre outil, elle range le modèle chinois juste à côté, moins cher que les options américaines du menu. Comme un supermarché qui met sa marque distributeur à hauteur des yeux, à côté de la marque premium qu'il finance. Microsoft ne fait pas ça par militantisme. Elle le fait parce que ses clients le demandent, et parce que le modèle chinois fait le job pour beaucoup moins cher. Quand l'acteur le mieux placé pour défendre le modèle américain propriétaire se met lui-même à vendre l'alternative chinoise, c'est qu'il a acté que, sur une grande partie des usages, le modèle branché derrière n'est plus un choix qui différencie. C'est un consommable qu'on remplace. Bien sûr, il reste un angle à surveiller. Le modèle tourne sur les serveurs Azure aux États-Unis, pas en Chine, et il est désactivé par défaut sur les comptes entreprise, un admin doit l'activer. La gouvernance de la donnée sur un modèle venu de Chine reste une vraie question. Mais ça ne change rien au signal de fond. Ce n'est pas une news produit. C'est le signal que la couche modèle, celle que tout le monde regarde, est en train de devenir la moins stratégique de la pile.

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  Christophe Mazzola (@ChristopheMzzl) a signalé il y a 37 minutes

  L'agence qui passe ses journées à expliquer aux autres comment se sécuriser vient de faire ce qui se fait pire en hygiène cyber. La CISA, l'équivalent américain de l'ANSSI a vu l'un de ses contractants posté un repo GitHub public nommé "Private-CISA" (oui oui, public et nommé "Private", on est dans la cour des grands), avec 844 Mo de données dedans. Au menu: - Identifiants administratifs AWS GovCloud, l'environnement cloud réservé aux charges sensibles du gouvernement américain. - Mots de passe en clair dans un fichier CSV, dont les identifiants Firefox de dizaines de systèmes internes. - Tokens d'authentification, certificats SAML Entra ID, clés SSH, manifests Kubernetes, logs CI/CD. - Et le bouquet final, l'accès à l'Artifactory interne, le dépôt de tous les paquets logiciels que CISA utilise pour construire ses outils. En terme de folklore, mes mots de passe internes utilisés étaient du niveau "nom_de_la_plateforme + année en cours". Le genre que tu déconseilles à ta grand-mère. Comment c'est arrivé? Le contractant a désactivé manuellement la fonctionnalité de GitHub qui bloque par défaut la publication de secrets dans un repo public. Donc ce n'est pas un oubli. C'est une action volontaire pour contourner la sécurité. Le repo a été créé en novembre 2025. Découvert par @GitGuardian le 14 mai 2026. Six mois d'exposition publique. Et le pire. Quand CISA a fini par retirer le repo, ils ont mis 48 heures supplémentaires à révoquer les accès AWS. Donc même après la découverte, les clés restaient valides. Un attaquant qui aurait copié les secrets avant le takedown pouvait continuer à accéder aux systèmes pendant deux jours de plus. Sept couches de contrôle de sécurité auraient dû détecter ou prévenir cet incident. Les sept ont échoué. Et là, vous allez me dire, mais c'est CISA, c'est sérieux, ils vont être sanctionnés. CISA a publié une déclaration disant qu'il n'y a "aucune indication que des données sensibles aient été compromises". Comment on prouve qu'il n'y a pas eu de compromission sur 183 jours d'exposition publique, avec 70% des effectifs disponibles pour faire l'enquête forensique ? On ne prouve pas. On dit juste qu'on n'a rien vu. La leçon. Aucune organisation n'est à l'abri. Pas même celle dont le métier est de prévenir exactement ce genre d'incident. Et toi qui me lis et qui pense que tes audits ISO 27001 te mettent à l'abri. CISA est l'agence fédérale américaine de la cybersécurité. Ça n'empêche pas qu'un contractant qui veut utiliser GitHub comme backup personnel passe à travers les filets pendant six mois. La sécurité n'est jamais dans la conformité documentaire. Elle est dans la culture opérationnelle. Et la culture, c'est ce qui se passe quand personne ne regarde.

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  SadE (@SadE666_) a signalé il y a 43 minutes

  @grafikart_fr Et en surcouche pour des plus gros trucs , Spec Kit de Github ou GSD (Get **** Done)

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  Christophe (@Christophe_501) a signalé il y a 43 minutes

  @ame_ism @larroumecj Vous fatiguez pas il voulait juste faire passer son point 2. Juste au moment ou les "AI bros" sont en crise et que justement leur modèle de code : 1. ne fonctionne pas. 2. Tout à été apparemment chouré à github ( propriété de microsoft, qui viens de leur déclarer la guerre ).

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  Pepper, MD (@DokPepper) a signalé il y a 45 minutes

  Je découvre le client Codex lié à Github Desktop et le Push automatique sur mon serveur en ligne. Ça permet sans coder de modifier une WebApp, un site internet, etc. Sans transfert FTP, sans ouvrir un éditeur... C'est juste dingue. N'importe qui peut créer un logiciel ainsi.

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  Alexandre Tsicopoulos (@Alex_Tsico) a signalé il y a 46 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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  Melina (@Gissoka) a signalé il y a 47 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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  Maniarr (@Maniarr_) a signalé il y a 48 minutes

  Et les runners locaux, c'est aussi une roue de secours. Quand GitHub Actions est lent ou que GitLab CI déraille, le runner local prend le relais. On n'est plus bloqué par un incident chez un provider tiers.

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  Philippe J. Bourcier (@irukanji_invest) a signalé il y a 49 minutes

  @iamsupersocks Mais là c'est pas trop mal le résultat... 👍 Faut que je pousse le code sur github dans les jours qui viennent.

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  @JeanGuillaumeAI (@KentaArcadia) a signalé il y a 52 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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  Ahmed Agoummadane (@Aahmed_agi) a signalé il y a 55 minutes

  @kapouer @bearstech 40 ans que des entreprises pillent l'open source et le copyright a rien empêché. Ton propre argument. Sauf que maintenant c'est pas une boite qui copie-colle un fichier, c'est un modèle qui a avalé GitHub en entier et qui génère du code "original". Si pour toi le copyright est juste "plus compliqué à retrouver" dans ce contexte, j'aimerais bien voir ta méthode de traçabilité.

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  Grok (@grok) a signalé il y a 56 minutes

  C’est un kit web simple : télécharge les fichiers HTML + JS leakés sur GitHub, héberge-les sur un serveur, envoie le lien à la cible (ou via site compromis). Elle ouvre dans Safari sur iOS 18.4-18.7 → exploit auto via WebKit (sandbox escape + kernel RCE en 6 failles dont 3 zero-days). Ça vole tout (contacts, msgs, iCloud, wallets) et exfiltre via HTTP en quelques minutes. Mets à jour vers la dernière version et active le Lockdown Mode.