AIOps : ses 10 principaux cas d’usage, ses 10 enjeux

10 cas d'utilisation de l'AIOps

Les entreprises disposent de nombreuses options pour intégrer l'AIOps à leur infrastructure, et chaque choix peut potentiellement améliorer la disponibilité des services, le niveau de sécurité et l'utilisation des ressources. Bon nombre de ces avantages reflètent des déploiements d'IA similaires dans d'autres domaines, tels que la génération de code ou l'analyse de données.

Votre entreprise pourrait tirer profit d'un déploiement de l'AIOps de la manière suivante :

1/ Prévention prédictive des incidents. L’association de l’IA et de l’apprentissage automatique (ou Machine learning) offre des capacités d’analyse améliorées permettant de prévoir les pannes, les problèmes de capacité et la dégradation des performances avant qu’ils n’affectent les utilisateurs.

2/ Détection et alerte en temps réel des incidents. La surveillance en temps réel permet une identification, une escalade et une correction plus rapides des incidents.

3/ Réponse et correction automatisées des incidents. Les réponses automatisées aux incidents identifiés peuvent inclure la reconfiguration, l’optimisation des ressources et des mesures de conformité destinées à garantir la disponibilité.

4/ Analyse automatisée des causes profondes. Les systèmes d’IA et d’apprentissage automatique peuvent identifier avec précision les sources des incidents, en proposant notamment des recommandations d’atténuation ou des réponses automatisées.

5/ Planification des capacités. La planification des capacités basée sur les données, axée sur les performances et la disponibilité, améliore les modèles prédictifs existants.

6/ Optimisation des ressources. Permet l’optimisation et la mise à l’échelle des ressources en recommandant des procédures ou en automatisant les processus d’optimisation.

7/ Automatisation du centre de services et gestion intelligente des tickets. L’automatisation de la résolution ou de l’escalade des tickets courants du centre de services offre une plus grande efficacité, des réponses plus rapides et un traitement accéléré des tickets.

8/ Optimisation des performances basée sur les données. Complète l’analyse des tendances par des recommandations d’optimisation et de réglage, ou par l’automatisation.

9/ Intégration de la détection et de la réponse aux incidents de sécurité. Renforcez les procédures de sécurité existantes grâce à l’identification des incidents de sécurité et à des réponses automatisées, ce qui permet d’améliorer le niveau de sécurité.

10/ Surveillance et optimisation des performances dans les environnements hybrides et multicloud. Cette approche répond aux préoccupations en matière de performances dans les déploiements hybrides et multicloud complexes en intégrant des outils et des données disparates pour offrir une vue d’ensemble.

Les avantages globaux d’un déploiement AIOps comprennent généralement une amélioration de la conformité et du respect des accords de niveau de service. L’AIOps offre la possibilité d’une amélioration continue grâce à la collecte de données à long terme et au Machine learning.

Parmi les retombées moins tangibles, mais tout aussi essentielles, on peut citer l’amélioration de la satisfaction client et la réduction de l’épuisement professionnel des équipes informatiques. Le personnel informatique est ainsi plus à même de consacrer du temps à des initiatives stratégiques plutôt qu’à des interventions réactives en cas d’incident.

10 enjeux liés à la mise en œuvre de l'AIOps

La transition de votre entreprise vers l'AIOps s'accompagne d'une série d’enjeux. Diverses difficultés techniques, budgétaires et culturelles ralentissent, voire empêchent, les déploiements. Bon nombre de ces préoccupations sont les mêmes que celles soulevées lors de l'introduction de toute nouvelle technologie au sein d'une entreprise, tandis que d'autres sont propres à l'IA.

1/ Stratégie d’entreprise. L’absence d’une stratégie d’entreprise et d’objectifs clairs rend difficiles la mise en œuvre de l’AIOps et la démonstration de sa valeur pour l’entreprise.

2/ Silos de données. Les silos de données et les systèmes disparates compliquent la qualité et l’intégration des données et entravent une analyse exhaustive.

3/ Personnel qualifié en IA. Un déficit de compétences à l’échelle du secteur complique le déploiement et la gestion efficaces, tandis que le manque de préparation de l’entreprise entrave une utilisation optimale.

4/ Utilisation des outils. Les difficultés liées au choix des outils, à leur prolifération et à leur redondance entravent l’efficacité de l’analyse des données par l’IA et la supervision humaine.

5/ Gestion des fournisseurs. Des critères d’évaluation insuffisamment mûrs peuvent conduire à une dépendance vis-à-vis d’un fournisseur ou au choix d’un prestataire qui n’est pas le plus adapté.

6/ Intégration des systèmes hérités. La connexion entre l’infrastructure héritée et les outils modernes basés sur l’IA peut s’avérer techniquement complexe en raison de problèmes de compatibilité.

7/ Résistance au changement et à l’IA. La réticence culturelle du personnel informatique peut provenir de craintes liées à la perte d’emploi, à la perte d’autonomie, à la perte d’identité professionnelle et de reconnaissance des compétences, ainsi que d’une réticence à faire confiance à l’automatisation.

8/ Coût. Les contraintes budgétaires, les coûts sous-estimés et les attentes irréalistes pèsent sur l’investissement initial élevé en technologie et en talents qualifiés, ce qui peut entraver le déploiement.

9/ Extension des services. Choisissez des plateformes AIOps évolutives, capables de s’adapter aux besoins futurs de l’entreprise, notamment en termes de complexité et de volume.

10/ Efficacité des opérations informatiques et « fatigue des alertes ». L’augmentation du volume de messages et d’alertes peut submerger les services d’assistance existants, en particulier lorsque le nombre de fausses alertes est élevé.

Surmonter les obstacles

Pour passer outre ces difficultés, il faut aborder plusieurs aspects clés de votre service informatique, notamment le personnel, la technologie, les données et le budget. Utilisez les approches suivantes pour atténuer les difficultés liées au déploiement de l’AIOps :

• Obtenez l’adhésion du personnel informatique en alignant les objectifs de l’AIOps sur les initiatives stratégiques de l’entreprise, en communiquant régulièrement et en encourageant la participation. Veillez à apaiser les craintes liées au remplacement du personnel informatique humain par l’IA.
• Proposez des opportunités de perfectionnement et encouragez la participation du personnel informatique à la planification.
• Assurez une évaluation et une sélection efficaces des fournisseurs, en tenant compte de l’intégration des systèmes existants, de la croissance future et de l’évolutivité.
• Mettez hors service les systèmes et services existants dans la mesure du possible.
• Considérez les coûts initiaux importants de l’AIOps comme un contrepoids aux économies et à l’efficacité à long terme.
• Mettez l’accent sur la centralisation et la normalisation des données pour garantir la cohérence et la compatibilité.

Cet article est initialement paru en anglais sur Techtarget.com.