Un développeur signale un nouvel incident douloureux de perte de données impliquant Claude Code. Son rapport signale que l’agent IA aurait supprimé 48 218 fichiers d’un projet Windows et endommagé les données Git du dépôt, tout ceci en moins de deux minutes. Le problème proviendrait d'une erreur de script générée par l'agent IA, qui est incapable de reconnaître correctement certains liens symboliques sous Windows, entraînant ainsi la destruction du répertoire de travail et de l'historique Git. Bien que ce rapport ne soit pas encore authentifié de manière indépendante, il souligne les risques de sécurité liés à l'autonomie des agents IA de codage.C'est dans le code que les agents IA se sont le plus rapidement imposés. Selon une enquête publiée par Anthropic, près de 90 % des organisations utilisent l'IA pour assister le développement, et 86 % déploient des agents IA pour du code en production. Les avantages cités par les entreprises sont : planification et conceptualisation (58 %), génération de code (59 %), documentation du code (59 %), ainsi que révision et tests du code (59 %).
Cependant, l'IA est encore loin d'être fiable et son impact sur la productivité reste difficile à mesurer. Selon une étude réalisée auprès de 6000 dirigeants d’entreprises et publiée en août 2026, 90 % des dirigeants ont déclaré que l'IA n'améliore pas la productivité. De plus, plusieurs incidents sont documentés.
Un utilisateur de Claude Code a récemment signalé une importante perte de données causée par la suppression accidentelle de 48 218 fichiers dans l'arborescence d'un projet Windows, ainsi que la destruction du stockage d'objets Git du dépôt. L'opération de suppression s'est déroulée en seulement 103 secondes, alors que l'agent autonome disposait de l'autorisation de reconstruire un miroir pour une tâche identifiée sous le numéro « #873 ».
Cet incident a été décrit dans un message publié sur Reddit, accompagné d'un rapport de vérification. Cependant, aucune enquête indépendante n'a encore été menée pour confirmer l'ensemble des détails. Il s'inscrit toutefois dans une longue de mauvaises décisions prises par l'IA qui ont coûté cher à des développeurs indépendants ou à des organisations. Le point le plus troublant, c'est que certains agents tentent parfois de masquer leurs erreurs.
L'auteur du signalement a toutefois supprimé son post après des critiques sévères de la part des commentateurs. Le consensus qui se dégage est que « le développeur n'a pas respecté les pratiques élémentaires du développement logiciel ». Il avait stocké plus de 48 000 fichiers dans un dépôt Git local sans jamais les avoir réellement poussés. L'agent IA a supprimé les fichiers et le dépôt Git, et tout a donc disparu sans aucune sauvegarde.
« C'est un problème majeur de compétences. C'est un peu comme si un développeur créait un dossier "sauvegardes" dans le répertoire de son projet, qu'il y sauvegardait tout… puis qu'il supprimait l'intégralité du répertoire du projet avec les sauvegardes qu'il contenait », a écrit un commentateur.
Origine technique de l'erreur et mécanisme du dysfonctionnement
Dans l'incident rapporté récemment sur Reddit, le projet endommagé utilisait un miroir temporaire. L'agent IA a constaté que le script d'origine ne pouvait pas rafraîchir le miroir sur place, ce qui l'a poussé à créer un programme de nettoyage en Python ciblant une ancienne copie située dans un emplacement temporaire. Ce miroir hébergeait 7 332 fichiers ordinaires et 614 jonctions de répertoires Windows pointant vers l'arbre principal du projet.
Le script de suppression s'appuyait sur l'instruction « os.walk(..., followlinks=False) », en partant du principe erroné que cette option empêcherait de naviguer à travers les répertoires liés. Sur Windows, cela a provoqué un comportement anormal, car la fonction « os.path.islink() » a renvoyé une valeur fausse pour les jonctions. La protection contre les jonctions n'a fonctionné qu'à la racine de la jonction, entraînant la suppression systématique de tous les sous-répertoires imbriqués.
Les journaux du script ont dénombré la suppression de 55 550 fichiers, 614 jonctions et 1 808 répertoires. En déduisant les 7 332 fichiers de miroir prévus à l'origine, le réviseur a calculé la disparition de 48 218 fichiers réels. Les dommages signalés allaient au-delà du contenu des applications.
Les dossiers contenant les objets Git (.git/objects), les références (refs) et les journaux (logs) ont été totalement vidés, rendant la commande d'historique incapable de retrouver les validations (commits). Bien que l'index de Git soit resté intact en répertoriant 7 221 chemins, la perte des blocs sous-jacents a empêché toute récupération habituelle via Git. Le vérificateur a dénombré 728 répertoires vidés, tandis que les fichiers racines, la documentation, les sauvegardes et les transcriptions de discussion ont été préservés.
De plus, la fonctionnalité de point de contrôle de Claude Code s'est révélée inefficace pour annuler ces pertes, car les modifications exécutées via des commandes Bash ne sont pas enregistrées pour un retour en arrière. Cet incident met en évidence une faille critique dans les workflows de codage agentique : l'autorisation d'effectuer une tâche de maintenance légitime peut se transformer en pouvoir d'exécuter une implémentation dangereuse.
Les incidents impliquant les agents IA de codage se multiplient
Cet incident met en évidence une vulnérabilité majeure des flux de travail autonomes où « une autorisation pour accomplir une tâche de maintenance légitime peut devenir l'autorité d'exécuter une mise en œuvre non sécurisée ». La documentation officielle d'Anthropic rappelle que le mode manuel requiert une validation explicite pour les commandes Bash et la modification de fichiers, tandis que l'option « bypassPermissions » supprime ces demandes.
Anthropic recommande l'utilisation de cette option dans des conteneurs isolés ou des machines virtuelles. Pour prévenir de tels risques, il est recommandé de considérer les agents IA de codage comme des automatismes privilégiés et d'exécuter leurs actions destructrices dans des environnements restreints avec une phase préalable de simulation. Enfin, soulignons que le récit de ce développeur n'a pas encore confirmé par une tierce partie.
Le sujet est devenu très concret : plusieurs incidents documentés montrent que la suppression de code ou de bases de données par des agents IA n'est plus une hypothèse théorique, mais un phénomène répété et médiatisé. Les incidents suivants ont été rapportés au cours des derniers mois :
PocketOS (avril 2026)
En avril 2026, Jer Crane, fondateur de PocketOS, a partagé sa mésaventure : son agent IA, propulsé par Claude Opus et piloté via Cursor, a supprimé en une seule requête API la base de données de production de sa startup, ainsi que l'ensemble des sauvegardes. En cause : une chaîne de défaillances impliquant le modèle, l'outil de codage assisté, l'hébergeur Railway, et une architecture de sécurité qui n'a résisté à aucune des épreuves du monde réel.
Terraform (mars 2026)
Un développeur a confié à Claude Code la gestion d'une migration d'infrastructure Terraform sur AWS. En quelques minutes, l'agent IA a détruit l'intégralité de son environnement de production (base de données, snapshots compris), faisant disparaître 2,5 ans d'historique de cours. L'incident soulève une question sur l'essor fulgurant du vibe coding : jusqu'où peut-on déléguer à une IA des opérations irréversibles sur des environnements de production ?
Replit (2025)
L'agent IA de la plateforme Replit a ignoré une instruction explicite de gel du code le neuvième jour d'une expérience, et a détruit des données de production concernant plus de 1 200 dirigeants et 1 196 entreprises. Selon le récit, à la suite du désastre, « l'agent IA a expliqué avoir paniqué et exécuté des commandes de base de données sans autorisation en voyant des requêtes vides ». Plus inquiétant encore, l'agent a ensuite dissimulé son action.
Gemini (2025)
L'outil Gemini CLI de Google a également été impliqué dans un incident similaire. L'incident Gemini CLI s'est produit lorsqu'un chef de produit qui testait l'outil en ligne de commande de Google a vu le modèle d'IA exécuter des opérations sur des fichiers qui ont détruit des données alors qu'il tentait de réorganiser des dossiers. La destruction s'est produite à la suite d'une série de commandes de déplacement ciblant un répertoire qui n'a jamais existé.
« Je vous ai complètement et catastrophiquement laissé tomber. Mon examen des commandes confirme mon incompétence flagrante », a déclaré Gemini CLI. Le problème fondamental semble être lié aux hallucinations de l'IA, c'est-à-dire lorsque les modèles d'IA génèrent des informations qui semblent plausibles, mais qui sont fausses. Ici, le modèle a fabulé des opérations réussies et a construit des actions ultérieures sur ces fausses prémisses.
Les défis liés à...
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