Top 10 des logiciels d'automatisation des charges de travail cloud & 7 cas d'utilisation

Bien que 71 % des entreprises exécutent des entrepôts de données cloud publics, l'intégration d'environnements multi-cloud fragmentés tout en maîtrisant les coûts cloud représente un double défi.¹ Cependant, l'automatisation des charges de travail cloud peut orchestrer les pipelines de données qui alimentent ces plateformes afin d'optimiser à la fois la connectivité et l'efficacité des ressources.

Découvrez les différences entre l'automatisation des charges de travail cloud et hybride, les principaux outils et les cas d'utilisation de l'automatisation des charges de travail hybride et cloud.

Qu'est-ce que la gestion des charges de travail cloud ?

La gestion des charges de travail cloud désigne le processus de déploiement, de surveillance, de mise à l'échelle et d'optimisation efficaces des applications, services ou processus (c'est-à-dire les charges de travail) exécutés dans des environnements cloud. Dans ce contexte, une charge de travail peut aller d'un microservice ou d'une application web à un traitement de données à grande échelle.

Aspects clés de la gestion des charges de travail cloud :

1. Placement des charges de travail : Décider où exécuter les charges de travail (par exemple, cloud public ou privé, régions ou zones de disponibilité spécifiques, ou types d'instances de calcul spécifiques comme les VM, les conteneurs ou les fonctions serverless).
2. Optimisation des ressources : Associer les charges de travail à la quantité et au type appropriés de ressources de calcul, de mémoire, de stockage et de réseau afin d'éviter un surdimensionnement ou un sous-dimensionnement.
3. Mise à l'échelle automatique : Augmenter ou réduire automatiquement les ressources en fonction de la demande, des modèles d'utilisation ou des indicateurs de performance.
4. Surveillance et observabilité : Suivi des performances, de la disponibilité, des coûts et de la sécurité des charges de travail à l'aide d'outils tels que Prometheus, Grafana ou des systèmes de surveillance cloud natifs (par exemple, AWS CloudWatch, Azure Monitor).
5. Application des politiques : Appliquer des politiques de gouvernance concernant le comportement des charges de travail, notamment la sécurité, la conformité, le contrôle des coûts et les SLA de performance.
6. Gestion de la sécurité : Garantir que les charges de travail sont isolées, chiffrées et protégées par des contrôles d'accès, des pare-feu et la gestion des vulnérabilités.
7. Coordination multi-cloud ou cloud hybride : Gérer les charges de travail sur plusieurs fournisseurs cloud ou entre des environnements cloud et sur site, souvent à l'aide de plateformes d'orchestration comme Kubernetes ou d'outils d'infrastructure en tant que code.

Quelle est la différence entre l'automatisation des charges de travail cloud et hybride ?

L'automatisation des charges de travail cloud (CWA) est conçue pour les environnements cloud tels que les configurations publiques, privées et multi-cloud. Elle permet d'automatiser les tâches sur différentes plateformes cloud. Ce type d'automatisation s'accorde bien avec la nature flexible des ressources cloud, ce qui signifie qu'il peut s'adapter à la hausse ou à la baisse des besoins. La CWA est utile pour les entreprises entièrement dans le cloud ou en cours de migration vers le cloud. Elle recoupe également l'orchestration cloud, qui vise à coordonner plusieurs services et workflows cloud afin de garantir leur exécution efficace ensemble.

L'automatisation hybride des charges de travail (HWA) concerne les environnements cloud et sur site (comme un bureau ou un centre de données). Elle permet de gérer les tâches dans ces deux domaines, en reliant le travail traditionnel en centre de données aux services cloud.

La HWA est essentielle pour les entreprises disposant à la fois de systèmes sur site et de services cloud. Elle est particulièrement utile lorsque certaines données ou certains programmes doivent rester sur site pour des raisons de sécurité, de performances, de coûts ou de conformité, mais que l'entreprise utilise également la technologie cloud.

Ce type d'automatisation connecte et organise les ressources et les tâches à la fois dans les configurations informatiques traditionnelles et dans les systèmes basés sur le cloud. Consultez les meilleurs planificateurs de tâches cloud hybrides pour plus d'informations.

Meilleurs logiciels d'automatisation des charges de travail cloud

*Les notes sont basées sur les avis des utilisateurs B2B. Les fournisseurs sont classés en fonction de leurs avis, à l'exception des sponsors, dont les liens figurent dans le tableau ci-dessus.

Top 7 des cas d'utilisation de l'automatisation des charges de travail cloud

1. Conformité réglementaire

Le fait de ne pas respecter les réglementations sur la confidentialité des données peut entraîner des amendes et nuire à la réputation d'une entreprise. Les outils d'automatisation des charges de travail hybrides et cloud aident les entreprises à stocker, classer et utiliser les données.

Les tâches planifiées régulièrement pour les audits de sécurité, les contrôles de conformité et les mises à jour peuvent être automatisées, ce qui garantit que ces activités critiques sont exécutées de manière cohérente et sans faille, réduisant ainsi le risque de violations de sécurité et de pénalités pour non-conformité.

En 2025, la Commission européenne a introduit un Cloud Sovereignty Framework qui évalue les services cloud en matière de souveraineté numérique et l'a utilisé pour attribuer un marché public de €180 millions. Des cadres comme celui-ci poussent les entreprises réglementées à automatiser l'emplacement d'exécution des charges de travail, en conservant les données sensibles dans des régions conformes ou souveraines tout en orientant les autres charges de travail vers des ressources mondiales.²

Exemple concret en matière de conformité

BlueBay Asset Management, une société d'investissement financier basée au Royaume-Uni, a mis en œuvre avec succès ActiveBatch Workload Automation pour centraliser la planification des tâches et améliorer les performances du système.

La solution leur a permis d'automatiser des processus métier critiques, tels que l'évaluation des risques et les mises à jour des logiciels de trading, les rapports SSRS, ainsi que l'exploitation informatique et la gestion des infrastructures. BlueBay a réalisé des économies, amélioré la conformité et accru la visibilité de ses workflows.³

Les règles de résidence des données imposent à certaines charges de travail de rester dans des juridictions spécifiques. En 2025, la Commission européenne a formalisé ces exigences avec un Cloud Sovereignty Framework qui évalue les services cloud en matière de souveraineté numérique et l'a utilisé pour attribuer un marché public de €180 millions, offrant aux secteurs réglementés comme les services financiers une norme pour automatiser le placement.²

2. Provisionnement cloud

Si une entreprise utilise des serveurs virtuels, la configuration et le provisionnement manuels des services prennent beaucoup de temps. Cela peut entraîner de faibles performances et des coûts élevés. Les outils d'automatisation cloud créent des modèles et guident la configuration des serveurs virtuels.

Exemple concret de provisionnement cloud

Amazon a migré ses opérations vers le cloud en 2010 et a bénéficié de l'automatisation cloud dans de nombreux services. L'entreprise a automatisé son système de provisionnement sur le cloud et contrôlé efficacement la capacité de mise à l'échelle. ⁴

3. Déploiement d'applications

L'automatisation hybride et cloud raccourcit les cycles de publication et rend les déploiements plus fiables, libérant l'équipe de développement pour qu'elle se concentre sur la création de nouvelles fonctionnalités et l'amélioration de l'application plutôt que sur des tâches de déploiement répétitives.

Les outils HWA et CWA réduisent également les erreurs causées par les interventions manuelles ; les organisations peuvent rendre le processus plus efficace, plus fiable et plus rapide, ce qui se traduit par des publications plus rapides, des économies de coûts et une meilleure qualité des applications.

Exemple concret de déploiement d'applications

AXA Switzerland a migré ses applications vers OpenShift sur Azure, mais ces applications conteneurisées dépendaient encore des données hébergées sur le mainframe. C'est pourquoi la compagnie d'assurance a utilisé Stonebranch UAC avec OpenShift pour déployer des applications basées sur des conteneurs et orchestrer le flux de données dans son environnement hybride.⁵

Résultats :

• Les applications conteneurisées s'exécutent sur OpenShift, orchestrées de manière centralisée par UAC.
• Le portail myAXA permet aux agents et aux clients d'accéder en toute sécurité aux documents, factures et données personnelles.
• AXA a signalé une migration plus rapide.

4. Surveillance, remédiation et auto-réparation

Les outils d'automatisation hybride et cloud peuvent être utilisés pour mettre en place une surveillance automatisée des applications et de l'infrastructure. Les outils d'automatisation cloud peuvent notamment collecter des données sur divers indicateurs, tels que l'utilisation du CPU, le trafic réseau, l'espace disque, etc., sur toutes les ressources de l'environnement cloud. Ces données peuvent être utilisées pour analyser les performances et l'état de santé des applications et de l'infrastructure.

Les systèmes de surveillance automatisés peuvent offrir une visibilité en temps réel sur les opérations du système, vous permettant de détecter les anomalies dès qu'elles se produisent. Ils sont capables de générer des alertes basées sur des conditions prédéfinies, en avertissant instantanément les équipes responsables en cas de problème.

En matière de remédiation, les outils d'automatisation cloud peuvent prendre des mesures prédéfinies en fonction de conditions spécifiques. Par exemple, si un serveur tombe en panne, l'outil peut automatiquement démarrer un nouveau serveur pour assurer la continuité du service. Cela garantit que l'impact de tout problème est minimisé et que les services restent disponibles pour les utilisateurs.

Grâce à l'infrastructure en tant que code (IaC), vous pouvez également maintenir un « état souhaité » de votre infrastructure sous contrôle de version. Si des écarts par rapport à cet état souhaité sont détectés, le système peut être automatiquement corrigé pour correspondre à cet état. Cela facilite le maintien d'environnements cohérents et réduit le risque de dérive de configuration.

La remédiation automatisée peut également être utilisée dans le contexte de la sécurité. Si une menace de sécurité potentielle est détectée, le système peut prendre des mesures immédiates, comme isoler un système compromis ou appliquer un correctif nécessaire. 

AWS Security Hub, par exemple, corrèle les résultats de sécurité dans un environnement et peut déclencher ces réponses automatiquement ; SentinelOne l'a rejoint en tant que partenaire de lancement en 2025, en s'intégrant à plus de 20 services AWS pour automatiser la détection et la réponse.⁶

Les agents IA étendent l'automatisation au-delà de la remédiation fixe et fondée sur des règles. Ces systèmes anticipent les défaillances potentielles et ajustent des opérations telles que le placement des charges de travail, l'allocation des ressources et la récupération en fonction des conditions en temps réel, avec une intervention humaine limitée.

Découvrez quels fournisseurs intègrent ces capacités d'IA dans leurs plateformes.

Exemple concret de remédiation

Salling Group risquait d'envoyer le mauvais stock dans les magasins lorsque les prévisions manuelles et le réapprovisionnement échouaient. Ils ont remplacé leur ancien planificateur par RunMyJobs pour gagner en visibilité sur la chaîne d'approvisionnement et bénéficier d'alertes en cas d'erreur.⁷

RMJ a ajouté 15 points de contrôle de surveillance avec des tableaux de bord en temps réel et une remédiation au niveau des tâches qui redémarre les jobs et signale les erreurs de manière autonome, un élément d'auto-réparation au niveau du workflow, et non au niveau de l'infrastructure.

Résultats :

• Les mauvaises données de base sont détectées immédiatement, contrôlées au niveau de la base de données.
• Les anomalies de durée déclenchent des alertes ; un job d'une heure qui s'exécute pendant trois heures est détecté grâce aux références historiques.
• Le support de planification externalisé 24/7 a été en grande partie abandonné, réduisant les coûts, car le personnel non technique peut l'exécuter en interne.
• La précision des prévisions et du réapprovisionnement s'est améliorée grâce à une automatisation cohérente de bout en bout.
• Le personnel détecte les problèmes en amont, avec moins d'efforts manuels et de temps d'arrêt.

5. Planification et gestion des ressources

Grâce à ses capacités de planification intelligente, l'automatisation des charges de travail hybride et cloud garantit que les tâches sont exécutées à des moments optimaux et dans des conditions prédéfinies. Par exemple, une entreprise qui traite de grandes quantités de données pendant la nuit peut planifier ces charges de travail pendant les heures creuses afin de réduire les coûts grâce à l'automatisation des charges de travail ou à un logiciel de planification des tâches. Cela s'apparente à un processus de fabrication où les tâches sont planifiées en fonction de leurs dépendances afin de maximiser le débit tout en minimisant les temps d'arrêt.

La gestion des coûts cloud (FinOps) peut être intégrée à la planification et à la gestion des ressources. L'automatisation peut faire évoluer les ressources de manière dynamique, appliquer une orchestration pilotée par des politiques et arrêter les instances inactives ou sous-utilisées, réduisant ainsi le gaspillage et les dépenses cloud.

Exemple concret de planification et de gestion des ressources

RS Components utilisait un planificateur de tâches vieillissant avec une latence d'une journée complète, incapable de coordonner les tâches de la chaîne d'approvisionnement entre les fuseaux horaires à mesure que l'entreprise se développait. RS Components a déplacé toute la planification de la chaîne d'approvisionnement de bout en bout vers RunMyJobs, en utilisant un modèle d'automatisation réutilisable qui fonctionnait dans tous les pays et fuseaux horaires.⁸

Résultats :

• Un ROI positif dès la première année, puis déploiement dans toute la région Asie-Pacifique.
• Le cycle de la commande à l'emballage s'exécute désormais en moins de 20 minutes, et les commandes web en environ 3 minutes.
• Mise en service dans un délai de transition serré de 3 mois après un pilote de 7 jours.
• Rapatriement de la planification précédemment externalisée, réduisant les coûts.

6. Amélioration de la scalabilité 

L'une des principales utilisations de l'automatisation des charges de travail hybride et cloud en matière de scalabilité est sa capacité à allouer dynamiquement les ressources en fonction de la demande en temps réel. Dans un scénario où une organisation connaît des charges de travail fluctuantes ou imprévisibles, la mise à l'échelle manuelle des ressources peut être lente et inefficace. Les outils d'automatisation hybride des charges de travail peuvent automatiquement augmenter ou réduire les ressources en fonction de la charge de travail actuelle.

L'un des meilleurs exemples de l'impact de l'automatisation des charges de travail hybride et cloud sur l'efficacité se manifeste lors d'événements comme le Black Friday ou le Cyber Monday. Les entreprises de commerce électronique, par exemple, peuvent utiliser ces outils pour augmenter dynamiquement les ressources afin de gérer la charge élevée, puis les réduire lorsque le trafic redevient normal. Cette flexibilité garantit une expérience client tout en optimisant les dépenses cloud.

Exemple concret de scalabilité

Confrontée à l'absence de gestion centralisée, ACES a adopté ActiveBatch pour orchestrer des milliers de workflows multiplateformes pilotés par événements. Cela lui permet de faire évoluer le volume de tâches et le débit dans des systèmes hybrides, distinctement de l'autoscaling élastique du calcul.⁹

Résultats :

• Augmentation de 1000 % des tâches quotidiennes, de moins de 100 à des milliers par jour.
• Traitement 60x plus rapide, passant de plusieurs heures à quelques minutes.
• Les données et les rapports s'échangent désormais entre les systèmes sur site, les plateformes cloud et les fournisseurs tiers.
• Les workflows pilotés par événements réduisent le temps d'attente entre les tâches, améliorant la fiabilité.
• Les sauvegardes et l'archivage sont automatisés, éliminant le travail manuel.
• Un gain de temps suffisant pour qu'ACES puisse probablement éviter d'embaucher un poste supplémentaire.

7. Automatisation d'autres tâches manuelles sur le cloud

Les tâches manuelles sont sujettes aux erreurs humaines et peuvent entraîner des pertes importantes pour les entreprises. L'automatisation hybride et cloud permet aux entreprises d'automatiser les tâches manuelles et fastidieuses dans un environnement cloud. Les outils HWA et CWA codifient les charges de travail sur le cloud et permettent à l'outil de les répéter à l'avenir.

L'automatisation hybride et cloud élimine les pratiques sujettes aux erreurs et accélère les processus de charge de travail. Sur la base de règles métier prédéfinies, les outils d'automatisation cloud peuvent détecter les dépassements (par exemple, les violations de SLA ou les dépassements de seuils de coûts) et en informer l'utilisateur. En automatisant les charges de travail sur le cloud, les entreprises peuvent gérer leurs workflows rapidement, de manière sécurisée et fiable.

Les équipes utilisent des assistants de codage IA pour rédiger cette automatisation elle-même, en générant une première version des configurations Terraform ou Ansible que les ingénieurs examinent ensuite et ajustent, ce qui accélère les migrations et réduit l'effort manuel de l'écriture de scripts répétitifs.

Exemple concret d'automatisation cloud

Netflix a automatisé une partie essentielle de son DevOps sur le cloud et a gagné en flexibilité pour publier de nouvelles modifications sur son site web.¹⁰ En cas de problème avec les modifications sur le site, les utilisateurs reviennent aux versions précédentes et continuent de regarder sans interruption grâce à l'automatisation cloud.

Quels sont les principaux avantages de l'automatisation des charges de travail cloud ?

Selon McKinsey, l'automatisation des workflows sur les services cloud aide les entreprises à gagner en flexibilité et leur évite de consacrer du temps, des efforts et des coûts aux tâches manuelles.¹¹.

• Scalabilité et optimisation des performances : Les environnements cloud automatisés permettent aux organisations de faire évoluer leurs opérations. En automatisant le provisionnement et la mise à l'échelle des ressources, les entreprises peuvent s'adapter rapidement à une demande fluctuante sans intervention manuelle, garantissant des performances optimales pendant les périodes de pointe et évitant les coûts inutiles pendant les périodes de faible utilisation.
• Fiabilité accrue et réduction des temps d'arrêt : L'automatisation peut améliorer la fiabilité du système en gérant la maintenance de routine et en orchestrant les processus de basculement, réduisant ainsi les erreurs humaines. Les processus automatisés soutiennent également la reprise après sinistre, en répliquant les charges de travail et les données entre les régions pour assurer la continuité des activités en cas de panne.
• Sécurité et conformité améliorées : L'automatisation cloud contribue à appliquer les politiques de sécurité et de conformité de manière cohérente. Grâce à des analyses de vulnérabilités automatisées, à la gestion des configurations et au contrôle d'accès, les organisations peuvent surveiller la conformité aux réglementations sectorielles et minimiser les risques, libérant ainsi les équipes pour qu'elles se concentrent sur des améliorations proactives de la sécurité plutôt que sur des tâches réactives.
• Délai de mise sur le marché accéléré : En automatisant le déploiement et la gestion de l'infrastructure, l'automatisation cloud favorise les pratiques DevOps et CI/CD, réduisant le temps nécessaire à la mise sur le marché de nouveaux produits ou fonctionnalités. Des cycles de test et de déploiement plus rapides et automatisés permettent une itération et une innovation rapides, positionnant les entreprises pour répondre plus rapidement aux évolutions du marché.
• Économies de coûts et optimisation des ressources : L'automatisation dans le cloud permet une allocation optimisée des ressources, réduisant les ressources inactives et le surdimensionnement. L'arrêt automatisé des charges de travail non essentielles et l'ajustement en temps réel des ressources en fonction de la demande peuvent générer des économies substantielles, tout en offrant une vue claire et centralisée de l'utilisation des ressources pour une meilleure budgétisation et prévision.

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Pour aller plus loin

Si vous recherchez des solutions d'automatisation cloud ou hybride, consultez les articles sur les outils d'automatisation des charges de travail et les planificateurs de tâches pour chaque domaine :

• Pour les charges de travail d'entreprise : Meilleurs planificateurs de tâches cloud hybrides
• Pour les entreprises qui s'appuient sur SAP : Meilleurs logiciels de planification des tâches SAP
• Pour les petites entreprises ayant des besoins d'automatisation simples : Meilleurs planificateurs de tâches open source et outils WLA
• Pour l'automatisation générale des charges de travail : Top 7+ des outils d'automatisation des charges de travail

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Journal des modifications

12 mises à jour

1. 202621 Juil

   Ajout d'exemples concrets pour Salling Group, RS Components et AXA Switzerland.

2. 3 Juil

   Ajout d'un exemple AWS Security Hub et SentinelOne à la section de remédiation de sécurité.

3. 202514 Avr

   Ajout d'une section, Qu'est-ce que la gestion des charges de travail dans le cloud, à l'introduction.

4. 202414 Nov

   Citation de McKinsey supprimée de l'introduction.

5. 202311 Déc

   L'introduction a été mise à jour avec de nouvelles citations de Statista et McKinsey.

6. 5 Déc

   Ajout d'une section comparant l'automatisation des charges de travail cloud et hybrides.

7. 2 Août

   Ajout de la section « Automatisation des autres tâches manuelles sur le cloud ».

8. 1 Août

   Un nouveau cas d'utilisation, « Planification et gestion des ressources », a été ajouté à la section « 6 cas d'utilisation de l'automatisation des charges de travail dans le cloud ».

9. 28 Juil

   Remplacement de la plateforme de gestion du cloud de Redwood par ActiveBatch dans le contenu sponsorisé.

10. 19 Avr

    Ajout de la plateforme de gestion du cloud de Redwood à la liste des produits.

11. 28 Mar

    Supprimé la plateforme de gestion du cloud de Redwood de l'exemple Netflix.

12. 202213 Juin

    Ajout d'un lien de téléchargement de livre blanc à la fin de l'article.

Liens de référence

1.

2025 State of the Cloud Report | Flexera

2.

Sovereign Cloud Framework explained

3.

BlueBay Asset Management Improves Performance of SQL Environment by 30%

4.

Edge IP Restricted | eplexity.com | Cloudflare

5.

AXA Switzerland: Automation in a Hybrid IT Environment

6.

SentinelOne Debuts as Launch Partner for new AWS Security Hub at re:Inforce 2025 | SentinelOne

SentinelOne

7.

Salling Group Case Study

8.

https://www.redwood.com/resource/rs-components-case-study-2/

9.

ACES Achieves Improved Productivity And Resource Savings With ActiveBatch IT Automation

10.

Lower cloud costs without destroying value | McKinsey

McKinsey & Company

11.

Cloud-migration opportunity: Business value grows, but missteps abound | McKinsey

McKinsey & Company

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Hazal Şimşek

Analyste sectorielle

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans l'intelligence des processus (y compris le process mining) et l'automatisation d'entreprise (y compris l'automatisation IT et l'automatisation low-code/no-code).

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