« Laissons aux robots le boulot des robots, et donnons aux humains le boulot des humains. » C'est la philosophie que Philippe Leonhart, Smart Automation Manager (Michelin) a détaillée au Tech For Industry Show, aux côtés de Jean-Philippe Watzky, Enterprise Sales Executive (UiPath). Un retour d'expérience rare sur sept ans d'automatisation — 170 robots en production — et sur la bascule en cours vers l'automatisation agentique.

UiPath — éditeur européen, 4 000 personnes, 2 milliards de chiffre d'affaires — est parti de la RPA (automatiser les tâches répétitives et chronophages) pour remonter vers l'automatisation de processus, la gestion documentaire (extraire l'information des documents pour la pousser dans les applications), puis le testing applicatif et de performance. L'IA s'y est ensuite diffusée partout, jusqu'aux agents : « le meilleur des deux mondes — un agent qui prend des décisions, et un robot capable de les exécuter ».

Face à la multiplication des agents chez tous les éditeurs — ServiceNow, SAP, Salesforce… — UiPath positionne l'orchestration end-to-end : donner aux métiers une vision complète et auditable de leurs processus, avec historique, en orchestrant ses propres robots et agents et ceux des outils tiers. Avec une couche de gouvernance et de sécurité garantissant que l'adressage des LLM se fait de manière maîtrisée.

Chez Michelin, la question de l'automatisation est née en 2018 dans les Corporate Business Services — le modèle Global Business Services du groupe — qui portent l'order to cash, les achats (de l'identification du fournisseur au paiement de la facture), une partie de la logistique et de la finance, les processus « personnel » (chez Michelin, « l'humain n'est pas une ressource » : pas de DRH, un département Personnel) et le master data management.

Le choix fondateur : ne pas créer trois centres d'excellence en silos (RPA, process automation, orchestration), mais répondre à une question — l'automatisation des processus — en classant les leviers digitaux en deux familles : les insight capabilities (BI, exposition et transformation de données, base de connaissance) qui aident à décider, et les execution capabilities qui exécutent le processus de bout en bout. Avec une distinction éclairante : les gros systèmes cœur (ERP) ont déjà leurs équipes et leur mode d'organisation ; ce sont les leviers agnostiques du processus — l'hyperautomatisation : RPA, low-code, chatbots, digital adoption platform — qu'il fallait structurer.

Le CoE forme ses équipes à quatre gestes : Ignite (inspirer par les cas d'usage, sans jargon technologique — que les métiers regardent leurs processus, pas la RPA) ; Advise (orienter chaque problème vers la bonne offre de service du groupe — la sienne ou une autre) ; Build (business analysis et création de solutions : RPA UiPath, low-code, workflows, et les premiers chatbots du groupe pour libérer les experts des questions répétitives) ; et Drive & Sustain the Value : la mission n'est pas de livrer des robots mais de créer de la valeur — chaque RPA logue le temps qu'il fait gagner, les « hours back to business », proxy consolidable de la valeur avant sa traduction comptable.

Le chemin organisationnel parlera à beaucoup : d'abord l'externalisation (consultants pour apprendre), puis un CoE centralisé à Pune en Inde — « une vraie expertise, mais trop loin du business » — et enfin le modèle fédéré : un hub qui explore les nouvelles capacités (dont l'agentique), porte la plateforme, les bonnes pratiques et les parcours de formation, et des unités de delivery par fuseau horaire, proches des cultures et contextes métiers. « C'est ce modèle qui nous rend prêts pour la prochaine étape. »

Le footprint : environ 170 produits RPA — comptés en « produits » au sens métier, un robot au service d'un processus, quel que soit le nombre d'artefacts techniques derrière. Fait notable pour un salon industriel : la R&D est le deuxième plus gros utilisateur — libérée des tâches annexes (commandes, organisation de salons, réservations) pour concentrer une ressource goulot sur la création de valeur, selon le mot d'ordre « think big, start small ». Exemples : l'orchestration des tests d'homologation des pneumatiques — chaque autorité d'homologation ayant ses spécificités, difficile à industrialiser, idéale à automatiser — et, côté manufacturing, l'accompagnement de la gestion des moules, entité trop petite pour justifier de gros développements dédiés.

Trois enseignements structurants : structurer le CoE autour d'une mission, pas d'une technologie — « ce n'est pas parce qu'on a un marteau que tout est un clou » ; intégrer la captation de valeur dans le design des solutions ; et réhabiliter l'approche processus — passée de mode depuis le business process redesign des années 90-2000, elle donne le cadre pour savoir où travailler, de façon holistique plutôt qu'incrémentale.

Trois moteurs poussent Michelin vers l'agentique : la demande des équipes du CoE elles-mêmes, les enjeux top-down de rationalisation des processus, et surtout une réalité technique : l'automatisation restait fragmentée parce que certaines étapes exigeaient une intelligence cognitive indisponible. Exemple des achats : validation automatisée, puis document understanding sur les PDF — mais des décisions restaient à l'œil humain. La GenAI permet désormais de couvrir ces maillons répétitifs mais cognitifs.

La mise en garde, appuyée sur une lecture de la Harvard Business Review citée en séance : tirer de la valeur de l'agentique impose de repenser le processus — là où la RPA se contentait de changer l'acteur d'une tâche. Le modèle cible : une chaîne orchestrant l'humain (là où sa décision vaut le coup), les robots (règles métier strictes) et les agents (qui décident ou proposent) — vision portée notamment par le CEO d'UiPath, Daniel Dines, et cohérente avec les défis rencontrés.

Trois évolutions concrètes : intégrer les cas d'usage agentiques dans l'offre Ignite pour inspirer les responsables de processus ; former les équipes à créer agents et orchestrations ; et surtout apprendre à travailler en composition — orchestrer des agents résidant dans Salesforce, Oracle ou ailleurs suppose des project managers capables de fédérer les contributeurs de tout l'écosystème Michelin et de construire de vrais contrats de collaboration, là où la RPA pouvait « travailler en surface » sans accord de grand monde.

Ce retour d'expérience de sept ans illustre comment une automatisation d'entreprise réussie repose davantage sur une mission et une organisation claires que sur la technologie elle-même. La bascule de Michelin vers l'automatisation agentique confirme cette logique : ce n'est pas l'ajout de nouveaux outils qui crée de la valeur, mais la capacité à redessiner les processus autour d'une collaboration structurée entre humains, robots et agents.

Retrouvez l'intégralité de cette conférence, ainsi que les autres replays du Tech For Industry Show, sur notre page dédiée.