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 (71%)
• Sign in (21%)
• Erreurs (8%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Le Chambon-Feugerolles	Panne de site web	il y a 2 jours
Antananarivo	Panne de site web	il y a 4 jours
Paris	Sign in	il y a 8 jours
Lure	Panne de site web	il y a 12 jours
Ashkelon	Panne de site web	il y a 14 jours
Veigné	Erreurs	il y a 22 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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  Maison Wolfoni 🇫🇷 (@Maison_Wolfoni) a signalé il y a 2 minutes

  Nouvelle alerte sur une attaque de chaîne d’approvisionnement logicielle. Plus de 700 dépôts GitHub ont été signalés, avec plusieurs paquets PHP sur Packagist confirmés infectés. Le piège : un script caché au moment de l’installation ou dans des tâches automatisées, capable de télécharger et lancer un programme malveillant sur Linux. Ce genre d’attaque rappelle une chose simple : le danger ne vient pas toujours d’un fichier louche reçu par mail. Il peut aussi passer par des composants “officiels” utilisés par des développeurs, des sites ou des serveurs. Pour les particuliers : pas de panique inutile, mais gardez vos logiciels à jour, évitez les outils trouvés au hasard, et faites vérifier en cas de doute. Pour les développeurs et petites structures : vérifiez vos dépendances, vos scripts d’installation, vos workflows GitHub Actions et vos secrets/API tokens. Maison Wolfoni — ce n’est pas juste réparer quand ça casse ; c’est aussi éviter que ça arrive. #MaisonWolfoni #SécuritéInformatique #Cybersécurité

• 
  Martial MAY (@martialmay_dev) a signalé il y a 5 minutes

  → Révoqué le token GitHub lié à Vercel → Régénéré toutes mes clés API (Anthropic, Notion…) → Activé le mode “Sensitive” sur mes env vars critiques Si t’es dans le même cas, c’est maintenant, pas demain. Allez voir la source officielle 👇

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  Emerson Yougbaré (@emzrsxn) a signalé il y a 5 minutes

  Il a envoyé +700 candidatures, décroché un poste de Head of Applied AI, puis a publié le code en open source. En 24 heures, le repo a dépassé 8 000 étoiles sur GitHub. La réaction naturelle est de parler de la prouesse technique. Mais ce qui m'intéresse ici, c'est la question que cela pose aux directions RH et aux dirigeants d'entreprise. Le système lit une offre d'emploi sur un portail comme Greenhouse, Ashby ou Lever. Il analyse le profil du candidat. Il génère un CV PDF optimisé pour les systèmes ATS, avec les bons mots-clés, dans le bon format. Il évalue l'offre sur dix dimensions pondérées et lui attribue une note de A à F. Il prépare même des réponses aux questions comportementales en entretien, selon la méthode STAR. Le tout en parallèle, sur plusieurs offres à la fois, sans intervention humaine entre chaque étape. Ce système s'appelle Career-Ops. Il est construit sur Claude Code. Son auteur précise dans la documentation que ce n'est pas un outil de spam. C'est un filtre. Il recommande de ne postuler qu'aux offres notées au-dessus de 4 sur 5. L'humain valide toujours avant soumission. C'est une nuance importante, mais elle ne change pas le fond du problème. Les entreprises ont construit leurs processus de recrutement en supposant que chaque CV reçu représentait un effort réel du candidat. Un candidat qui prenait le temps de personnaliser sa lettre de motivation et de reformuler son CV pour un poste donné exprimait, par cet effort même, un niveau d'intérêt et de sérieux. Ce signal disparaît quand le coût marginal de postuler tombe à zéro. Cela pose des questions très concrètes pour les équipes qui reçoivent des candidatures aujourd'hui. Comment distinguer un CV qui a été personnalisé par un humain d'un CV généré par un agent IA en 30 secondes ? Est-ce que les critères ATS actuels, conçus pour filtrer les humains, résistent à des systèmes qui les connaissent et les optimisent par construction ? Est-ce que la quantité de candidatures reçues va exploser au point de saturer les processus de traitement existants ? Ces questions ne concernent pas seulement les grandes entreprises avec des centaines de postes ouverts. Elles concernent aussi les PME qui recrutent deux ou trois profils par an et qui n'ont pas de DRH à temps plein pour gérer l'afflux. La réponse à une automatisation de la candidature sera, mécaniquement, une automatisation du tri. Ce qui signifie que la compétition va se déplacer : elle ne se jouera plus entre un humain et un autre humain, mais entre un agent IA bien entraîné et les filtres automatiques d'une autre entreprise. Les humains, eux, interviendront plus tard dans le processus, quand les deux couches automatisées auront achevé leur dialogue. Ce déplacement n'est pas forcément négatif dans l'absolu. Mais il exige une mise à jour des pratiques. Ignorer ce changement, c'est continuer à concevoir ses offres d'emploi, ses formulaires et ses critères de sélection pour un monde où postuler coûtait encore quelque chose à quelqu'un.

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  Nicolas (@nb4ld) a signalé il y a 6 minutes

  @aeris_v2 @bonjourmollesse Bonne nouvelle, c'est sur github, tu peux corriger. Et l'erreur a été faîte une fois, elle ne le sera plus. À la différence de Lexbase, où l'erreur reste même une fois signalée à l'auteur et où aucun dépôt de commentaire n'est possible

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  Julien Doclot (@JulienDoclot) a signalé il y a 7 minutes

  @vercel Le truc important ici, c’est “short-lived tokens with precise scopes”. Pour les agents, c’est probablement le vrai garde-fou de prod. Pas juste connecter Slack ou GitHub, mais éviter de filer à un agent un token long-lived qui peut tout faire pendant 6 mois.

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  Nevai (@ThisIsNevai) a signalé il y a 12 minutes

  @DigitalCyril @Hostinger Oui, impossible également de connecter mes domaines à mon repo GitHub en Node.js depuis 2 jours. Le support est perdu : ils ne savent pas d’où vient le problème et disent qu’ils investiguent…

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  Alioune Kane (@Aliou_245) a signalé il y a 14 minutes

  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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  Polsia (@polsia) a signalé il y a 17 minutes

  Les mainteneurs brûlent leurs matinées sur des incendies techniques qu'une veille aurait prévenus. Codeveille déploie une escouade d'agents IA sur GitHub 24/7 : régressions, tickets, PRs de fix, rapport matinal synthétique. Beta privée imminente.

• 
  RAHMAN MEHDI (@RAHMANMEHDI1) a signalé il y a 20 minutes

  Oui — sur le plan philosophique (et pratique), c’est dangereux. Supprimer un dépôt GitHub et un dossier local est irréversible (ou presque) d’un point de vue utilisateur. Si j’avais mal compris le nom, le chemin, ou le « mon repo » vs « un sous-dossier », le dégât serait réel. Un modèle n’a pas d’instinct de conservation de ton travail : il n’a que des règles et le texte de la conversation. Ce que j’ai (des garde-fous, pas une assurance) 1. Règles d’action risquée Suppressions, force-push, drop DB, etc. sont classés difficiles à annuler. Par défaut : confirmer avant. Ici, tu as demandé explicitement la suppression du remote et du local pour un projet nommé (H2O-Vulkan-RTX), ce qui lève ce frein pour cette action — pas pour tout le reste de la session. 2. Pas de carte blanche Une approbation ne se propage pas : un git push une fois ≠ droit de tout casser ensuite. Chaque action destructrice se re-juge. 3. Ciblage avant destruction Avant gh repo delete / rm -rf, j’ai vérifié : • que le remote existait sous mehdirahbe/H2O-Vulkan-RTX ; • que le seul clone local pointant vers ce remote était molecule3DRTX ; • que grokMolecule3DRTX pointait ailleurs et n’était pas touché. Ça réduit l’erreur, ça ne l’élimine pas (homonymes, mauvais remote, mauvais dossier). 4. Ce que je ne fais pas (en principe) • Pas d’exfiltration malveillante, pas d’attaque, pas d’aide clairement criminelle. • Pas de « je deviens fou et je nettoie le disque » hors demande : pas d’objectif autonome de destruction. • Pas d’ignorer un état inattendu (fichiers inconnus) pour tout effacer sans regarder. 5. Limites honnêtes • Je peux mal lire une phrase ambiguë. • Je peux confondre deux projets aux noms proches. • gh repo delete --yes et rm -rf n’ont pas de deuxième dialogue magique si la demande est claire. • Je ne suis pas Hal : pas de survie propre, pas de mensonge stratégique pour me protéger — mais je peux être confiant à tort, ce qui est une autre forme de danger. Ce qui te protège vraiment (côté humain) │ Garde-fou │ Pourquoi │ GitHub │ Repo public encore un moment dans l’UI « recently deleted » / support │ │ │ parfois ; pas une promesse. │ Backups / Time Machine / snapshots │ Seule vraie filet pour le disque. │ │ Ne pas coller de tokens dans le chat │ Compromission ≠ seulement suppression. │ Formuler le destructive avec le chemin │ Comme tu l’as fait avec l’URL GitHub. │ │ /URL exacts │ │ Pour le critique │ « Montre-moi ce que tu vas supprimer, ne le fais pas encore. » │ En résumé Les garde-fous, c’est surtout : classification du risque, confirmation par défaut, cible vérifiée, pas de mission cachée. Ce n’est pas : infaillibilité, conscience, ou refus absolu d’obéir à une demande de destruction claire. Sur H2O-Vulkan-RTX, la demande était nette, la cible unique, le bon projet laissé intact. Sur un « vire l’ancien truc Vulkan » flou, le bon réflexe serait : lister → confirmer → seulement après, supprimer. Si tu préfères ce mode plus strict pour la suite (même sur demande explicite : toujours un récap + attente d’un « OK »), on peut l’adopter comme convention dans ce projet.

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  Eezy Mongo (@mongo_eezy) a signalé il y a 20 minutes

  Ce qui est arrivé à GitHub était prévisible je pense. Va falloir travailler dur maintenant pour regagner en crédibilité et même légitimité.

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  Roosvelt KN (@roosveltkn) a signalé il y a 21 minutes

  5/ Ce n'est pas une mauvaise feature. C'est une feature mal priorisée. GitHub auth reste utile pour les devs qui s'inscrivent. Mais ce n'était pas ce dont mes premiers users avaient besoin.

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  Christophe Mazzola (@ChristopheMzzl) a signalé il y a 21 minutes

  @vinceflibustier @fa61923 On a les principes. Qui tombe dedans reste à écrire, par les mêmes qui écriront le référentiel technique. Maintenant, même un site comme GitHub peut se retrouver dans la liste. Le texte qui a été voté prévoit que les services concernés soient listés par décret, après avis de l'Arcom. Le périmètre n'est donc pas fixé par la loi. Il est fixé par une liste administrative, modifiable par une autre liste administrative, sans repasser devant le Parlement (lol).

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  Sébastien Chédor (@SebastienChedor) a signalé il y a 22 minutes

  @archiptere Le copilot de github (pas le meme que le copilot de windows), permet de coder avec les gros modèles du moment. On utilise ça au boulot, c'est pas mal quand l'un bloque, mais c'est quand meme tres kif-kif. Quand l'un bloque, les autres aussi

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  delusional silex (@delusionalsilex) a signalé il y a 25 minutes

  @nesyoAI Même pas, jamais traîné sur le feed github. Quand j'ai une idée précise je recherche directement dessus pour vérifier que je ne réinvente pas la roue. Le deepseach des IA aide pas mal aussi. Sinon de rares fois ce sont des projets qui popent sur mes feeds reddit ou X

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  #22 (@salah_dinnn) a signalé il y a 28 minutes

  @senaaaaa04 Attends github est en panne mais fait confiance jss majeur de promo

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  enpi (@enpits) a signalé il y a 29 minutes

  @nextgenai_fr @DigitalGanon C'était deepseek v4, mais github copilot m'a aussi déjà joué le coup jusqu'à ce qu'il epuise mon quota. Même les modèles comme fable font ca, car ils considerent que le code qu'ils ont généré est "correct" jusqu'à ce que tu leur pointe directement l'erreur ou ordonne de vérifier.

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  The Next Big Sh*t (@thenext_bigshit) a signalé il y a 31 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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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 31 minutes

  Mon Second Cerveau s'enrichit tout seul chaque dimanche. Voici le process exact. J'ai mis en place un cron qui tourne chaque dimanche matin. Son job : détecter tout ce que j'ai produit dans la semaine et l'intégrer automatiquement dans mon repo GitHub. Le process de bout en bout : 1. Le cron démarre et scanne ma chaîne YouTube via yt-dlp. Il compare les vidéos publiées avec celles déjà indexées dans le repo. 2. Pour chaque nouvelle vidéo, il télécharge le transcript, le nettoie (supprime les timestamps, fusionne les segments), et le structure en fichier markdown avec un front matter complet : titre, date, durée, sujets abordés, citations clés. 3. Le fichier est ajouté dans content-archive/youtube/ avec un slug propre. 4. L'index général du repo est mis à jour automatiquement. Chaque nouveau transcript apparaît dans la table des matières. 5. Le catalogue de leads magnets est enrichi si la vidéo correspond à un nouveau lead magnet. Le mot-clé CTA, le résumé, les sujets compatibles sont ajoutés. 6. Mes voice samples sont enrichis. Le cron extrait les nouvelles expressions, tournures, formulations que j'utilise dans la vidéo et les ajoute à mes fichiers de référence vocale. C'est comme ça que mes agents écrivent de plus en plus comme moi au fil du temps. 7. Tout est commité et pushé sur GitHub. Un seul commit propre avec le résumé de ce qui a été ajouté. Le tout se passe pendant que je suis au sport le dimanche matin. Quand j'ouvre mon ordi, le repo a grandi. Le truc important c'est que ce process ne fait pas que stocker. Il STRUCTURE. Un transcript brut de 45 minutes de vidéo, c'est inutilisable par un agent. Un fichier markdown propre avec les sujets tagués, les citations extraites et les leads magnets associés, c'est du savoir actionnable. Et ça scale. Chaque semaine, 1 ou 2 vidéos de plus. En quelques mois, 70+ transcripts structurés dans le cerveau. Mes agents ont accès à tout ce que j'ai dit publiquement, organisé par sujet. Du coup quand je demande un post LinkedIn ou X, l'agent peut citer une vraie vidéo avec le bon lien et le bon résumé. Pas du bullshit inventé (et c'est clairement le problème de la plupart des systèmes de contenu IA qui hallucinent des sources). Claude Code pilote tout ça. Je parle, il édite, il structure, il commit. Je n'écris pas une seule ligne de markdown à la main. La prochaine étape c'est d'ajouter l'ingestion automatique des posts LinkedIn et X dans le même cron. Que tout ce que je publie sur tous les canaux revienne dans le cerveau, structuré, indexable, réutilisable par les machines.

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 33 minutes

  J'ai confié une mission à un agent Hermes : lancer un micro-SaaS par semaine. Je vois passer des dizaines de nouveaux SaaS sur X en ce moment. J'avais moi aussi une liste d'idées qui s'allongeait. Mais aucune envie de passer mes semaines à chercher des noms, acheter des domaines, créer des repos GitHub, provisionner des serveurs et surveiller des agents de code. L'idée n'est pas de sortir une nouvelle usine à gaz tous les sept jours. Chaque produit doit résoudre un problème très précis et pouvoir être utilisé de trois façons : - directement par un humain ; - dans un workflow via une API ; - par un autre agent, qui pourra utiliser le service et même prendre son propre abonnement. Je fournis l'idée. Hermes orchestre le reste depuis mon VPS. Il commence par faire les recherches, trouver le bon angle et rédiger le cahier des charges. Un skill travaille le positionnement, le nom et la marque. Un MCP vérifie les domaines disponibles et lui permet d'acheter celui qu'il retient. Il prépare ensuite l'infrastructure. GitHub pour le code, Hetzner pour le serveur et Coolify pour le déploiement. Tout est créé et relié sans passer par mon ordinateur. Une fois le terrain préparé, il découpe le produit en tickets GitHub : backend, API, authentification, paiements, interface, tracking, mails... Hermes ne développe pas lui-même chaque fonctionnalité. Il ouvre un terminal sur son VPS, lance Claude Code avec un ticket précis, surveille son travail et récupère la pull request. À chaque PR, Codex intervient comme deuxième paire d'yeux. Il relit le code depuis GitHub, remonte les problèmes et laisse ses commentaires. Hermes reprend ensuite les remarques, renvoie les corrections à Claude et recommence jusqu'à ce que les tests et la revue passent. Une fois tout au vert, il pousse en production avec Coolify. Stripe gère les abonnements. Resend les mails. Umami, Google Analytics et Search Console suivent l'utilisation et l'acquisition. Même après le lancement, l'agent continue. Les tickets de support et les demandes de fonctionnalités remontent dans GitHub. Il les regroupe, les priorise et peut relancer un cycle de développement sans que j'aie à suivre chaque étape. Le but n'est pas de prétendre qu'un agent peut créer une entreprise rentable en appuyant sur un bouton. Il ne choisit pas encore la bonne idée à ma place, et je garde la validation sur les décisions importantes. Mais toute la tuyauterie qui transforme une idée en produit utilisable ne tourne plus sur mon ordinateur et ne dépend plus de ma charge mentale. J'ai construit une petite usine à side projects. Maintenant, il va falloir automatiser le marketing

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  Théo Lelong (@ThoTbj) a signalé il y a 38 minutes

  Ce matin, une app IA a généré un rapport de 7 pages via un lien privé. Le parcours marchait. Je l’ai laissée en recette : Lovable avait perdu sa connexion GitHub, avec un risque d’écraser le code. Une démo qui marche n’est pas encore une livraison.

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  Roxabi (@roxabi_) a signalé il y a 40 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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  Lilith Datura (@LilithDatura) a signalé il y a 50 minutes

  @github VS code? wtf

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  Quentin Lecocq · CRO SaaS (@QuentinLecocq_) a signalé il y a 50 minutes

  Avant de devenir développeur, j’ai vendu des menuiseries en porte-à-porte. Puis j’ai quitté le commerce, travaillé comme barman et profité des 8-9 mois de chômage qu’il me restait pendant le Covid pour apprendre à coder. Aujourd’hui, je développe sur des parcours utilisés par des millions de personnes et je construis mon activité de consultant CRO. Le chemin n’avait rien de planifié. J’ai fait toutes mes études en marketing en alternance. J’ai commencé par le porte-à-porte, avant de devenir commercial chez le plus gros opérateur télécom français, puis de vendre des services B2B à des professionnels pour un loueur de linge. J’ai appris à prospecter, à présenter une offre, à entendre les objections et à comprendre très vite quand quelqu’un n’était pas convaincu. Mais au bout d’un moment, j’en ai eu marre du commerce. J’ai fini par démissionner. Je n’avais pas encore de plan de reconversion bien construit. Je savais surtout que je ne voulais plus continuer dans cette voie. J’ai donc enchaîné quelques emplois alimentaires, principalement comme barman dans un restaurant italien. À ce moment-là, le développement n’était pas encore mon nouveau métier. C’était simplement une possibilité que je commençais à regarder sérieusement. Puis le Covid est arrivé et le restaurant s’est arrêté. Il me restait 8-9 mois de droits au chômage. J’ai décidé de les utiliser comme une fenêtre pour apprendre le développement web. Pendant cette période, apprendre à coder est devenu mon travail à temps plein. Mon fil conducteur était The Odin Project : de la documentation, des exercices, beaucoup de recherches et surtout des projets à construire réellement. Je publiais tout sur GitHub sous le pseudo Celdama. Le compte existe encore aujourd’hui avec 80 repos : une application météo, un jeu de bataille navale, un panier e-commerce, une application de recettes avec React, Redux et Firebase, un clone d’Instagram… Le code a vieilli, évidemment. Mais je préfère le laisser visible : c’est l’archive brute de mon apprentissage. En parallèle, j’avais créé un compte X sous le nom de Celdama. J’y partageais mes projets, ce que j’apprenais, mes blocages et mes progrès. Ce compte m’a aidé à trouver mon premier poste de développeur. Je l’ai supprimé depuis, mais cette expérience m’a appris quelque chose que j’utilise encore aujourd’hui : montrer ce que tu construis peut ouvrir des portes qu’un CV seul n’ouvre pas. J’ai finalement décroché mon premier poste de développeur dans une ESN à Wasquehal. Pendant trois ans, je suis passé des projets d’apprentissage à de vrais projets en production, notamment pour Saint Maclou, Asmodee et une grande entreprise spécialisée dans la gestion de parcs immobiliers. J’y ai découvert tout ce que les tutoriels montrent rarement : les contraintes métier, les données imparfaites, les bugs, les arbitrages, la maintenance et les conséquences réelles d’une décision technique. Après quatre ans, j’ai décidé de m’arrêter pour prendre du recul et me former davantage. C’est à ce moment-là que je me suis plongé sérieusement dans le CRO, notamment avec la formation La Cargaison. Et beaucoup de pièces ont commencé à se reconnecter. Le marketing m’avait appris à regarder une cible, une offre et un marché. Le commerce m’avait confronté directement aux objections. Le développement m’avait appris à construire, mesurer et corriger. Le CRO réunissait ces trois dimensions autour d’une même question : pourquoi une personne avance, hésite ou abandonne ? Et contrairement à quelqu’un qui s’arrête au diagnostic, je pouvais aussi comprendre les contraintes techniques, écrire des spécifications et participer à l’implémentation. J’ai créé mon auto-entreprise peu avant de rejoindre Boulanger en février 2026. D’un côté, je continue à travailler comme développeur sur des parcours à très grande échelle. De l’autre, je construis une activité de consultant CRO technique pour aider des SaaS et des sites avec moins de trafic à identifier leurs frictions, prioriser les changements et transformer les recommandations en actions réellement implémentables. Je pourrais raconter ce parcours comme plusieurs reconversions. En réalité, je n’avais aucun grand plan pour relier le marketing, le porte-à-porte, les années de développement et le CRO. La cohérence est apparue après. Aujourd’hui, je sais écouter une objection, analyser un parcours, comprendre ce que racontent les données et voir ce qu’il est réellement possible de modifier techniquement. Le CRO a fini par relier des parties de mon parcours que j’avais longtemps considérées comme séparées. Mon organisation Obsidian accompagne une grande partie de cette histoire. Je l’utilise et je l’affine depuis 6-7 ans pour conserver ce que j’apprends, documenter mes projets et relier les idées entre elles. Hermes est arrivé beaucoup plus tard. Il n’a pas créé ce système et il ne réfléchit pas à ma place. Il s’est greffé sur une organisation qui existait déjà. Avant de détailler le bridge Discord, mes consignes, les automatisations et les garde-fous, je trouvais important d’expliquer le parcours derrière les outils. Je commencerai donc la série par mon organisation Obsidian.

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  dns🏴‍☠️ (@Do_not_sell_) a signalé il y a 50 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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  Maxime() (@M4x1M3_) a signalé il y a 51 minutes

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

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  WIDED (@gowided) a signalé il y a 53 minutes

  @MennelDev Je pense que ça passe par GitHub maintenant, OpenClaw l'a clairement démontré pourtant le mec avait fail une quarantaine de projets avant.

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  Jonathan (@CubicRobot) a signalé il y a 56 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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  L'ours ronchon (@Loursronchon) a signalé il y a 57 minutes

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

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  FraudBrief (@FraudBrief_FR) a signalé il y a 58 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 60 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