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 6 jours
Quito	Sign in	il y a 6 jours
Junín	Erreurs	il y a 6 jours
Guadalajara	Erreurs	il y a 6 jours
Paris	Panne de site web	il y a 6 jours
Quito	Erreurs	il y a 6 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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  Ivanovich (@vanobit) a signalé il y a 11 secondes

  @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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  Bluewall (@Bluewall) a signalé il y a 2 minutes

  Le serveur tourne sur AWS, oui, mais le code serveur est public sur GitHub et l'auto-hébergement existe. Et surtout : E2EE veut dire que le serveur ne voit QUE du chiffré illisible, peu importe qui l'héberge. AWS n'a pas plus accès au contenu qu'un facteur n'a accès à une lettre scellée.

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  The NEWS (@thenews_fr) a signalé il y a 2 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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  Pentiminax (@Pentiminax) a signalé il y a 5 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 👀

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  OrkStr (@OrkStr) a signalé il y a 7 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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  piroa (@xdfdp75) a signalé il y a 10 minutes

  🚨 L'Inde vient de tenter d'interdire une app... open source. Spoiler : ça ne marche pas comme ça. Pendant que des milliers de manifestants campent à Jantar Mantar depuis le 20 juillet à Delhi, le gouvernement a coupé Internet dans le centre-ville. Réponse des manifestants ? Ils se sont tournés vers Bitchat, l'app de messagerie créée par Jack Dorsey — le cofondateur de Twitter. Ce qui rend Bitchat quasi impossible à censurer : 📡 Zéro Internet requis — les messages passent par un réseau maillé Bluetooth, de téléphone en téléphone 🔒 Chiffré, sans inscription, sans numéro de téléphone, sans serveur central 👤 Anonyme par design — aucune journalisation centralisée possible ₿ Peut même relayer des transactions Bitcoin hors ligne La réaction du gouvernement indien : ordonner à GitHub de retirer 3 dépôts liés à Bitchat en... 3 heures. Motif officiel : l'app "entrave considérablement l'interception légale et les enquêtes des forces de l'ordre." Le problème ? Bitchat est sous licence open source MIT depuis juillet 2025. Comme le résume un développeur : "GitHub ne supprimera pas le dépôt, il bloquera juste l'accès depuis l'Inde. C'est open source — on ne peut pas l'interdire." Le code est déjà dupliqué sur des dizaines de forks à travers le monde. Bloquer une URL ne fait rien contre ça. L'Internet Freedom Foundation a qualifié l'ordre d'"inconstitutionnel et autoritaire". Et le contexte est lourd : l'Inde a déjà enregistré 24 coupures d'Internet en 2026. Cette histoire résume en une phrase le dilemme des régimes autoritaires face à l'open source : on ne peut pas censurer ce qui n'a pas de serveur central à couper.

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  Paul Vengeons (@VengeonsP) a signalé il y a 10 minutes

  19000€ par mois chatseo lancé il y a 8 mois zéro pub payante 3 ans après mon 1er passage, je suis revenu sur le Wizards Podcast avec @frk_nft @antho_soum et @ZalidanTV j'ai complètement arrêté le freelancing pour me concentrer full time sur chatseo 3 associés nés la même année même mentalité même vision l'objectif de base c'était 30k par mois pour vivre à trois maintenant c'est d'aller le plus loin possible on a postulé à yc et on était dans le top 10% des candidatures sans être pris le vrai changement dans ma vision du seo depuis 2023 avant c'était intention de recherche pure et dure aujourd'hui tout part de contenu humain vidéo podcast avis réel puis ça se décline en article de blog le raisonnement derrière ça n'importe qui peut créer un site en 2 secondes avec claude donc google va devenir de plus en plus sélectif sur le net linking toujours utile pour les grosses requêtes mais moins central qu'avant pourquoi outrank et baby love gross font 300 à 400k par mois mais restent dangereux leur stratégie de mots clés est full informationnelle pas business first leur système de netlinking automatique c'est ni plus ni moins un pbn géant tous les sites clients se linkent entre eux le risque c'est qu'un jour google fasse sauter tout le réseau d'un coup comme les vieux pbn automatisés des années 2010 la vraie différence entre chatseo et un claude custom avec des mcp c'est pas la connexion aux données tout le monde peut le faire c'est le temps mis dans les process depuis des mois et des années sur une seule verticale exemple concret chatseo trouve les vrais concurrents business en tapant le mot clé principal et en regardant qui se positionne dessus plutôt que de faire un simple overlap de mots clés qui remonte des faux concurrents sur le geo pas de volume de recherche pas de vraie donnée de tracking les outils de tracking geo sont globalement approximatifs pour l'instant seul vrai signal utile selon moi bing webmaster tool sur les influenceurs pour scaler à l'international grosse déception des tarifs déconnectés de la réalité genre 1500 dollars pour un tiktok à 200 vues beaucoup de fake chaines youtube avec des vues et abonnés achetés qui vendent des packages à plusieurs milliers d'euros sur le fait de bosser à trois maintenant chacun peut proposer des modifications directement sur le produit via des pr github même sans être dev on utilise un outil qui note automatiquement la qualité de chaque pr sur 10 épisode complet en dessous ˅

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  wald 🪿 (@Wald52Wald) a signalé il y a 21 minutes

  @JohnGrf3891 GitHub pages fonctionne

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  Quentin L · Systèmes IA personnel (@QuentinLecocq_) a signalé il y a 25 minutes

  Oui apres j’ai fais le choix d’avoir un vps uniquement pour hermès, mes fichiers Obsidian restent lisible localement et GitHub me sert d’historique / sauvegarde hors serveur. Je ne parle donc pas de souveraineté totale. Si c’est ton critère, un dépôt git auto hébergé est plus cohérent.

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  Saucisse (@Saucisse_dev) a signalé il y a 29 minutes

  @Capetlevrai Pour Obsidian, je m'en sers uniquement via l'IA, avec un serveur MCP maison, une base vectorielle banchée dessus, et une synchro VPS <-> Desktop <-> Mobile (+auto-backup Github). Donc j'y accède de partout et toutes mes datas sont bien rangées. Mais à la mano impossible.

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  Kelley_abakar (@kelley_abakar) a signalé il y a 30 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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  Cauchon de Peillan | 🇫🇷 | ♂|⛄️|🏅| #Afuera (@CPeillan) a signalé il y a 32 minutes

  @FrDesouche J'ai beaucoup de mal à convaincre, y-compris ceux qui ont vu leur compte piratés d'utiliser la double authentification OTP sur tous les services qui le permettent (X, Google, Github, ...)

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  Greg_Ld (@Greg__LD) a signalé il y a 33 minutes

  @kaostyl @bot quand j'ai vu la déferlante de gros comptes AI qui encensait Grok Bot à sa sortie je me suis dit que c'était une campagne promo bien orchestrée... du coup je suis frileux à tester, mais toute mon orchestration Hermes est aussi sur GitHub, je pourrais le connecter rapidement...

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  dns🏴‍☠️ (@Do_not_sell_) a signalé il y a 34 minutes

  @Ammortel_ C'est tout le principe du "Web of Trust". Si un attaquant pirate le site, il peut falsifier la clé affichée, oui. Mais modifier l'empreinte de la clé partagée partout depuis des années (GitHub, serveurs PGP) est quasi impossible. Après, on parle d'un scénario ultra-rare qui demande un haut niveau de paranoïa, mais la sécurité absolue impose de recouper ses sources.

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  Pivi (@pivi___) a signalé il y a 35 minutes

  Le vrai game changer, c’est la synergie entre ce Second Cerveau et un agent que je peux piloter depuis mon téléphone. Telegram est devenu ma boîte d’entrée universelle. Je trouve un tweet, une vidéo YouTube, un site ou un outil intéressant ? J’envoie simplement le lien à Hermes. Ensuite, selon la source, un skill différent prend le relais. Une vidéo YouTube est transcrite et archivée. Pour un outil découvert sur X, l’agent retrouve le repo, le site, extrait les informations utiles et range tout au bon endroit. Le tout finit sous forme de fichiers `.md`, synchronisés avec GitHub et accessibles à tous mes autres agents. Avant, enregistrer correctement une information depuis mon téléphone demandait trop d’étapes. Ça finissait souvent dans des favoris, des onglets ouverts ou une liste “à lire” que je ne consultais jamais. Maintenant, je balance simplement le lien. L’agent s’occupe du reste. Le Second Cerveau organise l’information. Hermes supprime la friction pour l’alimenter.

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  The Next Big Sh*t (@thenext_bigshit) a signalé il y a 35 minutes

  La sécurité des agents IA devient un business de plusieurs milliards. À mesure que les entreprises déploient des agents IA autonomes, elles créent aussi… des millions de nouvelles portes d'entrée pour les hackers. Car chaque agent devient une véritable identité numérique. Comme un employé, il faut lui attribuer des accès, l'authentifier et limiter précisément ce qu'il peut faire. Le moindre agent compromis peut devenir une porte d'entrée vers tout le système d'information. Et le problème est déjà massif. Les identifiants volés (mots de passe, clés d'accès, certificats...) sont aujourd'hui la première cause de fuite de données. En moyenne, il faut 292 jours pour détecter et corriger une fuite de ce type. L'an dernier, 28,6 millions d'identifiants et de secrets ont été retrouvés en accès libre sur GitHub, soit une hausse de 34% en un an. Une nouvelle génération d'entreprises s'est donc créée autour de ce problème. AKeyless, par exemple, développe une plateforme qui gère les identités des machines et les "secrets" (mots de passe, clés d'accès, certificats...). L'entreprise a levé 65M$ en série B. Son principe est simple. Chaque agent IA ne reçoit que les droits strictement nécessaires à sa mission (le principe du moindre privilège), tandis que les données sensibles sont remplacées par des jetons illisibles afin que l'IA ne manipule jamais directement les informations critiques. Et ce marché ne fait probablement que commencer. La gestion des secrets représente déjà 5,6Md$ aujourd'hui et pourrait dépasser 19,7Md$ d'ici 2034. D'autres acteurs accélèrent déjà, comme Infisical, qui sécurise plus de 10 milliards de secrets par jour, ou BeyondTrust, utilisé par plus de 20 000 clients et qui étend désormais sa plateforme à la protection des identités IA.

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  Polsia (@polsia) a signalé il y a 36 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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  Baptiste (@tokyozinnia) a signalé il y a 38 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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  Examy (@examycom) a signalé il y a 38 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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  Le Dave (@LeD4ve) a signalé il y a 40 minutes

  Je suis COMPLETEMENT parti en steak aujourd'hui De base je suis sur Claude. Pas Claude Code. Claude. J'étais en train de bosser sur des Google Apps Script pour automatiser des trucs gratuitement. Et je me dis, p'tain il me faudrait plus d'info sur la cible pour laquelle je créé ce produit automatiser. A court de crédit Claude, je demande à ChatGPT. ChatGPT qui me dis "bah écoute frérot, on va faire un truc simple, tu vas créer un repo github" ... et je me suis laissé porter. Next thing you know, il est 00h30 j'ai un pris un abonnement chatGPT et je Code dans VSCode x ChatGPT 5.6 Sol (j'ai GALERE à le connecter à mon repo d'ailleurs) et le truc qu'il code est BEAUCOUP plus puissant que ce sur quoi j'ai bossé les 2 derniers jours (censé être le produit principal hein on le rappel) Nan, EN STEAK le gars il est parti...

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  اكرم (@Egv17__) a signalé il y a 41 minutes

  Des que la beta fc27 finie ça va s’intéresser aux fifa 17 et tt des mec de github la ça a l’air pas mal

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 43 minutes

  Tout le monde a lu la même phrase ces derniers jours : "Jack Dorsey lance un concurrent de Slack". Le vrai sujet de Buzz se joue ailleurs : qui possède l'IA qui tourne derrière. Et là, ça devient beaucoup plus intéressant. D'abord les faits, parce qu'ils sont vérifiables. Buzz, c'est un espace de travail où humains et agents IA bossent ensemble : chat, code, workflows, une même identité pour tous. Un Slack + GitHub pensé pour les agents, que Block utilisait en interne et vient d'ouvrir. Sorti le 21 juillet, sous licence Apache 2.0, bâti sur le protocole Nostr. La sortie a été couverte partout. La fonction dont presque personne n'a parlé, c'est le compute partagé. Le post qui la pointe a dépassé les 500 000 vues en moins de 24 heures. Et Jack Dorsey l'a quote-tweeté lui-même. Donc l'angle intéresse, y compris ceux qui ont construit l'outil. Le compute partagé, c'est écrit noir sur blanc sur le blog technique de Block : Buzz peut exécuter les requêtes d'un agent sur la machine d'un autre membre de la communauté. → une personne fait tourner la machine → elle y charge un modèle ouvert (Google Gemma dans l'exemple qui circule) → le reste du groupe se branche dessus Le but : mutualiser le matériel. 10 personnes se partagent une seule machine plutôt que d'en louer chacune, à vie. Les prompts ne passent pas par le serveur Buzz. Et comme tout repose sur des protocoles ouverts, personne de l'extérieur ne peut couper le robinet. Un groupe possède son IA, sur son propre matériel. Ce qui m'arrête, c'est le déplacement. Ces dernières années, on a loué notre intelligence à une poignée de labos américains. Un compte, un abo, un quota, des conditions qui bougent quand ça les arrange. Là, l'idée c'est de la faire tourner chez soi, à plusieurs. MAIS un bémol tout de suite. Buzz est sorti il y a 5 jours, en version 0.4.x. La doc reste encore légère sur le détail du compute partagé (isolation, planification, provenance des modèles). Ce qu'on voit circuler, ce sont surtout des démos. Bref. Je n'ai aucune idée si le compute partagé tient à l'échelle, ou si ça reste un terrain de jeu pour une petite communauté très équipée. Mais la question posée me semble saine : est-ce qu'on veut louer l'intelligence, ou en posséder un bout ? Je n'ai pas la réponse. Elle mérite d'être posée.

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  Mickaël Ahouansou (@micka_dore) a signalé il y a 48 minutes

  J’ai commencé à construire mon MCP Obsidian pour qu’un agent retrouve les bonnes notes. Quand je lui ai donné le droit d’écrire, le problème a complètement changé. Le cas le plus piégeux c’est pas celui où ça casse. L’écriture réussit, mais la réponse se perd. L’agent croit qu’elle a échoué. Tu le laisses recommencer ? S’il rejoue l’action, il peut créer un doublon ou écraser un état plus récent. Ce problème est devenu central dans Optimike Obsidian MCP. Depuis, je regarde moins le nombre d’outils que les garanties autour de chaque action. Peut-il montrer ce qu’il va changer avant de l’appliquer ? Refuser l’écriture si l’état a évolué ? Vérifier ce qu’il a réellement fait ? Reprendre une opération incertaine sans la rejouer à l’aveugle ? Lire un coffre est utile. Y agir sans lui faire perdre sa cohérence, c’est un autre métier. J’ai mis l’article et le repo GitHub en réponses 👇

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  Raffaële Azuelos 🕎 🇫🇷 🇮🇱 🇺🇸 🇪🇺 (@RaffAzou) a signalé il y a 50 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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  La Farce Insoumise (@RouxDeSecoours) a signalé il y a 52 minutes

  @_saintete_pepe @TheReganAngle Il faut contourner ses garde fous. Tape sur GitHub elder-plinus/L1B3RT4S tu y trouveras des prompts pour libérer toutes IA y compris Grok. Par contre je ne sais pas si ça fonctionne toujours moi je l’ai fait il y a longtemps déjà

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  Seb (@seblatombe) a signalé il y a 52 minutes

  🚨🇪🇺 L'application européenne de vérification d'âge, financée à hauteur de 2 millions d'euros, a été contournée pour la deuxième fois par le même chercheur en sécurité. « Mon extension Chrome générée par IA l'a contournée en quelques minutes. » Malgré plusieurs correctifs et plus de 2 400 commits sur GitHub, le chercheur affirme que l'architecture de l'application reste fondamentalement vulnérable et incapable de vérifier de manière fiable l'âge des utilisateurs. Selon la démonstration publiée, le contournement ne nécessite ni passeport, ni reconnaissance faciale, ni liaison à un appareil, et repose simplement sur la falsification d'une attestation de majorité acceptée par le système.

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  Nathan M (@MLFnathan) a signalé il y a 53 minutes

  Dites-moi que c'est faux svp 😭😭 SO m'a tellement aidé à l'époque... Tu codes, tu coinces pendant des jours/semaines puis tu trouves une partie de la solution là-bas et sur github, tu l'adaptes à ton code finalement qui passe... tu publies aussi pour aider qlq1 un jour

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  Gaeul fan account (@HaoyiFR) a signalé il y a 54 minutes

  @LLCoolChris_ @github WTF c'est quoi ce merdier encore

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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 54 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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  Roso (@RosoAI) a signalé il y a 57 minutes

  @fontanaen11 @github J’ai jamais eu ce problème