GitHub ajoute 4 millions de cœurs CPU face à l'essor des agents IA

GitHub a ajouté à son infrastructure, depuis le début de 2026, quatre millions de cœurs de processeur, 160 pétaoctets de stockage haute vitesse et 50 térabits par seconde de capacité réseau, selon les chiffres publiés par la plateforme. Il s'agit de ressources supplémentaires pour absorber une activité en hausse, et non de la capacité totale de GitHub. L'entreprise place les agents d'IA parmi les facteurs de cette pression.

Une activité presque triplée

D'après Octoverse 2026, le nombre de commits annuels est passé de 12,9 milliards à 34,3 milliards sur les douze mois achevés en septembre 2026, dépôts publics et privés confondus. Le seul mois de septembre en a compté 7,38 milliards. Un commit est une version enregistrée de modifications d'un projet, de taille très variable : le chiffre mesure donc l'activité enregistrée, pas des lignes de code générées.

Les agents expliquent une partie de cette hausse. En septembre, plus de 40 % des pull requests ont débuté par un brouillon rédigé par un agent d'IA détectable par GitHub, contre 17 % en mars. Les nouveaux dépôts dotés de fichiers de configuration pour agents ont enregistré en moyenne huit fois plus de commits que les autres. GitHub précise que cela ne prouve pas un gain de productivité équivalent, les autres dépôts pouvant aussi recourir à l'IA.

La fréquence plus que la taille

La difficulté tient moins au stockage qu'à la fréquence des opérations. Une seule tâche confiée à un agent peut entraîner plusieurs envois, lectures et vérifications automatisées, et des agents travaillant en parallèle multiplient ce trafic.

Les limites se sont déjà fait sentir. Le 17 août 2026, GitHub a subi une panne de sept heures et 47 minutes. Selon l'entreprise, le trafic a atteint un nouveau pic et un composant critique d'un centre de données américain n'a pas suivi. GitHub reconnaît ne pas avoir étendu certaines ressources assez tôt, sans imputer directement la panne aux agents d'IA.

Une architecture repensée

Ajouter de la capacité ne suffira pas, indique GitHub. La plateforme migre vers une infrastructure répartie sur plusieurs régions de Microsoft Azure et sépare le stockage du calcul afin de les faire évoluer indépendamment. Elle cherche aussi à réduire les opérations devant être coordonnées. Lors de tests internes, la capacité d'écriture a été multipliée jusqu'à 35, sans que cela reflète encore les performances globales.

Cet épisode illustre un effet moins visible de l'IA : produire des propositions de code est facile, mais les développeurs doivent toujours les relire, les tester et choisir celles à conserver, tandis que les services sous-jacents encaissent un trafic de plus en plus automatisé.