Observabilité, SIEM, développement… Datadog décline ses agents IA Bits

Bits doit accélérer les investigations

Intégré à Slack et bientôt à Teams, Bits Investigation accède à la télémétrie et aux rapports des précédents incidents rédigés par les ingénieurs d’astreinte.

Ces investigations couvrent potentiellement les métriques, les anomalies, les prévisions, les logs, les traces, et en préversion les tests synthétiques et les SLO. La fonction Bits Memories, annoncée en préversion, devra étendre le niveau de connaissance des agents en laissant les SRE choisir les investigations, les post-mortem, et d’autres éléments de documentation à conserver dans la couche de contexte.

Par défaut, Bits Investigation est déclenché par un seuil d’alerte, mais une option manuelle existe. « Nous n’avons pas besoin d’attendre un problème pour lancer une investigation. Bits détecte alors les erreurs en amont sur un environnement », assure Yrieix Garnier.

Outre les garde-fous activés sur l’ensemble des déclinaisons de Bits, la vue sur les traces agentiques (Agent Trace View) renseigne la manière dont l’agent (et le LLM sous-jacent) a obtenu sa conclusion. Il doit notamment citer les « preuves » et les sources de données associées.

À la fin d’une analyse, Bits Investigation propose de prévenir un responsable, de réunir une équipe d’ingénieurs pour résoudre une défaillance si elle est urgente ou la classer par niveau de sévérité. Datadog promet ainsi d’accélérer la détection et la classification des problèmes à partir des erreurs remontées. Les analyses parfois complexes sont réalisées en deux à quatre minutes. Manuellement, elles pouvaient prendre des heures. Par ailleurs, l’éditeur vante moins de paperasse puisque les rapports d’incidents sont préremplis. Et l’outil signale également lorsque l’analyse n’a rien donné.

Dans la même veine, Bits Detection, en préversion privée, doit permettre d’automatiser la création de moniteurs en fonction de chemins d’accès pour les points de terminaison API. L’agent IA surface les comportements des systèmes surveillés pour ensuite configurer des règles de détection.

Des agents IA pour remédier les incidents en production

L’éditeur veut aller plus loin. Il compte « clore le cycle », c’est-à-dire passer à la remédiation. Avec Bits Agent Builder en disponibilité générale, l’éditeur propose de concevoir des agents IA pour suggérer des recommandations lorsqu’il faut réparer un bug dans le code, redémarrer un pod Kubernetes, renouveler un certificat ou revoir une configuration de l’infrastructure.

Ces mêmes agents peuvent s’appuyer sur les flux d’automatisation proposés par Datadog pour enclencher l’autoscaling d’un groupe d’instances AWS, bloquer des IP malveillantes, créer des rollbacks ou encore gérer des feature flags.

L’éditeur n’oublie pas des agents réparateurs sur étagère. Ainsi, Bits Remediation doit raccommoder des applications ou des systèmes en enclenchant des scripts ou en écrivant des correctifs de code. Dans la pratique, l’outil cible un petit nombre d’erreurs liées à Kubernetes.

« Nous avons commencé par l’infrastructure parce que c’est le sujet que nous maîtrisons le mieux », justifie Yrieix Garnier. Plus tard, Bits Infrastructure Operations réunira ces phases de détection et de remédiation sur les poids Kubernetes, les flux serverless et le réseau. C’est à l’heure actuelle une préversion privée.

Que ce soit avec Remediation ou Infrastructure Operations, ces automatisations concerneront d’abord les erreurs en apparence bénignes. Ici, il s’agit d’éviter leur enchevêtrement pouvant se transformer en gros problèmes. Aux entreprises de décider si elles autorisent les agents IA à agir dans leurs systèmes, ou à pousser des correctifs en pull requests vers GitHub.

Bits for Dev : Datadog poursuit son « shift left »

Justement. C’est le rôle de Bits for Dev (ex-Bits AI Dev Agent), l’assistant des développeurs. Cette capacité est disponible sous le nom Bits Code. « Il ne s’agit pas seulement de suggérer des correctifs pour des environnements en production, mais également lors de la phase de préproduction », précise Yrieix Garnier.

D’où le lancement de la préversion privée de Bits Release. À partir des mêmes éléments de télémétrie, cet agent IA doit vérifier les changements effectués à travers une pull requests qui affectera une portion de code en production. « Nous pouvons vérifier un ensemble de paramètres avant de pousser le code dans la chaîne CI/CD », promet le vice-président produit.

Bits Release peut aussi préparer un plan de déploiement en s’appuyant sur la méthode canari et les features flags. « Nous pouvons évaluer en temps réel l’impact du code sur une petite portion des usagers, effectuer un rollback en cas de problèmes et dans un même temps suggérer et générer des correctifs », résume Yrieix Garnier.

En préversion toujours, Bits Testing doit aider à générer des tests synthétiques pour mettre à l’épreuve des processus et des logiques au sein des applications.

Au-delà de l’observabilité et du développement, l’éditeur s’attaque plus frontalement au suivi de la performance des bases de données. Bits Database Optimization sera intégré à Database Monitoring. Cet agent doit détecter les requêtes sous performantes, proposer un correctif candidat, l’exécuter sur la copie d’un schéma existant afin de valider uniquement les portions de SQL qui améliore les performances. L’outil ne s’appuie pas seulement sur la requête, mais également les données de télémétrie de la base de données : durée, lectures logiques, quantité de métadonnées WAL écrites, etc. 

Là, il ne devrait pas être nécessaire d’être un DBA pour appliquer les correctifs. Un SRE ou un développeur devrait être capable d’appliquer les enseignements.

Corréler plus facilement les incidents aux indicateurs métiers

Quant à Bit Data Analysis, il s’adresse, entre autres, aux métiers. Encore une fois en préversion privée l’agent IA s’appuie sur la capacité de Datadog à collecter les métadonnées des tables, des définitions des métriques, de la fraîcheur des données, du lineage issu de plateformes comme Snowflake, Databricks, dbt, Fivetran, Tableau ou encore PowerBI. « Nous avons ajouté des skills qui permettent à l’agent IA de renvoyer des données comme vous les voyez en interne », promet Yrieix Garnier.

Ces informations peuvent être croisées avec les traces applicatives. « Si les résultats sont en baisse et que cette tendance est causée par un incident informatique, Bits Data Analysis pourra le signaler automatiquement », avance Yrieix Garnier.

Voilà pour la longue liste d’assistants et d’agents IA spécialisés qui devraient disponibles d’ici les prochains mois. Mais Datadog maintient également Bits Chat un assistant accessible par texte ou à la voix (depuis l’app mobile) à l’échelle de sa plateforme. Celui-ci est capable de générer des tableaux de bord, de créer des notebooks d’investigations, de rédiger des requêtes dans le DSL de Datadog. Bits Chat analyse par ailleurs les traces liées à des services lents ou en échec, la latence des microservices et des API, ainsi que les coûts répertoriés dans Cloud Cost Management.

Une croissance portée par l’IA, mais pas encore par Bits

Ces dernières années, Datadog n’a eu de cesse de décliner des solutions pour les Ops, les SRE, les développeurs et les métiers. Cette philosophie de l’accessibilité est inextricable de son modèle économique : la facturation à l’usage.

Ce sujet n’a pas été abordé lors du keynote du 9 juin. « Nous n’en parlons pas pendant la conférence, mais nous présentons notre modèle tarifaire à nos clients et sur le site Web », argue le vice-président produit chez Datadog.

L’accès aux assistants Bits est conditionné par l’achat du service associé au sein de la plateforme et la consommation de crédits IA. « Nous englobons dans cette unité le nombre de tokens générés par rapport à la complexité de la tâche à effectuer », explique-t-il. « Comme pour tous nos produits, les clients peuvent utiliser Bits à la demande ou à l’engagement, mensuelle ou annuelle ». En juin 2025, Datadog n’avait pas fixé la tarification de ses agents IA.

Il y a de petites particularités non précisées par l’interlocuteur du MagIT. Les crédits IA s’achètent par lot de 500 par mois et ils ne sont pas reconduits le mois suivant. En cas de dépassement de l’engagement mensuel, les crédits supplémentaires sont facturés au prix à la demande. Attention, car par défaut les crédits sont accessibles à tous usagers de Datadog doté du rôle « standard ». Il faut retirer les permissions pour Bits Code, Investigation, Chat, Agent Builder par utilisateur ou par rôle. Les entreprises peuvent refuser en bloc les services d’IA depuis leur compte. Les fonctions d’IA ne sont pas disponibles pour les clients des instances FedRAMP.

Dans les faits, Bits Security Analyst est l’un des seuls agents IA de Datadog en disponibilité générale (à partir de l’offre Cloud SIEM).

Au premier trimestre fiscal 2026, Datadog a annoncé un chiffre d’affaires de 1,006 milliard de dollars, en hausse de 32 % par rapport à l’année dernière. Cette croissance est principalement due à la collecte de données à partir des API des fournisseurs de LLM par plus de 6500 clients. 20 % de la base installée représente ainsi 80 % des revenus récurrents annuels de l’éditeur. Si les investigations avec Bits for SRE ont doublé de décembre 2025 à mars 2026, les entreprises utilisatrices l’assistant/agent représentent à peine 10 % des 33 000 clients de Datadog. L’éditeur cherche donc à convaincre davantage de plus petits clients d’utiliser ses produits et ses IA.