1 Adoptez une IT d’entreprise quasi auto-corrective Faites de l’infrastructure IT auto-corrective une réalité grâce aux services et opérations optimisés par l’IA Améliorez la prévisibilité, l’observabilité et la prise de décision en temps réel 2 Adoptez une IT d’entreprise quasi auto-corrective Comment faites-vous face à l’explosion des services digitaux ? Les services digitaux permettent d’améliorer l’expérience utilisateur, de connecter les employés, d’automatiser les processus et bien plus encore. Par ailleurs, le nombre de services continue d’augmenter à mesure que des entreprises comme la vôtre accélèrent leur transformation digitale. L’équipe IT se retrouve donc au cœur de la stratégie d’entreprise et de son exécution. Vous devez fournir un nombre croissant de services digitaux et assurer leur bon fonctionnement. Rendez-vous compte : cinq heures d’interruption de service coûtent en moyenne 1,5 million de dollars aux entreprises5. C’est un défi de taille, car l’explosion des services digitaux entraîne un raz-de-marée de données (ressources, journaux, événements et mesures à la fois sur site et sur le cloud) qui submerge rapidement les équipes des services et opérations IT. Détecter et diagnostiquer les problèmes de service est presque une bataille perdue d’avance. Et les prévoir et les éviter n’est souvent qu’un rêve. Il y a trop de données, trop complexes, et vous n’avez pas suffisamment de temps et de visibilité en tant qu’humain pour y parvenir. Mais il existe un moyen de faire face et même de prospérer à travers ces changements et cette évolution inévitables : l’intelligence artificielle pour les opérations IT (également appelée « AIOps ») associée à l’observabilité. Dans cet ebook, nous découvrirons comment mettre en œuvre efficacement l’AIOps et comment l’optimiser avec les informations tirées des fonctions d’observabilité. Faites de l’assistance IT auto-corrective une réalité 3 Adoptez une IT d’entreprise quasi auto-corrective L’auto-correction représente depuis longtemps un but inaccessible pour les DSI, mais il se rapproche grâce à l’AIOps prédictive. Aujourd’hui, l’AIOps permet à vos équipes de services et opérations IT de prévoir, d’observer et de prendre des décisions en temps réel. Elle permet de résoudre les problèmes inattendus avant que les utilisateurs de toute l’entreprise ne soient affectés. Aujourd’hui, les DSI ont une responsabilité stratégique. Ils doivent fournir des produits digitaux et favoriser l’innovation, tout en permettant à leurs équipes de continuer à superviser des centaines voire des milliers d’applications, de ressources et de sources de données. L’implémentation de l’AIOps dans cet environnement requiert des trésors de patience et une stratégie soigneusement planifiée, mais les résultats sont là : elle fournit une IT véritablement prédictive et vous rapproche de l’IT d’entreprise auto-corrective. Tous les DSI rêvent d’avoir une entreprise auto- corrective. Nous n’y sommes pas encore, mais l’AIOps prédictive nous en rapproche plus que jamais. Qu’est-ce que l’AIOps ? L’intelligence artificielle pour les opérations IT utilise l’apprentissage machine (ML) et l’intelligence artificielle (IA) pour automatiser et gérer la complexité digitale des processus des services et opérations IT modernes. Définition de l’entreprise auto- corrective Les entreprises auto-correctives fonctionnent 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Elles utilisent des solutions de gestion des services et opérations optimisées par l’IA pour détecter en amont les signaux indiquant des problèmes potentiels dans votre entreprise hybride, identifier ces problèmes avec précision, isoler leur cause première et les résoudre automatiquement. L’objectif est d’éviter les véritables problèmes avant qu’ils ne surviennent, les systèmes auto-correctifs étant capables de prévoir où les pannes risquent de se produire. Les entreprises auto-correctives doivent également pouvoir observer les applications développées dans des environnements cloud natifs où les données sont trop nombreuses pour être analysées par les humains. Ainsi, lorsque des problèmes surviennent, l’observabilité permet de filtrer d’énormes volumes de données pour trouver les signaux appropriés pour la résolution, et les intégrer dans une solution de services et opérations optimisés par l’IA. Faites de l’assistance IT auto-corrective une réalité 4 Adoptez une IT d’entreprise quasi auto-corrective L’AIOps n’est pas un phénomène instantané : elle requiert une approche de plateforme Pour que l’AIOps puisse prédire efficacement la prochaine dégradation ou panne des services, ce n’est pas si simple. L’AIOps nécessite votre plateforme ServiceNow, ou toute autre approche similaire pour appliquer l’apprentissage machine aux fonctions et données des opérations IT. Cela comprend : • les incidents générés par l’homme et les articles de la base de connaissances ; • les données générées par des machines, telles que les événements, les mesures et les journaux provenant des serveurs et des applications ; • les modifications de configuration au cours des déploiements de code. Les machines, comme les humains, ont besoin de temps pour apprendre. Par exemple, l’identification de facteurs saisonniers hebdomadaires nécessite au moins deux semaines d’observation. Et tout comme votre équipe utilise les commentaires de vos clients et de vos employés concernant la qualité de leur expérience IT, l’AIOps exploite les commentaires de votre équipe d’opérations IT pour savoir si les informations apprises ont été utiles et, si oui, pourquoi. Avec du temps et des commentaires, l’AIOps fournira à vos équipes chargées des services et opérations IT des informations plus précises, leur permettant de prendre de meilleures décisions. Faites de l’assistance IT auto-corrective une réalité 5 Adoptez une IT d’entreprise quasi auto-corrective 49 % des départements IT utilisent l’automatisation pour la détection et la surveillance1. 53 % des départements IT utilisent l’automatisation pour la gestion des incidents2. Ces chiffres représentent le pourcentage de départements IT disposant de fonctions automatisées. L’AIOps applique des fonctions étendues d’automatisation et d’analyse statistique aux événements, aux mesures de performances, aux journaux et aux données de suivi collectées à partir des outils d’observabilité et de surveillance des opérations IT, pour reconnaître les comportements, identifier les anomalies, corréler les alertes, réduire le bruit et repérer les causes premières. Pour effectuer des prédictions, l’AIOps s’appuie sur des probabilités : recevoir une notification si un problème en cours est susceptible de mener à une panne est tout à fait envisageable. L’utilisation d’une Configuration Management Database (CMDB) orientée services augmente considérablement la précision des aperçus que l’AIOps peut fournir à votre équipe. Le fonctionnement de l’AIOps Personnes Services et opérations optimisés par l’IA ServiceNow Répondre uniquement 1 Préparer et répondre2 Prévoir et prévenir3 Événements Système Auto-correction Faites de l’assistance IT auto-corrective une réalité 6 Adoptez une IT d’entreprise quasi auto-corrective Les services et opérations optimisés par l’IA réunissent les demandes des employés et les données machine, et s’appuient sur l’apprentissage machine pour réduire le bruit ainsi que sur l’IA pour trouver des réponses, ce qui transforme considérablement votre façon de travailler. L’ITSM fournit des données essentielles à l’AIOps Avec votre plateforme ServiceNow, IT Service Management (ITSM) constitue le système d’implication entre votre entreprise, vos employés et votre équipe IT. Il fournit à l’AIOps des informations stratégiques, notamment concernant les demandes de changement, les incidents, les problèmes et les articles de la base de connaissances. Les demandes de changement peuvent être corrélées avec les alertes pour aider à identifier les changements qui ont entraîné une panne du système. Les incidents passés peuvent être utilisés pour identifier un problème rencontré dans plusieurs instances de la même application. Les problèmes avec des erreurs connues, documentés dans des articles de la base de connaissances, peuvent être automatiquement présentés aux équipes IT en tant que solutions recommandées. L’ITSM coordonne les réponses aux problèmes identifiées par l’IA En plus de fournir des informations, l’ITSM intègre l’IA pour coordonner les réponses aux problèmes détectés. Par exemple, lorsque les clients ServiceNow IT Service Management utilisent des agents virtuels (chatbots) pour la détection des incidents, ils constatent qu’ils peuvent réduire les principales demandes de 10 % à 20 % en automatisant les réponses via des chatbots. Cela améliore l’efficacité IT de plus de 50 %. Lorsque vous rassemblez l’IA, l’ITSM et l’ITOM en tant qu’opérations et services IT sur une plateforme unique comme la plateforme ServiceNow dont vous disposez déjà, non seulement vous transformez l’IT, mais vous garantissez aussi une expérience employés optimale, car vous évitez que les services ne soient impactés par des problèmes. Services et opérations optimisés par l’IA 46 % des départements IT utilisent l’automatisation pour une assistance client en libre-service (par exemple un chatbot)3. Ces chiffres représentent le pourcentage de départements IT disposant de fonctions automatisées. Faites de l’assistance IT auto-corrective une réalité 7 Adoptez une IT d’entreprise quasi auto-corrective Mappez votre infrastructure Pour de nombreuses équipes IT, il est extrêmement difficile d’identifier les conséquences des modifications de l’infrastructure sur les applications et les services. Imaginez les effets qu’une petite mise à jour du serveur peut avoir sur une application de services d’abonnement en amont. Grâce à ServiceNow Service Mapping, les équipes peuvent visualiser ces changements en temps réel. En outre, cela leur permet d’identifier l’endroit exact de l’infrastructure où se situent les anomalies et de prendre les mesures appropriées.