AIOps : 6 façons d’utiliser l’IA pour la reprise d’activité après incident

1/ Prédire les événements

L’IA, associée à des algorithmes d’apprentissage automatique, sait prédire les pannes informatiques en analysant les tendances observées dans les données historiques. En passant au crible de vastes quantités de fichiers internes, dont les logs, la documentation et les résultats des processus, elle peut détecter des anomalies que les équipes informatiques auraient pu ne pas voir. Ces anomalies peuvent inclure des signaux faibles comme des variations inhabituelles de la température des serveurs ou des baisses soudaines de la puissance de traitement.

L’IA peut replacer ces informations dans un contexte de prédiction des défaillances, car elle dispose d’une meilleure compréhension de la manière dont ces problèmes pourraient se manifester. Elle suggère des mesures correctives que les administrateurs peuvent mettre en place sans délai. Alerter les équipes informatiques à propos de problèmes avant qu’ils ne deviennent critiques permettra in fine de réduire considérablement les temps d’arrêt.

2/ Rétablir les services

Toutes les entreprises ont des données vitales. Reste à savoir lesquelles, dans quelle mesure et avec quelle hiérarchie. L’IA contribue à accélérer les processus de restauration des données et des services en identifiant les systèmes critiques à rétablir en priorité : les bases de données, les outils de communication, les systèmes de paiement… L’enjeu est de mieux garantir la continuité des activités et de remettre rapidement en service les systèmes clés.

Cela est particulièrement crucial pour les entreprises opérant dans des secteurs où l’accès aux données en temps réel fait partie des processus vitaux. Ce qui rend l’IA très intéressante dans ce type de scénario, c’est qu’elle fait table rase des émotions et des prises de décision discutables qui en découlent. L’erreur humaine est une cause fréquente de perturbations informatiques. Par conséquent, se substituer aux humains dans les tâches à enjeux élevés ou celles à faire dans l’urgence peut s’avérer utile en cas de crise.

Alors que différentes équipes pourraient exiger que leur application soit restaurée en priorité, un système d’IA aura déterminé à l’avance ce qui est nécessaire pour offrir la meilleure voie vers la relance de l’activité d’une entreprise. Et, ce, avec le moins de coûts et de perturbations possible. L’IA excelle également dans l’identification en amont de dépendances que personne n’avait prévues.

Le service client est un autre domaine de la reprise d’activité où l’IA a un rôle à jouer. Les chatbots peuvent être utilisés pour traiter et communiquer rapidement, à grande échelle, les problèmes de service.

3/ Automatiser la relance de l’activité

Les systèmes basés sur l’IA peuvent déclencher automatiquement une séquence prédéfinie d’actions de restauration lorsqu’une anomalie est détectée, à condition que des mesures de sécurité appropriées soient en place. Cela permet de réduire le recours à l’intervention manuelle du personnel informatique, afin d’accélérer le processus de relance de l’activité. Le processus peut inclure la sauvegarde des données vers des emplacements alternatifs, le réacheminement du trafic réseau ou même le lancement de procédures de basculement.

La réponse automatisée à un sinistre est un domaine très complexe et coûteux, mais lorsqu’elle est associée à une infrastructure résiliente et bien conçue, elle peut contribuer à réduire l’impact des incidents en matière de coûts et de disponibilité des données.

4/ Améliorer la cybersécurité

Une part importante des sinistres informatiques est due à des cybermenaces. L’IA et le Machine learning peuvent aider à atténuer ces problèmes, en surveillant en permanence le trafic réseau, en identifiant les menaces et en prenant des mesures immédiates pour réduire les risques. La plupart des nouvelles entreprises de cybersécurité utilisent l’IA pour détecter les menaces émergentes. Elles ont également recours à l’IA pour analyser les anomalies du système et bloquer les activités suspectes.

Ce faisant, l’IA protège non seulement contre les atteintes aux données, mais contribue également à assurer la continuité des activités. Il s’agit aujourd’hui d’un secteur en pleine expansion qui ne cessera de croître.

5/ Optimiser l’allocation des ressources

En cas de sinistre, les ressources telles que la bande passante, le stockage et la puissance de calcul peuvent se trouver limitées. L’IA peut optimiser l’utilisation des ressources disponibles, en veillant à ce que les fonctions critiques soient prioritairement alimentées. Cette optimisation peut considérablement améliorer l’efficacité du processus de reprise et aider les entreprises disposant de capacités matérielles limitées.

6/ Planification et mises à jour du plan de reprise d’activité après sinistre

Les analyses post-sinistres sont essentielles pour affiner les processus de reprise d’activité. L’IA est particulièrement douée dans ce domaine. Elle sait déterminer l’efficacité de la stratégie de relance précédemment mise en œuvre et suggérer des améliorations.

L’IA étant capable d’apprendre et de s’adapter en continu, les systèmes deviennent, au fil du temps, mieux équipés pour gérer les sinistres et s’en remettre. Cela peut contribuer à renforcer les efforts de reprise après sinistre à long terme.

Cet article est initialement paru en anglais sur le site SearchDisasterRecovery.