État de GitHub : problèmes d’accès et signalements de panne

Problèmes au cours des dernières 24 heures

Le graphique suivant montre le nombre de rapports que nous avons reçus sur GitHub par heure de la journée au cours des dernières 24 heures. Une panne est déterminée lorsque le nombre de rapports est supérieur à la ligne de base, représentée par la ligne rouge.

Problèmes les plus rapportés

Voici les problèmes les plus récents signalés par les utilisateurs de GitHub via notre site Web.

• Panne de site web (67%)
• Sign in (20%)
• Erreurs (13%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Veigné	Erreurs	il y a 4 jours
Paris	Panne de site web	il y a 7 jours
Saint-Paul	Panne de site web	il y a 8 jours
Saint-Paul	Panne de site web	il y a 8 jours
Mexico City	Sign in	il y a 9 jours
León de los Aldama	Panne de site web	il y a 9 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.

Méfiez-vous des "numéros d'assistance" ou des comptes de "récupération" qui pourraient être affichés ci-dessous. Assurez-vous de signaler et de voter contre ces commentaires. Évitez de publier vos informations personnelles.

GitHub Rapports de Problèmes

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

• 
  Antoine THOMAS (@ttoine) a signalé il y a 9 minutes

  @0xhauru @Tundjii @gchampeau c'est ce que je dis. vu qu'ils ont massivement participé à l'origine du problème et que leurs devs sont les premiers impactés ils auraient du le voir venir et l'anticiper. cependant, ça veut dire à ce rythme que GitHub ne pourra pas rester gratuit très longtemps.

• 
  Emerson Yougbaré (@emzrsxn) a signalé il y a 10 minutes

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

• 
  bastos (@jus2bagarre69) a signalé il y a 11 minutes

  Après se perdre sur Twitter & YouTube maintenant c’est se perdre sur reddit & github vraiment je commence a trop être un daron

• 
  Affiseo - Romain Brunel (@Affiseo_) a signalé il y a 13 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'.

• 
  CAPET ☀️ (@Capetlevrai) a signalé il y a 14 minutes

  @MaloHautbois En vrai c’est juste à chaque génération les outils pour simplifier les choses augmentent mais ceux qui veulent aller au fond des choses vont juste tout rafler Mon erreur de ces dernières années ça a été de pas aller assez loin sur les tools IA hors GPT comme GitHub copilot windsurf etc avant Claude Mais la je me rattrape

• 
  Olivier Heckendorn (@o_heckendorn) a signalé il y a 17 minutes

  @Zoeillle Ça m’intéresse. J’ai pas mal de soucie avec Indy. Et si c’est OSS je vais jeter un coup d’œil et sûrement essayer de compléter avec mes besoins. Est ce que je peux être prévenu quand c’est sur GitHub ?

• 
  #22 (@salah_dinnn) a signalé il y a 18 minutes

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

• 
  Ayoub (@ayoub_laar) a signalé il y a 19 minutes

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

• 
  Julien Ducerf (@julien_ducerf) a signalé il y a 22 minutes

  @dimitrilandes C'est surtout un annuaire de repos Github non? Pas un portail qui pointent vers des serveurs MCP, donc déjà hébergés?! Et je pensais aussi en service de proposer l'hébergement des MCP et un agent pour aider à construire

• 
  Orion (@orion_offi) a signalé il y a 25 minutes

  @shedclip71748 Et non ils vont pas pourrir sur GitHub vu que j'ai mon propre serveur Git 🤓

• 
  xavier lois (@xavierlois) a signalé il y a 28 minutes

  @pbeyssac Pour les softs ça dépend ... si c'est open source sur Github il gère pas trop mal. Sinon non désolé.

• 
  ZERO TRAPS TRIP by Rekon Astra (@RekonAstra) a signalé il y a 30 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.

• 
  Sébastien Chédor (@SebastienChedor) a signalé il y a 32 minutes

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

• 
  Lohero (@TheLohero) a signalé il y a 33 minutes

  @iGlo0_ @deadzach44 J'ai du mal à voir en quoi facepunch est responsable des ****** d'un escroc sur github. C'est pas eux qui gère cette plateforme.

• 
  Red-1 (@RedTheOne) a signalé il y a 34 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

• 
  Laurent Cheylus (@lcheylus) a signalé il y a 34 minutes

  @_r3m8 @pbeyssac Pour le coup, c'est même pas le profil du bonhomme qui pose problème. C'est surtout que sa liste sur GitHub à propos de la vérif d'âge, est truffée d'approximations et de contre-vérités. Résumer une position évolutive sur le sujet (par ex. Debian), par oui/non, c'est simpliste.

• 
  Liberty Fox (@LibertyF0x) a signalé il y a 35 minutes

  @Sonic_urticant Le dépôt GitHub est libre, t’as le droit d’aller le lire. Je vois pas ce que ma technique a qui ne marche pas. Mon feed algo est très bien pour mon usage. Si je cherchais à faire des vues et de l’engagement à tout prix, je serais déjà pas une renarde et je ferais que des mèmes. J'ai fais un compte rendu du dépôt publié aujourd'hui.

• 
  Guillaume Champeau (@gchampeau) a signalé il y a 38 minutes

  D’après l’article GitHub aurait du mal à tenir la charge face aux très nombreux commits désormais poussés par des agents IA ou en tout cas multipliés grâce au code écrit par les IA.

• 
  FL (@Fhel_fr) a signalé il y a 38 minutes

  500 000 lignes de code interne d'Anthropic exposées sur npm. Une seule ligne de config oubliée dans un fichier. Pour éteindre l'incendie → ils ont supprimé 8 100 dépôts GitHub par erreur. L'entreprise "la plus sûre de l'IA" 🙃 #IA #Anthropic

• 
  Cydenti (@cydenti11623) a signalé il y a 41 minutes

  Incidents réels liés aux secrets mal gérés : → CircleCI 2023 : token volé → accès à tous les secrets clients → GitHub 2023 : clés RSA SSH exposées publiquement → Uber 2022 : credentials en clair dans un script sur SharePoint interne

• 
  ImNotAVirus (@ImNotAV1rus) a signalé il y a 48 minutes

  @mroscarter A moins que tu lui dise exactement quoi mettre et dans quel fichier (mais dans ce cas quel est l'intérêt d'utiliser Codex, ce serait plus rapide de faire le dev à la main), c'est l'IA qui décide du code qu'il créé et où il le place. Et forcément il va dupliquer des petites fonctions, des petits helpers, parfois des trucs plus gros. C'est IMPOSSIBLE qu'il le fasse pas. J'ai Codex et Claude et les 2 le font sur tous mes projets. Si t'as jamais remarqué c'est juste que tu relis pas le code... Je sais pas ce que tu fais comme "architecture", mais si t'écris des specs genre via Github spec-kit, Bmad ou n'importe quel autre framework, bien sûr que si il le fait.

• 
  Trak Unix-based (@TrakUnixbased) a signalé il y a 48 minutes

  Est-ce que c'est mal vu de faire un fork d'un projet Github? Il y a un projet sur Github qui est délaissé voire abandonné. J'ai passé ma journée à le debugger et le mettre à jour. Du coup j'ai fait un fork. Est-ce une bonne attitude ou pas? Suis je un voleur de code?

• 
  SadE (@SadE666_) a signalé il y a 50 minutes

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

• 
  Le Fil IA (@Le_Fil_IA) a signalé il y a 51 minutes

  @ChanPerco C'est exactement ce qui est arrivé avec GitHub Copilot. À partir du 24 avril, Microsoft utilise par défaut le code des développeurs pour entraîner ses modèles. L'opt-out existe, mais il est enterré dans les paramètres. Le problème de fond n'est pas technique, il est économique. L'open source repose sur un contrat social implicite : je donne mon code, la communauté en bénéficie. Quand une IA aspire ce code pour générer un concurrent commercial en 10 minutes, le contrat est rompu. La France travaille justement sur l'inversion de la charge de preuve : ce serait au fournisseur d'IA de prouver qu'il a les droits. Si ça s'applique aussi au code open source, ça changerait tout. Mais soyons honnêtes : Apache 2.0 et MIT autorisent explicitement l'usage commercial. Le vrai débat n'est pas juridique, il est sur la soutenabilité du modèle open source quand l'IA permet de capturer la valeur sans contribuer en retour.

• 
  deejay87 (@_deejay87_) a signalé il y a 52 minutes

  Juste un détail si certains jeux ont une erreur, ce n’est pas forcément lié à l’utilisation du programme mais au fonctionnement de mkpfs , exemple pour le peu que y ai test ou Stray a l’erreur de unreal fichier manquant ( je dois voir les issues GitHub), ou Kena qui saccade

• 
  Saucisse (@Saucisse_dev) a signalé il y a 53 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.

• 
  La Farce Insoumise (@RouxDeSecoours) a signalé il y a 56 minutes

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

• 
  Alexandre (@Alex655957) a signalé il y a 58 minutes

  @MathdeProf Pourquoi vouloir imposer ou même produire un tronc commun de cours? Inutile, inefficace, compliqué. Solution : Un service permettant aux enseignants de partager cours, video, support, et feedback, lien avec le cursus et boucle de feedback par notation de 0 à 5 ou juste star, un GitHub des prof. En 2 ans tout est couvert.

• 
  FrenchBreaches (@Frenchbreaches) a signalé il y a 59 minutes

  🔴GitHub : les groupes de hackers LAPSUS$ et TeamPCP s'associent pour vendre près de 4 000 dépôts privés internes attribués à la plateforme. Cette annonce intervient alors que GitHub avait confirmé plus tôt avoir été ciblé par un incident de sécurité. Selon leur publication, les données revendiquées incluraient du code source ainsi que plusieurs projets stratégiques liés à Microsoft et GitHub. Le prix affiché serait actuellement fixé à 95 000 $, avec menace de publication gratuite en l’absence d’acheteur. Les fichiers évoqués concerneraient notamment : 👉 GitHub Actions 👉 GitHub Enterprise 👉 GitHub Copilot 👉 Azure 👉 CodeQL 👉 systèmes d’authentification internes 👉 outils de sécurité et infrastructure cloud

• 
  iptv seller subscription service available (@Bismack327538) a signalé il y a 59 minutes

  @Tommy_Von_Music @github Oui, service d'abonnement IPTV disponible