Rapport de pannes et de disponibilité des outils d'IA — juin 2026
Nous surveillons en continu 18 outils d'IA majeurs, dont ChatGPT, Claude et Gemini. Récapitulatif des incidents consignés sur les pages d'état officielles des fournisseurs en juin 2026 (notre premier mois de surveillance).
Panne la plus longue: Anthropic（422 h 9 min）
Par fournisseur
| Fournisseur | Incidents | Temps d'arrêt | Pire état | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic | 10 | 443 h 48 min | Panne majeure | 38.36% |
| GitHub | 7 | 6 h 53 min | Panne majeure | 99.04% |
| OpenAI | 4 | 10 h 30 min | Panne partielle | 98.54% |
| Cursor | 4 | 3 h 21 min | Panne majeure | 99.53% |
| ElevenLabs | 2 | 2 h 10 min | Panne partielle | 99.7% |
| Replicate | 1 | 1 h 7 min | Panne partielle | 99.84% |
| Runway | 1 | 19 min | Panne partielle | 99.96% |
Le nombre d'incidents et le temps d'arrêt ne couvrent que les incidents « majeurs ou pires et déjà résolus » enregistrés sur les pages d'état officielles (la latence mineure et les éléments en cours non résolus sont exclus). La disponibilité est notre propre estimation fondée sur cela, et non les chiffres officiels des éditeurs. Agrégés par mois civil à l'heure du Japon (JST).
Faits marquants du mois
Début juin, on a observé de fréquentes erreurs de courte durée sur les assistants de conversation et de programmation. Anthropic (Claude) en particulier a consigné à plusieurs reprises des taux d'erreur élevés sur des modèles individuels comme Opus 4.7 et Sonnet 4.5/4.6, et le 3 juin un incident affectant Claude Code. La plupart se sont rétablis en une heure environ, bien que certaines hausses d'erreurs aient touché plusieurs modèles à la fois.
OpenAI a connu des « taux d'erreur élevés sur Codex, ChatGPT et la Responses API » pendant environ six heures le 3 juin — l'incident au plus fort impact du mois —, en plus d'une disponibilité réduite de ChatGPT pour les utilisateurs gratuits et d'erreurs de ChatGPT Pro.
Côté outils de programmation, Cursor a consigné une dégradation brève mais majeure des Agent Sessions. GitHub a enregistré plusieurs perturbations, dont des retards de Code Scanning/Billing.
Les médias génératifs ont aussi connu de petits accrocs : ElevenLabs a eu des erreurs transitoires de STT/STS, Runway a rencontré des problèmes avec les générations Veo 3.1 et Seedance/Seedream, et Replicate a observé de la contention sur certains clusters GPU (L40S/H200).
Tendances et observations
Les incidents se sont concentrés sur les services conversationnels et de programmation — Anthropic, OpenAI et Cursor —, tous très utilisés et en évolution rapide. Pourtant, la plupart des incidents se sont résolus en une heure environ et la disponibilité moyenne est restée élevée. Même quand quelque chose « semblait en panne », il s'agissait généralement d'un problème bref et transitoire.
Les pannes ont souvent été annoncées par modèle (Opus, Sonnet, etc.). Comme un seul modèle peut être dégradé à lui seul, basculer vers un autre modèle ou un service alternatif est une solution de contournement efficace en attendant le rétablissement.
Comment lire ce rapport
Le nombre d'incidents et le temps d'arrêt ne couvrent que les incidents de la page d'état officielle de chaque fournisseur qui étaient à la fois « majeurs ou pires (pratiquement inutilisables) » et déjà résolus (mois civil, heure du Japon). Les dégradations mineures telles que la latence, ainsi que les éléments en cours non résolus (par exemple la suspension délibérée d'un modèle particulier), sont exclus des totaux afin que les chiffres ne soient pas gonflés au-delà de l'impact réel.
La disponibilité est notre propre estimation basée sur ce temps d'indisponibilité majeure, et non des chiffres SLA officiels.
La page « historique des pannes » de chaque service répertorie les incidents individuels avec leur titre, leur gravité, leur durée et le lien officiel.