Singularity vs Orca : deux ADE pour agents IA en parallèle

Orca s’adresse aux développeurs qui font déjà tourner plusieurs agents de code à la fois (Claude Code, Codex, Cursor CLI, Copilot et bien d’autres) et veulent les réunir dans une même application, chaque tâche dans son propre worktree Git. Édité par Stably AI et open source sous licence MIT, il se présente comme l’« agent development environment » d’une flotte d’agents parallèles.

Singularity part du même constat mais l’organise autrement : un tableau Kanban où chaque ticket est la mission d’un agent, avec dépendances, revue et intégration par rebase. Les deux sont des ADE de bureau qui réutilisent vos abonnements ; la décision porte sur le modèle de travail, ouvert et centré sur la pull request d’un côté, structuré autour du ticket de l’autre.

Comparatif vérifié le 10 octobre 2026 à partir du site, de la documentation et du dépôt GitHub d’Orca (version 1.4.223 du 8 octobre 2026 selon son changelog) et de la documentation de Singularity. Il compare des workflows, sans benchmark de vitesse ni de qualité du code généré. Tarifs publics en USD/EUR tels qu’affichés, hors taxes et consommation ; ils peuvent évoluer. Orca publie des versions très fréquentes.

En bref

• Orca est un ADE gratuit et open source : un worktree, un terminal et un navigateur par tâche, n’importe quel agent CLI, intégration GitHub, GitLab, Bitbucket, Linear et Jira, worktrees SSH et compagnon mobile.
• Singularity est un ADE propriétaire gratuit : éditeur, terminal, Git, LSP et un Kanban qui planifie les agents selon priorités et dépendances, puis intègre leur travail par rebase après revue.
• Orca encourage à lancer un même prompt sur plusieurs agents pour garder le meilleur résultat ; Singularity, à découper le travail en tickets liés.
• Orca termine par une pull request ; Singularity intègre localement, avec file d’intégration et revue fichier par fichier.

Présentation d’Orca

Orca est développé par Stably AI, soutenu par Y Combinator selon son site, et se décrit comme l’ADE pour travailler avec une flotte d’agents en parallèle (site d’Orca). Son code est public sous licence MIT ; l’application existe pour macOS, Windows et Linux, avec un compagnon iOS et Android pour suivre et relancer les agents (dépôt GitHub), et s’installe aussi via Homebrew, en AppImage, .deb ou .rpm (installation).

Chaque tâche reçoit son worktree Git, son terminal d’agent et son onglet de navigateur ; Orca ne remplace pas Git, et chaque worktree reste utilisable avec les commandes habituelles (documentation). Un worktree peut partir d’une branche, d’un commit, d’une pull request, d’une issue Linear ou Jira ou d’une merge request GitLab, dont Orca déduit le nom de branche (worktrees).

Orca lance n’importe quel agent en ligne de commande ; une quarantaine sont préconfigurés, dont Claude Code, Codex, Copilot CLI, Gemini, Cursor CLI, OpenCode, Mistral Vibe ou Cline (agents pris en charge). Le site met en avant des terminaux divisibles, un « Design Mode » qui envoie à l’agent un élément cliqué dans un navigateur Chromium intégré, l’annotation des diffs, un suivi d’usage avec changement de compte et une CLI orca que les agents peuvent piloter (site d’Orca).

Orca se connecte à GitHub, GitLab et Bitbucket Cloud : pull requests, issues, état des GitHub Actions par worktree et vue GitHub Projects dans l’entrée Tasks (intégration des forges). Une orchestration expérimentale permet à un agent coordinateur de répartir des tâches entre agents travailleurs, avec dépendances et points de décision (orchestration). Pour les entreprises, l’application ou un serveur Orca permanent peut tourner dans votre réseau, et prompts comme code partent directement vers vos fournisseurs (offre entreprise).

Singularity en quelques mots

Singularity, édité par Meteor Factory, est un environnement de développement agentique de bureau : éditeur avec serveurs de langage (éditeur, LSP), vrais terminaux (terminal), client Git avec graphe, diffs, stash et worktrees, espaces de travail multi-projets et Mission Control, un tableau Kanban qui exécute les agents (Kanban).

Un ticket porte description, priorité, pièces jointes, dépendances et configuration de l’agent, puis conserve le fil, le rapport et une résolution courte (tickets). Chaque exécution travaille dans un worktree isolé ; ses commits sont réappliqués sur la branche de base par rebase, avec une file d’intégration par projet (worktrees, orchestration). Singularity pilote les CLI de Claude Code, Codex, Copilot, Cursor, Gemini, Mistral et Ollama avec vos comptes (fournisseurs IA). L’application est gratuite sur macOS, Windows et Linux (installation) ; la Singularity Licence, à 24 EUR par mois et par poste, débloque uniquement les plugins payants comme Pipelines (tarifs).

Tableau comparatif

Une même fonctionnalité dans les deux outils

Prenons une demande courante : un export CSV des factures, avec un endpoint d’API, un bouton dans l’interface et des tests.

Côté Orca. Vous créez un worktree depuis l’issue correspondante et lancez Claude Code dans son terminal, voire Codex sur le même prompt dans un second worktree pour comparer. Le navigateur du worktree affiche l’application ; en Design Mode, vous cliquez sur le bouton à corriger et l’agent reçoit son HTML, son CSS et une capture. Vous annotez le diff, renvoyez vos commentaires, puis committez, poussez et ouvrez la pull request depuis Orca (commit et push). Les checks GitHub Actions s’affichent sur le worktree ; la fusion se fait sur la forge.

Côté Singularity. Vous créez deux tickets, « Endpoint d’export » et « Bouton d’export », le second « bloqué par » le premier, avec contexte, critères d’acceptation et hors périmètre. L’ordonnanceur lance l’API dans son worktree ; l’interface démarre une fois le premier ticket intégré, sur une base à jour. Une question bloquante met le ticket en attente jusqu’à votre réponse. L’onglet Revue permet ensuite d’annoter, d’approuver fichier par fichier, de fusionner tout ou partie ou de relancer l’agent avec vos remarques (revue).

Orca vous laisse piloter chaque worktree comme un poste complet ; Singularity vous demande de formaliser le travail en tickets, puis gère l’enchaînement.

Deux philosophies du parallélisme

Orca met en avant le « fan-out » : un même prompt envoyé à plusieurs agents, chacun dans son worktree, pour garder le meilleur résultat (dépôt GitHub). C’est une bonne façon de comparer des modèles sur une tâche réelle. Pour coordonner des tâches distinctes, son orchestration expérimentale introduit tâches dépendantes, messages entre agents et points de décision, pilotés en ligne de commande par un agent coordinateur (orchestration).

Singularity place cette coordination dans l’application : priorités, dépendances, tickets enfants, exécutions planifiées, limite d’agents simultanés et de relances (Kanban). Chaque session reçoit une passerelle MCP temporaire pour lire son ticket, publier sa phase ou poser une question (orchestration). Le modèle d’Orca est plus libre ; celui de Singularity, plus encadré et plus lisible quand une dizaine de tickets avancent en même temps.

Revue et intégration : pull request ou rebase local

Le flux documenté d’Orca se termine par une pull request : commit, push sans force implicite (force push avec --force-with-lease si nécessaire), puis création de la PR ou MR. La documentation ne décrit pas d’intégration automatique dans la branche de base ; la fusion passe par la forge, avec l’auto-merge de GitHub quand les conditions sont remplies (intégration des forges). C’est naturel pour une équipe qui fait déjà sa revue sur GitHub ou GitLab.

Singularity intègre localement : rebase sur la dernière base pour un historique linéaire, file d’intégration par projet, fusion automatique ou soumise à l’onglet Revue, qui autorise aussi une fusion partielle des seuls fichiers approuvés (worktrees). Dans les deux cas, des tests verts n’excluent pas un conflit sémantique : relancez les tests après intégration et gardez une revue humaine sur le code sensible.

Ouvert ou intégré : agents, extensions et données

Orca s’étend par des skills installés par les agents, des serveurs MCP et sa CLI (skills et MCP). Il tourne par défaut sur votre poste, et sa télémétrie est anonyme, désactivable, sans prompts ni contenu de terminal selon sa documentation (télémétrie).

Singularity limite ses fournisseurs à sept adaptateurs, avec des réglages dédiés : permissions, effort, bac à sable, modèle par défaut (fournisseurs IA). Ses extensions viennent d’un Marketplace aux modules signés, dont les permissions optionnelles ne sont jamais accordées automatiquement (Marketplace) ; le plugin payant Pipelines suit GitHub Actions, GitLab CI et Azure DevOps (Pipelines). Ses données restent dans une base SQLite locale, et seuls les CLI des fournisseurs communiquent avec l’extérieur.

Où Orca est plus fort

• Ouverture. Code sous licence MIT, gratuit, auto-hébergeable.
• Choix des agents. Tout agent CLI, contre sept fournisseurs dans Singularity.
• Distance et mobilité. Worktrees SSH, serveurs Orca et compagnon mobile.
• Front-end. Navigateur par worktree et Design Mode.
• Forges. GitHub, GitLab, Bitbucket, Linear et Jira intégrés.

Où Singularity se distingue

• Le ticket comme unité de travail. Dépendances, tickets enfants, rapport et résolution courte sur un Kanban qui montre l’état de chaque agent.
• Ordonnancement intégré. Le prochain ticket prêt démarre selon dépendances, priorité et limite d’agents.
• Intégration locale maîtrisée. Rebase, file d’intégration, approbation par fichier et fusion partielle.
• Isolation du processus. Bac à sable Seatbelt sur macOS et Landlock sur Linux, en plus du worktree.

Peut-on utiliser les deux ?

Techniquement oui : les deux travaillent sur de vrais dépôts et worktrees Git. Vous pourriez confier une série de tickets planifiés à Singularity et garder Orca pour explorer une tâche avec plusieurs agents sur le même prompt. Évitez en revanche que deux orchestrateurs intègrent sur la même branche de base au même moment. Pour d’autres outils de la même famille, voyez Singularity vs Superset et Singularity vs Conductor.

Quel outil choisir ?

• Vous tenez à l’open source ou voulez auto-héberger : Orca.
• Vous utilisez des agents peu courants ou en changez souvent : Orca.
• Vous faites beaucoup de front-end ou travaillez sur une machine distante : Orca, pour le Design Mode et les worktrees SSH.
• Vous déléguez des dizaines de tâches liées entre elles : Singularity, pour le Kanban et l’ordonnanceur.
• Vous voulez intégrer localement après revue, sans dépendre d’une forge : Singularity.

Protocole d’essai

1. Choisissez une tâche réelle touchant l’API et l’interface, avec des tests existants.
2. Rédigez une seule description (contexte, critères d’acceptation, hors périmètre) pour les deux outils.
3. Dans Orca, créez un worktree par sous-tâche ; dans Singularity, deux tickets liés par une dépendance.
4. Utilisez le même agent et le même modèle des deux côtés.
5. Comparez la revue et le chemin jusqu’à la branche de base, puis relancez les tests après intégration.

Questions fréquentes

Orca est-il vraiment gratuit ?

Oui, selon son site et son dépôt : il est gratuit et open source sous licence MIT. Vous payez les abonnements des agents utilisés. Une offre entreprise existe, sans prix public.

Singularity peut-il lancer n’importe quel agent comme Orca ?

Non. Singularity pilote sept fournisseurs : Claude Code, Codex, Copilot, Cursor, Gemini, Mistral et Ollama. La liste est plus courte, mais chaque fournisseur a des réglages dédiés.

Orca a-t-il un tableau Kanban ?

Orca affiche une vue GitHub Projects sous l’entrée Tasks, avec glisser-déposer. Elle reflète vos projets GitHub ; ce n’est pas un ordonnanceur d’agents comme Mission Control.

Mes prompts passent-ils par les serveurs d’Orca ou de Singularity ?

Selon leurs documentations, non : les deux lancent les CLI des fournisseurs, qui contactent directement leurs services. Vérifiez la politique de chaque fournisseur.

Pour aller plus loin, consultez tous les comparatifs Singularity, suivez le guide de démarrage ou téléchargez Singularity.