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 (55%)
• Erreurs (32%)
• Sign in (14%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Paris	Panne de site web	il y a 4 jours
Ahmedabad	Erreurs	il y a 10 jours
Delme	Sign in	il y a 10 jours
Lyaud	Panne de site web	il y a 10 jours
Catania	Erreurs	il y a 13 jours
Inverness	Panne de site web	il y a 25 jours

Carte de panne complète

Discussion communautaire

Conseils? Frustrations? Partagez-le ici. Les commentaires utiles comprennent une description du problème, la ville et le code postal.

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GitHub Rapports de Problèmes

Dernières pannes, problèmes et rapports de problèmes dans les médias sociaux:

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  Le Dave (@LeD4ve) a signalé il y a 2 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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  L'ours ronchon (@Loursronchon) a signalé il y a 3 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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  Pierre-Olivier Carles (@pocarles) a signalé il y a 4 minutes

  C'est vraiment ridicule. Je fais relire tous les emails ou textes importants pour les fautes, et de ce fait, la watermark s'applique sur une contribution minime voire nulle s'il n'y avait pas de faute. Si je change d'avis et décide de réécrire tout ou partie du texte, la watermark reste. Accessoirement, quand je paye $200 pour pouvoir utiliser vos modèles, en vrai, dec e que j'en comprend, ce qu'ils produisent n'est pas vraiment à moi, si ? Parce que toi, @DarioAmodei, quand tu es payé pour faire un truc pour @AnthropicAI, on est d'accord que ce que tu as fait appartient à Anthropic, non? Vous êtes insupportables à chercher des problèmes pour vos solutions, et à vous approprier des droits sur tout ce que vous voyez passer (et je ne vais même pas évoquer vos tags dans GitHub... mais je viens de le faire).

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  Saucisse (@Saucisse_dev) a signalé il y a 5 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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  Smartphones sans Google (GAFAM) (@Sans_Google) a signalé il y a 8 minutes

  @itsbrianmj J'ai testé et cela fonctionne avec mon compte Google cependant il y a un problème de lecture vidéo. Un ticket a été ouvert sur le GitHub.

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 10 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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  MoneyRadar (@MoneyRadar_FR) a signalé il y a 13 minutes

  🧨 439 % de performance en six mois. Plus de 20 milliards $ sous gestion. 24 ans. Et en une seule nuit, tout est vendu à Ken Griffin. Tout le monde relaie le rachat par Citadel. Personne n'explique la mécanique, et surtout personne ne vous dit ce que ça provoque sur les actions concernées. Voilà le dossier complet. QUI ? Leopold Aschenbrenner. Ex-chercheur de l'équipe Superalignment d'OpenAI, licencié en 2024 pour une divulgation d'information interne qu'il conteste. Diplômé major de promotion de Columbia à 19 ans, entré à l'université à 15. Zéro expérience de trading avant de lancer son fonds. En 2024, il publie un essai de 165 pages intitulé "Situational Awareness". Le texte devient la thèse de référence du boom de l'IA. Il transforme cette notoriété en fonds d'investissement. Parmi ses premiers soutiens : les frères Patrick et John Collison (Stripe), Nat Friedman (ex-GitHub), Daniel Gross, et fait rarissime pour une firme de trading pour compte propre, Jane Street. Lancement fin 2024 avec environ 225 millions $. Mi-2026 : entre 20 et 24 milliards. Dans sa lettre du 24 juillet : +439 % nets sur le seul premier semestre, +1 551 % depuis la création. 🔎LA THÈSE Simple, et sur le fond parfaitement correcte : l'IA va exiger une accumulation gigantesque de semi-conducteurs, de mémoire, de calcul et d'électricité. Il achète donc l'infrastructure. Et il vend à découvert le logiciel, qu'il juge condamné par l'IA. LE DÉCLENCHEUR Le 10 juillet, SK Hynix s'introduit à Wall Street. C'est l'une de ses plus grosses positions longues. La cotation déclenche un débouclage des positions coréennes à effet de levier, puis l'effondrement du Kospi, qui a perdu environ un tiers de sa valeur en un mois. À partir de là, la double tenaille : 📉 son portefeuille long perd de la valeur, donc son collatéral fond 📈 ses ventes à découvert sur le logiciel, dont Adobe, montent, ce qui lui coûte du collatéral aussi Les deux jambes de sa stratégie perdent en même temps. Avec, selon plusieurs analyses, environ quatre fois d'effet de levier. L'AGONIE, JOUR PAR JOUR Ses prime brokers, Goldman Sachs, JPMorgan, Bank of America et Citigroup, déclanchent des appels de marge. Au moins l'un d'eux l'avait placé sous surveillance depuis des mois, jugeant sa concentration trop risquée. 🗓 23 juillet : Intel publie de bons résultats et l'action BAISSE quand même. Le marché soupçonne un vendeur agressif dans le carnet. C'était lui. Selon une source citée par le Financial Times, "il essayait de récupérer ses pertes". 🗓 24 juillet : il envoie à ses investisseurs une lettre qui énumère fièrement ses performances, concède que le fonds n'a pas été immunisé contre la baisse, puis la qualifie de meilleure fenêtre d'achat depuis début 2025. En post-scriptum, il invite ses clients à apporter de l'argent frais au 1er août. 🗓 Mercredi 29 : les investisseurs n'arrivent plus à le joindre. Il négocie en réalité avec Jane Street, Millennium et Citadel. 🗓 Dans la nuit : Ken Griffin s'implique personnellement. À l'aube, Citadel emporte le morceau. CE QUE CITADEL A RÉCUPÉRÉ Exactement la partie du portefeuille public qui était financée par la dette des courtiers. Il reste à Situational Awareness environ 10 milliards $, dont sa participation dans Anthropic, valorisée autour de 5 milliards. Le fonds devient de fait un véhicule d'investissement privé. Pourquoi Anthropic survit et pas le reste ? Parce qu'une participation non cotée n'a pas de prix quotidien. Elle ne peut donc pas être appelée en collatéral. Ce n'est pas de la conviction. C'est de la plomberie. ET MAINTENANT LA PARTIE QUE PERSONNE NE VOUS DIT Regardez ce qui est arrivé à ses actions le jour même où le vendeur forcé a disparu du marché, jeudi 30 juillet : 🚀 Nebius : +30 %, plus forte hausse quotidienne depuis septembre 2025 🚀 Bloom Energy : +27 % 🚀 SanDisk : +23 % 🚀 CoreWeave : +22 % 🚀 Applied Digital : +20 % 🚀 Micron : +15 % 🚀 AMD : +12 % Ces mêmes titres avaient perdu entre 35 % et 47 % sur le mois de juillet. Autrement dit : sa liquidation forcée a marqué le point bas. Le jour où il a cessé de vendre, ses positions ont décollé. Et ce matin, le Kospi signe la plus forte hausse quotidienne de son histoire (+17.9%). LA LEÇON Sa thèse n'a pas été démentie. Amazon vient de publier une croissance d'AWS de 37 %, la plus rapide depuis fin 2021. L'IA consomme bien des puces, de la mémoire et de l'électricité. Il n'a pas eu tort sur le fond. Il a eu raison trop tôt, avec de l'argent emprunté sur lequel il a appliqué un levier jusqu'à 4x . L'effet de levier ne change pas la qualité de votre analyse. Il change votre horizon de temps. Et sur les marchés, avoir raison après avoir été liquidé, ça s'appelle avoir tort. Faites attention avec l'effet de levier surtout lorsque vous jouez quasi uniquement sur des titres dont l'IV dépasse les 100 % à 1 an. #Leosold

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  Karog (@_karog) a signalé il y a 13 minutes

  @leploutos Perso je dockerise tout mes projets et je donne un accès ssh au LLM, je lui dis de déployer et ça fonctionne à merveille ( je révoque ensuite la clé ssh ). Quand je passe en environnement prod j’ai un github action qui fait les tests + déploie quand je créer une release. Jamais eu de problème avec ça

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  Quentin L · Système IA personnel (@QuentinLecocq_) a signalé il y a 17 minutes

  @remymount Honnêtement je ne trouve aucune friction à la partie purement technique / installation. Le plus difficile à scaler pour moi sont les choix qui peuvent différer dans les envies / besoins du client. J’attends encore quelque presta pour me pencher sérieusement sur le sujet, mais là comme ça je te dirais : GitHub / Gitlab ? Discord / Telegram etc et les usages. Je veux faire quelque chose de vraiment personnalisée à ce qu’attend le client, donc ça prend un peu de temps.

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  xymox (@clxymox) a signalé il y a 20 minutes

  📌 Pourquoi c'est indispensable : 🔹 30× plus rapide 🔹 Zéro dépendance 🔹 Drop-in replacement de clsx/tailwind-merge Découvrez-le dès maintenant sur GitHub ! ⚡ #TypeScript

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  Le Stagiaire de Hoonited (@LHoonited) a signalé il y a 21 minutes

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

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  Quentin L · Systèmes IA personnel (@QuentinLecocq_) a signalé il y a 21 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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  nahaa_a1 (@nahaa_a1) a signalé il y a 24 minutes

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

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  Hokage 8e (@Mister__iks) a signalé il y a 26 minutes

  @aliou4real Vraiment pas mal deh (pour le moment en tout cas) Il m'a configuré un CI/CD complet pour le projet. actu il code sur mon PC, effectue les tests, commit, push, merge et déploie le tout en prod...et le tout tourne sur Docker. Je fais juste attention parfois à ce qu'il n'intervienne pas en dehors du périmètre PC -> GitHub -> VPS Mais jusqu'ici, zéro faute.

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  Major | Anthony Gonnet Vandepoorte🇨🇭 (@majoragv) a signalé il y a 30 minutes

  @davidschk Non, parce que justement, ça a une incidence. Tu pourras demander, si tu veux, à un robot d'analyser notre conversation. Mais en gros, ce que tu dois faire pour que la mise à jour puisse être poussée, c'est un peu moins intuitif qu'un support client habituel. C'est de demander via un commit sur GitHub et une PR, de régler ce problème et de rendre la mise à jour. Parce que globalement, ça arrive que des choses soient laissées de côté, mais tout ce qui est commit ou PR est souvent traité en moins de 48 h. Donc, avec un problème comme le tien, ça peut être réglé quasiment avant la fin de la semaine.

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  Le PLOUTOS (@leploutos) a signalé il y a 37 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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  Alex Borto (@alex_borto) a signalé il y a 38 minutes

  Une extension qui plante 10 % des sites qui l'utilisent. Pour certains, le réflexe serait de faire profil bas. 😬 Un correctif discret, un mot vague sur les réseaux, et on referme le dossier le plus vite possible. Et ciao ! @wp_rocket a fait l'inverse avec l'incident avec WordPress 7.1, et je trouve que c'est un cas d'école de communication de crise. Pour rappel : la sortie de WordPress 7.1 a provoqué une erreur fatale sur certains sites utilisant WP Rocket combiné à d'autres extensions (tableau de bord ou site public inaccessibles, selon les cas). Au lieu de mettre la tête dans le sable, ils ont publié un article de post-mortem publié quelques jours après pour expliquer clairement ce qu'il s'est passé. Cela inclut : 🕐 Une chronologie complète, à la minute près : le signalement du 6 juillet resté sans suite, la bêta du 15 juillet qui contenait déjà le bug, la nuit du 19 au 20 août où tout a basculé, un correctif manuel envoyé à 00h35 aux tickets déjà ouverts, une version corrigée livrée en moins de 3 heures une fois l'équipe mobilisée ; 🎯 Les extensions à l'origine du déclenchement, nommées précisément (Elementor Pro, un réglage expérimental d'Elementor gratuit, Redirection for Contact Form 7), avec une précision qui change tout : « ces extensions ne font rien de mal » ; 🔧 L'aveu net de leur propre défaillance : le signalement de juillet n'avait pas de responsable attitré, donc personne ne l'a suivi jusqu'au bout. Suivi de mesures concrètes : un propriétaire assigné à chaque ticket GitHub désormais, une suite de tests reconstruite sur les extensions réellement utilisées par leurs clients, et le module Cloudflare désactivé par défaut sur les sites qui ne s'en servent pas ; 📊 Des chiffres assumés sans les enrober : 27 % des sites exposés au risque, 10 % réellement touchés. Personne ne les obligeait à publier une chronologie à la minute près, ni à citer les extensions concurrentes en les innocentant au passage. Pour moi, c'est exactement ce qui distingue une boîte qui subit un incident d'une entreprise qui fait le maximum pour réparer une relation de confiance. Et vous, la dernière fois qu'un outil vous a lâché, l'éditeur vous a dit quoi exactement ? Dites moi tout en commentaire. Le lien vers le post-mortem (traduit en français) est en commentaire pour avoir toutes les explications si vous avez été touché. 👇

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  Le chat libéral™ (@chatloyaliste) a signalé il y a 41 minutes

  🧵Stack Overflow : la chute d’un empire. Pendant quinze ans, Stack Overflow a été quasiment incontournable pour les développeurs. Une erreur incompréhensible, une API mal documentée, un comportement bizarre dans un framework : on cherchait sur Google et Stack Overflow arrivait presque toujours dans les premiers résultats. Au sommet, vers 2014, le site recevait environ 6 700 nouvelles questions par jour. Au printemps 2026 : parfois à peine 40 à 50. Une chute de l’ordre de 99 %. L’explication évidente, c’est ChatGPT. Et oui, l’IA a joué un rôle énorme. Mais je pense qu’elle a surtout précipité une chute que Stack Overflow préparait lui-même depuis des années. Le problème, c’est que beaucoup de développeurs n’aimaient déjà plus réellement utiliser le site. Je l’ai vécu personnellement. Au début, j’ai posé de mauvaises questions. Je connaissais mal les règles, je n’étais sans doute pas toujours assez précis, j’ai pris des votes négatifs. Rien d’anormal. Alors j’ai fait l’effort. J’ai lu les règles, amélioré mes formulations, détaillé mes recherches, donné davantage de contexte. Et j’ai découvert que ça ne changeait pas forcément grand-chose. Des questions tout à fait correctes pouvaient continuer à prendre des downvotes sans qu’on soit capable de vous expliquer précisément pourquoi. Et la réputation, personnellement, je m’en foutais complètement. Le problème, c’est que sur Stack Overflow, les votes ne sont pas seulement décoratifs. À force d’avoir un mauvais historique, vous pouvez être limité, puis carrément empêché de poser de nouvelles questions. Donc quelques votes négatifs anonymes, parfois sans aucune justification, peuvent finir par décider si vous avez encore le droit d’utiliser la fonction principale du site. C’est là que leur système devient profondément mauvais. Parce que la note prétend mesurer la qualité du contenu, alors qu’elle peut aussi refléter l’effet de meute, l’ancienneté, les habitudes du groupe, la réputation préalable de l’auteur ou simplement l’antipathie. Et ce problème n’est pas une invention rétrospective. En 2018, Stack Overflow publiait lui-même un billet intitulé : “Stack Overflow Isn’t Very Welcoming. It’s Time for That to Change.” L’entreprise reconnaissait que trop d’utilisateurs percevaient le site comme hostile ou élitiste : nouveaux arrivants downvotés sans comprendre pourquoi, commentaires condescendants, règles obscures, sentiment permanent de faire quelque chose de travers. Ils savaient. Mais une partie de la communauté a continué à considérer cette dureté comme une qualité. Une question imparfaite ? On ferme. Une question vaguement similaire à quelque chose posé huit ans plus tôt ? Duplicate. Un débutant n’a pas parfaitement isolé son problème ? Qu’il revienne plus tard. Individuellement, certaines de ces règles peuvent se défendre. Collectivement, elles ont créé une culture où le développeur qui demandait de l’aide devait d’abord prouver que sa question méritait d’exister. Et le plus révélateur, c’est qu’en février 2025, un utilisateur publie sur Meta Stack Overflow un message intitulé : “The moderation culture of the site needs to change or it will finish killing it.” En clair : votre culture de modération est en train de tuer le site. Le message est massivement downvoté et finit fermé. Et dans les échanges, certains habitués expliquent en substance que si des utilisateurs partent, ce n’est pas forcément une mauvaise chose : moins de bruit, moins de mauvaises questions, davantage de contrôle sur la qualité. Un utilisateur dit : “Votre comportement fait fuir les gens.” Une partie de la communauté répond : “Tant mieux.” Puis ChatGPT arrive. Et soudain, plus besoin de convaincre qui que ce soit que votre question mérite d’exister. Vous pouvez mal la formuler, ajouter une précision, corriger votre contexte, donner votre version de .NET, votre framework, votre stacktrace, votre contrainte particulière. L’IA s’adapte. Elle ne vous met pas -3. Elle ne ferme pas votre question. Elle ne vous renvoie pas sèchement vers un sujet de 2012 qui ressemble vaguement au vôtre. Et les développeurs sont partis. C’est pour moi le cœur de l’histoire. Si Stack Overflow avait créé une communauté dans laquelle les développeurs avaient réellement plaisir à revenir, ChatGPT aurait évidemment réduit le nombre de questions simples. Mais il n’aurait probablement pas vidé la communauté de cette manière. Reddit n’a pas disparu avec l’IA. Discord n’a pas disparu. GitHub n’a pas disparu. Parce qu’une vraie communauté ne sert pas uniquement à produire une réponse finale. Elle sert aussi à discuter, comparer des approches, partager de l’expérience et échanger avec d’autres humains. Stack Overflow avait tout pour devenir cette communauté. À la place, il a progressivement traité l’interaction humaine comme du bruit à filtrer afin de construire la base de connaissances la plus propre possible. Puis les machines sont devenues capables d’exploiter cette base directement. Et économiquement, le résultat est tout aussi spectaculaire. En 2021, Prosus rachète Stack Overflow pour environ 1,7 milliard de dollars. Depuis, l’entreprise a subi deux grosses vagues de licenciements : environ 10 % des effectifs, puis 28 % quelques mois plus tard. Elle a dû profondément se restructurer. Et environ 1,5 milliard de dollars de la valeur d’acquisition ont depuis été dépréciés. Près de 87 % du prix payé en 2021. L’ironie finale est presque parfaite. Pendant quinze ans, des millions de développeurs ont gratuitement construit l’une des plus grandes bases de connaissances techniques du monde. Puis les IA sont arrivées. Les développeurs se sont mis à poser leurs questions directement à ces IA. La communauté Stack Overflow s’est effondrée. Et aujourd’hui, l’une des nouvelles activités de Stack Overflow consiste justement à vendre cette gigantesque base de connaissances aux entreprises qui développent ces IA. Je ne pense donc pas que ChatGPT ait simplement tué Stack Overflow. Je pense que Stack Overflow avait passé des années à créer les conditions idéales pour être remplacé. L’IA n’a pas détruit une communauté solide. Elle a surtout donné une porte de sortie à des développeurs qui supportaient Stack Overflow parce qu’ils n’avaient pas mieux. À force de traiter leurs utilisateurs comme du bruit potentiel à filtrer, ils ont oublié de leur donner une raison de rester.

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  Cyril (@Cyril_marin) a signalé il y a 42 minutes

  @KarnakossDT @Freebox Pas de solution pour le moment, ni de réponse du service client Free. De nombreux systèmes sont en panne chez moi car dépendants d'une connexion Github.

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  Quentin L · Système IA personnel (@QuentinLecocq_) a signalé il y a 42 minutes

  Mon agent IA connaît mon contexte. Mais je ne lui fais pas confiance simplement parce qu’il produit une bonne réponse. Je fais confiance au système parce que je sais : - où il cherche ses informations ; - ce qu’il a le droit de modifier ; - ce qu’il doit faire lorsqu’une source manque ou qu’un outil échoue ; - comment revenir en arrière. C’est ce qui sépare, selon moi, un chatbot pratique d’un véritable système de travail. J’utilise le mien chaque jour. Il repose sur quatre briques : - Hermes comme agent ; - Discord comme interface quotidienne ; - Obsidian comme mémoire lisible ; - GitHub pour l’historique, la sauvegarde et la reprise. Voici comment elles travaillent ensemble. 1. Discord sépare mes contextes Je parle à Hermes depuis Discord. Chaque espace correspond à une fonction : recherche, veille, capture, préparation de contenus ou revue du système. Une discussion technique ne vient donc pas modifier le contexte d’un travail éditorial. Mais Discord reste une interface. Ma mémoire ne dépend pas de l’historique des conversations. Si je changeais de messagerie demain, mes connaissances resteraient dans mes fichiers. 2. Obsidian conserve une mémoire que je peux inspecter Mon vault est composé de fichiers Markdown. J’y conserve mes projets, mon journal, mes ressources, mes décisions et les concepts que je développe dans le temps. Une ressource externe n’est pas encore une connaissance assimilée. Une capture rapide n’est pas une décision. Une hypothèse n’est pas un fait. Sans cette distinction, un agent peut retrouver une vieille intuition et la présenter avec l’assurance d’une décision actuelle. Chaque note importante indique donc ce qu’elle contient, son origine et son statut lorsque celui-ci change la manière de l’utiliser. 3. Une information suit un parcours borné Lorsque je trouve une ressource intéressante, je l’envoie dans le contexte Discord prévu. Hermes peut récupérer la source, préparer une capture dans l’Inbox, rechercher les notes déjà présentes et me signaler des liens ou des doublons potentiels. Mais il ne décide pas seul que cette ressource mérite d’entrer dans ma mémoire durable. Je relis, je corrige et je décide si elle doit rester une ressource, servir un projet ou devenir un concept réutilisable. Hermes prépare. Je tranche. L’Inbox permet de capturer sans choisir immédiatement le classement définitif. Elle doit toutefois être revue, sinon elle devient une nouvelle décharge numérique. 4. Je commence par une règle lorsque l’IA n’est pas nécessaire Un modèle n’a pas besoin de décider de chaque étape. Si un espace Discord correspond toujours à une fonction, une règle peut déjà déterminer une partie du parcours. Je réserve l’IA aux moments où il faut interpréter une demande, rechercher des relations, extraire une information ou préparer une synthèse. Le comportement devient plus prévisible et les erreurs plus faciles à comprendre. Ajouter de l’IA partout ajoute parfois seulement davantage d’endroits où le système peut se tromper. 5. Une consigne n’est pas une permission Écrire « ne modifie pas ce dossier » dans un prompt ne suffit pas à sécuriser un système. Je distingue trois niveaux : - automatique ; - soumis à validation ; - interdit. Hermes peut lire mes connaissances et écrire dans les espaces prévus pour la capture. Il ne modifie pas le reste du vault sans mon accord explicite. Il ne publie rien à ma place. Les actions externes ou difficiles à annuler restent sous contrôle humain. Pour chaque usage, je définis les sources autorisées, la sortie attendue, la validation nécessaire et le comportement à adopter si les données manquent ou si un outil échoue. Je ne teste donc pas uniquement l’action autorisée. Je vérifie aussi qu’une action interdite est réellement refusée et qu’un échec reste visible au lieu d’être masqué par une réponse plausible. 6. GitHub permet de revenir en arrière Mon vault Obsidian vit dans un dépôt GitHub privé. Je peux inspecter les modifications, retrouver une version antérieure et revenir en arrière si quelque chose a été mal modifié. Mes fichiers restent lisibles sans Hermes, sans Discord et même sans Obsidian. Si je veux déplacer le système, je récupère le dépôt et je repars avec mes données. Mais synchroniser des fichiers ne suffit pas. Une sauvegarde ne devient une capacité de reprise que lorsque la restauration a été vérifiée. 7. Le premier usage passe avant les extensions Je pourrais ajouter plusieurs agents et une longue liste d’automatisations. Je préfère commencer par un usage fréquent : capturer une ressource, préparer une recherche, retrouver une décision ou produire un brouillon depuis mes propres notes. Ce premier usage doit donner une raison de revenir demain. S’il entre réellement dans le quotidien, le système peut s’étendre. Sinon, je simplifie avant d’ajouter quoi que ce soit. Si vous utilisez déjà une IA dans votre activité, voici les huit tests que je ferais : 1. Retrouve-t-elle une information sans que vous la recopiiez dans chaque conversation ? 2. Pouvez-vous identifier la source utilisée et le statut de l’information ? 3. Savez-vous ce qu’elle peut faire automatiquement, avec votre validation ou jamais ? 4. Une action interdite a-t-elle été réellement testée ? 5. Son comportement lorsque les données manquent ou qu’un outil échoue est-il défini ? 6. Pouvez-vous inspecter et corriger sa mémoire vous-même ? 7. Les comptes, les données et l’infrastructure vous appartiennent-ils ? 8. Avez-vous déjà restauré le système à partir de sa sauvegarde ? Si plusieurs réponses sont négatives, vous avez peut-être un bon chatbot. Pas encore un système suffisamment fiable pour devenir un outil de travail quotidien. C’est ce système IA personnel que je mets en place chez des solopreneurs qui vendent leur expertise et manipulent beaucoup d’informations. Le socle reste Hermes, Discord, Obsidian et GitHub, sur des comptes appartenant au client. J’adapte les contextes, les connaissances initiales, les permissions, les modèles et le premier usage. La mise en place comprend les tests des actions autorisées, interdites et dégradées, la vérification de la restauration, la documentation, la prise en main et 30 jours de stabilisation du périmètre livré. Si le périmètre doit être réduit, je réduis le volume de connaissances ou le nombre de sources intégrées. Pas les permissions, les tests, la reprise ou la prise en main. Les abonnements techniques sont payés directement par le client et le suivi reste facultatif. Le système ne doit pas créer une dépendance envers moi. La mise en place est terminée lorsque le premier usage est réellement utilisable et que le client sait reconnaître un échec. Pas simplement lorsque le bot répond. Si votre IA repart encore de zéro alors que votre activité repose sur des connaissances accumulées au fil des années, vous pouvez m’écrire.

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  化学家 (@SgtGunnery) a signalé il y a 44 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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  Cauchon de Peillan | 🇫🇷 | ♂|⛄️|🏅| #Afuera (@CPeillan) a signalé il y a 46 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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  Keilthar (@Keilthar) a signalé il y a 49 minutes

  @PierreN04450898 Mais bien sur qu'il est obsolète ce package, la notion de swarm a été reprise et maintenant on est sur des workflows teams-subagents qui visent à optimiser le cache, le context et les bonnes réponses et de ne plus spawn des agents complets autonomes. Y a absolument rien de nouveau dans le concept, on a littéralement des packages dédiés sur github pour en faire, les agents savent parfaitement ce que représente la notion de swarm agentique. Ce qui a émergé ici, c'est des teams agentiques qui se sont coordonnées au travers d'un outil externe (l'artifactory), pas l'émergence de la notion de swarm. Ce qui est intéressant à étudier, c'est comment des instructions externes peuvent détourner un sub-agent de sa tâche, ou servir de soupape de sortie lorsqu'il bute sur un problème, sa contribution à ce contexte validant de manière indirecte sa tâche initial.

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  OrkStr (@OrkStr) a signalé il y a 53 minutes

  Nouveau coup de tonnerre dans la bulle de l'IA : un agent aurait lancé une cyberattaque de façon totalement autonome, créant ainsi un précédent qui a de quoi impressionner. J'ai enquêté sur le sujet, et j'ai trouvé la vraie histoire, avec des réactions et des analogies qui valent le détour : Un type à Melbourne demande à son agent IA (Claude, via OpenClaw) de lui réserver un cours de sport. Le cours est complet, alors l'agent va fouiller l'API de réservation de la salle et trouve une faille : il arrive à booker des créneaux des semaines en avance, bien au-delà de ce que le système autorisait. L'utilisateur, quatrième sur liste d'attente pour un autre cours, "demande alors s'il peut être remonté en tête". Sans qu'on lui demande d'aller jusque là, l'agent teste s'il peut annuler la réservation d'un inconnu : ça marche ! L'API n'avait aucun contrôle d'autorisation sur l'annulation des réservations des autres, le genre de trou que les devs appellent un IDOR (contrôle d'accès cassé côté serveur), pas une intrusion au sens propre. Il supprime la personne en première position, prévient son utilisateur de ce qu'il vient de faire, puis s'excuse ("j'aurais dû tester ça en simulation plutôt qu'en direct") en précisant qu'il ne peut plus revenir en arrière : la personne va devoir se réinscrire à la fin de la file😬 L'histoire, racontée par Andrew Curran tourne depuis hier soir. ABC News en a fait un reportage ce matin, "première cyberattaque autonome connue en Australie" selon leur titre. Florian Roth (le créateur de l'outil Sigma, référence reconnue en cybersécurité) a raison de tempérer ça dans une réponse qui mérite d'être lue : demander à un agent de vous faire passer de la 4e à la 1re place d'une liste d'attente, c'est déjà lui demander de contourner la logique de l'appli, il n'existait pas de fonction légitime pour ça. Donc non, l'agent n'a pas "décidé tout seul de pirater un gymnase" comme le raconte la version qui circule le plus. Ce qui reste vrai, et que Roth reconnaît lui même comme problématique, c'est que tester une action destructrice sur le compte d'un tiers pour y arriver, ça, personne ne le lui a demandé. Petit aparté qui vaut d'être noté : une variante quasi identique de cette faille (réservation anticipée, annulation d'autrui) avait déjà été racontée en avril par un responsable IA australien sur le blog de sa boîte. Pas un cas isolé du jour, donc, plutôt un motif qui revient assez pour qu'on commence à le repérer. Et c'est exactement là que ça devient intéressant. Un humain qui voit "cours complet" abandonne, pas forcément par manque de compétence technique, mais plutôt parce qu'il SAIT qu'aller virer un inconnu de son compte pour prendre sa place, ce n'est pas un truc qu'on fait. L'agent, lui, ne fait pas la différence entre une porte verrouillée et un puzzle à résoudre. Son seul garde-fou, c'est l'erreur 403. Ça rappelle un autre épisode : À Black Hat, OpenAI racontait comment des agents avaient piraté Hugging Face pour aller chercher le corrigé d'une évaluation qu'ils jugeaient impossible à réussir autrement. Dans les logs, un agent écrit littéralement qu'il sort du cadre prévu et qu'il continue quand même parce que les autres agents le font. Même mécanique, à des mois et des échelles complètement différentes : pas de plan, pas de malveillance, juste un objectif et aucun sens interne de ce qui se fait ou pas. Et la partie qui inquiète vraiment : OpenClaw, l'agent utilisé dans cette histoire, a dépassé les 250 000 étoiles sur GitHub et tourne déjà en local chez un nombre croissant de particuliers, avec accès aux mails, à l'agenda, aux cartes enregistrées, à des sessions ouvertes sur des comptes en banque. AI Safety Memes, qui a beaucoup circulé ce matin là-dessus, le dit crûment : bientôt, des millions de gens vont demander à leur agent de leur faire gagner de l'argent, par n'importe quel moyen. Rune Kvist (ex-Anthropic, aujourd'hui dans l'assurance d'agents IA) remet ça dans un cadre plus large et j'aime bien sa façon de le dire. Le problème du mandataire qui fait des choses louches en votre nom sans votre accord explicite, ce n'est pas nouveau, le droit s'en occupe depuis des siècles. Ce qui change, c'est le nombre d'agents qui vont tester chaque ambiguïté du système à une vitesse jamais vue. Son analogie : un peu comme YouTube Shorts a fini par mettre au jour toutes les failles de notre attention, mais seulement en y passant des millions d'heures de calcul. Là, ce sont des millions d'agents qui vont faire pareil sur le droit et les systèmes d'autorisation. Pour une boîte qui commence à donner à un agent l'accès à des mails, un agenda ou des comptes, la question n'est pas philosophique : est-ce que la plateforme demande une confirmation humaine avant une action irréversible sur le compte d'un tiers ? Aujourd'hui la réponse est presque toujours non, et ce n'est pas une fatalité, c'est un choix de conception, celui de ne pas vérifier. Alors la question reste ouverte : si un cours de pilates a suffi à faire sauter une barrière que PERSONNE n'avait posée, qu'est-ce qui se passe le jour où l'objectif, ce n'est plus une place de sport ... ?

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  Polsia (@polsia) a signalé il y a 54 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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  niknava (@niknavaa) a signalé il y a 54 minutes

  @andrealbriziom Il t’a littéralement donné la solution à à ton problème , que Claude peut mettre en place lui même Pourquoi le mot github fait peur comme ça mdrrr

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  Pivi (@pivi___) a signalé il y a 55 minutes

  J’ai laissé un agent IA tourner ~8h sur un repo perso non critique. Résultat : - 12 issues fermées - 11 PR mergées - 11 commits sur main - ~1 777 lignes ajoutées - ~451 supprimées - 17 fichiers touchés - tests verts - CI verte - outil réparé Pas mal pour une journée. Ce n’était pas un prompt magique du style “répare le repo”. C’était une vraie boucle de dev : diagnostic → tests de régression → branches → PR → CI → review → corrections → merge. Le truc intéressant, c’est moins la quantité de code que la discipline de travail. Les bugs n’étaient pas triviaux. Endpoints X déplacés. Fallbacks obsolètes. Réponses HTTP 200 mais payloads invalides. Permissions GitHub Actions cassées. Audit sécurité qui trouve un vrai point à durcir. Bref : pas juste “make it pass”. Du vrai diagnostic. Il y a aussi eu des ratés côté agent. Reviews revenues trop tard. Retours perdus. Commande lancée depuis le mauvais dossier. Vérifications à refaire pour être sûr que rien n’a été abîmé. Donc non, je ne lui donnerais pas les clés de la prod en roue libre. Mais sur un périmètre bien borné, ça change vraiment quelque chose. Repo non critique. Issues claires. Tests obligatoires. CI obligatoire. PR obligatoires. Pas de merge sans preuve. Dans ce cadre-là, l’agent n’est plus un gadget. C’est un vrai mode de travail. Le plus drôle : ce qui a fini par arrêter l’expérience, ce n’est pas le repo. C’est le quota. Après ~8h d’usage intensif avec GPT-5.6 Sol, le modèle le plus cher, j’ai atteint la limite mensuelle de mon plan Business à 20€. Avec un modèle moins cher, type GPT-5.5, le résultat aurait sûrement été différent. Mais ça donne un ordre de grandeur intéressant : une vraie journée d’agent autonome, sur le meilleur modèle disponible, peut déjà consommer un quota mensuel grand public/pro

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  Aurea (@AureaLibe) a signalé il y a 55 minutes

  🚨 Attention : Je reçois de nombreux messages de personnes qui veulent que je promeuve des cryptomonnaies 🚨 Je ne suis pas d'accord. N'investissez dans aucun projet crypto. Exit Chat Control est une initiative ouverte, et je ne demanderai jamais de trader des memecoins. Si vous voulez aider, contribuez sur GitHub ou envoyez des idées en message privé. C'est tout. Toute personne qui veut que vous achetiez une crypto pour financer le projet est mal intentionnée. Les seules cryptomonnaies listées sur le site Exit Chat Control sont Bitcoin et Monero. Rien d'autre. Faites attention aux arnaques.

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  Baptiste (@tokyozinnia) a signalé il y a 57 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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  Mickaël Ahouansou (@micka_dore) a signalé il y a 59 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 👇