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GitHub Copilot Fusion : ce que confirment les pages GA du 28 oct.

Chronologie mise à jour en continu · dernière mise à jour · 1 entrée dans le journal des mises à jour

Fusion n'est pas un modèle que l'on choisit. C'est un système qui choisit les modèles pour vous. Les commandes utiles sont le niveau d'effort et les modèles que votre administrateur a laissés activés.

Chronologie

Le 28 octobre 2026, GitHub a rendu Copilot Fusion généralement disponible : un routeur et orchestrateur à l'exécution avec les niveaux d'effort Standard, High et Max, les schémas d'exécution Single/Cascade/Critique, une facturation au tarif de chaque modèle sous-jacent assortie d'une remise temporaire de 30% sur les forfaits Copilot payants jusqu'au 30 novembre 2026, et un routage expérimental vers des modèles locaux dont la décision s'opère toujours dans le cloud.

Consulté le 2026-10-30 (UTC+8) : Changelog GitHub « Route and orchestrate models with GitHub Copilot Fusion » (28 oct. 2026), docs.github.com « About GitHub Copilot Fusion », le changelog du 28 oct. « GitHub Copilot Fusion now supports selection of local models », et le statut @github 2115480207469560109. L'article d'Artificial Analysis du 28 oct. est cité uniquement comme rapporté par AA pour les chiffres du Coding Agent Index. Nous n'avons pas exécuté Copilot Fusion nous-mêmes.

Chronologie

  1. GitHub publie le changelog de disponibilité générale de Copilot Fusion. Fusion associe l'orchestration multi-modèles de Project HydraFusion à la sélection automatique de modèles de Copilot. Les utilisateurs sélectionnent Fusion dans le sélecteur de modèles, puis choisissent un niveau d'effort : Standard, High ou Max. Les schémas d'exécution mentionnés sur la page sont Single, Cascade et Critique. Fusion est disponible sur l'ensemble des forfaits Copilot dans Visual Studio Code, l'application GitHub Copilot, GitHub Copilot CLI et les IDE JetBrains, d'autres clients étant « prévus prochainement ». La facturation s'applique à chaque modèle utilisé par Fusion à son tarif standard, avec une réduction temporaire de 30% sur les coûts des modèles pour les forfaits Copilot payants.

    GitHub Changelog: Route and orchestrate models with GitHub Copilot Fusion

  2. La page de documentation de GitHub Copilot Fusion décrit Fusion comme un routeur et orchestrateur intelligent de modèles à l'exécution. Elle introduit Fusion Fast comme un niveau d'effort non sélectionnable par l'utilisateur, réservé au chat intégré (inline chat) de Visual Studio Code. Cascade est défini sur le principe ébauche-puis-évaluation avec escalade possible ; Critique produit une ébauche soumise à des réviseurs parallèles dont les retours sont agrégés avant révision par le modèle initial. Cette même page indique que jusqu'au 30 novembre 2026, les utilisateurs des forfaits Copilot payants bénéficient d'une remise de 30% sur le coût des modèles lors de l'utilisation de Copilot Fusion, et que Fusion n'a pas de fenêtre de contexte propre — chaque étape appliquant les limites de contexte du modèle qui l'exécute.

    GitHub Docs: About GitHub Copilot Fusion

  3. Un deuxième changelog fait passer le routage intelligent vers les modèles locaux en aperçu expérimental. Sur les appareils Windows compatibles, MAI Code 1.1 Flash peut être téléchargé via Windows ML ; Copilot CLI peut également exploiter MAI Code 1.1 Flash ou Qwen3.8 Flash Next configurés manuellement sur Windows, macOS et Linux. L'inférence locale ne rend pas la session hors ligne pour autant : Copilot Fusion continue d'opérer les décisions de routage dans le cloud. Les modèles locaux sont plus susceptibles d'être sollicités sur Fusion Standard lorsqu'ils sont éligibles.

    GitHub Changelog: Copilot Fusion now supports selection of local models

  4. @github publie que dans le Coding Agent Index d'Artificial Analysis, Copilot Fusion Max s'est classé à moins de deux points de Claude Code avec Opus 5.5 Max pour environ la moitié du coût d'API par tâche, et invite les lecteurs à profiter d'une offre à 30% de réduction jusqu'au 30 novembre.

    @github on X: Copilot Fusion Max and 30% off (Oct 28)

  5. Artificial Analysis publie son analyse du Coding Agent Index consacrée à Copilot Fusion. AA rapporte Fusion Max à 60 contre Claude Code avec Opus 5.5 Max à 62, environ 5.59 $ par tâche contre environ 11.42 $, environ la moitié des tokens, un score sur Terminal-Bench 4.0 de 71, FrontierCode à 51 et SWE-Atlas-QnA-AA à 57. Ces chiffres sont rapportés par AA et ne proviennent pas du tableau propre à GitHub.

    Artificial Analysis: Copilot Fusion Coding Agent Index write-up (Oct 28, 2026)

Ce qu'est Fusion, d'après les termes mêmes de GitHub

Le changelog de GA s'ouvre sur une proposition simple : au lieu de sélectionner un modèle pour chaque tâche, vous choisissez Copilot Fusion et laissez Copilot router et orchestrer les modèles qu'il utilise. La page de documentation précise cette approche en une définition de produit — « un routeur et orchestrateur intelligent de modèles à l'exécution » qui sélectionne les modèles et les schémas d'exécution avant de renvoyer une réponse unique.

Cette présentation est précisément l'aspect que la plupart des articles de lancement atténuent. VentureBeat et Artificial Analysis ouvrent sur le classement du Coding Agent Index. Les créateurs de contenu mettent en avant « la moitié du coût d'Opus ». Ces deux approches constituent de véritables sujets secondaires. L'évolution majeure du produit réside dans le fait que l'entrée du sélecteur de modèles est un système, et non un fichier de poids. Pour chaque invite, Fusion choisit un schéma d'exécution, un niveau d'effort de raisonnement pour cette étape et les modèles qui l'exécutent. Des invites différentes au cours d'une même session peuvent emprunter des schémas distincts.

GitHub indique que Fusion surveille également en temps réel l'état de santé et la disponibilité du système, et que le routage privilégie les limites naturelles du cache afin que la conversation reste sur un même modèle lorsque cela demeure pertinent. Les ébauches intermédiaires peuvent être révisées ou écartées ; l'interface utilisateur est pensée pour présenter la réponse définitive, avec un survol affichant la liste des modèles employés sous le libellé du niveau d'effort.

Niveaux d'effort et les trois schémas d'exécution

Les niveaux d'effort proposés aux utilisateurs sur le changelog et la documentation sont Fusion Standard, Fusion High et Fusion Max. Standard privilégie des modèles polyvalents pour le code au quotidien. High privilégie des modèles performants pour les tâches plus ardues. Max privilégie les modèles les plus performants pour le raisonnement le plus approfondi. La documentation ajoute Fusion Fast, non sélectionnable par les utilisateurs et réservé au chat intégré de Visual Studio Code.

Les schémas d'exécution importent davantage que l'appellation commerciale. Single transmet la tâche à un seul modèle. Cascade confie la rédaction d'un premier jet à un modèle efficient, puis un juge valide ou redirige vers un modèle plus puissant. Critique confie la rédaction à un modèle pendant que d'autres modèles émettent des critiques en parallèle ; les remarques sont synthétisées et le modèle initial révise sa réponse. Cascade et Critique requièrent davantage de temps car ils ajoutent des appels d'évaluation. D'après la documentation, Fusion n'ajoute ces appels que lorsque la tâche le justifie.

Les administrateurs conservent un levier dédié. Fusion utilise exclusivement les modèles autorisés par les politiques de l'entreprise et de l'organisation. Les administrateurs peuvent désactiver un modèle pour Fusion sans le désactiver pour l'ensemble des utilisateurs, et peuvent définir Fusion à n'importe quel niveau d'effort comme valeur par défaut dans les paramètres gérés d'Enterprise. Si aucun des modèles de Fusion ne vous est accessible, Fusion n'apparaît pas dans le sélecteur.

Facturation, réduction du 30 novembre et ce que mesure réellement le score AA

La facturation ne repose pas sur un tarif fixe pour Fusion. Le changelog et la documentation indiquent tous deux que chaque modèle utilisé par Fusion vous est facturé à son tarif standard. High et Max peuvent consommer davantage de crédits d'IA que Standard dans la mesure où ils peuvent faire appel à plusieurs modèles. Jusqu'au 30 novembre 2026, les forfaits Copilot payants bénéficient d'une remise de 30% sur les coûts de ces modèles lors de l'utilisation de Fusion — la date d'échéance est indiquée sur la page de documentation ; le changelog évoque une réduction pour une durée limitée sans réitérer le jour précis. Le post de @github du 28 oct. indique également : « Bénéficiez de 30% de réduction jusqu'au 30 nov. »

Le changelog de GitHub cite le Coding Agent Index d'Artificial Analysis et affirme que Copilot Fusion Max a obtenu un score de 60, à moins de deux points de Claude Code avec Opus 5.5 Max, pour environ la moitié du coût moyen d'API par tâche, environ moitié moins de tokens et près de 40% de temps en moins. L'article d'Artificial Analysis détaille ces lignes d'évaluation sous forme de données rapportées par AA : environ 5.59 $ par tâche contre environ 11.42 $, Terminal-Bench 4.0 à 71, FrontierCode à 51, SWE-Atlas-QnA-AA à 57 et approximativement 7.2M de tokens par tâche. AA cite également des modèles parmi lesquels Fusion peut choisir, notamment Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, GPT-6 Astra et GPT-6 Sol — ce groupe pouvant évoluer, et Fusion se conformant toujours à votre forfait ainsi qu'aux règles définies par vos administrateurs.

Il convient de lire ce résultat comparatif de 60 contre 62 comme un indice composite. AA accorde une pondération égale à FrontierCode, Terminal-Bench et SWE-Atlas. L'avance de Fusion sur Terminal-Bench n'efface pas son retard sur les deux autres lignes. L'affirmation de GitHub faisant état d'environ « 40% de temps en moins » est une donnée rapportée par GitHub dans le changelog ; l'article d'AA consulté ne reprend pas ce chiffre de latence comme une mesure propre.

Modèles locaux : expérimentaux, et toujours pas hors ligne

Le changelog sur les modèles locaux place le routage local intelligent en préversion publique. Les appareils Windows répondant aux prérequis peuvent télécharger MAI Code 1.1 Flash via Windows ML au sein de Copilot CLI, de l'application Copilot ou de VS Code. Copilot CLI permet également d'intégrer votre propre serveur local compatible OpenAI pour MAI Code 1.1 Flash ou Qwen3.8 Flash Next sous Windows, macOS et Linux. La documentation précise que ces modèles locaux sont plus enclins à être utilisés sur Fusion Standard lorsque cela s'avère approprié.

Le point d'attention est formulé sans ambiguïté : l'inférence locale ne bascule pas votre session en mode hors ligne. Fusion continue de prendre ses décisions de routage dans le cloud, et les modèles locaux peuvent comporter des protections de sécurité différentes de celles des modèles cloud fournis par Copilot. Les fonctionnalités expérimentales doivent être activées (option « Routage automatique vers modèle local » dans l'application Copilot, --experimental ou /experimental on en CLI, chat.copilot.localModel.enabled dans VS Code). Ajouter un modèle BYOK ne le rend pas automatiquement éligible pour Fusion.

Les vidéos de créateurs présentant la fonctionnalité comme un routage d'IA vers « votre propre PC » sont utiles pour mesurer l'intérêt suscité, mais trompeuses en matière de confidentialité. Les pages officielles sont plus claires : des poids exécutés sur l'appareil peuvent intervenir pour certaines étapes de Standard, tandis que le routeur chargé de déterminer quand y recourir demeure du côté de GitHub.

Disponibilité et éléments non vérifiables

Les environnements en GA annoncés le 28 oct. sont Visual Studio Code, Copilot CLI, l'application GitHub Copilot et les IDE JetBrains. La prise en charge d'autres clients est « prévue prochainement » sans calendrier précis. Les utilisateurs de la version d'évaluation (research preview) qui avaient sélectionné auto, HydraFusion ou HydraFusion Max sont informés que ces sélections basculent vers les niveaux d'effort Fusion correspondants.

Le contexte vidéo officiel lié à cette période de lancement comprend le discours d'ouverture Universe 2026 de GitHub ainsi que le récapitulatif du discours du jour 1. Nous considérons ces contenus comme des supports promotionnels officiels, et non comme des évaluations indépendantes.

  • Une date précise de lancement public pour l'ancienne version d'évaluation Project HydraFusion. Le changelog de GA et la documentation mentionnent HydraFusion comme antécédent ; nous n'avons trouvé aucun billet de changelog officiel daté pour le début de la préversion à intégrer dans cette chronologie.
  • Des estimations de prix Enterprise pour une équipe donnée. Le chiffre de 5.59 $ par tâche communiqué par AA est une moyenne observée sur leur banc d'essai, et non une grille tarifaire GitHub pour votre organisation.
  • La preuve concrète sur cette page que Fusion Max surpassera Claude Code sur votre propre dépôt. Nous n'avons testé ni l'un ni l'autre de ces agents.
  • Une session Copilot Fusion capable de fonctionner hors ligne. Les pages de référence indiquent que les décisions de routage restent opérées dans le cloud, même lorsqu'un modèle local prend en charge une étape.

Notre avis

La perspective de Front est plus ciblée que celle des classements bruts. Fusion est une politique d'exécution à laquelle vous souscrivez : vous définissez le niveau d'effort attendu du système, GitHub détermine quels modèles et quel schéma de révision déclencher, et vous réglez la consommation correspondante en bénéficiant d'une réduction temporaire de 30% jusqu'au 30 novembre 2026. Si votre administrateur a restreint l'accès aux modèles les plus intéressants du catalogue de Fusion, le sélecteur paraîtra bien plus restreint que ce que laissait entendre l'annonce de lancement.

Séparez bien les chronologies par familles de modèles lorsque vous recherchez l'historique des versions. La chronologie des sorties de modèles OpenAI GPT et la chronologie des sorties de modèles Claude continuent de dater les versions de poids que Fusion peut solliciter. Pour des repères sur les modèles à poids ouverts et les storefronts gravitant autour des outils de développement, consultez Puter et The Everything Project et GPTibo open source : ce qui est vérifié. D'autres analyses datées sont disponibles sur l'index du blog Front.

Pour continuer la lecture

Tous les articles, du plus récent au plus ancien, sont sur l’index du blog Front.

Questions fréquentes

GitHub Copilot Fusion est-il un modèle unique ?

Non. La documentation de GitHub le définit comme un routeur et orchestrateur de modèles à l'exécution. Choisir Fusion revient à sélectionner le système ; Fusion détermine ensuite les modèles et le schéma d'exécution pour chaque invite.

En quoi se différencient Fusion Standard, High et Max ?

Ils modifient les compromis de qualité, de coût et de capacités que Fusion privilégie. Standard met l'accent sur des modèles polyvalents pour le quotidien ; High privilégie des modèles plus robustes pour les tâches complexes ; Max fait appel aux modèles les plus puissants. La documentation fait également mention de Fusion Fast, que les utilisateurs ne peuvent pas sélectionner et qui n'intervient que dans le chat intégré de VS Code.

Comment Copilot Fusion est-il facturé ?

Chaque modèle sous-jacent utilisé par Fusion vous est facturé à son tarif habituel. Il n'y a pas de frais Fusion distincts. Jusqu'au 30 novembre 2026, les forfaits Copilot payants bénéficient d'une remise de 30% sur les coûts de ces modèles lors de l'utilisation de Fusion, selon la documentation de GitHub.

Le routage vers des modèles locaux permet-il d'utiliser Copilot Fusion hors ligne ?

Non. Le changelog de GitHub sur les modèles locaux et la documentation précisent que Fusion effectue toujours ses décisions de routage dans le cloud. Les modèles locaux constituent une préversion expérimentale et ne créent pas à eux seuls une session hors ligne.

Qu'a rapporté Artificial Analysis concernant Fusion Max ?

L'article d'AA du 28 oct. attribue à Copilot Fusion Max un score de 60 sur le Coding Agent Index contre 62 pour Claude Code avec Opus 5.5 Max, pour environ 5.59 $ contre environ 11.42 $ par tâche. Il s'agit de données rapportées par AA, et non d'une grille de tarifs émise par GitHub.

Journal des mises à jour

  • — Première publication. Vérification du changelog GA de Copilot Fusion de GitHub, de la page de documentation de Copilot Fusion (y compris les notes sur la facturation et les modèles locaux), du changelog du 28 oct. sur les modèles locaux, de la publication X de @github du 28 oct. et de l'article d'Artificial Analysis sur le Coding Agent Index comme source secondaire identifiée, jusqu'au 30 oct. 2026 (UTC+8).

Sources