L'adoption de l'IAOps garante du succès de la transformation digitale des entreprises

Alors que les équipes informatiques sont confrontées à une explosion croissante des volumes de données opérationnelles et des complexités inhérentes aux environnements multicloud et de télétravail, l'automatisation des opérations IT n'a jamais été aussi importante par les entreprises.

En 2019, Gartner a introduit le concept de gestion des opérations IT basées sur l'IAOps. L'analyste prévoyait ainsi que l'utilisation exclusive par les grandes entreprises des outils AIOps et de monitoring de l'expérience numérique pour surveiller les applications et l'infrastructure passerait de5 % en 2018 à 30% en 2023. A deux ans de cette échéance, et portée par la pandémie ainsi que l’accélération de la digitalisation des services et des pratiques des entreprises, le concept d’IAOps se démocratise de plus en plus.

L’AIOps témoigne du fait que les organisations ont compris que leur croissance passe par la gestion d’infrastructures dynamiques et l’adoption de la transformation numérique ; le constat est sans appel, l’application de l’intelligence artificielle (IA), du machine learning et de l’analyse des big data permettent aujourd’hui d’automatiser et d’améliorer les opérations IT. Dès la mise en œuvre, une amélioration significative de la vitesse, de l’agilité et de l’efficacité de l’entreprise est constatée et les anomalies identifiées sont souvent corrigées en temps réel. Alors que les équipes IT sont confrontées à une explosion croissante des volumes de données opérationnelles et des complexités inhérentes aux environnements multicloud et de télétravail, l’adoption de cette technologie n’a jamais été aussi importante par les entreprises.

Bénéfices de l’AIOps

Le déploiement d’une solution AIOps permet de visualiser toutes les couches de l’environnement IT. En combinant la puissance du machine learning avec l’IT, l’AIOps fait en effet la distinction entre les véritables problèmes qui doivent être résolus de toute urgence et les fausses alertes susceptibles d’apparaître en environnements extrêmement complexes. En outre, l’IA et le machine learning se révèlent incroyablement précieux dans l’analyse des données de performance et l’identification des modèles permettant aux équipes IT de prendre des mesures de maintenance préventives.   

Lorsque certains clients ont déjà acquis des connaissances sur l’identification de modèles, les organisations pourraient trouver utile de recourir à une approche plus moderne, avec des fonctionnalités sans code, qui permet de tirer parti de ces connaissances définies par l’utilisateur. Non seulement l’AIOps propose une approche plus efficace pour identifier automatiquement les modèles et accélérer la détection des causes profondes, mais dans les environnements caractérisés par une grande quantité de données et des dépendances complexes, c’est la seule approche adéquate pour gérer et réduire les perturbations ; une solution AIOps intelligente automatise les processus manuels, ce qui signifie que les organisations observeront une augmentation de la satisfaction des employés, de la productivité et de la fidélisation des clients, ainsi qu’un gain de temps et de ressources considérable.

Passer à la vitesse supérieure

Pour démarrer une stratégie AIOps fructueuse, les organisations doivent commencer par évaluer les avantages d’une telle initiative. Il pourrait s’agir, par exemple, de répondre à des besoins courants, tels qu’une réduction plus efficace des nuisances causées par les événements ou une analyse plus rapide des causes probables pour contribuer à atténuer les problèmes. En outre, cette solution serait utilisée  pour identifier les domaines de friction de l’ITOps devant être traités. 

Ensuite, les entreprises doivent se pencher sur les personnes, les processus et les outils. Les organisations IT travaillent en effet souvent dans des environnements complexes et hybrides, dans lesquelles des approches traditionnelles peuvent s’avérer coûteuses et la charge de travail devenir rapidement ingérable. C’est pourquoi les équipes doivent faire appel au fournisseur et aux outils les plus aptes à satisfaire leurs besoins. La valeur de la solution sera alors augmentée par une grande quantité de données, ce qui lui permettra de procéder à des observations et à des analyses en temps réel. Ainsi, avec l’AIOps, l’adoption d’une approche ouverte interopérable avec les outils IT et les sources de données existantes, permettra de favoriser l’agilité et la collaboration entre toutes les fonctions.

Au cours des deux prochaines années, l’AIOps devrait considérablement se généraliser à mesure que les organisations poursuivront leur transformation digitale et leur transition en Autonomous Digital Enterprise ou ADE (entreprises digitales autonomes). Dans une ADE, l’automatisation est une fonction commerciale complémentaire qui côtoie le facteur humain pour exécuter les tâches plus rapidement, libérer les employés des tâches manuelles et réduire les coûts, tout en améliorant la satisfaction du client.

Face à l’adoption rapide de technologies telles que l’Internet des Objets (IoT) et la 5G, les volumes de données vont continuer à augmenter et devenir plus difficiles à gérer. La demande en matière d’AIOps va par conséquent se renforcer, à mesure que les entreprises chercheront à répondre aux exigences de performance. Le lien entre DevOps et ITOps se trouvera également renforcé, et ces derniers utiliseront les connaissances acquises par l’AIOps pour veiller à ce que la gestion des performances des applications figure au premier plan. L’adoption d’applications et de services basés sur le cloud étant déjà en cours dans de nombreuses organisations, l’AIOps est appelée à jouer un rôle central dans leur gestion. Le progrès rapide de la technologie et la généralisation des algorithmes sont autant de facteurs qui rendent inévitable l’adoption massive de l’AIOps au sein des entreprises digitalisées qui constitueront la majorité des organisations du monde d’après.