L’AIOps, c’est quoi ?

L’AIOps met la puissance de l’apprentissage machine et de la science des données au service des opérations IT modernes.

La montée en puissance des matériels et logiciels tend à accroître la complexité des systèmes, et donc la charge de travail des départements IT qui s’en chargent. Par ailleurs, chaque nouvelle innovation ou fonctionnalité accroît la complexité des outils. Face à la complexité de technologies pourtant vitales pour l’entreprise, les équipes des opérations IT disposent généralement d’un panel d’options limité : souvent, elles optent pour le recrutement de nouveaux experts de la science des données ou le renforcement de leurs effectifs, des solutions aussi évidentes que peu rentables.

Des évolutions récentes peuvent contribuer à alléger la pression pour les équipes des opérations informatiques (ITOps) : c’est le cas de l’intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps).

Le terme « AIOps » est le résultat de la combinaison des termes intelligence artificielle (AI en anglais) et opérations informatiques (Ops). Plus spécifiquement, l’AIOps est le résultat de la fusion entre intelligence artificielle et opérations informatiques : elle désigne un ensemble de plateformes technologiques multicouches qui font appel à l’apprentissage machine, à l’analyse et à la science des données pour automatiser l’identification et à la résolution des problèmes opérationnels de l’informatique.

Gartner a utilisé ce terme pour la première fois en 2016 pour désigner le passage d’une informatique centralisée à une informatique globalisée, dans laquelle les charges de travail sont réparties partout dans le monde, dans le cloud et sur site, en raison de la transformation digitale. L’accélération de l’innovation a eu pour effet d’accroître la complexité des technologies en présence, ainsi que la pression sur des équipes des opérations informatiques en charge d’entretenir toute une série de nouveaux systèmes et périphériques.

L’AIOps a fait émerger un nouveau modèle pour la gestion des opérations informatiques : un modèle basé sur l’apprentissage machine, une technologie qui révolutionne le business moderne. D’après le rapport Le point de vue du DSI, près de neuf DSI sur dix y ont déjà recours ou prévoient de l’adopter prochainement.

Afin de mieux appréhender les capacités et responsabilités de l’AIOps, examinons d’abord ses composantes de base. Les voici :

  • Vaste ensemble de données IT
    L’un des principaux objectifs de l’AIOps, c’est de mettre fin aux silos de données. Pour cela, les diverses données de gestion des services et des opérations informatiques sont agrégées afin d’accélérer l’identification des causes premières des problèmes et de permettre l’automatisation.
  • Agrégation des données volumineuses
    Les données volumineuses sont au cœur de toute plateforme AIOps. En éliminant les silos, l’AIOps donne accès à toutes les données, qu’il s’agisse des données stockées ou des données qui évoluent en temps réel, et permet leur analyse avancée.
  • Apprentissage machine
    Pour analyser une telle quantité de données, l’AIOps s’appuie sur des capacités d’apprentissage machine avancées qui dépassent de loin les capacités humaines (manuelles). En automatisant l’analyse et en mettant au jour les connexions et les données, l’AIOps atteint une rapidité et une précision qui seraient impossibles sinon.
  • Observation
    Le processus AIOps dépend grandement de la capacité de la plateforme à observer les données et leur comportement. À travers la découverte des données, l’AIOps collecte les données des différents domaines et sources informatiques, y compris des environnements de conteneurs, cloud ou virtualisés, voire des infrastructures héritées. Il est important que les données soient collectées presque en temps réel, afin de fournir une base autant à jour que possible.
  • Implication
    Les plateformes AIOps assurent la configuration, la coordination et la gestion des systèmes informatiques et logiciels sur de multiples domaines informatiques, y compris ITSM. Les capacités d’analyse de l’AIOps offrent davantage de fiabilité et de pertinence, en incorporant des informations sur l’environnement et en faisant de l’automatisation une réalité.
  • Action
    L’objectif final de l’AIOps est de créer un système dans lequel les fonctions sont entièrement automatisées, ce qui boucle la boucle et libère les équipes des opérations informatiques qui peuvent alors se consacrer à d’autres tâches. Cependant, l’AIOps continue d’évoluer et si certaines équipes éprouvent des réticences à se saisir des opportunités qu’elle offre, de nombreuses entreprises exploitent déjà sa capacité à traiter aussi bien des tâches simples que des tâches complexes et choisissent de l’utiliser davantage.

L’AIOps fonctionne mieux lorsqu’elle est déployée séparément pour rassembler et analyser les données de toutes les sources de surveillance informatique disponibles afin de fournir un système d’implication centralisé. Pour cela, elle applique un processus similaire à celui de la fonction cognitive de l’être humain. Les cinq algorithmes clés en présence sont les suivants :

Sélection des données

L’AIOps passe au peigne fin l’ensemble des données IT disponibles, les évaluant et identifiant les éléments de données pertinents, afin de trouver les informations importantes dissimulées dans des téraoctets de données, sur la base de mesures de sélection et de classement par ordre de priorité.

Découverte des tendances, ou schémas

L’AIOps place au crible les données pertinentes afin de trouver les corrélations entre les éléments et de les regrouper afin de les analyser plus en détail.

Capacité de déduction

Les plateformes AIOps s’appuient sur une analyse approfondie pour identifier précisément les causes premières des problèmes, les événements et tendances afin de produire des informations claires qui vont guider l’action.

Collaboration

L’AIOps doit aussi fonctionner comme une plateforme de collaboration, envoyant des notifications aux bonnes équipes et personnes, avec les informations appropriées, ce qui facilite la collaboration malgré la distance qui peut les séparer.

Automatisation

L’AIOps est conçue pour traiter et résoudre automatiquement les problèmes, ce qui contribue à considérablement accélérer et améliorer la précision des opérations informatiques.

Comme mentionné précédemment, la complexité technologique croissante est l’un des principaux facteurs qui explique le recours à l’AIOps. Voici une liste de tendances et attentes spécifiques qui ont contribué à cette évolution :

  • Expansion des environnements IT
    Les nouveaux environnements informatiques dynamiques dépassent largement les capacités de contrôle d’un être humain.
  • Augmentation exponentielle des volumes de données ITOps
    L’apparition des API, applications mobiles, appareils IoT et des machines que créent les utilisateurs entraîne un afflux de données précieuses. L’apprentissage machine et l’IA sont les seules technologies permettant une analyse et un reporting efficaces.
  • Besoin croissant d’une résolution plus rapide des problèmes liés aux infrastructures
    La technologie est désormais un facteur central dans la quasi-totalité des branches d’activité. Lorsqu’un incident informatique survient, chaque seconde consacrée à identifier et à résoudre le problème représente un risque pour la réputation et les revenus de l’entreprise.
  • Plus de puissance de calcul à la limite des réseaux
    Les réseaux se décentralisent du fait de l’apparition du cloud computing et des services tiers, ce qui crée un écosystème informatique dans lequel le budget et la puissance de calcul grandissent en marge.
  • Influence croissante des développeurs
    Au fur et à mesure que les applications deviennent plus centrées, les développeurs endossent un rôle plus actif dans la surveillance et dans d’autres domaines. Cependant, les équipes IT restent en grande partie responsables de tout ce qui est lié à l’informatique. Qu’est-ce que cela signifie ? Au fur et à mesure que les technologies évoluent, l’ITOps doit non seulement composer avec l’augmentation de la complexité, mais aussi avec celle des responsabilités.

Pour être efficace, l’approche AIOps doit comprendre trois phases.

  1. Prédire les problèmes avant qu’ils ne se produisent
  2. Éviter que les problèmes n’affectent les utilisateurs finaux
  3. Automatiser la remédiation et la résolution

D’après une enquête réalisée par Accenture, les agents de l’assistance clientèle en première ligne passent jusqu’à 12 % de leur temps à gérer les tickets, tandis que 43 % des agents du centre de services IT se sentent ralentis dans leur travail du fait qu’ils doivent faire leur choix parmi plus de 100 groupes d’affectation. Autrement dit, les départements et services informatiques modernes ne sont pas en mesure de traiter efficacement de tels volumes de données et d’informations. L’AIOps permet d’alléger grandement cette charge de travail.

Le recours à une plateforme AIOps offre plusieurs avantages clés :

Amélioration de la valeur des données

L’AIOps combine automatisation intelligente et données volumineuses pour déceler les liens cachés et des relations de données entre les services, opérations et ressources, puis générer des informations immédiatement convertibles en actions. Le résultat : une meilleure exploitabilité de vos données et un meilleur rendement pour vos activités d’analyse de données.

Réduction des coûts

L’AIOps est une alternative économique au recrutement de data scientists et de personnel IT. Elle peut également contribuer à réduire le temps et l’attention que les équipes des opérations informatiques consacrent à des tâches de routine et à des alertes potentiellement peu importantes. Le résultat : plus d’efficacité et une réduction globale des coûts. L’AIOps protège votre business des interruptions de service coûteuses.

Rationalisation des opérations informatiques

AIOps est à la fois rapide et précise : elle permet de réduire les taux d’erreur et le délai de résolution des problèmes affectant le service. En parallèle, en éliminant les silos de données, l’AIOps offre une vue unique et contextualisée sur l’ensemble de l’environnement informatique. Les capacités d’analyse de données et de surveillance des performances proactives de l’AIOps permettent une prise de décision plus rapide et de meilleure qualité.

Amélioration de l’expérience et de la productivité des employés

Le meilleur moyen de satisfaire vos employés consiste à mettre à leur disposition les bons outils qui leur permettront d’accomplir leur travail efficacement : l’AIOps automatise toute une série de tâches aussi importantes que répétitives et longues, améliorant ainsi leur productivité et leur expérience.

Il existe de nombreuses plateformes AIOps, chacune ayant son propre ensemble d’outils, sont disponibles. Plutôt que de répertorier ces outils dans le détail, nous nous concentrerons ici sur deux capacités essentielles de toutes ces plateformes : l’analyse fondée sur l’apprentissage machine et les informations AIOps.

Exploitez les informations AIOps

Avec une bonne compréhension des données, y compris des journaux, mesures, associations et autres éléments, vous serez en mesure de développer la bonne base pour l’AIOps, puis d’exploiter les informations générées au bénéfice de votre activité. l’automatisation, les outils DevOps et les interfaces AIOps fonctionnent tous ensemble pour vous fournir des informations complètes sur vos opérations.

AIOps : analyse fondée sur l’apprentissage machine

En automatisant la création des modèles analytiques, les entreprises peuvent utiliser l’apprentissage machine pour créer des systèmes intelligents capables d’apprendre à partir des données en vue d’identifier des tendances pertinentes et de déclencher des actions avec un minimum d’intervention humaine. En s’appuyant sur une collecte de données avancée, l’ETL, de multiples sources de données, des flux, des agents virtuels, des applications en temps réel, etc., l’analyse fondée sur l’apprentissage machine s’appuie sur la base que fournissent les informations AIOps afin d’en faire émerger des conclusions fiables et exploitables.

L’AIOps avec ServiceNow

Illustration des outils AIOps.

Fondamentalement, l’AIOps est une plateforme conçue pour collecter et analyser intelligemment des données des opérations informatiques. Mais à partir de ces deux tâches primaires, l’AIOps devient une ressource inestimable dans un large éventail d’actions et de solutions. Voici neuf cas d’utilisation courants de l’AIOps :

Corrélation des événements d’incident

L’AIOps a la capacité de traiter et d’analyser rapidement les alertes d’incidents, pour produire des solutions avant que les incidents ne deviennent incontrôlables.

Détection des anomalies

En analysant les données de manière cohérente et en les comparant par rapport aux tendances historiques, l’AIOps est capable d’identifier des valeurs inhabituelles pouvant indiquer des problèmes éventuels.

Analyses prédictives

Outre l’identification précoce des problèmes, les options de collecte et d’analyse de données de l’AIOps peuvent s’appuyer sur l’apprentissage machine pour les tendances des données historiques et actuelles afin de produire des prévisions extrêmement précises.

Analyse de la cause première

En corrélant des millions de points de données, l’AIOps peut également permettre d’identifier le contexte business et utilisateur, et de suivre les tendances des événements pour établir un diagnostic précis des causes potentielles des problèmes.

Rationalisation de l’assistance

Les capacités d’analyse des causes premières de l’AIOps bénéficient non seulement aux entreprises, mais aussi à leurs clients. Les agents de l’assistance clientèle sont en mesure d’identifier et de résoudre les problèmes plus rapidement, ce qui aboutit à une meilleure expérience pour les clients. De leur côté, les agents du service informatique peuvent gérer les tickets avec plus de précision.

Réponse automatisée aux incidents

Avec les données et directives appropriées, l’AIOps peut être configurée pour traiter automatiquement les problèmes dès qu’ils surviennent. La réponse automatisée aux incidents permet une identification, un diagnostic et des résolutions plus efficaces et bien plus rapides que lorsque ces tâches sont laissées à des opérateurs humains.

Transformation digitale

En allégeant efficacement la charge de travail que représentent les nouvelles technologies et les complexités de l’ITOps, l’IOps rend possible une transformation digitale sans limites. Avec AIOps, les entreprises peuvent s’emparer des nouvelles technologies pour progresser dans leurs objectifs stratégiques sans s’inquiéter de savoir si leur équipe informatique est en mesure de gérer le surcroît de travail que cela engendre.

Adoption du cloud / Migration vers le cloud

L’AIOPs offre une visibilité optimale sur les interdépendances liées à l’adoption du cloud et à la migration vers le cloud. Elle permet ainsi de réduire considérablement les risques opérationnels liés à cette transition.

Adoption du DevOps

En fournissant une automatisation efficace et une bonne visibilité sur les données, l’AIOps donne à vos équipes informatiques les moyens de mieux prendre en charge l’infrastructure DevOps.

Le lancement de l’AIOps nécessite une approche unique qui dépendra de votre entreprise, de ses capacités et de ses besoins. Certaines étapes de base sont les mêmes pour toutes les structures.

Comprendre et éliminer les freins à l’adoption les plus courants

Vous allez peut-être vous heurter à une certaine résistance au moment où vous déciderez de promouvoir une approche AIOps. Notamment :

  • Absence de data scientists au sein de vos équipes
  • Manque de compétences dédiées
  • Volume de données insuffisant ou données de faible qualité
  • Aucune méthode intégrée pour agir en fonction des informations obtenues

Heureusement, les fournisseurs de plateformes AIOps les plus performants permettent d’éliminer ces obstacles. ServiceNow met à votre disposition des services de sciences des données robustes pour compléter les ensembles de compétences en place avec des outils simples d’utilisation et offrir des conseils utiles pour la suite. Avec ServiceNow, vous n’avez pas besoin de recruter des data scientists ni de vous inquiéter de problèmes susceptibles d’empêcher l’adoption de l’AIOps.

Créez une analyse de rentabilisation

Pour convaincre plus facilement la direction et l’encadrement, nous vous recommandons de créer une analyse de rentabilisation pour l’AIOps. Identifiez ce qui peut être amélioré dans vos opérations informatiques et expliquez comment l’AIOps apporte des solutions fiables et efficaces.

Sélectionnez votre pile AIOps

Pour choisir votre plateforme AIOps, vous devez bien connaître votre business et prendre le temps d’explorer les options disponibles, lesquelles sont nombreuses : regardez des démos et consultez des avis pertinents avant de prendre votre décision.

Établissez un plan de lancement

Une fois votre solution AIOps choisie, la création d’un plan de lancement détaillé vous permettra de vous assurer que vous opérerez la transition au rythme approprié sans perdre de temps ou d’autres ressources.

Impliquez vos employés

Ce qui intéresse vos employés, ce sont les avantages que leur apportera la nouvelle approche : expliquez-leur le dispositif de libre-service prédictif et intelligent, qui leur offrira une assistance prédictive et automatisera une partie des tickets de support ; montrez-leur comment l’automatisation permettra d’éliminer des tâches répétitives et qui leur prennent habituellement beaucoup de temps.

Le rythme de la transformation digitale s’accélère, et cette tendance devrait s’inscrire dans la durée. Face à cette croissance, la demande pour des opérations informatiques résilientes, précises et opportunes augmente aussi. ServiceNow IT Operations Management (ITOM) répond à cette demande.

La Now platform de ServiceNow intègre des options AIOps complètes qui permettent de convertir leurs ITOps en processus intelligents et proactifs. Avec ServiceNow, les entreprises sont en mesure de mettre en place une automatisation fiable, d’éliminer les points de friction et d’éliminer les silos de données.

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