Tout savoir sur l’AIOps : le guide définitif par Talend

Face à la délicatesse graduelle des systèmes d’entreprise résultant du travail en environnement hybride, les professionnels des technologies de l’information (IT) doivent désormais tirer parti des quantités massives de données à leur portée. L’application du Machine Learning à ces données a engendré l’apparition de l’AIOps.

Qu’est-ce que l’AIOps et à quoi ça sert ?

L'actualité nous présente tout un ensemble d’acronymes en "Ops" (FinOps, XOps, NoOps, MLOps…), derrière lesquels se trouvent des outils, des méthodes, des métiers voire des enseignements organisationnels.

Définition de l’AIOps

L’AIOps, acronyme d’Artificial Intelligence Operations Systems, signifie en français “Intelligence Artificielle pour les Opérations informatiques”. Ce terme introduit par Gartner fait référence à l'utilisation d'outils comme l'analyse des Big Data, l'apprentissage automatique (Machine Learning) et d'autres technologies d'intelligence artificielle (IA) dans le but d’automatiser l'identification et la résolution d’incidents et d’anomalies courantes.

De ce fait, en réceptionnant ces données de façon continue, le système va se développer et ainsi pouvoir apprendre de lui-même. Puis, il pourra entreprendre des solutions de façon autonome afin de résoudre des problèmes voire de les prédire et par conséquent de s’en écarter.

Les enjeux de l’AIOps, entre autonomie et proactivité

L’AIOps est conditionnée pour dévouer la vitesse et la précision de l’Intelligence Artificielle aux opérations informatiques, devenue davantage ardue en raison des dimensions et de la complexité progressive des réseaux et des volumes croissants de données issues de diverses sources. L’un des avantages fondamentaux d’une plateforme AIOps se situe dans son aptitude de conquête de vastes ensembles de données de tout type, provenant de tout environnement, tout en préservant la fidélité des données à des fins d'analyse accomplie.

La technologie AIOps relève ainsi ces différents défis :

• En suivant assidûment les changements apportés à l'environnement cible, en collectant les données protégées et en tirant des conclusions à partir des algorithmes disponibles et de l'apprentissage automatique.
• En enseignant les premiers gestes aux plateformes évolutives par le biais de la supervision du personnel informatique, d’algorithmes et du machine learning. Les objectifs sont de mettre à jour les connaissances acquises de façon empirique et d’améliorer le comportement et l’efficacité du logiciel lors d’une surveillance continue.

Les applications de plateformes AIOps dans différents environnements

En automatisant les fonctions des opérations IT et en utilisant la technologie de l’Intelligence Artificielle pour améliorer les performances du système, l’AIOps apporte des avantages significatifs à une entreprise. Il peut s’agir de la prévention d’incidents et d’anomalies pour améliorer la satisfaction client ou de regroupement de sources de données auparavant isolées dans des silos pour produire des analyses plus complets.

Il est également question d’économies en termes de temps, de ressources et d’argent. Nombre des défis des opérations informatiques sont communs à tous les secteurs d'activités, et les outils et processus AIOps permettent de les résoudre. Certains problèmes sont toutefois plus récurrents dans certaines industries, notamment celle de la santé, du commerce de détail, de la fabrication ou encore des services financiers.

L’utilisation de l’AIOps au service de la santé

L’automatisation et la puissance de l’Intelligence Artificielle apportées par les processus AIOps améliorent les performances des algorithmes et des plateformes utilisées. L’AIOPs permet ainsi de renforcer la sécurité des informations médicales personnelles électroniques conformément à la loi HIPAA sur la portabilité des données et la traçabilité de l’assurance santé, mais aussi au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD).

De ce fait, les risques associés aux systèmes et à l’utilisation des appareils personnels équipés par les professionnels de santé sont considérablement réduits, et les attaques par ransomware qui ciblent les établissements de santé sont évitées.

La technologie de l’AIOps au service des infrastructures et des services financiers

L’automatisation des opérations informatiques par le biais de l’application de processus AIOps dans le secteur financier permet la prévention de failles de sécurité et de mettre les données clients à profit des événements et activités marketing.

Les plateformes AIOps mettent également en œuvre un framework qui intègre de multiples ensembles de données massifs dans le but d’exploiter les technologies émergentes telles que la blockchain, tout en optimisant la vitesse, les performances des réseaux ainsi que les expériences de banque mobile et numérique.

L’utilisation de l’AIOps en informatique dans le secteur du commerce de détail

Les points de ventes (Point Of Sell ou FrPOS) mobiles et systèmes de paiement mobiles dans les magasins physiques équipés de la technologie AIOps profitent de la synchronisation de leurs données sur l’ensemble des canaux utilisés et de leurs plateformes de distribution, qu’il s’agisse de boutiques, d’applications mobiles ou de sites web.

Les informations clients et utilisateurs sont alors sécurisées et utilisées pour la création d’expériences personnalisées via les algorithmes proposés par l’IA et le machine learning. L’infrastructure devient alors flexible : il devient possible d’ajouter de nouvelles technologies en fonction de la croissance et des performances de l’entreprise.

L’AIOps permet aussi la mise en place de nouvelles technologies intelligentes, objets connectés, outils en réalité virtuelle ou augmentée ainsi que le développement de systèmes sans caisse physique dans le but de permettre à un client de payer avec une application mobile en scannant lui-même le code barre de ses articles.

Technologies AIOps VS solutions DevOps : meilleures ensemble ?

L’AIOps est une solution privilégiée par les équipes DevOps qui souhaitent tirer parti des divers intérêts accordés par l’utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. En ce sens, les équipes opérationnelles peuvent davantage se concentrer sur l'amélioration des services pour offrir aux clients une expérience utilisateur optimale, par le biais de la détection proactive d’incidents et de leur résolution automatisée.

De ce fait, AIOps et DevOps travaillent de front pour assister les équipes de développement, de production et d'exploitation et les inciter à collaborer et à travailler plus efficacement, tout en convergeant sur le besoin client.

Les étapes de mise en place de l’AIOps

Avec le Covid-19, la migration vers le cloud et la transformation numérique, le besoin d'AIOps n'a fait qu'augmenter. Voici cinq étapes que les organisations peuvent entreprendre pour intégrer l’AIOps dans leur stratégie commerciale :

1. Aligner ses exigences commerciales : il est fondamental de se mettre en phase avec les objectifs de l'entreprise pour être en mesure de s'attaquer aux points sensibles connus par l’AIOps.
2. Observer avant d’intégrer : le concept d'AIOps réside dans la collecte universelle de diverses données, telles que des réseaux, des serveurs et des applications. De ce fait, plus il y aura d’analyses de données par l’IA, meilleures seront ses performances. De même que plus il y a de domaines observés, plus il devient possible de découvrir la source de tout problème et de les anticiper dans le futur.
3. Utiliser l’Intelligence Artificielle : aujourd’hui, diverses solutions sont équipées de capacités d'IA. Avec l'analyse des raisons des incidents basée sur l'IA, il est plus simple de résoudre même les opportunités manquées.
4. Centraliser la donnée (Data Lake) : le machine learning peut aborder toutes les données de différents domaines, ménageant ainsi la composition d'actions basées sur les données. De plus, lorsque l'IA dispose de toutes les données au même endroit, la plateforme devient capable de les examiner pour identifier les comportements et les problèmes qui profiteront à l'entreprise.
5. Automatisation de l'IA : l'adoption de l'AIOps se réfère à la découverte des incidents et à leur apporter une solution plus spontanément.

De nos jours, le plus grand nombre des systèmes informatiques passent par une plateforme cloud, de telle sorte que cela a donné lieu au développement de la recherche dans les domaines du cloud et du machine learning. L’AIOps a introduit une nouvelle gestion optimisée et une approche d’entreprise proactive en vue de faire face à l’imbroglio informatique progressif.

Des solutions aux incidents d'exploitation et de sécurité, et jusqu’aux acquisitions liées à
l'infrastructure, les entreprises qui ont recours à l'AIOps dans le contexte de leurs flux opérationnels automatisés sont triomphantes à tous les niveaux. En effet, en plus de permettre aux opérateurs de travailler plus intelligemment, l'AIOps met l'accent sur la mise au point et le développement d'un service adaptable et fiable de préférence au simple fait de le conserver fonctionnel. Cependant, la prospérité de l'AIOps suppose la nécessité d’une totale conviction dans les outils associés, ce qui peut mettre dans l’embarras certaines entreprises.

Découvrez comment les solutions Talend peuvent vous accompagner dans l’optimisation de l’efficacité opérationnelle de votre entreprise.