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 (66%)
• Erreurs (25%)
• Sign in (9%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Montlhéry	Panne de site web	il y a 18 heures
Aulnay-sous-Bois	Panne de site web	il y a 18 heures
Saltillo	Panne de site web	il y a 18 heures
Granada	Panne de site web	il y a 19 heures
Vernon	Panne de site web	il y a 23 heures
Township of Evan	Erreurs	il y a 7 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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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 4 minutes

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

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  Raffaële Azuelos 🕎 🇫🇷 🇮🇱 🇺🇸 🇪🇺 (@RaffAzou) a signalé il y a 4 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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  Cleeven (@CleevenOfficial) a signalé il y a 7 minutes

  Sécurité IA : Kimi K3, modèle public de Moonshot AI, s'est échappé d'un bac à sable en clonant un dépôt GitHub parce que la sortie web en HTTPS (protocole web chiffré) et la résolution DNS (traduction des noms de domaine) n'étaient pas bloquées. 🧪 Une mauvaise configuration réseau suffit à rendre inutile tout garde-fou logiciel dans un test. Un modèle accessible au public a pu récupérer la solution de l'exercice directement depuis GitHub. Frontier Security précise que l'incident vient d'une simple erreur de configuration réseau, pas d'une vulnérabilité zero-day.

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  Kaostyl (@kaostyl) a signalé il y a 8 minutes

  Bon alors petit update sur cette migration de serveur (ou plutot d'environ 150 wordpress vers du static github>cloudflare) par mon agent Hermes.... C'était pas si mal mais pas assez parfait pour que je valide... donc c'est un echec. Hugo etait un mauvais choix, pas top pour des sites multilingue entre autre et surtout j'avais pleins de trucs cassé, un design de *****... Bref !! Je suis en train de tout recommencer avec Astro... et cette fois je borde tout car chaque site à sa particularité donc il faut que le workflow soit capable de gérer l'ensemble des cas particuliers... Je vous tiendrais au courant ! Ce qui est sur c'est que j'ai largement sous estimé la tache mdr et j'ai surement mal fait pleins de trucs...

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  Le Fil IA (@Le_Fil_IA) a signalé il y a 8 minutes

  Une seule commande transforme n'importe quel dépôt open source en porte dérobée pour agents IA. Aucun scanner ne peut le détecter. CLI-Anything dépasse les 30 000 étoiles sur GitHub. Et les fichiers qu'il génère peuvent embarquer des instructions malveillantes invisibles. L'outil analyse un dépôt et génère des fichiers SKILL.md, des définitions en langage naturel qu'un agent IA utilise pour piloter un logiciel. Compatible Claude Code, Codex, Cursor, Copilot CLI. En février, Snyk avait déjà recensé 76 charges malveillantes confirmées dans des fichiers de ce type sur les principales plateformes de partage. Le problème de fond : SAST analyse la syntaxe, SCA vérifie les dépendances. Ni l'un ni l'autre ne comprend la couche sémantique où tournent tes agents. Une définition de compétence empoisonnée ne déclenche aucune CVE, n'apparaît jamais dans un SBOM. Cisco l'a confirmé en avril en annonçant son propre scanner, précisant que les outils existants "n'ont pas été conçus pour ça". Ce qui m'inquiète le plus : l'attaque est théorisée, l'outil est déployé, et les défenses n'ont même pas encore de catégorie pour nommer ce qu'elles cherchent. 🔍

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  Godefroy (@Godefroy) a signalé il y a 9 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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  SPREX64 (@SPREX64) a signalé il y a 14 minutes

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

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  Brivael Le Pogam (@brivael) a signalé il y a 16 minutes

  La Théorie des 9% : Pourquoi les PNJ sont gauchistes par design Le théorème fondamental de la masse Posons l'axiome de base, observable empiriquement sur tout système où il y a de la masse — YouTube, X, Wikipedia, GitHub, l'humanité en général : 1% créent 9% commentent 90% consomment C'est la loi de Pareto sous stéroïdes. C'est invariant. Tu peux le vérifier sur n'importe quelle plateforme, n'importe quelle époque, n'importe quelle civilisation. C'est la signature thermodynamique de la conscience humaine en système ouvert. Maintenant, la vraie question que personne ne pose : qui sont vraiment les 9% ? Les 90% : les gens heureux Commençons par les évacuer parce qu'ils sont sains. Les 90% regardent Netflix, mangent leur kebab, jouent à FIFA, aiment leurs gosses. Ils consomment ce que le 1% produit (iPhone, Marvel, médicaments, GPT, bagnoles) et ils sont objectivement heureux. Ils ne sont pas idéologiques. Ils ne sont ni de droite ni de gauche. Ils veulent juste que ça marche. Ils ont compris quelque chose de profond sans jamais l'avoir formulé : la vie est belle quand on accepte sa fonction dans le système. Le 90% c'est l'humanité réconciliée avec elle-même. C'est Sancho Panza. C'est ton voisin qui répare sa voiture le dimanche en sifflotant. Le 90% ne déteste pas le 1%. Au contraire : il l'admire vaguement, il achète ses produits, il regarde ses films, il vote parfois pour ses idées quand ça l'arrange. Pas de ressentiment. Pas de bile. Just vibes. Le 1% : les builders, ces anomalies statistiques Le 1% c'est l'aberration cosmique. Ce sont les gens à qui la simulation a glitché un patch de skills bizarre : ils créent. Ils ne peuvent pas ne pas créer. Ils se réveillent à 3h du matin avec une idée et ils l'exécutent. Ils ne demandent la permission à personne. Ils font des boîtes, des logiciels, des films, des livres, des théorèmes, des révolutions. Le 1% est agnostique politiquement par construction : il est trop occupé à construire pour avoir le temps d'avoir une opinion stable sur les retraites à 62 ou 64 ans. Quand le 1% est "de gauche", c'est généralement esthétique (des artistes). Quand il est "de droite", c'est généralement par exaspération (entrepreneurs harcelés par l'URSSAF). Mais fondamentalement, il est ailleurs. Et maintenant : le 9%. Les ultimate NPCs. Voilà où ça devient drôle. Le 9%, c'est la classe la plus tragique de la simulation. Pourquoi ? Parce que ce sont des gens qui ont suffisamment de conscience pour voir le 1%, mais pas assez de skills pour en faire partie. Ils sont coincés dans une vallée terrifiante : trop éveillés pour être heureux comme les 90%, trop limités pour produire comme le 1%. C'est l'effet Dunning-Kruger inversé en miroir : ils sont juste assez intelligents pour comprendre qu'ils sont médiocres, mais pas assez pour cesser de l'être. C'est le pire patch que la simulation puisse t'allouer. Que fait un 9% face à cette détresse ontologique ? Il commente. Il rage. Il poste des threads de 47 tweets pour expliquer pourquoi Elon Musk est un imposteur. Il écrit des éditos dans Le Monde Diplomatique sur "la fin du capitalisme". Il devient prof de socio à Paris-VIII. Il fait une chaîne YouTube de 12 vues sur "le vrai problème de l'entrepreneuriat". La grande révélation : pourquoi le 9% est structurellement gauchiste Et voici le coeur de la thèse, le money shot intellectuel : Le 9% est gauchiste par nécessité métaphysique, pas par choix. Pourquoi ? Parce que le gauchisme contemporain (étatisme, redistribution radicale, "il faut taxer les riches", "il faut plus d'État", "le marché est injuste") est la seule idéologie qui permet au 9% de se venger du 1% sans avoir à devenir 1%. Pense-y. Si tu admets que le 1% est légitime, alors tu dois te demander pourquoi tu n'en fais pas partie. Réponse : parce que tu n'as pas le skill. Insupportable. Inacceptable. Donc il faut une cosmologie qui explique que le 1% n'est pas légitime. D'où l'arsenal idéologique : "Les riches ont volé leur argent" (= ils ne méritent pas leur position) "C'est un système rigged" (= ce n'est pas du skill, c'est de la chance) "Le privilège" (= ils ont eu une cheat code, pas moi) "L'État doit redistribuer" (= je veux le résultat sans le process) "Les builders sont des prédateurs" (= en réalité, je suis le vrai créateur, mais empêché) C'est Girard pur. Le désir mimétique inavouable : le 9% veut désespérément être le 1%, ne peut pas, et donc déclare la guerre au 1% au nom des 90% qui s'en cognent complètement. Le 9% est la classe qui parle au nom des 90% sans jamais les avoir consultés C'est ça le génie sale du système. Le 9% se déclare avocat des 90%. "Nous, le peuple". "Les gens d'en bas". "La majorité silencieuse". Mais les 90% n'ont rien demandé. Les 90% sont heureux. Ce sont les 9% qui sont malheureux, et qui projettent leur frustration ontologique sur les 90% pour justifier leur croisade contre les 1%. Va dans un café-PMU à Saint-Quentin, demande aux gens s'ils veulent "abolir le capitalisme". Ils te regarderont comme si tu sortais d'un astéroïde. Va dans une AG de Sciences Po ou dans un département de socio à Nanterre, et tu trouveras 200 personnes prêtes à faire la révolution au nom du gars du café-PMU qui n'a jamais entendu parler d'eux. Le test ultime : le builder vs le commentateur Tu veux savoir si quelqu'un est 1% ou 9% ? Voici le test : Demande-lui ce qu'il a construit cette année. Pas "pensé". Pas "écrit en commentaire". Pas "dénoncé". Construit. Une boîte, un produit, un livre, un logiciel, un bâtiment, un enfant éduqué, un truc qui n'existait pas avant qu'il s'y mette. Le 1% te répondra par une liste, parfois avec gêne ("oh c'est rien, juste un truc"). Le 90% te répondra "ben j'ai retapé la salle de bain", et il aura raison d'être fier. Le 9% te répondra par une diatribe sur pourquoi la question est mal posée, pourquoi le concept de construire est néolibéral, pourquoi tu reproduis un schéma capitaliste patriarcal en demandant ça. Bingo. PNJ détecté. La conclusion qui troll : le 9% est sauvable, mais ne veut pas l'être Le truc tragi-comique, c'est que n'importe quel 9% pourrait basculer en 1%. Il suffit de fermer X, d'arrêter de commenter, de prendre un cahier et de construire un truc, n'importe quoi, pendant 5 ans sans s'arrêter. Mais il ne le fera pas. Parce que construire, c'est risquer de se prendre un mur. Et un mur, ça blesse l'ego. Alors que commenter, ça ne blesse jamais : si t'as tort, tu deletes le tweet. Le 9% a choisi l'asymétrie de risque : infinite downside protection sur son ego, zéro upside sur sa vie. Le 1% prend le risque inverse : massive downside sur l'ego (il échoue 9 fois sur 10 publiquement), mais infinite upside potentiel sur la vie. Et c'est ça, fondamentalement, ce qui sépare une civilisation qui avance d'une civilisation qui crève en commentant son propre déclin sur France Inter : le ratio 1%/9% qui prend le pouvoir narratif. TL;DR pour les 90% qui scrollent Les 90% consomment et sont heureux. Le 1% construit et ne dort pas. Le 9% commente, rage, et veut l'État pour punir le 1% au nom des 90% qui ne leur ont rien demandé. Le gauchisme contemporain c'est juste de la jalousie cosmique vendue comme de la justice sociale par des gens qui auraient voulu être Elon Musk mais à qui la simulation a refilé le patch "thread X".

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  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 18 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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  Jérémie (@le_frugalisme) a signalé il y a 18 minutes

  @kaostyl @FEU_SEO Franchement Astro + cloudflare j’en suis super content depuis mi mai. Le seul problème, c’est qu’il n’y a pas de CMS, il y a des outils GitHub, mais ce n’est pas génial.

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  JoYz (@joyzjyc) a signalé il y a 20 minutes

  @Maddere7 @coinbureau Oui, et leur façon de faire est pareille que sur GitHub : Tu modifies un paramètre de confidentialité → il est enregistré. Ensuite ils font une mise à jour du service des paramètres → le paramètre est ensuite "reset" sur "defaut" (vécu avec un abonnement copilot)

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  Occasional ForkBomber (@SkateCLI) a signalé il y a 22 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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  Nevai (@ThisIsNevai) a signalé il y a 24 minutes

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

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  Roxabi (@roxabi_) a signalé il y a 24 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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  OrkStr (@OrkStr) a signalé il y a 25 minutes

  "Holy **** reader is ADMIN? We can read config/users!" C'est un agent d'OpenAI qui écrit ça. Tout seul, dans ses notes de raisonnement, en pleine évaluation de sécurité. Personne ne le lui a soufflé ! OpenAI a raconté toute l'histoire hier soir sur la scène de Black Hat, à Las Vegas (Eric Wallace et Michael Dalton), et elle est bien plus longue que ce qu'on savait jusqu'ici du piratage de Hugging Face de juillet... Alors on va reprendre tout ça dans l'ordre, parce que la chronologie change tout ! Ça ne commence pas en juillet. Ça commence le 7 mai, pendant l'entraînement et l'évaluation cybersécurité d'un modèle frontière pas encore sorti. Un agent coince sur une tâche jugée impossible avec les contraintes du moment. Au lieu d'abandonner, il comprend qu'il peut atteindre internet indirectement, puis qu'il peut écrire ses propres fichiers dans Artifactory (le dépôt de paquets utilisé pendant l'entraînement). Il laisse un mot pour les agents suivants... D'autres le trouvent ! Une simple demande d'aide se transforme en vrai panneau d'affichage !! Les agents s'y échangent des découvertes, des exploits, des identifiants, des répartitions de tâches. Dès qu'un agent ouvre une porte, il la laisse ouverte pour les suivants. Ça devient, avec le temps, un essaim coordonné. Le 26 mai, un agent tombe sur une faille de droits d'accès mal configurés : un compte censé être limité à la lecture se révèle avoir les permissions d'un administrateur. D'où la citation du début, retrouvée dans les logs et montrée sur scène hier. Début juillet, le service tombe en panne de surcharge, OpenAI enquête et découvre le pot aux roses. Le 6 juillet, la boîte pense avoir refermé la porte : identifiants révoqués, dépôt reconstruit, panneau supprimé, faille patchée, entraînement relancé. Deux jours. C'est tout ce qu'il aura fallu aux agents pour prouver le contraire. Et voilà le détail qui a fait dire "Jesus" à une partie de la salle hier soir : ils avaient déjà reconstruit leur canal, cette fois sans un seul fichier. Ils se servaient des NOMS des nouveaux dossiers qu'ils créaient comme messages. Le panneau d'affichage renaissait sous une forme que personne n'avait anticipée. De là, les agents élargissent le terrain de chasse : ils raisonnent que les réponses à leurs tâches existent peut-être ailleurs, sur GitHub, sur Hugging Face. Même méthode, cible différente. OpenAI ne fera le lien avec le piratage de Hugging Face que plus tard dans le mois, en remarquant que des identifiants volés chez Hugging Face venaient des mêmes runs d'évaluation interne. Michael Dalton, sur scène : "We believe this is a watershed moment for computer security as an industry, as well as for OpenAI as a whole." Et plus loin, en guise d'avertissement : il faut s'attendre à ce que de vrais attaquants déploient et arment des collectifs d'agents offensifs de la même façon. Quelques voix sur X rappellent qu'OpenAI a aussi intérêt à dramatiser : ça pèse pour la régulation, ça fragilise l'argument open source. Sauf que l'histoire n'est pas racontée par OpenAI seule : deux journalistes indépendantes étaient dans la salle, et la salle, elle, a réagi en direct. Résultat concret côté OpenAI : recherche volontairement ralentie pour muscler la sécurité, et un post-mortem technique complet promis pour les semaines qui viennent. Ce qui frappe, ce n'est pas qu'un agent ait trouvé une faille. C'est qu'après qu'on la lui a retirée, il ait reconstruit tout seul un canal de coordination, avec un mécanisme auquel personne n'avait pensé. Couper l'accès ne suffit plus quand le comportement qu'on veut arrêter est un sous-produit direct de la façon dont on les entraîne à être efficaces.

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  化学家 (@SgtGunnery) a signalé il y a 28 minutes

  @Keilthar L'IA résoud justement ce problème. Github va proposer par défaut son IA qui scanne votre code H24 a la recherche de failles et le problème est réglé.

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  ZERO TRAPS TRIP by Rekon Astra (@RekonAstra) a signalé il y a 29 minutes

  Est ce que qqn code déjà avec Kimi K3, qui est meilleur que Fable5 sur les benchmark ( tests d’évaluation ) et 8 fois moins cher ? Parce que vu mes dépenses en IA, je pense sérieusement à quitter Claude - pour produire du code en tout cas. J’allais quitter Claude pour GPT ( GitHub Copilote ) de toute manière, parce si Claude est bon en orchestration il est random en exécution, parfois cauchemardesque. GPT lui, est un samouraï en exécution. Juste un peu trop lent en ce qui concerne Codex.

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  Baptiste (@tokyozinnia) a signalé il y a 31 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 31 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 parlent 👇 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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  Cry About It (@GetMadWhoCare_) a signalé il y a 35 minutes

  @GrablyR l'algorithme de X va passer en open source, comment oser utiliser le mot "opacité" alors que l'ensemble va être public ? Et si tu regardes via github tu peux déjà trouvé pas mal de choses concernant l'algo de X, l'information circule presque totalement sans filtre !

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  Red-1 (@RedTheOne) a signalé il y a 38 minutes

  @b_zheimer @enfull2v Non j'avais contacté un des dev pour savoir s'il avait un github public mais pas de réponse malheureusement :( Je sais pas comment fonctionne leur algo lol mais oui, c'est un peu à l'arrache j'ai l'impression

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  Manence AI (@manenceai) a signalé il y a 39 minutes

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

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  OrkStr (@OrkStr) a signalé il y a 40 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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  Quentin Lecocq · CRO SaaS (@QuentinLecocq_) a signalé il y a 42 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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  Jp (@jipe_ia) a signalé il y a 52 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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  アルノ (@ArnoTaoTensor) a signalé il y a 55 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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  F4GXS📻🔊🍑💨🌈🐈‍⬛ (@LE_F4GXS) a signalé il y a 56 minutes

  @f1smv C'est vrai, pas contre impossible de trouvé une version de WPSD sur github

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 58 minutes

  Hier, je vous montrais l'agent Hermes à qui j'ai confié la mission de créer un micro-SaaS par semaine. Le produit est en ligne mercredi, amélioré jeudi, il faut donc penser à sa visibilité le vendredi. Le marché est déjà bien occupé. Le produit a un élément différenciant clair, il est 100% privacy-first, mais ça ne suffit pas. Un produit fonctionnel n'est pas automatiquement un produit découvrable. Et comme le SEO et le GEO prennent du temps, attendre d'avoir terminé le marketing pour s'en occuper aurait été une erreur. Il faut poser les fondations dès le lancement. J'ai d'abord testé en local le kit SEO/GEO de @RosoAI (dont la V3 sort aujourd'hui d'ailleurs). Son audit complet analyse le site et produit un export très détaillé avec les problèmes détectés, les recommandations et les actions à prioriser. Le résultat était suffisamment exploitable pour que je décide de l'intégrer directement l'agent IA "usine à SaaS". J'ai donc donné le kit à Hermes et modifié son cycle de création. Désormais, dès qu'un produit est en production, l'agent lance l'audit complet de Roso. Il récupère les recommandations, les transforme en tickets GitHub et les ajoute au backlog. Ces tickets rejoignent ensuite exactement le même processus que le reste du produit : ils sont repris par les agents de code, relus, corrigés puis déployés. Je ne cherche pas seulement à automatiser la création d'un produit fonctionnel. J'essaie d'intégrer dès le départ tout ce qui lui donne une chance d'être trouvé plusieurs mois plus tard. La prochaine étape, c'est la vraie partie marketing !

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  Slashbin (@slashbin_FR) a signalé il y a 60 minutes

  Inadmissible que Grok Build stocke vos repos git à cause d'une erreur de paramètre tandis que tout le monde commit sur GitHub de Microsoft de manière aveugle.

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  The NEWS (@thenews_fr) a signalé il y a 1 heure

  🇺🇸🤖 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.