Qu'est-ce que l'AIOps ? Définition, exemples et cas d'utilisation

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L'AIOps, qui signifie intelligence artificielle pour les opérations informatiques, est une technologie qui utilise le machine learning et l'intelligence artificielle pour automatiser et améliorer les tâches des opérations informatiques. Utilisez ce guide pour explorer ce qu'est l'AIOps, comment il utilise l'analyse avancée pour rationaliser les tâches informatiques, et les avantages qui en résultent pour les entreprises et les professionnels de l'informatique. Découvrez également comment l'AIOps peut aider à prioriser les problèmes critiques et explorez certaines des principales plateformes AIOps disponibles aujourd'hui.

Qu'est-ce que l'AIOps ?

L'intelligence artificielle pour les opérations informatiques, ou AIOps, combine l'analyse avancée avec les opérations informatiques. Ces dernières années, les entreprises sont devenues plus dépendantes des technologies numériques. En conséquence, les organisations rencontrent des problèmes numériques plus complexes et un besoin accru de professionnels de l'informatique préparés à y faire face en utilisant des techniques modernes telles que l'IA et le machine learning.

Pourquoi l'AIOps est important

À la base, l'AIOps consiste à exploiter des outils d'analyse avancée comme l'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) pour automatiser rapidement et efficacement les tâches informatiques. Plutôt que de remplacer les travailleurs, les professionnels de l'informatique utilisent l'AIOps pour gérer, suivre et résoudre les problèmes complexes associés aux plateformes et outils numériques.

L'AIOps fournit également un moyen aux professionnels de l'informatique d'analyser les vastes quantités de données produites par les nombreuses plateformes numériques des entreprises. Il leur permet de résoudre rapidement les problèmes et (dans certains cas) de concevoir des solutions avant même qu'ils ne surviennent.

Selon une enquête menée par McKinsey & Company, les entreprises ont « accéléré la numérisation de leurs interactions avec les clients et la chaîne d'approvisionnement ainsi que leurs opérations internes de trois à quatre ans » pendant la pandémie de COVID-19 [1].

À retenir : Les entreprises modernes s'appuient sur les technologies numériques pour gérer pratiquement tous les aspects de leurs opérations.

Cas d'utilisation de l'AIOps

L'intelligence artificielle aide les professionnels de l'informatique à rationaliser de nombreux processus opérationnels. Voici des exemples courants d'utilisation quotidienne des solutions AIOps :

• Détection d'anomalies : L'AIOps travaille à détecter les anomalies sans intervention humaine et les signale au personnel concerné.

• Analyse des causes profondes : L'analyse des causes profondes alimentée par l'IA remonte les informations du traitement pour identifier pourquoi un problème s'est produit.

• Corrélation des événements : Les modèles de machine learning analysent efficacement de grands volumes de données et détectent les événements les plus importants pour des insights prédictifs.

• Correction automatisée : Certains problèmes sont résolus par des systèmes d'automatisation intelligents qui dépannent les problèmes sans intervention humaine.

• Modélisation des performances : L'IA est utilisée pour modéliser les performances et concevoir des solutions potentielles.

• Analyse de cohortes : Les données utilisateurs sont analysées pour mieux comprendre quand les erreurs se produisent, pourquoi, et comment elles peuvent être corrigées pour améliorer les performances.

Avantages de l'AIOps

L'AIOps apporte la puissance de l'intelligence artificielle et du machine learning au domaine de l'informatique, offrant une surveillance des performances en temps réel, des insights continus et un temps de résolution plus rapide. L'intelligence artificielle pour les opérations informatiques permet aux professionnels de l'informatique d'améliorer les opérations grâce à l'analyse descriptive, diagnostique, prescriptive, comportementale et prédictive.

Parmi les avantages supplémentaires auxquels les entreprises et les professionnels de l'informatique peuvent s'attendre figurent :

• Des coûts opérationnels réduits et un ROI accru pour les solutions informatiques

• Une correction et une détection plus efficaces des problèmes potentiels grâce à des outils de surveillance intelligents

• Une amélioration de l'expérience client en ligne résultant de systèmes numériques améliorés

• Une gestion des services plus rapide grâce à l'IA capable de gérer des sources de données à haut volume

• Une modélisation prédictive capable d'identifier les problèmes avant qu'ils ne surviennent et d'aider à la conception de solutions pour les empêcher de se produire

Exemple d'AIOps : minimiser la fatigue des alertes

À mesure que les lieux de travail deviennent plus dépendants des plateformes numériques interdépendantes reliant un département à un autre, la probabilité d'une défaillance technique critique comme une panne système augmente. En conséquence, la gestion des opérations informatiques doit maintenir une vue en temps réel du fonctionnement des technologies numériques au sein d'une entreprise. Cette nécessité peut entraîner des notifications constantes. Un volume élevé d'alertes peut masquer les problèmes les plus importants dans une vague de rapports de routine.

Pour ne mettre en évidence que les notifications les plus importantes, l'AIOps peut être utilisé pour surveiller les notifications et ne signaler que les problèmes les plus importants aux équipes des opérations informatiques, garantissant ainsi que les problèmes les plus urgents sont résolus rapidement.

Outils et plateformes AIOps

De nombreuses plateformes, outils et services commerciaux AIOps sont disponibles pour les organisations aujourd'hui. Parmi les plateformes les plus populaires figurent :

• IBM Instana Observability : IBM Observability est un outil de surveillance des performances des applications d'entreprise avec des capacités d'automatisation. Il peut être déployé sur site ou comme solution SaaS.

• Cisco AppDynamics : AppDynamics est un outil de gestion des performances d'applications full-stack. Il utilise l'analyse pour mesurer les performances des applications avec des métriques commerciales clés pour des insights plus approfondis.

• Datadog : Datadog est spécialisé dans l'observabilité pour les applications à l'échelle du cloud. Il propose également des capacités d'IA et des outils de collaboration inter-équipes.

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