Rédaction BtoB leaders 
Les données sont désormais au centre de l’efficacité opérationnelle d’une entreprise. De grands ensembles de données sont générés à partir de multiples canaux et aident les organisations à prendre des décisions critiques.
Parfois même, un mauvais monitoring de ces données peut poser un réel problème aux équipes opérationnelles informatiques et peut entraîner des retards incontrôlés ou, dans certains cas, des pertes commerciales critiques.
C’est la raison pour laquelle les entreprises ressentent de plus en plus le besoin d’opter pour des solutions disruptives. Les opérations informatiques pilotées par l’IA permettent aux entreprises de surveiller les opérations sur les données en temps réel et de détecter les problèmes bien avant qu’ils ne causent des dommages.
Sommaire
Qu’est-ce que l’AIOps ?
AIOps est l’abréviation d’Artificial Intelligence for IT Operations (Intelligence Artificielle pour les Opérations informatiques). Le terme fait référence à des plateformes technologiques qui automatisent et améliorent les opérations informatiques grâce à l’analyse et à l’apprentissage automatique (machine learning).
Les plateformes AIOps exploitent le Big Data, collectant une grande variété de données à partir de divers outils informatiques afin de détecter et de réagir automatiquement aux problèmes en temps réel tout en étant capable de fournir des analyses historiques traditionnelles.
Les plateformes AIOps peuvent être utilisées dans le domaine du monitoring, avec par exemple le rapprochement de certaines données issues des logs des applications afin de détecter des signaux pouvant indiquer un risque de panne. Dans le domaine applicatif, les AIOps peuvent aider à automatiser les mises à jour.
Un marché en pleine expansion
Le marché des AIOps est réellement en train de prendre son envol. Le cabinet de conseil Gartner prévoit que l’utilisation exclusive des AIOps et des outils de surveillance de l’expérience numérique par les grandes entreprises pour monitorer les applications et l’infrastructure passera à 30% en 2023 (contre 5% en 2018).
L’architecture AIOps s’avère être un élément indispensable pour relever les défis résultant de l’expansion des réseaux et d’une complexité qui s’accroît de plus en plus. Elle est désormais reconnue pour avoir augmenté la productivité de l’organisation des opérations informatiques.
Des opérations IT en temps réel
Les plateformes AIOps autorisent une analyse en temps réel des données. Les anomalies peuvent ainsi être détectées rapidement, ainsi que les points bloquants (dans le cadre d’une opération commerciale) qui auparavant étaient considérés comme difficilement repérables.
L’AIOps a également simplifié le suivi des indicateurs courants en accélérant l’identification des menaces cruciales avant qu’elles ne surviennent. Ainsi, les équipes informatiques sont sensibilisées à ces problèmes techniques en amont. Les pannes sont donc identifiées à l’avance, sans perturber le fonctionnement en cours de la solution informatique.
Une satisfaction client accrue
Les plateformes AIOps, avec leur approche prédictive, modernisent l’architecture d’entreprise et offrent une expérience utilisateur inégalée. Elles sont capables de prédire les événements futurs qui peuvent entraver le bon fonctionnement, la disponibilité ou les performances des applications et même les corriger de manière proactive avant qu’ils ne deviennent un problème. Ainsi, les AIOps permettent aux organisations de servir efficacement leurs clients et augmentent ainsi leur niveau de satisfaction.
Une réduction des coûts opérationnels
Avec l’AIOps, une approche claire axée sur l’IA améliore les performances du processeur et la bande passante et aide à gérer la vaste charge de travail dans toute l’infrastructure informatique. L’amélioration du débit opérationnel permet un meilleur retour sur investissement tout en maîtrisant les coûts. Les modèles de machine learning alignent les cas d’utilisation basés sur les données avec l’infrastructure technologique du client pour permettre une évolutivité inégalée.
L’analyse de la data, un élément essentiel pour l’entreprise
À l’heure de la transformation digitale des entreprises, la data et son analyse sont devenus essentiels. Les administrateurs de bases de données, qui en sont les principaux artisans, étaient déjà très sollicités et chargés d’un nombre important de responsabilités. Celles-ci se sont encore accrues, ce qui a eu pour effet d’augmenter encore plus leur charge de travail déjà conséquente. Or, leur travail est complexe et ne doit surtout pas être fait à la va-vite, sous peine d’entraîner des erreurs aux conséquences désastreuses.
C’est là que l’automatisation des tâches entre en jeu et va permettre aux gestionnaires de bases de données de non seulement réduire leur charge de travail, mais aussi de se concentrer sur des tâches ayant une valeur ajoutée plus importante et qui conduiront à des innovations majeures. L’intelligence artificielle permet cette automatisation des tâches à faible valeur ajoutée. Loin de remplacer les êtres humains, l’IA aide à relever les défis imposés par le Big Data et entraîne les personnes en charge du traitement de ces données à développer de nouvelles compétences et à se définir de nouveaux rôles.
Mettre en place une stratégie AIOps
Afin de bien démarrer avec l’AIOps, il est recommandé de commencer par bien identifier les différentes sources de données. Dans un deuxième temps, les équipes informatiques devront se familiariser avec le traitement d’un nombre croissant de sources de données, en commençant par un petit groupe de données, puis en en ajoutant d’autres de façon progressive.
Petit à petit, en prenant en compte tous les types de données, se construira une perspective globale et des tendances commenceront à se dessiner. Des algorithmes appropriés permettront de détacher des motifs récurrents. L’IA et le machine learning aideront à analyser tous les flux de données afin de voir s’ils correspondent à ces motifs.
L’important est d’utiliser le plus de types de données possible : se limiter à un seul type de données limitera les renseignements que l’on peut obtenir, même si ces renseignements sont obtenus par un algorithme. Le type de données à utiliser va en fait dépendre du problème que l’on cherche à résoudre. Il est donc primordial de choisir une plateforme capable d’organiser différents types de données, et ce dans de larges quantités.
Enfin, il sera possible d’utiliser le machine learning en mode prédictif, afin d’identifier les éventuels problèmes avant même qu’ils ne surviennent et affectent les services importants et l’expérience client. En effet, la solution intégrée des modèles AIOps et de machine learning permet d’automatiser les données collectées quotidiennement à partir de différentes sources. Les informations prédictives recueillies vont aider à alléger les charges de travail des opérateurs en comparant les opérations aux performances historiques observées lors de l’étude des tendances.
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