Contrairement à ce que l’on peut parfois penser, la transformation digitale ne se fait pas une bonne fois pour toutes. Elle ne consiste pas seulement à créer un site internet et utiliser quelques applications web pratiques pour gagner en agilité. Pour suivre le marché et ses tendances, les entreprises doivent se transformer numériquement de manière continue. Ces dernières années, les métiers ou pratiques Ops, tels que DevOps, se sont donc installés dans les entreprises, et AIOps fait partie de cette famille. Bien qu’il ne soit pas une panacée résolvant tous les problèmes, AIOps promet quelques merveilles pour rendre une entreprise intelligente, plus efficace et rentable.
Découvrez notre définition d’AIOps et 7 cas d’utilisation pratiques pour votre entreprise.
Terme créé par l’agence Gartner (société leader dans la recherche informatique et logicielle) en 2017, AIOps était alors l’acronyme de Algorithmic IT Operations avant d’être celui de Artificial Intelligence for IT Operations, traduit en français par intelligence artificielle pour les opérations informatiques. AIOps consiste en une pratique combinant le big data et le fait d’analyser les données, l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) ainsi que la philosophie DevOps afin de faciliter la gestion et la résolution des problèmes d’exploitation informatique. Ainsi, il réduit la charge de travail des équipes IT tout en augmentant leur productivité et en rendant les applications plus efficientes, plus fiables et plus rapides.
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Pourquoi AIOps est-il devenu incontournable pour de nombreuses entreprises ? Parce que les organisations font de plus en plus appel aux services du cloud computing. Et les ensembles de données issues de l’Internet des objets connectés (IoT) et des applications web s’accroissent de manière exponentielle. Il est maintenant devenu très difficile, pour ne pas dire impossible, pour l’humain de traiter ces masses de données disparates et de faire face aux incidents qui se multiplient d’autant plus. À côté de cela, les pratiques DevOps ont permis l’émergence d’une livraison continue pour répondre plus rapidement aux attentes du marché. Tout va bien plus vite, et ce phénomène sociétal et de marché exige une réponse de plus en plus vive et efficace, surtout en termes de protection des données personnelles et sensibles. À ce jour, seuls les mouvements Ops (DevOps, DevSecOps, DataOps…) dont AIOps en fait partie parviennent à suivre cette tendance.
D’ailleurs, Gartner souligne que les entreprises devraient mettre en œuvre de manière stratégique une plateforme AIOps pour améliorer le suivi des performances.
AIOps pourrait se résumer à la réalisation des tâches suivantes :
Il est cependant possible de détailler les applications d’usage employées par les entreprises. Voici 7 cas d’utilisation de l’AIOps dans votre structure.
On appelle « bruit informatique » les alertes et notifications fausses ou inutiles qui gênent la détermination de la vraie source d’un problème ou d’un incident informatique. Parmi les bruits informatiques, on peut discerner les faux positifs (une alerte signale un incident inexistant) et les faux négatifs (l’incident n’est pas détecté, donc pas d’alarme). Il en résulte une absence de réaction pour remédier au problème, car dans le premier cas, les opérateurs IT ignorent les cris au loup, et dans le second, les dents du loup ont déjà œuvré.
La corrélation d’évènements est un cas d’usage typique de l’AIOps. Les mégadonnées (données massives ou big data), l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont mis à contribution pour mettre en corrélation les données collectées (anciennes alertes, anciens incidents…) pour créer des modèles analytiques permettant de réduire les bruits informatiques.
Tout projet logiciel entraîne inexorablement des défauts et des anomalies, parfois de l’ordre de la sécurité des données de l’entreprise. Traditionnellement, ce sont les opérateurs, les testeurs, sinon les utilisateurs qui détectent les anomalies. Fonctionner de la sorte est désormais contre-productif, car cela peut générer des frustrations et de fortes perturbations le temps que le problème soit résolu, notamment en cas de résolution manuelle et de non utilisation de pratiques CI/CD.
En exploitant l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique de l’AIOps, les défauts et les failles de sécurité peuvent être détectés de plus en plus tôt et réparés de plus en plus rapidement grâce à l’automatisation. AIOps rend en effet possible l’identification des écarts de fonctionnement par rapport à un comportement normal. Il permet aussi l’élaboration d’une analyse avancée grâce à des processus et des algorithmes passant au crible les données en temps réel pour identifier botnets, scripts ou autres menaces. Cet usage soulage les data analyst et data scientist.
Comme nous l’avons vu, les alertes peuvent être faussées ou générer des actions inutiles. Un effet domino, où les incidents surgissent en cascade avec parfois un effet boule de neige, peut être généré. Il devient alors difficile de déterminer l’incident à gérer en priorité.
AIOps peut être utilisé pour faciliter la hiérarchisation des incidents. Et, avec la réduction du bruit informatique et les analyses prédictives des anomalies, AIOps peut générer des alertes ciblées sur la source du problème en cascade. L’avantage principal de cette application est de fournir des alertes précises afin de permettre à l’équipe DevOps de résoudre le problème plus rapidement.
Très souvent, une faille de sécurité ou toute anomalie dans un programme trouve sa source dans une cause originelle, appelée aussi cause profonde. S’attarder sur les symptômes (alertes de surface) de cette cause profonde ne résout jamais ni totalement l’anomalie originelle. Et celle-ci n’est pas toujours facile à détecter.
Avec AIOps, il est possible de comprendre la cause première d’un incident par inférence à partir des alertes d’infrastructure. Mais, pour obtenir une automatisation de l’identification des causes profondes probables, une collaboration doit naître entre les opérateurs humains et l’IA. Cette dernière émet des hypothèses que l’expertise humaine valide ou non. Cela génère des données variées alimentant l’apprentissage profond des solutions AIOps. L’étau se resserre alors peu à peu pour obtenir des analyses sophistiquées et justes des causes originelles des incidents.
L’époque où seul l’humain agit pour résoudre des incidents est révolue. Non par luxe, mais du fait d’une prolifération des sources de données et des codes devenus ingérables pour l’humain, surtout avec la pression de la gestion en temps réel.
AIOps est alors utilisé comme aide à la décision, pour participer à la résolution des incidents. Réduire le bruit informatique, effectuer une analyse prédictive, anticiper les comportements et créer des alertes intelligentes permettent d’accompagner les opérateurs IT à la résolution des anomalies. En d’autres termes, AIOps permet de trouver des incidents similaires pour accélérer la résolution des nouvelles anomalies. Et les outils AIOps vont plus loin en créant des tickets qui incluent tous les détails nécessaires à la résolution des défauts détectés.
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De manière traditionnelle, les équipes IT ont recours à des processus manuels pour gérer la complexité et le grand volume d’alertes générées par le système informatique. Les anomalies s’accumulent et le temps durant lequel les services sont interrompus s’allonge, ce qui revient très cher à l’entreprise.
L’automatisation est certainement le maître mot de l’AIOps, car il utilise des algorithmes de machine learning dans le but d’améliorer ses capacités de résoudre automatiquement des anomalies. L’AIOps règle automatiquement les problèmes identifiés, sur la base de données historiques d’incidents passés, sans que l’expertise humaine ait besoin d’agir. AIOps promet donc un gain de temps et une optimisation des budgets.
L’optimisation des budgets passe par celle des capacités d’une structure. L’intelligence artificielle, couplée aux énormes volumes de données, à leur analyse en temps réel et aux pratiques DevOps permet à l’ensemble de l’infrastructure d’optimiser la disponibilité des applications et les charges de travail. Les outils AIOps d’optimisation des capacités surveillent en permanence la bande passante, la puissance de calcul, la mémoire et autres éléments indispensables pour accroître l’accessibilité globale des applications.
AIOps participe donc activement à la gestion des opérations IT afin de réduire le budget informatique global.
L’intelligence artificielle des opérations informatiques élimine efficacement les parasites et les bruits informatiques afin de déterminer les vraies causes des incidents. AIOps permet ainsi de réduire le nombre d’alertes inutiles et de rendre plus agile une entreprise. Globalement, cette approche permet d’améliorer le suivi des performances pour une visibilité à 360° sur les applications et l’infrastructure, mais aussi de réduire les pannes et d’optimiser les capacités pour une expérience client améliorée.
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