D’une approche réactive à une approche prédictive : quels changements induit l’arrivée de l’AIOps dans les opérations informatiques ?

Il n'existe pas de solution unique pour la mise en œuvre de l'AIOps. De même que chaque système d'information possède sa propre architecture, sa culture et son niveau de maturité, l'adoption de l'intelligence opérationnelle varie également , et cela commence par la manière dont l'AIOps s'intègre à l'environnement.

Aujourd'hui, on peut distinguer deux grandes approches : l'une axée sur des domaines spécifiques, l'autre offrant une vision plus large et intégrée. Toutes deux sont valables, mais elles partent de points de départ différents et produisent des impacts distincts.

4.1. AIOps centré sur le domaine

Dans ce modèle, l'AIOps est implémentée dans un contexte technique spécifique , tel que l'infrastructure, le réseau, la base de données ou les applications. L'intelligence artificielle agit alors sur les données opérationnelles d'un domaine unique, en se concentrant sur la résolution rapide des problèmes locaux.

C'est une méthode permettant de déployer l'AIOps rapidement sans restructuration majeure , en tirant parti des données et processus existants.

Avantages :

• Mise en œuvre plus rapide et plus simple ;
• Dépendance réduite à l'égard de l'intégration du système ;
• Des résultats visibles à court terme.

Défis:

• Vision limitée de l'environnement ;
• Risque de décisions isolées, sans contexte global ;
• Faible corrélation entre les causes et les effets dans différents domaines.

Ce type d'application constitue souvent le point de départ de nombreuses entreprises , qui évoluent ensuite vers des approches plus larges à mesure qu'elles gagnent en confiance et en structure.

4.2. AIOps agnostique au domaine

Ici, la proposition est plus ambitieuse : l’AIOps opère de manière transversale, en analysant simultanément les données de multiples domaines , tels que les réseaux, les applications, l’infrastructure, la sécurité, etc.

Cette approche permet de considérer l’environnement comme un système interdépendant, où les événements survenant dans un domaine ont un impact direct sur les performances des autres. C’est le modèle idéal pour les opérations qui utilisent déjà une base de données consolidée et recherchent des décisions plus intelligentes et mieux coordonnées .

Avantages:

• Vision holistique et intégrée de l'opération ;
• Corrélation entre des événements complexes provenant de différentes sources ;
• Capacité de prédiction accrue et automatisation du système

Défis:

• Cela nécessite une plus grande maturité technique et une meilleure gouvernance des données ;
• Cela dépend de l'intégration entre les outils et les équipes ;
• Complexité accrue de la mise en œuvre et de la maintenance.

Il s'agit de la voie d'évolution naturelle de l'AIOps, et aussi de celle qui se rapproche le plus de la promesse d'un fonctionnement prédictif, résilient et autonome.

Ces deux approches ne sont pas concurrentes. Souvent, l'AIOps débute dans un domaine spécifique et, à mesure que les données s'intègrent et que les équipes gagnent en confiance , elle évolue vers un rôle plus large et plus stratégique. Comme pour tout, l'important est de comprendre ce qui est pertinent aujourd'hui, sans perdre de vue l'objectif à atteindre.

Dans la section suivante, nous suivons cette logique et examinons un concept directement lié à l'évolution de l'AIOps : la nouvelle ère de l'observabilité dans l'informatique.

5. L'AIOps et l'avenir de l'observabilité dans les TI

Auparavant, l'observabilité était perçue comme une fonction technique, limitée aux graphiques, aux journaux et aux alertes. Aujourd'hui, elle joue un rôle bien plus stratégique. En effet, la complexité des environnements modernes exige également compréhension et anticipation. C'est là que l'AIOps cesse d'être un simple outil opérationnel pour devenir le « moteur d'une observabilité intelligente  .

Tandis que les approches traditionnelles montrent ce qui se passe, l'AIOps aide à comprendre pourquoi cela se produit, quel est l'impact potentiel et comment y remédier, souvent en temps réel.

Cette transition marque le début d'une nouvelle ère pour l'informatique, pour les raisons suivantes :

• Du suivi au récit environnemental : l’observabilité cesse d’être une collecte de données brutes et commence à construire une lecture intégrée du comportement du système, avec des liens entre les événements, les utilisateurs et les applications ;

• De la collecte passive de données à l'analyse contextuelle : l'AIOps vous permet d'interpréter les signaux en fonction de l'historique, des modèles et des corrélations, remplaçant la lecture manuelle par un flux de travail d'analyse continu l'apprentissage automatique ;

• D'une réponse ciblée à une compréhension systémique : les problèmes ne sont plus considérés comme des événements isolés. Grâce à l'AIOps, l'observabilité révèle comment une erreur dans un service peut affecter l'ensemble de la chaîne, de l'infrastructure jusqu'au client final.

• Des indicateurs techniques aux informations commerciales : la nouvelle génération d'observabilité relie la disponibilité, les performances et l'expérience utilisateur, fournissant des éléments pour les décisions stratégiques, et non plus seulement opérationnelles.

Cette vision intégrée distingue l'observabilité de la simple surveillance. L'AIOps rend cette vision possible en interprétant les données à grande échelle, en comprenant le contexte et en identifiant les points nécessitant une attention particulière avant qu'ils ne deviennent des incidents.

Il est important de souligner que cette intelligence n'a de sens que si elle repose sur des données solides et des objectifs clairs . L'AIOps ne transforme pas les systèmes d'information de manière autonome, mais elle optimise l'infrastructure informatique existante et accélère la montée en compétences des équipes prêtes à évoluer.

Skyone , nous participons activement à cette transformation, car notre mission est de contribuer à la mise en place d'opérations plus intelligentes, plus résilientes et plus stratégiques !

6. Quelle est la place de Skyone dans cette conversation ?

Dans notre quête d'opérations plus intelligentes, l'AIOps ne commence pas par les algorithmes, mais par la structuration. Et c'est là que nous faisons la différence.

Grâce à notre plateforme de données et d'intégration, Skyone Studio, nous favorisons un écosystème propice à l'épanouissement de l'intelligence opérationnelle. Nous connectons les applications, centralisons l'information et créons des flux qui transforment les données brutes en décisions contextualisées et en temps réel.

Autrement dit, nous commençons par une architecture adaptée . En structurant les environnements avec des lacs de données , en automatisant les processus grâce à des agents d'IA et en standardisant les intégrations via une plateforme d'intégration en tant que service (iPaaS), nous créons les conditions nécessaires à l'application sécurisée, contextualisée et à grande échelle des modèles AIOps.

Notre objectif est de libérer le potentiel de la transformation numérique, notamment en préparant nos clients à une informatique plus autonome, prédictive et stratégique . Car, plus que la simple prédiction des pannes, l'avenir des opérations réside dans la prédiction de la valeur. Et c'est ce que nous construisons ensemble, une donnée connectée à la fois.

Chaque entreprise se trouve à un stade différent. Nous sommes là pour vous aider à comprendre votre situation actuelle, à identifier les axes d'optimisation immédiats et à préparer le terrain pour l'avenir. Si vous souhaitez discuter des prochaines étapes de votre opération, parlez-en à un spécialiste Skyone et ensemble, nous ouvrirons la voie à la croissance de votre entreprise !

7. Conclusion

Parler d'AIOps, c'est parler de maturité opérationnelle . Bien plus qu'une simple application de l'intelligence artificielle à la surveillance des systèmes, il s'agit de transformer la façon dont l'informatique perçoit, comprend et interagit avec son environnement.

Tout au long de cet article, comme pour tout changement de perspective , nous avons constaté que l'AIOps n'est ni une solution miracle ni une ressource isolée. Elle repose sur des données connectées, évolue grâce à un apprentissage continu et n'a de sens que lorsqu'elle s'inscrit dans un contexte clair, avec des objectifs bien définis.

Nous avons également démontré qu'il n'existe pas de voie unique : l'AIOps peut démarrer modestement , au sein d'un domaine technique, et se développer au rythme de l'évolution de la structure et de la culture de l'entreprise. L'important est d'entreprendre cette démarche de manière responsable et avec une vision d'avenir.

Chez Skyone , nous sommes convaincus que préparer le terrain est aussi important que d'atteindre la destination. C'est pourquoi notre mission est de créer un environnement propice , avec des données organisées, des intégrations efficaces et des automatisations sécurisées, afin que l'intelligence puisse véritablement s'épanouir.

Et si nous poursuivions nos recherches sur ce sujet ? Nous vous recommandons la lecture de l'article « Comment créer une stratégie d'IA réaliste et applicable pour votre entreprise », un excellent complément pour ceux qui souhaitent faire de l'AIOps une réalité viable et durable.

FAQ : Foire aux questions sur l'AIOps

Que ce soit par curiosité ou par nécessité pratique, comprendre ce qu'est l'AIOps et comment elle s'intègre aux processus informatiques peut soulever des questions. Après tout, il s'agit d'un concept en pleine évolution qui commence déjà à apporter une réelle valeur ajoutée.

ci-dessous les réponses aux questions les plus fréquentes afin de mieux comprendre ce concept, son rôle dans les opérations et son niveau d'adoption actuel sur le marché.

1) Qu'est-ce que l'AIOps et quel est son rôle dans les opérations informatiques ?

L'AIOps ( Intelligence Artificielle pour les Opérations Informatiques ) consiste à utiliser l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour automatiser, analyser et optimiser les opérations informatiques. Son rôle est d'anticiper les pannes, de corréler les signaux épars et d'accélérer les réponses basées sur les données, réduisant ainsi le temps de détection et de résolution des incidents et améliorant l'efficacité et la stabilité du système.

Bien qu'elle apporte déjà des gains significatifs en matière de surveillance et d'observabilité des systèmes informatiques, l'AIOps est encore en développement. En effet, son application la plus avancée, avec des décisions entièrement autonomes et des réponses prédictives, requiert une maturité technique, une intégration système et une base de données fiable et robuste.

2) L'AIOps remplace-t-elle les équipes informatiques ?

Non. L'AIOps n'a pas vocation à remplacer les professionnels de l'informatique, mais à renforcer leurs compétences. En prenant en charge les tâches répétitives, en corrélant les données à grande échelle et en suggérant des actions basées sur des tendances, elle permet aux équipes de se concentrer sur les décisions stratégiques, l'innovation et l'amélioration continue.

Concrètement, l'AIOps agit comme un partenaire intelligent pour l'équipe, en diffusant les connaissances et en améliorant la réactivité opérationnelle. Toutefois, son efficacité dépend directement de l'intervention humaine, tant au niveau de la configuration et de la supervision que de l'évolution des modèles appliqués.

3) Quelle est la différence entre l'AIOps et les outils de surveillance traditionnels ?

L'AIOps va au-delà de la surveillance traditionnelle en utilisant l'intelligence artificielle pour interpréter les données en temps réel, corréler les événements provenant de sources multiples et suggérer (voire exécuter) automatiquement des actions.

Alors que la surveillance classique se contente de constater ce qui se passe, l'AIOps cherche à comprendre pourquoi, à prédire ce qui pourrait se produire et à agir en fonction du contexte. Il s'agit d'une évolution de l'observabilité qui transforme les signaux en décisions opérationnelles plus intelligentes.

Écrit par Skyone