À l’occasion de son événement Fusion 2025, UiPath franchit une nouvelle étape. L’éditeur, loin de se limiter à l’orchestration d’agents IA, dévoile une plateforme conçue comme un système nerveux d’entreprise. L’objectif affiché est de rendre l’automatisation plus structurante, plus gouvernée, et enfin mesurable.
Malgré plus de 30 milliards de dollars investis en IA générative, la grande majorité des entreprises peine encore à en tirer un retour concret. UiPath s’attaque à cette dissociation entre expérimentation et valeur opérationnelle en posant les fondations d’une orchestration systémique. La nouvelle plateforme Maestro, au cœur de ses annonces, combine l’automatisation logicielle, l’intelligence artificielle, les interactions humaines et le pilotage métier dans un même environnement gouverné. En somme, une architecture de contrôle pour l’entreprise automatisée, et une stratégie industrielle assumée, qui place l’automatisation au service direct des chaînes de valeur.
Présentée comme le « plan de contrôle » de l’automatisation intelligente, Maestro dépasse les promesses de l’orchestration agentique pour devenir une véritable infrastructure de pilotage. Elle permet de modéliser, d’exécuter et d’optimiser des processus de bout en bout, en associant des agents IA, des robots logiciels et des opérateurs humains dans des flux de travail synchronisés.
Ses fonctions avancées, gestion de cas évoluée, tableaux de bord interactifs, traitement des exceptions, personnalisation via SDK, en font une plateforme de coordination multiniveau, à même de preendre en charge les complexités des environnements métiers. La collaboration avec Lake Michigan Credit Union, la plus grande coopérative de crédit de l'État du Michigan, illustre cette dynamique : l’automatisation de l’octroi de crédits immobiliers a permis de réduire les délais de traitement de dix jours et d’augmenter la capacité de traitement de 15 %, tout en revalorisant les interactions humaines à haute valeur ajoutée.
Tester, adapter, réparer : vers une automatisation intelligente et résiliente
UiPath positionne également ses nouveautés comme des instruments de robustesse. Avec Test Cloud, les équipes qualité peuvent simuler des charges réalistes, automatiser plus de 90 % des tests logiciels, et détecter les points de rupture en amont des mises en production. Grâce à l’intégration avec Autopilot, les tests deviennent adaptatifs, jusqu’à s’auto-corriger si besoin.
En parallèle, l’environnement Agent Builder et le programme UiPath Labs favorisent la production d’agents IA adaptés aux contextes métiers, que ce soit en mode low-code ou code-first. Ces outils préfigurent une automatisation proactive, soutenue par des briques d’IA intégrées à l’écosystème de l’entreprise, et non greffées artificiellement a posteriori.
Interopérabilité stratégique et gouvernance certifiée
Autre axe fort, l’intégration native des outils d’IA partenaires dans l’environnement d’orchestration de UiPath. Les connecteurs avec OpenAI, les modèles Gemini de Google, Snowflake Cortex AI ou encore les moteurs Nim et Nemotron de Nvidia permettent d’associer l’analyse, la génération et l’action dans un même flux décisionnel. L’approche d’UiPath consiste à orchestrer des agents hétérogènes – internes ou tiers – depuis une plateforme unifiée et gouvernée.
Cet engagement se traduit aussi sur le plan normatif, car la certification ISO/IEC 42001 obtenue par UiPath formalise une démarche d’IA responsable. Ajoutées à l’audit unifié et aux règles renforcées de traitement des données sensibles, ces garanties positionnent Maestro comme un système de pilotage conforme aux attentes des entreprises et des régulateurs sectoriels.
En redéfinissant l’automatisation comme une infrastructure de pilotage stratégique, UiPath entend dépasser les logiques de RPA fragmentée ou d’IA isolée. Cette transformation vers un système agentique gouverné, interopérable et industrialisable constitue une réponse crédible à la question centrale du moment : comment obtenir un retour mesurable et fiable de l’intelligence artificielle déployée dans l’entreprise.
