Les mutations technologiques ainsi que d’autres facteurs impactent la DSI, rendant les environnements IT toujours plus complexes et les exigences des utilisateurs et des organisations de plus en plus élevées. C’est pourquoi les méthodes traditionnelles de gestion des infrastructures informatiques ne suffisent plus. De nouveaux processus doivent être mis en place pour fournir aux entreprises les ressources dont elles ont besoin à la fois en amont et en aval pour rester compétitif. C'est exactement la raison pour laquelle les entreprises doivent exploiter la puissance de l'intelligence artificielle et du machine learning.
Vous souhaitez en savoir plus sur l’AIOps, ses composants clés, ses avantages, ses défis ainsi que ses perspectives ? Nous vous expliquons tout dans cet article.
Qu'est-ce que les opérations IT (ITOps) ?
Les opérations informatiques (ITOps) sont les processus de gestion, d’implémentation et de support des services informatiques. Les opérations IT sont nécessaires à une entreprise qui souhaite prendre en charge son infrastructure informatique afin de répondre aux besoins tous les utilisateurs. Il englobe tout, de l'implémentation de nouvelles technologies à la supervision du réseau et des applications, en passant par l'exécution de sauvegardes de données et la résolution des causes premières des problèmes informatiques. Le rôle de l'ITOps est de s'assurer que tous les systèmes informatiques de l'entreprise fonctionnent de manière fluide et optimale, c'est-à-dire, sans indisponibilité informatique mais également de maintenir les systèmes sécurisés et conformes.
Pourquoi est-ce important ?
« Il est tout simplement impossible pour les humains de gérer les milliers d'événements par seconde générés par leurs systèmes informatiques. » (« Market Guide pour les plateformes AIOps » Gartner, 2022)
Lorsque qu’une interruption de services survient ou qu’une faille de sécurité se produit, cela impacte la productivité de toute une organisation. C’est pourquoi il faut agir vite car ces perturbations n’impactent pas que la productivité des utilisateurs mais elles impactent financièrement votre entreprise. Pour atténuer ou éviter les temps d'arrêt, des processus et des solutions ITOps robustes doivent être mis en place. Utiliser des technologies de l'IA dans la gestion de vos opérations IT améliore vos processus.
Vous l’aurez compris, les opérations IT ont pour objectif de garantir le bon fonctionnement des technologies IT en place au sein de votre entreprise, et cette tâche n'est pas aisée. Il est indéniable que les environnements informatiques d'aujourd'hui sont très complexes. L'AIOps réduit les temps d'interruption et accélère la résolution afin que les équipes IT aient une vue complète sur l'ensemble de l’environnement IT.
Qu'est-ce que l'AIOps ?
L'AIOps (inventé à l'origine par le cabinet d'études Gartner en 2016) est l'abréviation de Artificial Intelligence for IT Operations. Il s'agit d'une méthodologie qui combine des techniques d'IA, le machine learning et l'analyse de données pour améliorer et automatiser divers aspects des opérations informatiques. L'AIOps s'appuie sur des algorithmes avancés pour analyser en temps réel de grands volumes de données générées par les systèmes informatiques et les composants d'infrastructure afin de fournir des informations exploitables, des analyses prédictives et des capacités de self-healing afin d'optimiser les performances informatiques, améliorant ainsi la fiabilité et les délais de résolution.
2 Cas d'usage de l’AIOps
- En utilisant l'AIOps comme outil de supervision, vous pouvez déterminer quelles ressources sont prises en charge par quelles applications et comment elles se connectent toutes.
- En analysant les données recueillies et le trafic réseau en temps réel, l'AIOps peut réagir rapidement aux cyberincidents et réduire les risques de menaces et d'intrusions.
Les composants clés de l'AIOps :
L'AIOps connecte votre environnement informatique multimodal en rassemblant les équipes cloisonnées et en intégrant les outils d’opérations IT d'une organisation dans un environnement informatique unique avec un espace commun et partagé pour superviser les performances et les processus des applications. L'AIOps utilise les données collectées pour détecter les problèmes et agir rapidement, soit en accélérant leur résolution, soit en évitant complètement les impacts négatifs. Vous trouverez ci-dessous les principaux composants de l'AIOps et la façon dont chacun d'entre eux affecte votre environnement informatique.
- La collecte des données : l’AIOps vous permet de collecter des données provenant de nombreuses sources de votre écosystème informatique en utilisant des agents, des API et d'autres intégrations. Exemples de données incluses dans l'AIOps : données historiques sur les performances et les événements, données sur l’infrastructure IT, données sur les
- Le traitement des données : une fois les données collectées, elles sont traitées et normalisées pour garantir leur cohérence et leur À l'aide de techniques d'analyse avancées, telles que la détection d'anomalies, la reconnaissance de formes et l’analyse de corrélation, il est possible d'identifier les informations et dégager des tendances.
- Les modèles de machine learning : les modèles de machine learning sont utilisés pour analyser les données historiques, apprendre de ces dernières et prédire les problèmes ou anomalies potentiels avant qu'ils ne s'aggravent (par exemple, lorsqu'une panne de serveur va se produire). Au fil du temps, la précision et l'efficacité des modèles vont s'améliorer.
- L’analyse des causes premières : l'AIOps rationalise le processus de résolution d’incidents et problèmes IT en trouvant les causes premières des incidents et des problèmes de performances, ce qui aide les équipes informatiques à identifier les facteurs sous-jacents contribuant aux problèmes. Cela permet d'accélérer les délais de résolution et de réduire les temps d'interruption.
- Automatisation et orchestration - L'AIOps automatise les tâches courantes et les workflows, ce qui vous permet de réduire l’intervention humaine et d’accélérer les temps de traitement des tâches.
Les bénéfices de l'AIOps
L'objectif à long terme de l'AIOps est d’automatiser les opérations informatiques afin de faciliter l’auto-supervision, le self-healing, l’optimisation des systèmes IT sans intervention humaine. Cela permettra aux équipes IT de se concentrer sur des sujets stratégiques et sur des tâches à forte valeur ajoutée.
Mais avant même d'en arriver là, l‘AIOps vous permet de mieux gérer votre environnement IT complexe et d'agir rapidement en cas de problème. Voici quelques avantages clés de l'AIOps :
- Visibilité améliorée : l’AIOps vous donne une visibilité complète sur l'ensemble de votre infrastructure informatique et permet aux équipes IT de gérer plus efficacement les environnements IT complexes.
- Résolution proactive des problèmes : les entreprises peuvent identifier et résoudre les problèmes avant qu'ils n'aient un impact sur les opérations commerciales, ce qui minimise les temps d'arrêt des serveurs et les interruptions de service.
- Efficacité accrue : grâce à l'automatisation, les équipes informatiques peuvent se concentrer sur des sujets stratégiques et les tâches à forte valeur ajoutée, plutôt que sur des tâches redondantes.
- Évolutivité : l'AIOps s'adapte aux volumes croissants des données et à la complexité de l'infrastructure pour aider les organisations à maintenir l'excellence opérationnelle, même dans des environnements dynamiques et en constante évolution.
Les défis et enjeux de l'AIOps
L'adoption d'une nouvelle technologie ne se fait pas sans difficultés. Voici les principaux défis auxquels fait face l'AIOps :
- La qualité et l’intégration des données : l'AIOps s'appuie sur des données de haute qualité provenant d'un large éventail de sources. Il peut être difficile d'intégrer des solutions informatiques connexes pour s'assurer qu'elles peuvent communiquer afin de garantir l'exactitude, la cohérence et la compatibilité des données. Il est important de comprendre comment les solutions AIOps s’intègrent à votre plateforme ITSM et de mener un projet pilote ou un essai avant d'investir dans une solution AIOps.
- Le manque de talents : maîtriser une solution AIOps nécessite des compétences en science des données (Data science), en machine learning et d'autres technologies de l'IA. Afin d’aider les collaborateurs à comprendre et à tirer pleinement parti de l’AIOps, votre organisation devra former ses collaborateurs ou embaucher des talents possédant les compétences requises. Lorsque vous êtes à la recherche d'une solution AIOps, vérifiez auprès du fournisseur quel est le niveau de support proposé.
- La gestion du changement : comme pour tout changement, l'AIOps peut nécessiter des changements culturels et organisationnels. Comment allez-vous les mettre place au sein de votre organisation ? Quels sont vos processus habituels lors du déploiement d'une nouvelle technologie ?
- Sécurité et confidentialité : l'AIOps nécessite le traitement et l'analyse de données sensibles provenant de l'ensemble de l'environnement informatique. Pour assurer la sécurité de ces données lorsqu'elles transitent par l'infrastructure IT, les organisations doivent prendre des mesures de sécurité et respecter des normes de conformité pour se protéger contre les menaces et les vulnérabilités potentielles.
3 tendances qui façonnent l'AIOps
L'AIOps reste une solution efficace qui aidera les équipes informatiques à relever les défis de la transformation digitale au sein des organisations.
« l’AIOps est l'avenir des opérations informatiques » (« Market Guide pour les plateformes AIOps », Gartner, 2022)
Voici les plus grandes tendances qui vont façonner l’AIOps :
- 1. Environnements hybrides et multicloud : l'AIOps jouera un rôle crucial dans la visibilité, le contrôle et l'optimisation des infrastructures informatiques distribuées car de plus en plus d'environnements informatiques sont hybrides.
- Edge Computing : l'AIOps étendra ses capacités de supervision et de gestion des appareils et de l'infrastructure en périphérie, afin de garantir la fiabilité et les performances des réseaux en périphérie.
- Opérations autonomes : L'autonomie totale des systèmes d'IA pour superviser et optimiser les opérations informatiques est l'objectif principal des services IT. L’évolution constante des technologies de l'IA rapprochera les organisations de cet objectif.
En exploitant la puissance des technologies de l'IA, les entreprises peuvent accéder à un grand volume de données, automatiser les tâches courantes et résoudre les problèmes de manière proactive afin d'améliorer leur efficacité, leur fiabilité et être plus agile. Les bénéfices de l’AIOps sont nombreux. L’AIOps représente l’avenir des opérations informatiques autonomes et l'excellence numérique, ce qui est vital pour toute entreprise qui cherche à rester compétitif et prospère dans les décennies à venir.
