La pépite française Kestra, plateforme d’orchestration de données et de workflows en open source, vient d’annoncer une levée de fonds en Série A de 25 millions de dollars (environ 23,1 millions d’euros). Mené par RTP Global, ce tour de table porte le financement total à 36 millions de dollars (environ 33,2 millions d’euros). Un signal fort pour l’écosystème tech tricolore, alors que l’entreprise s’apprête à redéfinir les standards de l’automatisation à l’ère de l’IA.
Fondée en 2021 par Emmanuel Darras et Ludovic Dehon, Kestra est née d’une frustration réelle vécue chez Leroy Merlin face aux limites d’outils comme Airflow. En seulement 18 mois, la startup a transformé l’essai : elle affiche aujourd’hui une multiplication par 25 de son chiffre d’affaires et a dépassé les 2 milliards d’exécutions de workflows en 2025.
Cette nouvelle injection de capital vise trois objectifs majeurs :
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L’expansion commerciale massive en Amérique du Nord et en Europe.
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Le lancement de Kestra 2.0, une refonte architecturale profonde.
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Le déploiement de Kestra Cloud, une offre SaaS managée avec une tarification à l’usage.
L’entreprise, déjà soutenue par les fondateurs de Datadog et dbt Labs, prévoit de doubler ses effectifs pour soutenir cette croissance fulgurante. Avec plus de 26 000 étoiles sur GitHub, Kestra séduit désormais des géants comme Apple, JPMorgan Chase, Toyota ou encore le Crédit Agricole.
Kestra 2.0 : une refonte totale pour l’ère de l’IA
La version 2.0 n’est pas qu’une simple mise à jour. C’est une réarchitecture complète du moteur pour répondre aux nouveaux défis de l’orchestration distribuée et de l’IA agentique.
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Découplage Control Plane / Data Plane : grâce à l’utilisation de gRPC, les workers deviennent totalement sans état (stateless). Ils peuvent être déployés n’importe où, dans des réseaux isolés ou des régions différentes, sans accès direct à la base de données.
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Flexibilité des files d’attente : Kestra 2.0 abandonne la dépendance stricte à Kafka Streams (complexe à maintenir) pour une approche « plain queueing ». Les administrateurs pourront choisir leur backend : JDBC, Kafka, Redis ou AMQP.
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Orchestration Agentique : la plateforme est pensée pour coordonner des agents IA aux côtés des workflows traditionnels, gérant les retries, la logique de repli (fallback) et l’observabilité en temps réel.
« On entend souvent que l’IA va remplacer les ingénieurs. Nous voyons l’opposé : plus les systèmes sont autonomes, plus ils nécessitent de rigueur technique. Kestra n’est pas remplacé par l’IA, Kestra orchestre votre stack IA. » — Ludovic Dehon, CTO de Kestra
Vous pouvez suivre le développement en open source via Github.
L’ingénierie au cœur : simplifier sans sacrifier la puissance
L’un des défis majeurs de Kestra a été de maintenir deux implémentations parallèles (JDBC et Kafka). La version 2.0 rationalise ce processus avec une couche d’abstraction unique. Cette approche permet de réduire la dette technique tout en offrant une réactivité accrue de l’interface utilisateur grâce à un contexte d’exécution plus léger : les données volumineuses sont désormais récupérées à la demande au lieu d’être lues à chaque changement d’état.
Avec plus de 1 200 plugins déjà disponibles, Kestra s’impose comme un « plan de contrôle » unique pour les environnements hybrides (cloud et on-premise). La fonctionnalité Bring Your Own Worker (BYOW) permettra même aux clients du Cloud de garder l’exécution de leurs tâches sensibles au sein de leur propre périmètre de sécurité.
