L'utilisation de l'hydrogène comme carburant est une voie prometteuse pour réduire les émissions de l'aviation civile, mais elle nécessite le développement de nouveaux injecteurs pour la chambre de combustion. Grâce à l'augmentation de la puissance de calcul disponible, l'application de techniques d'optimisation combinées aux calculs CFD est désormais possible pour développer ce type d'injecteurs. Parmi les approches d’optimisation, l’optimisation bayésienne est particulièrement pertinente lorsque l’objectif, les fonctions et les contraintes du problème d'optimisation sont coûteuses à évaluer, ce qui est le cas dans l'optimisation basée sur la CFD. Par ailleurs, l'utilisation d'une stratégie multifidélités permet de réduire le coût d'optimisation de la méthode bayésienne. Par conséquent, cet article étudie l’application d’une approche bayésienne multi-fidélités et multi-objectifs pour améliorer les performances d'un injecteur tourbillonaire utilisant de l'hydrogène et fonctionnant dans des conditions proches des cibles industrielles. Cette étude d'optimisation combine les simulations LES comme modèle haute fidélité avec les simulations RANS 2D comme modèle basse fidélité.