Qu'est-ce qu'AIOps ?

AIOps associe la puissance de l’apprentissage machine et de la science des données aux opérations IT modernes.

À mesure que le matériel et les logiciels gagnent en puissance, ils deviennent également plus complexes, ce qui entraîne une augmentation des demandes auprès des services IT chargés de leur gestion. Par ailleurs, chaque nouvelle avancée ou fonctionnalité accroît la complexité des outils. Jusqu’à très récemment, les équipes des opérations IT n’avaient que peu d’options pour gérer la complexité croissante des technologies essentielles, le recrutement de nouveaux experts en science des données IT ou le renforcement de leurs effectifs apparaissant comme la solution la plus évidente, à défaut d’être la plus rentable.

Certaines avancées permettent désormais d’alléger la pression pour les équipes des opérations IT (ITOps) : c’est le cas de l’intelligence artificielle pour les opérations IT (AIOps).

Le terme « AIOps » est le résultat de la combinaison des termes intelligence artificielle (AI en anglais) et opérations (Ops). Plus précisément, il représente la fusion entre l’intelligence artificielle et les opérations IT. Ce terme fait donc référence à des plateformes technologiques multicouches qui appliquent l’apprentissage machine, l’analyse et la science des données pour identifier et résoudre automatiquement les problèmes opérationnels IT.

Gartner a utilisé ce terme pour la première fois en 2016 pour désigner le passage d’une IT centralisée à une IT 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. Cela a mis une pression importante sur les opérations IT, désormais responsables de la gestion et de la maintenance de toute une gamme de nouveaux systèmes et appareils.

L’AIOps a fait émerger un nouveau modèle de gestion des opérations IT, et l’apprentissage machine a révolutionné les entreprises modernes. Selon le rapport The Global CIO Point of View, près de neuf DSI sur dix y ont déjà recours ou prévoient de l’adopter prochainement.

Pour mieux appréhender les capacités et responsabilités de l’AIOps, examinons d’abord ses composantes de base :

  • Données IT étendues
    L’un des principaux objectifs de l’AIOps consiste à éliminer les silos de données. Pour ce faire, les données issues de la gestion des services et opérations IT sont regroupées afin d’accélérer l’identification des causes premières des incidents et de faciliter l’automatisation.
  • Agrégation des données volumineuses
    Les données volumineuses sont au cœur de toute plateforme AIOps. En éliminant les silos, l’AIOps donne accès aux données disponibles, qu’il s’agisse des données stockées ou des données qui évoluent en temps réel, et permet d’en faire une analyse avancée.
  • Apprentissage machine
    Compte tenu du volume important de données à analyser, l’AIOps s’appuie sur des capacités avancées d’apprentissage machine, qui dépassent de loin les capacités humaines manuelles. En automatisant les analyses et en mettant au jour les connexions et les informations, l’AIOps évolue avec une rapidité et une précision qui seraient autrement impossibles.
  • Observation
    Le processus AIOps dépend fortement de la capacité de la plateforme à observer les données et leur comportement. Grâce aux fonctions de découverte des données, l’AIOps collecte des données provenant de différents domaines et sources IT, y compris, le cas échéant, des environnements de conteneurs, de cloud ou virtualisés, ou même des infrastructures héritées. Les données doivent être collectées en temps quasi réel, afin de fournir la base la plus à jour possible.
  • Implication
    Les plateformes AIOps assurent la configuration, la coordination et la gestion des systèmes informatiques et des logiciels dans plusieurs domaines IT, y compris l’ITSM. Les analyses AIOps permettent d’obtenir des données plus fiables et pertinentes, en intégrant 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, afin de fermer les boucles et de libérer les équipes des opérations IT pour qu’elles puissent effectuer d’autres tâches. Le fait est que l’AIOps est toujours en cours de développement. Mais si certaines équipes sont réticentes à l’adopter pleinement, de nombreuses entreprises choisissent d’y avoir recours et d’étendre sa portée, car l’AIOps est capable de gérer aussi bien des tâches simples que des tâches complexes.

L’AIOps fonctionne mieux lorsqu’elle est déployée indépendamment pour collecter et analyser les données de toutes les sources de surveillance IT disponibles, fournissant ainsi un système d’implication centralisé. Pour ce faire, elle applique un processus similaire à celui de la fonction cognitive humaine. Les cinq algorithmes clés en jeu sont les suivants :

Sélection de données

L’AIOps passe au peigne fin les volumes colossaux de 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 hiérarchisation prédéterminées.

Découverte de modèles

L’AIOps passe au crible les données pertinentes, repère les corrélations entre les éléments de données et les regroupe afin de pouvoir les analyser plus en détail.

Inférence

L’analyse approfondie permet aux plateformes AIOps d’identifier précisément les causes premières des incidents, les événements et les tendances, fournissant ainsi des informations claires pour guider l’action.

Collaboration

L’AIOps doit également servir de plateforme de collaboration, en envoyant des notifications aux bonnes équipes et personnes, en leur fournissant des informations pertinentes et en facilitant la collaboration malgré la distance qui peut les séparer.

Automatisation

Enfin, l’AIOps est conçue pour traiter automatiquement les problèmes et y remédier directement, ce qui augmente considérablement la vitesse et la précision des opérations IT.

Comme nous l’avons vu précédemment, l’augmentation de la complexité technologique est une force motrice de la transition vers l’AIOps. Voici une liste de tendances et attentes spécifiques à l’origine de cette évolution :

  • Extension des environnements IT
    Les nouveaux environnements IT dynamiques ont considérablement dépassé les capacités de surveillance humaine manuelle.
  • Augmentation exponentielle des volumes de données ITOps
    Les API, les applications mobiles, les appareils IoT et les utilisateurs de machines créent un afflux de données précieuses. L’apprentissage machine et l’IA sont les seules options permettant une analyse et un reporting efficaces.
  • Nécessité de résoudre plus rapidement les problèmes liés à l’infrastructure
    La technologie est devenue un facteur central dans tous les domaines d’activité. Lorsque des événements IT se produisent, chaque seconde nécessaire pour identifier et résoudre le problème représente un risque pour la réputation et les résultats de l’entreprise.
  • Déplacement de la puissance de calcul vers la périphérie du réseau
    Avec l’introduction du cloud computing et de services tiers, les réseaux se décentralisent, créant ainsi un écosystème IT dans lequel le budget et la puissance de calcul grandissent en marge.
  • Influence croissante des développeurs, mais pas de leurs responsabilités
    À mesure que les applications deviennent plus centrées, les développeurs jouent 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’IT. Cela signifie qu’à mesure que les technologies progressent, l’ITOps doit non seulement gérer une complexité accrue, mais également des responsabilités accrues.

Une approche efficace de l’AIOps doit se composer de trois phases.

  1. Anticiper les problèmes avant qu’ils ne se produisent
  2. Éviter tout impact sur les utilisateurs finaux
  3. Automatiser la correction et la résolution

Selon une étude d’Accenture, les fonctions d’assistance client de première ligne consacrent 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 équipes et services IT modernes ne sont pas en mesure de traiter efficacement de tels volumes de données et d’informations. L’AIOps permet d’alléger considérablement cette charge de travail.

Le recours à une plateforme AIOps offre plusieurs avantages clés :

Valeur accrue des données

L’AIOps combine automatisation judicieuse et données volumineuses pour révéler les connexions cachées et les relations de données informelles entre les services, les opérations et les ressources, et pour fournir des informations exploitables. Résultat : vos données sont plus faciles à exploiter et vos activités d’analyse sont plus performantes.

Coûts réduits

L’AIOps est une solution alternative économique au recrutement d’experts en science des données et de personnel IT. En outre, elle peut réduire considérablement le temps et l’attention que les équipes des opérations IT consacrent aux tâches de routine et aux alertes potentiellement non importantes. Cela se traduit par une efficacité accrue et une réduction globale des coûts. Enfin, l’AIOps permet de protéger les entreprises contre les interruptions de service coûteuses.

Opérations IT rationalisées

L’AIOps est à la fois rapide et précise, ce qui réduit les taux d’erreur et le délai de résolution des problèmes ayant un impact sur le service. Parallèlement, en éliminant les silos de données, l’AIOps offre une vue unique et contextualisée de l’ensemble de l’environnement IT. La surveillance proactive des performances et l’analyse des données de l’AIOps permettent une prise de décision plus rapide et plus efficace.

Expérience et productivité des employés améliorées

Les employés sont plus heureux lorsqu’ils disposent des bons outils pour travailler efficacement. L’AIOps automatise toute une série de tâches aussi importantes que répétitives et longues, ce qui augmente la productivité des employés et améliore leur expérience.

Il existe de nombreuses plateformes AIOps, chacune dotée de son propre ensemble d’outils. Plutôt que de répertorier chaque outil, nous nous concentrerons sur deux fonctionnalités essentielles : l’analyse fondée sur l’apprentissage machine et les informations de l’AIOps.

Utilisation des informations de l’AIOps

Avec une bonne compréhension des données, notamment des journaux, mesures, découverte, mappage et autres éléments, vous pouvez développer la base appropriée pour l’AIOps, puis utiliser ces informations au profit de votre entreprise. Les tableaux de bord d’affichage, l’automatisation, les outils DevOps et les interfaces AIOps fonctionnent conjointement pour 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, d’identifier les modèles pertinents et de déclencher des actions avec un minimum d’intervention humaine. En s’appuyant sur la collecte de données avancée, l’ETL, diverses sources de données, des flux, des agents virtuels, des applications en temps réel, etc., l’analyse fondée sur l’apprentissage machine tire parti de la base fournie par les informations AIOps pour en extraire des conclusions fiables et exploitables.

L’AIOps avec ServiceNow

Graphique montrant les outils AIOps

Fondamentalement, l’AIOps est une plateforme conçue pour collecter et analyser intelligemment les données des opérations IT. En s’appuyant sur ces deux tâches principales, l’AIOps devient une ressource inestimable dans un large éventail d’actions et de solutions. Voici neuf exemples d’utilisation courants de l’AIOps :

Corrélation des événements d’incident

L’AIOps est capable de traiter et d’analyser rapidement les alertes d’incidents pour produire des solutions avant que ces derniers ne deviennent incontrôlables.

Détection des anomalies

En analysant les données de manière cohérente et en les comparant 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 des données de l’AIOps utilisent l’apprentissage machine pour suivre les tendances des données actuelles et historiques, afin de produire des prévisions de résultats très précises.

Analyse de la cause première

L’AIOps peut également jouer un rôle déterminant dans l’analyse des causes premières, en corrélant des millions de points de données, en fournissant un contexte utilisateur et métier, en assurant le suivi des modèles d’événements, etc., pour fournir des diagnostics précis des causes potentielles de problèmes.

Rationalisation de l’assistance

Les options d’analyse des causes premières de l’AIOps profitent non seulement aux entreprises, mais également aux clients. Les agents de l’assistance sont en mesure d’identifier et de résoudre les problèmes plus rapidement, offrant ainsi une meilleure expérience aux clients. En outre, les services IT peuvent gérer plus de tickets avec une plus grande précision.

Réponse automatisée aux incidents

Avec les données et directives appropriées, l’AIOps peut être configurée pour traiter automatiquement les problèmes à mesure qu’ils surviennent. La réponse automatisée aux incidents permet d’identifier, de diagnostiquer et de résoudre les problèmes de façon extrêmement précise, beaucoup plus rapidement qu’avec les opérateurs humains.

Transformation digitale

En allégeant efficacement la charge que représentent les nouvelles technologies et la complexité de l’ITOps, l’AIOps permet de mener une transformation digitale sans entraves. Les entreprises ont toute la flexibilité nécessaire pour adopter de nouvelles avancées en vue d’atteindre leurs objectifs stratégiques, sans avoir à se soucier de savoir si l’équipe IT est capable de gérer cette charge accrue.

Adoption du cloud/migration vers le cloud

L’AIOps offre une visibilité optimale sur l’évolution des interdépendances liées à l’adoption du cloud et à la migration vers le cloud. Ce faisant, elle réduit considérablement les risques opérationnels associés à une telle transition.

Adoption du DevOps

Enfin, en fournissant une automatisation efficace et une bonne visibilité sur les données, l’AIOps permet aux équipes IT de mieux prendre en charge l’infrastructure DevOps.

Le lancement de l’AIOps nécessite une approche unique adaptée à votre entreprise, ses capacités et ses besoins. Cependant, il existe quelques étapes de base qui sont généralement les mêmes dans toutes les entreprises.

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

Vous allez peut-être vous heurter à une certaine résistance au moment où vous déciderez de promouvoir une approche AIOps. Parmi les freins les plus courants à l’adoption, citons :

  • l’absence d’experts en science des données dans l’équipe ;
  • le manque de compétences pertinentes ;
  • des données insuffisantes ou de faible qualité ;
  • l’absence de méthode intégrée pour agir en fonction des informations.

Heureusement, les fournisseurs AIOps les plus efficaces permettent de surmonter ces obstacles. ServiceNow fournit des services robustes de science des données en complément des compétences existantes, via des outils faciles à utiliser et des étapes utiles à suivre. Avec ServiceNow, vous n’avez pas besoin de recruter des experts en science des données ni de vous inquiéter de problèmes susceptibles d’empêcher l’adoption de l’AIOps.

Créer un dossier métier

Créez un dossier métier afin de favoriser l’adhésion des équipes d’encadrement et de direction. Identifiez les domaines de vos opérations IT qui pourraient être améliorés et expliquez en quoi l’AIOps offre des solutions fiables et efficaces.

Sélectionner votre pile AIOps

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

Élaborer un plan de déploiement

Après avoir choisi votre solution AIOps, créez un plan de déploiement détaillé pour vous assurer que vous effectuerez la transition au bon rythme, sans perdre de temps ou d’autres ressources.

Impliquer vos employés

Ce qui intéresse le plus vos employés, ce sont les avantages que leur apportera cette nouvelle approche. Expliquez-leur le dispositif de libre-service prédictif et intelligent, qui offrira une assistance prédictive et réduira le nombre de tickets traités par les agents ; montrez-leur comment l’automatisation permettra d’éliminer des tâches répétitives et chronophages.

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 IT résilientes, précises et opportunes augmente. ServiceNow IT Operations Management (ITOM) fournit la solution.

La Now Platform de ServiceNow intègre des options AIOps complètes, permettant aux entreprises de transformer leurs ITOps en processus pertinents et proactifs. Avec ServiceNow, mettez en place une automatisation fiable, éliminez les points de friction et les silos de données, et bien plus encore.

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