# GitHub Copilot unifie routage et orchestration avec Fusion > GitHub Copilot réunit son mode Auto et HydraFusion dans Fusion, avec quatre niveaux d’effort, des modèles locaux en preview et une remise de 30 %. Type : Actualité IA · Catégorie : Outils · Publié le 2026-11-02 · Signal IA - Order & Chaos · Secteur : Industrie Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/github-copilot-reunit-enfin-auto-et-hydrafusion-dans-fusion Tags : github copilot, orchestration, routage, développement, modèles ia, copilot, benchmark, ia-code --- ## En résumé - GitHub Copilot fusionne le routage Auto et l’orchestration HydraFusion dans un mode unique. - Le mode Fusion propose les niveaux Standard, High, Max et Fast selon les usages. - Michelin a jugé HydraFusion plus coûteux et parfois trop porté vers les modèles performants. **Le signal :** GitHub Copilot remplace la séparation entre Auto et HydraFusion par Fusion, qui sélectionne un modèle ou un workflow selon quatre niveaux d’effort. **[GitHub Copilot](/signal-ia/actu/apres-700-requetes-michelin-coupe-le-mode-auto-de-github-copilot)** réunit désormais son routage et son orchestration dans un mode appelé Fusion. Cette évolution rapproche deux fonctions auparavant séparées dans l’outil de développement. Le routage correspond au mode Auto, introduit selon la source. Sa première version utilisait un encodeur ModernBERT pour orienter les requêtes selon la disponibilité et les capacités des modèles. La deuxième version, nommée HyDRA, évalue quatre besoins : raisonnement, génération de code, débogage et utilisation d’outils. Elle prend aussi en compte la continuité des sessions et le filtrage dynamique des pannes. La convergence avec HydraFusion donne un mécanisme capable de sélectionner un modèle ou un workflow pour chaque prompt. [Lire la présentation de GitHub Copilot](https://www.silicon.fr/data-ia-1372/github-copilot-routeur-orchestrateur-230036). **HydraFusion** avait commencé à être expérimenté par GitHub au début de septembre. Son objectif était de choisir le workflow optimal, plutôt que le seul modèle optimal. Trois options sont prévues. Un modèle unique peut réaliser la tâche. Un LLM juge peut valider le résultat ou confier la tâche à un autre modèle. Une boucle d’itération peut également associer un modèle critique, limité à la lecture. Cette logique constitue la partie [orchestration](/signal-ia/actu/github-lance-hydrafusion-67-pourcent-de-cout-en-moins) de Fusion. Elle complète le classement des besoins réalisé par HyDRA. Les modèles locaux restent en preview. Cette intégration concerne actuellement MAI Code 1.1 Flash et Qwen3.8 Flash, avec des systèmes et des applications compatibles selon le modèle. ## Fusion propose quatre niveaux d’effort, de Fast à Max **Les niveaux** proposés par Fusion sont Standard, High, Max et Fast. Le niveau Fast n’est pas réglable par l’utilisateur. Il est réservé au chat inline de Visual Studio [Code](/signal-ia/actu/google-lance-gemini-4-carbon-pour-le-code-securise). Le niveau Standard est disponible sur tous les forfaits Copilot. Les niveaux High et Max sont réservés aux abonnements Pro+, Max, Business et Enterprise. Les administrateurs peuvent activer Fusion par défaut dans le sélecteur. Ils peuvent aussi contrôler le pool de modèles et définir le niveau d’effort par défaut des nouvelles conversations. GitHub applique par ailleurs une remise de 30 % sur le prix des modèles, contre 10 % avec Auto. Cette remise est annoncée jusqu’à la fin novembre. **Les modèles locaux** intégrés à Fusion restent en preview. MAI Code 1.1 Flash peut être utilisé sous Windows avec le terminal, l’application GitHub Copilot ou Visual Studio Code. Qwen3.8 Flash fonctionne sous Windows, macOS et Linux avec le terminal. Ces deux modèles constituent le périmètre actuel de cette intégration. Les premiers retours ont aussi porté sur la visibilité pendant l’exécution des tâches. GitHub a choisi de ne pas afficher les résultats des étapes intermédiaires. L’entreprise veut éviter que ces résultats soient interprétés comme un travail terminé. Des utilisateurs ont proposé une télémétrie structurée, avec la stratégie retenue, les familles de modèles utilisées et les motifs de rejet des résultats. [Voir la discussion communautaire GitHub](https://github.com/orgs/community/discussions/206492). ## Michelin signale un coût plus élevé **Michelin a testé** HydraFusion et a livré un premier bilan à la mi-septembre. L’entreprise a décrit l’orchestrateur comme un mécanisme de qualité, plutôt que comme un substitut au mode Auto. Elle a toutefois associé cette qualité à un prix nettement plus élevé. Plusieurs retours utilisateurs ont relevé une tendance à sélectionner des modèles trop performants. HydraFusion exploitait aussi rarement des sous-agents économiques, sauf demande explicite. Ces observations concernent les semaines de test précédant la convergence dans Fusion. Le fonctionnement final conserve la sélection entre un modèle unique, un juge ou une boucle critique. Les travaux académiques associés à l’architecture HyDRA sont accessibles dans [ce document](https://arxiv.org/pdf/2605.17106).