Le marché mondial de la RPA, de l’hyperautomation et de l’AIOps est estimé à 22,4 milliards de dollars en 2025 avec une croissance annuelle de 19,5 % (Grand View Research, 2025). L’IA générative a accéléré cette évolution en 2025-2026 en introduisant une nouvelle catégorie d’automatisation : les agents IA autonomes capables d’exécuter des séquences de tâches complexes – diagnostiquer un incident, corriger une configuration, redéployer un service – sans intervention humaine préalable. Selon Gartner (2025), 75 % des grandes entreprises auront déployé au moins quatre plateformes d’automatisation simultanément d’ici 2027, contre 20 % en 2021.
En France, selon une étude IDC France (2025), 68 % des DSI ont augmenté leurs budgets d’automatisation IT en 2025 par rapport à 2024, portés par trois motivations convergentes : la réduction des tâches manuelles à faible valeur dans les équipes ops, la nécessité d’accélérer les déploiements dans un contexte de transformation cloud, et la volonté de libérer du temps pour les projets d’innovation IA. Ce benchmark analyse les principales plateformes d’automatisation et d’hyperautomation IT disponibles sur le marché français en 2026 – de l’orchestration des workflows ITSM à l’automatisation de l’infrastructure, en passant par le process mining et les agents IA.
Qu’est-ce que l’hyperautomation IT ?
L’hyperautomation est un concept formalisé par Gartner en 2020 pour décrire l’approche stratégique qui consiste à identifier et automatiser le plus grand nombre possible de processus IT et métiers en combinant plusieurs technologies complémentaires : RPA (Robotic Process Automation), IA et machine learning, process mining, orchestration de workflows, et IA générative. L’hyperautomation ne se limite pas à l’automatisation de tâches isolées : elle vise l’automatisation de processus de bout en bout, de la découverte (process mining) à l’exécution (RPA ou agents IA) en passant par l’optimisation continue (analytics).
Pour les équipes IT spécifiquement, l’automatisation couvre plusieurs domaines distincts mais complémentaires. L’automatisation de l’infrastructure (Infrastructure as Code, gestion de la configuration) avec des outils comme Ansible, Terraform et Puppet. L’orchestration ITSM (gestion automatisée des incidents, changements, problèmes) avec des plateformes comme ServiceNow. L’AIOps (automatisation pilotée par l’IA pour la détection et la remédiation des incidents) avec des solutions comme Dynatrace et Moogsoft. Les pipelines CI/CD (intégration et livraison continues) avec GitHub Actions, Jenkins et GitLab CI. Et la RPA et l’hyperautomation des processus métier IT avec UiPath et Automation Anywhere. Le marché se structure autour de cinq grandes catégories :
Orchestration ITSM et workflows enterprise : gestion automatisée des tickets, des changements et des incidents IT dans une plateforme de service management – ServiceNow, BMC Helix, Atlassian
RPA et hyperautomation des processus : robots logiciels automatisant les tâches répétitives sur les interfaces existantes, combinés avec l’IA générative pour les processus complexes – UiPath, Automation Anywhere, Microsoft Power Automate
Automatisation de l’infrastructure IT (IaC) : gestion automatisée de la configuration des serveurs, réseaux et environnements cloud via du code déclaratif – Ansible, Terraform, Puppet, Chef
AIOps et automatisation de la remédiation des incidents : détection automatisée des anomalies, corrélation des alertes et remédiation automatique – Dynatrace, Datadog, IBM Watson AIOps
Process mining et orchestration low-code : découverte et optimisation des processus à automatiser, puis exécution via des moteurs BPMN ou des plateformes no-code – Celonis, Camunda, n8n, Zapier
La tendance structurante de 2025-2026 est le passage des automatisations en silos à une plateforme d’automatisation unifiée, capable d’orchestrer des processus qui traversent simultanément plusieurs systèmes, plusieurs équipes et plusieurs technologies d’automatisation. ServiceNow, qui a commencé comme outil ITSM, illustre cette évolution : sa Now Platform est aujourd’hui une plateforme d’automatisation enterprise qui intègre ITSM, workflows métiers, AIOps et agents IA générative dans un environnement unifié.
Tendances et évolutions du marché en 2026
Tendance 1 – Les agents IA autonomes réécrivent les architectures d’automatisation IT
L’arrivée des agents IA autonomes dans les plateformes d’automatisation IT est la rupture la plus significative de 2025-2026. Un agent IA peut maintenant analyser un ticket d’incident, diagnostiquer la cause racine en interrogeant plusieurs systèmes de monitoring, exécuter une série d’actions correctives (redémarrer un service, modifier une configuration, basculer un load balancer), vérifier que l’incident est résolu et fermer le ticket avec un rapport détaillé – le tout sans intervention humaine. Cette capacité, qui n’était disponible qu’en 2022 dans des laboratoires de recherche, est désormais intégrée dans les principales plateformes du marché.
ServiceNow a lancé Now Assist avec des agents IA spécialisés pour l’ITSM, UiPath a déployé Autopilot pour l’hyperautomation agentique, et Dynatrace a enrichi son moteur IA Davis avec des capacités de remédiation automatisée. Selon Gartner (2025), les organisations déployant des agents IA dans leurs opérations IT réduisent le Mean Time to Resolve (MTTR) de 40 à 60 % sur les incidents de niveau 1 et 2. Cette réduction est particulièrement impactante pour les équipes IT sous-dimensionnées qui gèrent un volume croissant d’alertes – permettant de se concentrer sur les incidents complexes à réelle valeur ajoutée.
Les cas d’usage des agents IA dans les opérations IT en 2026 :
Tri et routage automatisé des tickets ITSM : classification, priorisation et assignation automatisée des tickets aux équipes compétentes – réduction du temps de traitement de niveau 1 de 70 %
Diagnostic et remédiation d’incidents : analyse automatisée des logs, corrélation avec les changements récents, exécution des runbooks de résolution – MTTR réduit de 40-60 %
Génération de code d’automatisation : génération de playbooks Ansible, de workflows ServiceNow et de scripts de configuration par IA générative – accélère la création d’automatisations de 3-5x
Tests de régression automatisés : génération et exécution automatisée de tests à chaque déploiement – couverture de tests multipliée sans charge supplémentaire sur les développeurs
Gestion proactive des capacités : prévision des besoins en ressources et provisionnement automatisé avant les pics de charge – élimine les incidents de saturation réactifs
Tendance 2 – Le Process Mining s’impose comme prérequis de l’hyperautomation
L’une des leçons les plus importantes de la première vague d’automatisation RPA (2017-2022) est qu’automatiser un processus mal compris ou défectueux ne fait qu’accélérer les problèmes. Le process mining – qui analyse les logs des systèmes d’information pour reconstruire automatiquement la cartographie réelle des processus – est devenu le prérequis indispensable de tout programme d’hyperautomation sérieux. Il révèle les déviations par rapport aux processus théoriques, identifie les goulots d’étranglement, quantifie les pertes de temps et priorise les processus à automatiser selon leur impact potentiel.
Celonis est le leader incontestable du process mining avec plus de 5 000 clients enterprise. Sa particularité est de ne pas se limiter à la visualisation des processus mais de générer des actions intelligentes : recommandations automatisées d’amélioration, alertes sur les déviations et exécution d’actions correctives directement dans les systèmes sources (SAP, Salesforce, ServiceNow). En 2025, Celonis a lancé Process Copilot – un agent IA générative permettant d’interroger en langage naturel l’ensemble de la donnée de processus de l’organisation. Selon Celonis (2025), ses clients réalisent en moyenne 8,5 millions de dollars d’économies par an sur leur premier projet de process mining.
Les étapes du process mining comme fondation de l’hyperautomation :
Extraction et reconstruction des processus réels : ingéstion des event logs des systèmes (SAP, Salesforce, ServiceNow) pour reconstruire la réalité des processus – souvent très différente de la procédure théorique
Identification des goulots et déviations : mise en évidence des retards, des écarts par rapport au processus standard et des activités à faible valeur – priorisation quantifiée des opportunités
Qualification des candidats à l’automatisation : scoring des processus selon leur volume, répétitivité, standardisation et ROI potentiel – évite d’automatiser les mauvais processus
Conformité et audit continus : surveillance continue que les processus réels respectent les procédures définies – détection des dérives de conformité en temps réel
Tendance 3 – L’AIOps transforme la gestion des opérations IT
L’AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) désigne l’application de l’IA et du machine learning aux opérations IT pour automatiser la détection des anomalies, la corrélation des alertes, le diagnostic de la cause racine et la remédiation des incidents. Dans des environnements cloud hybrides générant des milliers d’alertes par heure depuis des dizaines d’outils de monitoring, l’AIOps est devenue la seule approche viable pour maintenir la qualité de service sans multiplier démesurément les effectifs opérationnels.
Dynatrace s’est imposé comme le leader de l’AIOps grâce à son moteur IA Davis, qui repose sur une approche d’IA causale (et non seulement corrélative) : Davis identifie la cause racine précise d’un incident plutôt que de corréler des symptômes, réduisant ainsi radicalement le temps de diagnostic. Selon Dynatrace (2025), ses clients réduisent le nombre d’alertes traitees manuellement de 96 % et le MTTR de 70 % en moyenne après déploiement. L’AIOps s’est également enrichie en 2025-2026 de capacités d’IA générative pour la génération de runbooks de résolution et la communication automatisée lors des incidents majeurs.
Les capacités AIOps qui transforment les opérations IT en 2026 :
Détection d’anomalies prédictive : détection des dérives de performance avant qu’elles n’impactent les utilisateurs – shift-left sur la détection des incidents
Corrélation et réduction du bruit d’alertes : réduction du volume d’alertes de 95-98 % en regroupant les alertes corrélées en un incident unique – élimine la fatigue d’alertes des équipes ops
Diagnostic de cause racine automatisé : identification de la cause précise d’un incident en secondes plutôt qu’en heures – MTTR réduit de 40-70 %
Rémédiation automatisée (self-healing) : exécution automatisée d’actions correctives prédéfinies lors de la détection d’un incident connu – interventions humaines réservées aux incidents nouveaux
Prédiction de la capacité et auto-scaling : ajustement proactif des ressources cloud avant les pics de charge prévus par les modèles ML
Tendance 4 – L’automatisation low-code/no-code démocratise l’hyperautomation
La démocratisation des outils d’automatisation low-code et no-code a transformé l’hyperautomation d’un sujet réservé aux grandes entreprises disposant d’équipes IT dédiées en une capacité accessible aux PME et aux équipes métier. Des plateformes comme Microsoft Power Automate, n8n, Zapier et Make (ex-Integromat) permettent de créer des automatisations complexes en quelques heures, sans écrire une ligne de code, via des interfaces visuelles drag-and-drop. Selon Forrester (2025), 67 % des automatisations en production dans les entreprises ont été créées par des non-techniciens via des outils low-code – une inversion radicale par rapport à 2020.
L’IA générative accélère encore cette démocratisation : il est désormais possible de décrire une automatisation en langage naturel (« quand je reçois un email avec une pièce jointe PDF, extraire les données et les enregistrer dans mon CRM ») et de générer automatiquement le workflow correspondant. n8n, l’alternative open source française à Zapier, a gagné un énorme momentum en 2025 grâce à sa capacité à être déployé sur l’infrastructure de l’organisation (sans envoyer les données vers un service tiers), répondant ainsi aux exigences croissantes de souveraineté et de conformité RGPD.
Le spectre de l’automatisation low-code/no-code selon le profil utilisateur :
Citizen automation (métiers sans compétences techniques) : Zapier, Microsoft Power Automate, Make – création d’automatisations simples en quelques minutes, 7 000+ applications connectées
Power users (analystes, ops avec compétences basiques) : n8n, Power Automate Premium, Celonis – workflows complexes avec logiques conditionnelles, API et transformations de données
Développeurs (DevOps, SRE, platform engineers) : Ansible, Camunda, Temporal – automatisation d’infrastructure, orchestration de microservices, workflows programmatiques
Experts automatisation (CoE, équipes RPA) : UiPath, Automation Anywhere – automatisation complexe multi-systèmes, process mining, gouvernance des robots
Comment choisir une plateforme d’automatisation IT
Critère 1 – L’adéquation avec le type d’automatisation cible
Le premier critère est la précision sur le type d’automatisation prioritaire. Une plateforme excellente sur la gestion des workflows ITSM peut être inadaptée pour l’automatisation de l’infrastructure ou la RPA. Il convient de partir des processus à automatiser et de choisir l’outil en conséquence, plutôt que de choisir un outil et d’y adapter les processus. Le process mining en amont – même en version simplifiée – est un investissement rentable pour qualifier les processus prioritaires et éviter d’automatiser les mauvais candidats.
La matrice de sélection par type d’automatisation IT :
Tickets ITSM et workflows de service management : ServiceNow (standard), BMC Helix, Atlassian Jira Service Management – capacités ITSM avant tout
Tâches répétitives sur interfaces legacy (sans API) : UiPath, Automation Anywhere – RPA comme seule solution quand aucune API n’est disponible
Automatisation infrastructure et configuration : Ansible (agentless SSH), Terraform (IaC), Puppet (agent-based) – selon les compétences des équipes ops
Détection et remédiation d’incidents automatisés : Dynatrace (AIOps causal), Datadog, IBM Watson AIOps – intégration avec l’observabilité existante
Workflows métiers et intégrations SaaS équipes : Microsoft Power Automate (organisations Microsoft), n8n (souveraineté et open source), Zapier (vitesse et nombre de connecteurs)
Critère 2 – La facilité de création et la maturité du low-code
La promesse du low-code n’est tenue que si l’interface est véritablement utilisable par les profils cibles. Un outil prétendu « no-code » qui nécessite en pratique une expertise de développeur pour gérer les cas d’erreurs, les transformations de données ou les logiques conditionnelles complexes ne tient pas sa promesse. Il convient d’évaluer le niveau de compétences réellement nécessaire pour créer et maintenir les automatisations les plus fréquentes, la qualité de la bibliothèque de templates disponibles, et la capacité de l’IA intégrée à assister la création.
Les dimensions de la maturité low-code à évaluer :
Interface visuelle de création : drag-and-drop, lisibilité des workflows, prévisualisation et simulation avant déploiement – tester sur des cas réels représentatifs
Richesse des déclencheurs et des actions : nombre et variété des connecteurs, richesse des actions disponibles par application, fraicheur des intégrations avec les nouveaux outils
Gestion des erreurs et des exceptions : facilité de configuration des comportements en cas d’erreur (retry, alertes, branches alternatives) – critique pour la fiabilité en production
Assistance IA à la création : génération de workflows depuis une description en langage naturel, suggestions de complétion, débogage assisté par IA
Temps d’apprentissage réel : combien de temps faut-il à un profil métier pour créer sa première automatisation utile ? – un indicateur concret à mesurer lors des POC
Critère 3 – La gouvernance, la sécurité et l’auditabilité des automatisations
Un parc d’automatisations non gouverné crée des risques opérationnels significatifs : des processus automatisés qui continuent de s’exécuter après un changement de politique, des données manipulées sans traçabilité, des accès non révoqués à des systèmes sensibles. La gouvernance des automatisations – inventaire des robots et workflows, gestion des permissions, journalisation complète des exécutions, procédure de tests et de validation avant déploiement – est un facteur clé de maturité souvent négligé dans les évaluations initiales.
Les éléments de gouvernance à valider dans une plateforme d’automatisation :
Inventaire et cycle de vie des automatisations : registre centralisé de tous les workflows et robots, gestion des versions, état de déploiement et historique des modifications
Gestion des accès et des permissions : contrôle granulaire des droits (qui peut créer, valider, déployer, exécuter), intégration avec Active Directory / Entra ID
Journalisation complète des exécutions : logs horodatés de chaque action exécutée par un robot ou un workflow, avec les données traitées – nécessaire pour l’audit RGPD et les obligations NIS2
Procédure de test et de validation : environnement de test isolé du système de production, workflow de validation par un expert avant déploiement, matérialisation des changements
Monitoring des automatisations en production : taux de succès, temps d’exécution, alertes sur les échecs, évolution des volumes traités – détecter les robots en dérive silencieuse
Critère 4 – L’intégration avec l’écosystème existant et les connecteurs
La valeur d’une plateforme d’automatisation est directement proportionnelle à sa capacité à se connecter aux systèmes déjà en place. Un outil avec 50 connecteurs natifs et des APIs ouvertes de qualité offre souvent plus de valeur opérationnelle qu’un outil avec 2 000 connecteurs instables ou superficiels. Il convient d’évaluer la profondeur des connecteurs (actions disponibles, lecture et écriture, déclencheurs en temps réel vs polling) et pas seulement leur nombre. La qualité du connecteur natif avec les systèmes les plus critiques de l’organisation (ERP, CRM, ITSM, annuaire) est le critère déterminant.
Les intégrations techniques prioritaires à valider :
ITSM (ServiceNow, Jira) : création, mise à jour et fermeture de tickets depuis les automatisations – fermeture de la boucle entre détection et résolution
ERP (SAP, Oracle, Microsoft Dynamics) : lecture et écriture dans les systèmes ERP – connecteurs certifiés par les éditeurs, gestion des transactions et de la cohérence des données
Cloud providers (AWS, Azure, GCP) : provisionner des ressources, modifier des configurations, déclencher des actions sur l’infrastructure cloud
Outils de monitoring et observabilité : réception des alertes Dynatrace, Datadog, Prometheus pour déclencher des workflows de remédiation automatisée
Critère 5 – Le modèle de déploiement, la scalabilité et la souveraineté
Les plateformes d’automatisation sont disponibles selon des modèles très différents : SaaS cloud (Zapier, Power Automate, ServiceNow SaaS), on-premise (UiPath on-premise, n8n self-hosted, Ansible Tower), ou hybride. Pour les organisations ayant des exigences de souveraineté – notamment celles dont les processus automatisés manipulent des données personnelles ou des informations sensibles – la capacité à déployer la plateforme sur leur propre infrastructure est un critère non négociable. n8n (open source auto-hébergeable), Camunda (déployable on-premise) et Ansible (agent-less, infra propre) sont les références sur ce segment.
Les modèles de déploiement et leur adéquation :
SaaS cloud pur : Power Automate, Zapier, ServiceNow SaaS – mise en production en quelques heures, mises à jour automatiques, sans gestion d’infrastructure
On-premise ou VPC dédié : n8n self-hosted, UiPath on-premise, Ansible AWX – données qui ne quittent pas l’infrastructure de l’organisation, souveraineté maximale
Hybride (cloud + agents on-premise) : UiPath Orchestrator cloud + robots on-premise, Automation Anywhere cloud + worker on-premise – gouvernance centralisée avec exécution locale
Open source auto-hébergé : n8n, Camunda, Temporal – aucun coût de licence, contrôle total du code et des données, mais nécessite une expertise pour le déploiement et la maintenance
Les principaux acteurs du marché
Le marché de l’automatisation IT en France se structure en 2026 autour de quatre grandes familles : les plateformes d’orchestration ITSM enterprise (ServiceNow), les leaders RPA et hyperautomation (UiPath, Microsoft Power Automate), les spécialistes de l’automatisation d’infrastructure et de l’AIOps (Ansible, Dynatrace) et les solutions de process mining et d’orchestration low-code (Celonis, Camunda, n8n). Les huit acteurs analysés sont tous actifs sur le marché français.
Les acteurs analysés dans ce benchmark :
ServiceNow – Orchestration ITSM enterprise et workflows, Now Assist GenAI
UiPath – Leader RPA & hyperautomation, process mining intégré, Autopilot IA
Ansible (Red Hat/IBM) – Automatisation infrastructure IT agentless, IaC de référence
Microsoft Power Automate – Automatisation low-code/no-code écosystème Microsoft
Dynatrace – Observabilité full-stack + AIOps + remédiation automatisée
Celonis – Process Mining leader, intelligence des processus et actions intelligentes
Camunda – Orchestration BPMN/DMN open source, workflows microservices
n8n / Zapier – Automatisation no-code/low-code workflows et intégrations SaaS
ServiceNow
Plateforme d’orchestration enterprise de référence – ITSM, ITOM, SecOps, CSM et workflows métiers unifiés sur la Now Platform, Now Assist IA générative intégrée
ServiceNow est une entreprise américaine fondée en 2004 qui s’est imposée comme la référence mondiale de l’orchestration des workflows enterprise en commençant par la gestion des services IT (ITSM) et en étendant progressivement sa plateforme aux workflows RH, finance, sécurité, service client et opérations. Avec plus de 8 100 clients dans le monde, un chiffre d’affaires de plus de 10 milliards de dollars en 2025 et une croissance soutenue de 22 %, ServiceNow est l’un des acteurs logiciels à la croissance la plus forte de la décennie. Sa plateforme Now Platform repose sur une architecture unifiée avec une CMDB (Configuration Management Database) native qui inventorie tous les actifs IT et leurs relations – fondation de tous les workflows automatisés.
ServiceNow a accéléré son intégration de l’IA générative en 2024-2025 avec Now Assist – un assistant IA générative intégré dans toutes les surfaces de la plateforme : résumé automatisé des tickets d’incidents, génération de réponses aux demandes de service, suggestions de résolution et génération de code de workflow. Son module ITOM (IT Operations Management) intègre des capacités AIOps pour la détection des anomalies et la remédiation automatisée des incidents d’infrastructure, complétant le ITSM réactif par une approche proactive. Le module Flow Designer permet aux équipes de développer des workflows complexes via une interface low-code sans écrire de code.
Fonctionnalités principales :
ITSM (gestion des services IT) : gestion automatisée des incidents, problèmes, changements et demandes de service – standard de référence ITIL v4, workflows préconfigurés et personnalisables
ITOM et AIOps (opérations IT) : découverte automatisée des actifs (Service Graph Connector), détection des anomalies, corrélation des alertes et rémédiation automatisée des incidents d’infrastructure
Flow Designer (low-code workflows) : création visuelle de workflows complexes multi-systèmes sans code – déclencheurs, conditions, actions, approbations et intégrations via 1 000+ connecteurs
Now Assist (IA générative) : résumé des tickets, génération de réponses, suggestions de résolution, génération de code de workflow et agents IA autonomes pour les tâches récurrentes
CMDB native (foundation de l’automatisation) : inventaire unifié de tous les actifs IT et leurs relations – socle de toutes les automatisations contextualisées et des analyses d’impact
SecOps (sécurité automatisée) : gestion automatisée des vulnérabilités, des incidents de sécurité et des réponses aux menaces – intégration avec les outils SIEM et de threat intelligence
ServiceNow est présent dans la quasi-totalité des grandes entreprises françaises. BNP Paribas, Engie, Safran et Air France font partie de ses références publiques en France. Ses partenaires intégrateurs incluent Capgemini, Accenture, PwC et CGI, avec des pratiques ServiceNow dédiées. ServiceNow dispose d’un bureau commercial à Paris et d’une communauté d’utilisateurs très active (Now Community France).
UiPath
Leader mondial RPA & hyperautomation – process mining intégré, 10 000+ clients, Autopilot IA générative, plateforme bout en bout de la découverte à l’automatisation
UiPath est une entreprise américano-roumaine fondée en 2005 à Bucarest et cotée en Bourse depuis 2021. Elle est régulièrement positionnée Leader dans le Magic Quadrant Gartner RPA et revendique plus de 10 000 clients dans le monde avec des déploiements dans la quasi-totalité des industries. Sa proposition de valeur est la plus complète du marché RPA : UiPath couvre l’ensemble du cycle de l’hyperautomation depuis la découverte (Process Mining et Task Mining qui analysent les logs et les actions utilisateurs pour identifier les processus à automatiser), l’automatisation (RPA attended et unattended, IDP, agents IA), l’orchestration (UiPath Orchestrator) jusqu’à la mesure de l’impact (Analytics et ROI tracking).
L’évolution stratégique d’UiPath en 2025-2026 est le passage de la RPA classique à l’hyperautomation agentique : son assistant IA générative UiPath Autopilot permet aux utilisateurs métier de décrire une tâche en langage naturel et de la faire exécuter automatiquement par un agent IA – sans créer de script RPA préalable. Ce positionnement « agentic automation » est la réponse d’UiPath à l’arrivée des agents LLM dans son périmètre. UiPath a également lancé en 2025 son Autopilot for Everyone – une interface grand public permettant à n’importe quel employé de bénéficier d’automatisations personnalisées sans compétences techniques.
Fonctionnalités principales :
Studio et robots RPA (attended/unattended) : création de robots via interface visuelle ou code, bibliothèque de 5 000+ activités, robots de bureau (attended) ou serveur (unattended) – leader du marché sur la maturité RPA
Process Mining et Task Mining : analyse des logs systèmes (SAP, Salesforce, ServiceNow) et des actions utilisateurs pour cartographier les processus réels et quantifier les opportunités d’automatisation
Document Understanding (IDP) : extraction intelligente de données dans les documents entrants (factures, contrats, formulaires) par OCR + ML – automatisation des processus documentaires complexes
Autopilot (hyperautomation agentique) : agent IA générative qui exécute des tâches décrites en langage naturel – bridge entre la RPA traditionnelle et les agents LLM
UiPath Orchestrator : gestion centralisée des robots, files d’attente, monitoring en temps réel, gestion des credentials et audit logs – gouvernance de l’ensemble du parc d’automatisations
AI Center et ML custom : déploiement de modèles ML personnalisés dans les processus RPA – automatisation de tâches nécessitant un apprentissage continu sur les données métier
UiPath est très présent en France dans les secteurs banque, assurance, industrie, santé et secteur public. BNP Paribas, AXA, Sanofi et la SNCF font partie de ses références françaises. La plateforme s’adresse aux grandes entreprises et ETI souhaitant déployer des programmes d’hyperautomation structurés. Son écosystème de partenaires en France inclut Capgemini, Atos, CGI et des intégrateurs spécialisés RPA.
Ansible (Red Hat / IBM)
Standard mondial de l’automatisation d’infrastructure IT agentless – 750+ modules, playbooks YAML, Ansible Lightspeed IA générative, référence des équipes DevOps et SRE
Ansible est un outil d’automatisation d’infrastructure open source fondé en 2012 et acquis par Red Hat (filiale d’IBM) en 2015. C’est l’outil d’automatisation IT le plus déployé dans les équipes d’exploitation et DevOps mondiales, avec plus de 20 millions de téléchargements mensuels et une communauté de plus de 7 000 contributeurs actifs. Son architecture agentless – qui utilise SSH pour se connecter aux machines distantes sans installer d’agent – est son principal avantage différenciant : il n’y a aucun pré-requis à installer sur les systèmes cibles, ce qui simplifie considérablement son déploiement et sa maintenance, surtout dans les environnements hétérogènes.
Ansible automatise la configuration des serveurs (installation de paquets, modification de paramètres, gestion des services), le déploiement des applications (déploiement continu dans les pipelines CI/CD, rollback automatisé), le provisionnement du réseau (configuration des switchs, routeurs et firewalls Cisco, Juniper, Arista) et la gestion des environnements cloud (provisionnement d’instances AWS, Azure, GCP via des modules natifs). En 2025, Red Hat a lancé Ansible Lightspeed – un assistant IA générative (basé sur IBM Watson Code Assistant) qui génère des playbooks Ansible depuis des descriptions en langage naturel – démocratisant l’usage d’Ansible pour les équipes moins expérimentées.
Fonctionnalités principales :
Architecture agentless SSH : connexion aux machines distantes via SSH sans agent à installer – simplicité de déploiement, compatibilité universelle Linux/Windows/réseau/cloud
Playbooks YAML déclaratifs : automatisations décrites en YAML lisible, versionnées dans Git, exécutées de manière idempotente – les équipes peuvent lire et comprendre ce que fait chaque playbook
750+ modules natifs : modules pour tous les grands systèmes (AWS, Azure, GCP, VMware, Cisco, Juniper, SAP, bases de données) – recouvre la quasi-totalité des besoins d’automatisation infrastructure
Ansible Galaxy (collections communautaires) : marketplace de collections de rôles et playbooks développés par la communauté – accélère le développement en réutilisant des automatisations existantes
Red Hat Ansible Automation Platform : version enterprise avec interface graphique (AWX/Automation Controller), gestion des credentials, RBAC, inventaires dynamiques et API REST
Ansible Lightspeed (IA générative) : génération de playbooks Ansible depuis des descriptions en langage naturel – réduit la barrière d’entrée pour les équipes débutant avec Ansible
Ansible est utilisé dans pratiquement toutes les organisations françaises disposant d’équipes Linux, réseau ou cloud. Il est le standard de facto de l’automatisation d’infrastructure dans les environnements open source et hybrides. Des organisations comme Orange, EDF, TotalÉnergies et les administrations françaises l’utilisent comme fondation de leur automatisation ops. Red Hat propose des formations certifiantes (Red Hat Certified Engineer in Ansible Automation) et un support enterprise. L’écosystème de partenaires inclut IBM, Capgemini et tous les grands intégrateurs IT.
Microsoft Power Automate
Automatisation low-code/no-code intégrée nativement à Microsoft 365 et Azure – 900+ connecteurs, RPA desktop, agents IA Copilot Studio, accessibilité universelle
Microsoft Power Automate est la plateforme d’automatisation low-code de Microsoft, initialement lancée sous le nom « Microsoft Flow » en 2016 et intégrée dans la suite Microsoft Power Platform aux côtés de Power BI, Power Apps et Power Virtual Agents. Son positionnement unique est l’intégration native totale dans l’écosystème Microsoft : les workflows Power Automate peuvent se déclencher depuis Outlook, Teams, SharePoint, Excel ou Dynamics 365, manipuler des données Microsoft 365 sans copier-coller, et interagir avec Azure et les services Microsoft IA. Pour les organisations déjà équipées de Microsoft 365, Power Automate représente souvent la voie la plus rapide et la plus économique pour automatiser une grande variété de processus.
Power Automate se décline en trois couches complémentaires. Cloud flows – l’automatisation de workflows entre applications cloud via 900+ connecteurs (Salesforce, SAP, ServiceNow, Google Workspace, etc.). Desktop flows (RPA) – robots qui automatisent des tâches sur le bureau de l’utilisateur ou sur des serveurs, y compris sur des applications legacy sans API. Copilot Studio – la plateforme de création d’agents IA autonomes qui combine des flux Power Automate avec des capacités LLM pour construire des assistants métiers intelligents. L’
Fonctionnalités principales :
Cloud Flows (workflows automatises) : 700+ déclencheurs et 900+ connecteurs certifiés – automatisation entre toutes les applications cloud sans code, déploiement en minutes
Desktop Flows (RPA) : robots de bureau pour automatiser les applications Windows, les interfaces web et les apps legacy sans API – enregistrement des actions et lecture des écrans
AI Builder (IA intégrée) : reconnaissance de documents, extraction de données structurées, analyse de sentiments, prédictions ML – IA accessible sans expertise data science, intégrée nativement dans les flows
Copilot Studio (agents IA autonomes) : création d’agents IA métiers qui orchestrent des flows Power Automate avec des capacités LLM (GPT-4) – assistants intelligents pour les équipes IT et métier
Intégration native Microsoft 365 : déclencheurs natifs depuis Outlook, Teams, SharePoint, Excel, Forms – automatisation transparente dans l’environnement de travail Microsoft
Process Advisor (process mining léger) : enregistrement des actions utilisateurs pour identifier les processus candidats à l’automatisation – version simplifiée du process mining intégrée nativement
Power Automate est adopté par des milliers d’organisations françaises de toutes tailles, généralement comme premier outil d’automatisation dans les organisations Microsoft 365. Sa force est son accessibilité – tout employé peut créer une automatisation simple en quelques minutes. Ses limites apparaissent sur les processus complexes nécessitant une expertise de développeur et des garanties opérationnelles (monitoring, SLA, gestion des erreurs enterprise). Des organisations comme Renault, Société Générale et Decathlon l’utilisent dans leurs programmes d’automatisation aux côtés d’outils plus spécialisés.
Dynatrace
Plateforme d’observabilité full-stack et d’AIOps de référence – Davis IA causale unique sur le marché, remédiation automatisée des incidents, Grail data lakehouse
Dynatrace est une entreprise autrichienne fondée en 2005 et cotée en Bourse depuis 2019, valorisée à plus de 12 milliards de dollars en 2025. Elle s’est imposée comme le leader de l’observabilité full-stack et de l’AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) grâce à son moteur IA propriétaire Davis – une IA causale qui ne se contente pas de corréler des alertes mais identifie la cause racine précise d’un incident dans l’ensemble de la pile applicative et d’infrastructure (microservices, conteneurs, infrastructure cloud, réseau). Dynatrace revendique plus de 3 500 clients dans le monde, principalement des grandes entreprises cloud-native et des organisations en transformation digitale avancée.
La proposition de valeur de Dynatrace pour les équipes d’automatisation IT est double. D’un côté, elle fournit la visibilité nécessaire pour automatiser intelligemment : sans une compréhension précise des dépendances entre les composants d’une application, toute automatisation de remédiation risque d’aggraver les problèmes. De l’autre, elle implémente la remédiation automatisée directement : via son intégration avec ServiceNow, Slack, GitHub Actions, Ansible et les API cloud, Davis peut déclencher automatiquement des actions correctives (scaling, redémarrage de services, basculement de trafic) dès la détection d’un problème, avant que les équipes humaines en soient informées. En 2025, Dynatrace a lancé Grail, son data lakehouse unifié pour l’observabilité et la sécurité.
Fonctionnalités principales :
Davis IA causale (AIOps) : identification de la cause racine précise des incidents, corrélation multi-couches (application, infrastructure, réseau), réduction des alertes de 96 %
Observabilité full-stack (OneAgent) : instrumentation automatisée de l’ensemble de la stack (applications, conteneurs, microservices, infrastructure cloud, réseau) via un agent unique
Rémédiation automatisée (AutoRemediation) : exécution automatisée d’actions correctives dès la détection d’un incident – intégrations natives ServiceNow, Ansible, GitHub Actions, AWS/Azure/GCP
Grail (data lakehouse observabilité) : stockage et requêtes unifiées de métriques, logs, traces et événements de sécurité dans un data lakehouse – rétention longue durée et requêtes DQL performantes
Dynatrace AppEngine (apps personnalisées) : plateforme de développement d’applications d’observabilité sur les données Dynatrace – dashboards métier, automatisations personnalisées
Sécurité CNAPP intégrée : détection des vulnérabilités des applications en runtime (RASP), SBOM automatisé, détection des exfiltrations de données
Dynatrace est adopté par les grandes entreprises avec des architectures cloud-native complexes et des exigences élevées de disponibilité. En France, Orange, Renault Digital, Europ Assistance et de nombreuses banques et assureurs utilisent Dynatrace pour leur observabilité et leur AIOps. Sa relation commerciale en France est assurée via des équipes dédiées et des partenaires spécialistes DevOps incluant Capgemini et Devoteam.
Celonis
Leader mondial du Process Mining – intelligence des processus métier actionnables, 5 000+ clients enterprise, Process Copilot IA générative, actions intelligentes dans SAP/Salesforce
Celonis est une entreprise allemande fondée à Munich en 2011, valorisée à plus de 13 milliards de dollars en 2023 et considérée comme le leader incontestable du process mining enterprise avec plus de 5 000 clients dans 175 pays. Sa technologie extrait automatiquement les event logs des systèmes d’information – SAP, Salesforce, ServiceNow, Oracle – pour reconstruire la cartographie réelle de tous les processus métiers de l’organisation et les comparer à leur modèle théorique optimal. Cette vision radiographique des processus réels est le point de départ naturel de tout programme d’hyperautomation.
Celonis se distingue de ses concurrents par sa capacité à aller au-delà de la visualisation pour exécuter directement des actions correctives dans les systèmes sources via son moteur Execution Management System (EMS) : relancer un processus SAP bloqué, escalader un cas Salesforce en retard, mettre à jour un dossier ServiceNow – tout cela automatisément déclenché par les insights du process mining. En 2025, Celonis a lancé Process Copilot, un assistant IA générative (partenariat avec Anthropic) permettant aux équipes d’interroger en langage naturel l’ensemble de leurs données de processus et d’obtenir des recommandations d’amélioration. Celonis reporte que ses clients réalisent en moyenne 8,5 millions de dollars d’économies par an sur leur premier projet.
Fonctionnalités principales :
Process Mining (cartographie des processus réels) : analyse des event logs SAP, Salesforce, ServiceNow pour reconstruire la réalité des processus – déviation par rapport au standard, goulots, coûts cachés
Conformité et audit continus : surveillance permanente que les processus réels respectent les procédures définies (RGPD, SOX, DORA) – alertes automatisées sur les déviations de conformité
Execution Management System (actions intelligentes) : exécution automatisée d’actions correctives dans SAP, Salesforce, ServiceNow dès détection d’une déviation – ferme la boucle entre insight et action
Process Copilot (IA générative) : interrogation en langage naturel des données de processus, recommandations d’amélioration, génération d’automatisations adaptées – partenariat Anthropic
Benchmarking sectoriel : comparaison des indicateurs de performance des processus avec les meilleures pratiques du secteur – priorisation des améliorations selon le gap vs. les leaders
Intégration SAP et Salesforce natives : connecteurs certifiés SAP (partenaire stratégique) et Salesforce – ingéstion des données de processus en temps réel depuis les systèmes opérationnels
Celonis est particulièrement adopté en France par les grandes entreprises industrielles, les acteurs de la distribution et les groupes services, principalement dans les processus Order-to-Cash, Procure-to-Pay et ITSM. Schneider Electric, L’Oréal, Air France et Engie ont annoncé des déploiements Celonis en France. Ses partenaires stratégiques incluent SAP, McKinsey, Accenture et PwC, avec des pratiques Process Mining dédiées.
Camunda
Plateforme d’orchestration de processus et de décisions BPMN/DMN open source – orchestration de microservices, portabilité maximale, 700+ clients enterprise dont des OIV
Camunda est une entreprise allemande fondée à Berlin en 2008, leader mondial des moteurs d’orchestration de processus BPMN (Business Process Model and Notation) et de décisions DMN (Decision Model and Notation) open source. Sa plateforme est utilisée par plus de 700 clients enterprise dans le monde et par des millions de développeurs via ses projets open source. Camunda est la référence pour les organisations qui souhaitent orchestrer des processus métier complexes – typiquement des workflows multi-systèmes, multi-étapes et à longue durée de vie – en utilisant des standards ouverts plutôt que des plateformes propriétaires.
Camunda se distingue fondamentalement de ServiceNow ou UiPath par son approche développeur-first : les processus sont définis en BPMN (standard ISO), intégrés comme des composants applicatifs dans les architectures microservices, et déployés sur n’importe quelle infrastructure (cloud, on-premise, Kubernetes). Cette approche garantit une portabilité maximale et évite le lock-in propriétaire. Les équipes DevOps qui utilisent Camunda traitent l’orchestration de processus comme du code – versionné, testé, déployé via des pipelines CI/CD. En 2025, Camunda a lancé Camunda 8 avec son moteur d’exécution Zeebe, optimisé pour les volumes élevés de transactions dans les architectures cloud-native.
Fonctionnalités principales :
Moteur BPMN/DMN (standard ISO) : exécution de processus définis en BPMN 2.0 et de décisions en DMN – standards ISO compatibles avec tous les outils de modélisation BPMN du marché
Zeebe (moteur cloud-native) : moteur d’exécution Camunda 8, concu pour les volumes élevés (millions de transactions), déployable sur Kubernetes – résilience et scalabilité cloud-native
Orchestration de microservices : coordination des appels entre microservices dans des workflows long-running – gestion des compensations (Saga pattern), timeouts, réessais et éscalades
Déploiement hybride (cloud SaaS + self-hosted) : Camunda 8 SaaS (cloud managé) ou self-hosted sur Kubernetes – portabilité maximale, pas de dépendance à un fournisseur cloud spécifique
Optimize (analytics processus) : tableau de bord de performance des processus, identification des goulots d’étranglement, mesure des KPIs définis dans les processus BPMN
Open source (MIT License) : code source disponible et modifiable – pas de licence pour les développements internes, communauté active, support enterprise optionnel
Camunda est adopté en France par les organisations avec des équipes de développement matures souhaitant intégrer l’orchestration de processus dans leurs architectures microservices. Les secteurs banque, assurance, énergie et secteur public utilisent Camunda pour automatiser des processus métier critiques. Des organisations comme la Caisse des Dépôts, des banques mutuelles et des acteurs énergétiques français sont clients. Camunda dispose d’un bureau à Paris et d’une communauté d’utilisateurs active avec des meet-ups réguliers.
n8n / Zapier
Automatisation no-code des workflows et intégrations SaaS – n8n : open source auto-hébergeable souverain avec agents IA ; Zapier : 7 000+ applications, standard PME/ETI mondiales
Ces deux plateformes représentent l’extémité la plus accessible du spectre de l’automatisation IT et métiers. Zapier, fondé en 2011 aux États-Unis et valorisé à 5 milliards de dollars, est devenu le standard mondial des intégrations SaaS no-code avec plus de 7 000 applications connectées et plus de 2,2 millions d’utilisateurs actifs. Son principe est simple : un « Zap » est composé d’un déclencheur (nouveau lead Salesforce, email reçu, formulaire soumis) et d’une ou plusieurs actions dans d’autres applications (créer un contact HubSpot, envoyer un message Slack, ajouter une ligne Google Sheets). La richesse de son catalogue et la simplicité de son interface en font l’outil privilégié des PME, des startups et des équipes métier.
n8n (prononcé « n-eight-n »), fondé en Allemagne en 2019 et devenu l’un des projets open source à la croissance la plus rapide en Europe avec plus de 40 000 étoiles GitHub, est l’alternative souveraine à Zapier. Son avantage fondamental est la possibilité d’être déployé sur sa propre infrastructure (self-hosted) : les données des workflows ne transitent jamais par les serveurs n8n, répondant aux exigences RGPD et aux contraintes des organisations qui ne peuvent pas envoyer leurs données vers des services tiers. En 2025, n8n a lancé des capacités d’agents IA intégrées permettant de construire des agents autonomes qui combinent l’accès à des outils (600+ intégrations) avec des LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral) pour résoudre des problèmes complexes.
Fonctionnalités principales (n8n) :
Open source auto-hébergeable (fair-code) : déploiement sur Docker, Kubernetes ou VPS propre – zéro donnée envoyée vers n8n, conformité RGPD maximale
600+ intégrations natives + HTTP générique : connecteurs pour toutes les grandes applications SaaS + possibilité d’appeler n’importe quelle API via le nœud HTTP générique
Agents IA autonomes (n8n AI) : construction d’agents qui combinent outils (600+ intégrations) et LLM – résolution de tâches complexes sans workflow rigide prédéfini
Fonctionnalités principales (Zapier) :
7 000+ applications connectées : catalogue le plus large du marché, mise à jour continue avec les nouveaux outils SaaS – probabilité maximale que l’application cible soit disponible
Zaps multi-étapes et logiques conditionnelles : workflows composés de plusieurs actions conditionnelles, filtres, formatage de données – sans code mais puissant pour les workflows complexes
Zapier Agents (IA intégrée) : agents IA autonomes qui utilisent les Zaps comme outils – délèguer des tâches récurrentes à un agent IA qui orchestrent les applications
n8n est devenu la référence en France pour les organisations souhaitant une automatisation SaaS souveraine et sans dépendance à un service tiers. Startups, ETI technologiques et organisations soumises au RGPD choisissent n8n pour sa flexibilité et sa souveraineté. Zapier reste le standard mondial pour les PME et ETI qui privilégient la vitesse de mise en œuvre et la richesse du catalogue d’intégrations.
Tableau comparatif des solutions
Synthèse comparative des principales plateformes d’automatisation et d’hyperautomation IT actives sur le marché français en 2026.
Solution
Positionnement
Idéal pour
Périmètre automatisation
IA & agents
Différenciateur clé
ServiceNow
Orchestration workflows enterprise IT & métier, ITSM référence
Grande entreprise, ITSM avance, multi-départements
ITSM, ITOM, SecOps, HR, workflows métier, orchestration
Now Assist (GenAI), AIOps, anomaly détection
8 100+ clients, CMDB native, orchestration la plus large, Now Assist GenAI
UiPath (Hyperauto.)
Leader RPA + hyperautomation, process mining integré
Grande entreprise, ETI, programmes hyperauto.
RPA attended/unattended, IDP, process mining, agents IA
Autopilot GenAI, AI Center, Document Understanding
Leader Gartner RPA, process mining natif, 10 000+ clients, 5000+ activités
Ansible (Red Hat/IBM)
Automatisation infrastructure IT et réseau, IaC agentless
Equipes DevOps/Ops, infra on-prem + cloud, hybride
Config. servers, réseau, cloud, CI/CD, security patches
IA recommandations Ansible Lightspeed (GenAI)
Agentless SSH, 750+ modules, standard infra auto., Ansible Lightspeed GenAI
Microsoft Power Automate
Automatisation low-code/no-code écosystème Microsoft
Toute organisation Microsoft 365, équipes métier
Workflows metier, RPA desktop, connecteurs 900+, agents IA
Copilot AI Builder, agents IA autonomes
Integration native M365, 900+ connecteurs, no-code total, Copilot Studio
Dynatrace
Plateforme observabilité + AIOps + automatisation intelligente
Grande entreprise, cloud-native, SRE avancée
Remédiation automatisée incidents, auto-scaling, tests
Davis IA causale, Grail data lakehouse, CodeQL
Davis causale IA unique, full-stack observabilité, automatisation prédictive
Celonis (Process Mining)
Process Mining IA, intelligence des processus métier
Grande entreprise, optimisation processus, pre-RPA
Découverte processus, simulation, conformité, ML insights
IA causale Process Mining, recommandations auto
Leader Process Mining Gartner, 5 000+ clients, insights actionnables pre-auto.
Camunda
Orchestration de processus et décisions BPMN open source
Equipes dev, microservices, processus complexes
BPMN orchestration, DMN décisions, API workflows
IA generation BPMN, optimisation décisions
Open source BPMN/DMN, orchestration microservices, portabilité max.
n8n / Zapier
Automatisation no-code workflows et intégrations SaaS
PME, ETI, équipes sans expertise technique
Intégrations SaaS, triggers/actions, webhooks, agents IA
IA agents n8n, suggestions automatiques
n8n: open source auto-hébergeable souverain ; Zapier: 7000+ apps, vitesse
Les autres Benchmarks de l’IT 2026
FAQ
Quelle est la différence entre la RPA, l’hyperautomation et l’AIOps ?
La RPA (Robotic Process Automation) automatise des tâches répétitives sur des interfaces existantes via des robots logiciels – sans modifier les applications sous-jacentes. L’hyperautomation est une approche stratégique plus large qui combine RPA, IA, process mining et orchestration pour automatiser des processus de bout en bout – elle inclut la RPA comme une brique parmi d’autres. L’AIOps (AI for IT Operations) applique spécifiquement l’IA aux opérations informatiques – détection d’anomalies, corrélation d’alertes, diagnostic d’incidents – sans nécessairement automatiser des processus métier. Les trois approches sont complémentaires.
Pourquoi le process mining est-il un prérequis à l’hyperautomation ?
Le process mining reconstruit la carte réelle des processus depuis les logs des systèmes d’information – et révèle souvent une réalité très différente des procédures écrites. Sans cette connaissance précise, on risque d’automatiser les mauvais processus (ceux qui sont déjà optimaux ou qui devront être refondus) ou d’automatiser des processus défectueux (ce qui accélère simplement les erreurs existantes). Le process mining quantifie aussi l’impact potentiel de chaque automatisation, permettant de prioriser les projets selon leur ROI réel plutôt que leur attractivité technologique.
Ansible ou Terraform : quand utiliser l’un ou l’autre ?
Terraform et Ansible sont complémentaires et souvent utilisés ensemble. Terraform est idéal pour le provisionnement de l’infrastructure – créer, modifier et détruire des ressources cloud (instances, réseaux, bases de données) via du code déclaratif. Ansible est idéal pour la configuration et la gestion des systèmes – une fois l’infrastructure créée par Terraform, Ansible installe les logiciels, configure les applications et gère l’état des serveurs. Un pipeline DevOps typique : Terraform provisionne l’infrastructure, Ansible la configure, les deux étant versionnés dans Git et exécutés par un pipeline CI/CD.
Comment éviter les risques opérationnels dans un programme d’hyperautomation ?
Les échecs des programmes d’hyperautomation ont généralement quatre causes identiques. La fragilité des robots : un robot RPA est étroitement dépendant de l’interface qu’il automatise – tout changement d’écran le casse. La dette technique : automatiser un processus inefficace l’accélère simplement – le process mining doit précéder l’automatisation. La gouvernance insuffisante : sans suivi centralisé des robots en production, les automatisations échouent silencieusement. Et le périmètre trop ambitieux : commencer par un processus à fort volume, règles simples et ROI rapide avant d’élargir à d’autres cas d’usage.
n8n ou Zapier : comment choisir pour une automatisation SaaS ?
Le choix dépend principalement des exigences de souveraineté et du profil technique. Zapier est préférable si la vitesse de mise en œuvre est prioritaire (déploiement en minutes, 7 000+ apps disponibles) et si les données ne sont pas sensibles. n8n s’impose si les données ne peuvent pas transiter par un service cloud tiers (RGPD, données confidentielles) grâce à son mode self-hosted, ou si l’équipe est technique et souhaite bénéficier de la flexibilité de l’open source. n8n est également plus adapté pour construire des agents IA autonomes complexes grâce à ses capacités d’intégration LLM natives.
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