Codeberg vient de tracer une ligne nette entre l’open source comme licence et le logiciel libre comme pratique de collaboration humaine.

Le 23 juillet, Codeberg e.V. a publié deux votes de ses membres sur les LLMs. Le premier affirme que le forge et ses services n’utiliseront pas les données de projets ou d’utilisateurs pour entraîner des systèmes generative AI. Le second modifie les Terms of Use pour interdire les "vibe-coded projects", c’est-à-dire des projets surtout créés ou maintenus avec un heavy use of LLMs.

Forge open source indépendante avec revue humaine du code et branche générée par IA hors du processus

Codeberg n’a pas l’échelle de GitHub. C’est une infrastructure communautaire liée à FLOSS et Forgejo. C’est justement ce qui rend la décision intéressante: la plateforme ne parle pas de l’IA comme d’une simple couche de productivité, mais demande si un forge financé par des dons doit héberger des dépôts ouverts par leur licence mais presque sans maintenance humaine.

Le vote le plus controversé a obtenu 358 accords, 144 désaccords et 14 abstentions, avec environ 50% de participation des active members. Codeberg précise qu’il ne va pas lancer une suppression massive immédiate. Les projets actifs, avec une histoire pre-LLM ou quelques contributions LLM-generated acceptées, ne sont pas la cible si le projet ne repose pas sur un heavy LLM use.

Ce qui motive la décision

L’argument est aussi matériel. Codeberg décrit la charge des crawlers qui aspirent du code pour entraîner des modèles, avec des requêtes coûteuses sur les pages, l’historique et les issues. La plateforme cite aussi le storage, le CI/CD et les artefacts de release de projets qui ont beaucoup d’activité apparente mais presque pas de communauté.

Il y a aussi la confiance. Les maintainers doivent relire des patches générés par LLM, souvent bien présentés mais coûteux à vérifier. Codeberg évoque aussi le license laundering, quand du code copyleft revient sous forme de sortie de modèle sans obligations claires.

Le point fragile

"Vibe-coded" reste difficile à définir. L’IA peut servir à écrire des tests, de la documentation, des refactors ou presque tout un projet. La frontière ne se lit pas toujours dans un diff. Les critiques craignent donc une modération sélective et un gatekeeping moral.

Pour les maintainers, la réponse la plus utile est une AI contribution policy explicite: disclosure, capacité à expliquer le patch, tests, sécurité, copyright, dépendances et maintenabilité. Codeberg choisit une forge human-first. D’autres plateformes feront autrement, et c’est probablement sain si les règles sont lisibles.