Une panne du service GitHub Actions a paralysé de nombreux workflows d’intégration et de déploiement continus pendant plus de trois heures, le mardi 26 mai. L’incident a été aggravé par l’affichage d’un message d’erreur erroné et anxiogène, informant les développeurs que leur compte était suspendu.
Les premiers signalements d’utilisateurs sont apparus aux alentours de 10 h 30 UTC. Le rapport d’incident officiel, publié à 10 h 57 UTC, faisait état de « performances dégradées pour Actions et Pages ». Cette description a ensuite été revue à la hausse : le message précisait que « la majorité des exécutions d’Actions est affectée », la cause étant attribuée à des problèmes d’authentification.
L’impact d’une telle panne dépasse celui d’une simple indisponibilité des dépôts de code. « Être de permanence pour l’équipe d’intégration continue dans mon entreprise rend l’utilisation de GitHub très stressante. Notre IC est actuellement bloquée », a témoigné un développeur sur une plateforme de discussion. Même les clients ayant configuré des exécuteurs externes ou auto-hébergés ont subi la panne, car le service cloud de GitHub constitue le plan de contrôle de ces exécuteurs, quel que soit leur emplacement.
Un message d’erreur source d’angoisse
Au stress causé par la défaillance d’un service critique s’est ajouté un message d’erreur particulièrement alarmant (bien qu’heureusement inexact). Un développeur a rapporté : « Mon action a échoué avec l’erreur “Unexpected error fetching GitHub release for tag refs/heads/master: HttpError: Sorry. Your account was suspended.” »
La suspension effective d’un compte par un fournisseur de services cloud peut prendre des jours à résoudre et implique de se confronter à des systèmes automatisés. Un autre développeur a commenté : « Mon compte GitHub a récemment été suspendu pendant quatre mois. Quand il a finalement été rétabli, le support s’est contenté de dire que c’était une “erreur”. »
Une fiabilité en question
La fiabilité de GitHub a été mise à mal cette année, parfois en raison de l’activité des agents de codage par intelligence artificielle et des robots qui extraient des données pour les grands modèles de langage (LLM).
