Qu'est-ce qu'AIOps ?

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 :

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.

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.

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.

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.

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.

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 :

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.

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.

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.

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.

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 :

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.