AIOps améliore les opérations informatiques en fusionnant l’automatisation et l’IA.
AIOps, l’intelligence artificielle pour les opérations informatiques, va bien au-delà de la simple automatisation des tâches. Il s’agit de transformer des données opérationnelles brutes en quelque chose d’utilisable en temps réel. Pensez aux journaux, aux mesures, aux traces et aux événements, à toute la production des machines, qui sont surveillés et compris en quelques millisecondes. C’est ce dont l’infrastructure moderne a besoin. Si votre équipe informatique passe encore des heures à rechercher manuellement les causes profondes, vous ne faites que rattraper le temps perdu.
Ce qui se passe aujourd’hui est une évolution évidente. Les AIOps ont commencé avec des modèles d’apprentissage automatique, détectant des schémas dans les données, identifiant les problèmes à un stade précoce et suggérant des causes probables. Aujourd’hui, avec l’ajout de l’IA générative, nous ne nous contentons plus de détecter. Nous résumons, raisonnons et mettons en évidence les décisions par le biais du langage naturel, et ce rapidement. Les grands modèles de langage (LLM) ne changent pas les règles ; ils ajoutent de la puissance de feu à un cadre déjà solide.
L’objectif est de passer d’une approche réactive à une approche prédictive. Si vous attendez que les clients remarquent un problème, vous avez déjà perdu du temps et probablement de la confiance. L’AIOps vous aide à garder une longueur d’avance. Si elle est bien menée, elle donne à vos ingénieurs et à vos équipes d’exploitation un système qui détecte les anomalies avant qu’elles ne fassent boule de neige, vous indique ce qui ne va pas, et même le corrige, ou vous indique exactement comment le faire. C’est l’effet de levier au niveau de l’infrastructure.
Monika Malik, Lead Data/AI Engineer chez AT&T, l’a bien résumé : le modèle original – « ingérer → corréler → détecter → prédire → orchestrer » – constitue toujours l’épine dorsale. Mais la valeur se multiplie lorsque vous ajoutez des modèles d’apprentissage à long terme. Ces modèles aident les copilotes opérationnels à raisonner sur les alertes, à résumer les incidents et à tirer des enseignements de plusieurs années de données historiques en quelques secondes. Il s’agit là d’une véritable intelligence, et non d’une simple automatisation.
L’AIOps n’est pas une théorie. C’est une réalité. Les entreprises qui l’appliquent correctement réduisent le nombre d’incidents, accélèrent les temps de reprise et améliorent la disponibilité des systèmes. C’est du temps et de l’argent économisés, à grande échelle.
AIOps et DevOps jouent des rôles distincts mais complémentaires.
DevOps et AIOps ne sont pas des concepts concurrents. Ils visent des points différents du cycle de vie, et tous deux sont importants. DevOps se concentre sur le développement et le déploiement, la vitesse, la sécurité et l’intégration. Il s’agit de pousser le code plus rapidement et de manière plus fiable. L’AIOps reprend là où DevOps s’arrête. Il s’occupe des opérations, de la surveillance, de l’observabilité, de la réponse aux incidents et de la remédiation intelligente. Donc, non, ils ne se chevauchent pas. Ils s’alignent.
Avec DevOps, vos équipes se déploient plus rapidement. Avec AIOps, les systèmes dans lesquels elles se déploient fonctionnent plus intelligemment. C’est ainsi que vous stabilisez la vitesse. Si vous vous développez, ajoutez des services, passez aux microservices ou au cloud hybride, la complexité de vos opérations n’est pas linéaire. Elle est exponentielle. Les interventions manuelles ou les tableaux de bord statiques ne sont pas évolutifs. L’AIOps le fait.
Kostas Pardalis, cofondateur de Typedef, l’a dit clairement : « DevOps consiste à automatiser et à rationaliser le développement de logiciels. AIOps étend cette philosophie aux opérations en appliquant l’apprentissage automatique et l’inférence. » Greg Ingino, directeur de la technologie chez Litera, a appuyé ces propos. Son point de vue : DevOps permet la mise à l’échelle et la vitesse de livraison, AIOps apporte la stabilité et l’optimisation une fois que vous êtes en production. C’est la boucle complète.
Vous avez besoin des deux. Pensez à l’accélération et au contrôle. DevOps transfère rapidement le code en production. AIOps surveille cet environnement et s’adapte à la volée. Il en résulte des systèmes qui apprennent, des équipes qui passent moins de temps à lutter contre les incendies et des environnements qui ne se contentent pas de fonctionner, mais qui fonctionnent intelligemment.
Ce changement ne nécessite pas non plus une refonte complète de la plateforme. L’AIOps peut être superposé aux pipelines DevOps existants. Lorsqu’il est bien fait, il évolue avec vous, et non pas contre vous.
Les plateformes AIOps robustes reposent sur des infrastructures à plusieurs niveaux
Si vous prenez au sérieux l’intelligence opérationnelle, l’architecture qui sous-tend vos AIOps est importante. Les plateformes les plus performantes ne sont pas construites en une seule fois, elles sont stratifiées, modulaires et régies par la transparence. C’est ce qui leur permet de s’adapter aux besoins de l’entreprise. À la base, vous avez besoin d’une ingestion complète des données. Il s’agit d’extraire les journaux, les mesures, les traces et les événements non structurés de toutes les couches de votre environnement. La clé est la normalisation : les données doivent être cohérentes et structurées avant qu’un modèle puisse en tirer des enseignements.
À partir de là, la deuxième couche introduit l’inférence, là où commence la véritable intelligence. Ces pipelines classent les événements, enrichissent les signaux avec des métadonnées significatives et les mettent en corrélation de manière probabiliste. Cette logique probabiliste rend l’approche plus nuancée et adaptable. Au lieu de s’appuyer sur des règles statiques, le système s’adapte aux données et aux délais, ce qui permet de réduire la fatigue des alertes et de mettre en évidence ce qui est réellement important.
En outre, la gouvernance. Vous devez avoir une visibilité sur ce que fait le système et pourquoi. Cela signifie des tableaux de bord, des contrôles des coûts, des mesures d’évaluation et un suivi de l’historique. Sans ces éléments, l’IA devient une boîte noire. Lorsque les décisions affectent le temps de fonctionnement ou l’expérience client, vous devez rendre des comptes. La confiance se construit avec la transparence.
L’IA générative se situe désormais clairement au-dessus de cette pile. Nous voyons des résumés d’incidents en langage naturel, des recommandations générées par l’IA et des étapes autonomes déclenchées lorsque des seuils sont atteints. Comme le fait remarquer Milankumar Rana, Senior Cloud Engineer chez FedEx, de nombreuses applications réelles mélangent des piles open-source (comme ELK, Prometheus et OpenTelemetry) avec des outils commerciaux tels que Splunk ou la suite AIOps d’IBM. Ces outils pénètrent dans le territoire de la GenAI en déployant des analyses d’incidents assistées par l’IA, des recherches en langage naturel et des suggestions de remédiation.
C’est la nouvelle base de référence. Vous n’avez pas besoin de tous les éléments pour commencer, mais si vous voulez une fiabilité à long terme et un contrôle intelligent sur des environnements complexes, ces éléments, la qualité des données, l’inférence, la gouvernance, doivent être présents. Les avantages apparaissent rapidement : réduction des temps de résolution, clarté opérationnelle et diminution des fausses alarmes. Ce que vous ne voulez pas, c’est du bruit sans signal. Une architecture solide permet de filtrer ce bruit.
Les stratégies de déploiement progressif sont la clé d’une adoption réussie de l’AIOps
On ne déploie pas les AIOps dans l’ensemble d’une entreprise dès le premier jour. Cette stratégie fonctionne rarement. L’approche la plus intelligente est le déploiement progressif. Commencez par 2 ou 3 de vos services les plus bruyants et les moins fiables et définissez des critères de réussite, quelque chose de mesurable. Par exemple : réduire le volume d’alertes de 30 %, ou réduire le temps moyen de rétablissement (MTTR) de 20 %. Vous renforcez la confiance en interne en prouvant les premiers succès avant de passer à l’échelle supérieure.
Commencez en douceur. N’échangez pas trop tôt le contrôle contre la complexité. Utilisez des configurations de détection hybrides, combinez des règles simples pour les indicateurs de niveau de service avec une détection d’anomalie plus avancée basée sur le ML. Cela crée un garde-fou pendant que les systèmes d’apprentissage obtiennent plus de contexte. Si vous optez d’emblée pour la ML complète, les équipes seront surchargées de faux positifs et la confiance se dégradera. C’est contre-productif.
L’exécution est importante. Les tableaux de bord et les messages-guides générés par l’IA doivent indiquer pourquoi un élément est signalé. Faites le lien avec les incidents passés. Citez des modèles. Si vous ne rendez pas ce raisonnement visible, les gens n’utiliseront pas l’outil. Ne donnez pas tout de suite au système le contrôle de l’exécution, cela viendra plus tard. Commencez par le laisser faire des recommandations. Faites ensuite intervenir l’approbation humaine pour les actions à faible impact. Enfin, autorisez une remédiation autonome limitée, protégée par une logique de retour en arrière.
Publiez régulièrement les résultats. Des mesures telles que MTTA/MTTR, la déviation d’incidents L1, les taux de faux positifs et les économies de temps de garde indiquent à vos parties prenantes où vous gagnez. Établissez le récit à l’aide de preuves.
Cette approche est reprise par les dirigeants qui obtiennent des résultats. Monika Malik, d’AT&T, recommande précisément cette procédure en plusieurs phases, en commençant par les zones les plus bruyantes et en réduisant la portée de l’action. Milankumar Rana, de FedEx, note qu’il est essentiel d’évaluer la qualité de vos données en amont, avant la mise en œuvre. Une télémétrie médiocre ou des structures de signaux non définies peuvent faire échouer l’automatisation avant même qu’elle ne commence. Greg Ingino, directeur technique chez Litera, a adopté l’approche consistant à déployer l’AIOps d’abord dans une ligne de produits. Ce succès initial a renforcé le soutien interne et l’entreprise s’est ensuite développée.
S’il est bien fait, le déploiement n’est pas seulement fluide, il est aussi optimisé pour l’accélération. Vous ne vous contentez pas de déployer un ensemble d’outils, vous élevez l’ensemble du modèle opérationnel, une couche à la fois.
L’AIOps apporte des avantages opérationnels significatifs tout en présentant des défis.
Lorsque l’AIOps est exécuté correctement, la valeur est directe et mesurable. La détection des incidents devient plus rapide. Les fausses alarmes diminuent. La fiabilité du système s’améliore. Chez Litera, les délais de résolution des incidents ont chuté de plus de 70 % après le déploiement de l’AIOps. Ce type de résultat s’aggrave, en particulier dans les environnements multiservices et dans le cloud, où le temps de disponibilité, la vitesse de réponse et l’efficacité opérationnelle doivent évoluer en temps quasi réel.
Au-delà de la performance brute, il y a un avantage cognitif. AIOps réduit la charge mentale répétitive des ingénieurs. Au lieu de passer des heures à filtrer les tableaux de bord et à examiner les journaux manuellement, les équipes obtiennent des informations et des suggestions de résolution. Cela signifie moins d’épuisement, des cycles de triage plus courts et un travail d’ingénierie à plus forte valeur ajoutée. C’est là que l’AIOps crée une dynamique interne. Une fois que les équipes voient le changement cognitif, elles commencent à s’y fier, non pas parce qu’elles y sont forcées, mais parce que cela rend leur travail plus efficace.
Pourtant, il ne s’agit pas d’une solution prête à l’emploi. L’AIOps dépend directement de la qualité de vos données opérationnelles. Si votre télémétrie est incohérente, si les journaux ne contiennent pas de contexte riche ou si les mesures sont fragmentées entre les systèmes, l’IA n’en verra pas assez pour générer des informations utiles. Elle ne peut pas s’auto-corriger sans apport. Greg Ingino, directeur technique de Litera, a indiqué que la qualité des données et le changement culturel constituaient les principaux obstacles. L’AIOps « n’est aussi intelligente que les données qu’elle voit ».
Et il y a la couche de confiance. Kostas Pardalis, de Typedef, a souligné que les modèles produisent des résultats probabilistes, de sorte que les garde-fous, les pistes d’audit et l’explicabilité doivent être intégrés dès le départ. Si l’IA prend des décisions et que les équipes ne peuvent pas retracer la logique ou revenir sur une erreur, l’adoption est bloquée. L’automatisation intelligente sans responsabilité est un handicap, pas un atout.
Le coût est un autre facteur que les dirigeants doivent prendre en compte. L’inférence n’est pas gratuite. Si les charges de travail d’inférence ne sont pas optimisées, en particulier sur des ensembles de données volumineux, les coûts de la plateforme peuvent grimper en flèche sans apporter de valeur ajoutée. Un réglage spécifique au domaine, une sélection intelligente des caractéristiques et une limitation du champ d’application sont nécessaires dans les premières phases.
En fin de compte, le succès dépend d’une bonne sélection des cas d’utilisation et de boucles de rétroaction claires. Nagmani Lnu, lors de la conférence SWBC, a souligné que de mauvaises décisions en matière d’intégration peuvent détruire la confiance des cadres. Cela peut bloquer les AIOps pendant des années dans une organisation. L’accent, en particulier dans les premières phases, doit être mis sur la précision, et pas seulement sur la vitesse de mise en œuvre.
Les ingénieurs AIOps jouent un rôle hybride crucial
Les ingénieurs AIOps ne sont pas seulement des spécialistes de l’automatisation, ni des data scientists. Ils allient la maîtrise des opérations à la compréhension des systèmes intelligents. Leur travail se situe à l’intersection de la fiabilité des systèmes, de l’apprentissage automatique et de l’exécution au niveau de l’infrastructure. Il s’agit d’un ensemble de compétences unique. Et il est essentiel pour que les investissements dans l’AIOps aient un sens sur le plan opérationnel.
Kostas Pardalis, cofondateur de Typedef, décrit les ingénieurs AIOps comme « une évolution de l’ingénieur en fiabilité de site ». Ils sont chargés de concevoir des flux de travail où l’inférence de l’IA se fait en ligne, et non après coup. Cela signifie intégrer l’intelligence prédictive dans les pipelines, construire des modèles qui analysent la télémétrie en temps réel, et choisir quand et comment les étapes d’automatisation sont déclenchées.
Il s’agit également de s’approprier les données de manière approfondie. La collecte des journaux, la définition des règles d’enrichissement et la structuration correcte des flux de télémétrie nécessitent une compréhension au niveau des opérations et des applications. Des données de mauvaise qualité produisent des résultats de mauvaise qualité. Chirag Agrawal, ingénieur en chef et expert technique chevronné, insiste sur ce point : « Lorsque des données de mauvaise qualité sont ingérées, les résultats sont médiocres ». Il souligne que ces ingénieurs ne configurent pas des outils. Ils conçoivent des systèmes qui apprennent de l’environnement dans lequel ils opèrent.
Chez SWBC, Nagmani Lnu décompose la responsabilité en fonctions clés : évaluer les points problématiques, identifier les inefficacités comme la fatigue des alertes, évaluer les environnements de surveillance, développer des stratégies de télémétrie et choisir la bonne pile d’outils qui s’adapte à l’architecture de l’entreprise, et pas seulement à la liste de contrôle des fonctionnalités. Ces ingénieurs rédigent et maintiennent également des playbooks opérationnels, des réponses automatisées qui redémarrent les services, font évoluer les applications ou acheminent les incidents de manière intelligente par le biais de systèmes de billetterie.
Pour les cadres, ce rôle ne doit pas être considéré comme une fonction de soutien. Il s’agit d’une fonction stratégique. L’ingénieur AIOps définit la confiance accordée à l’automatisation au sein de vos systèmes critiques. Il fait en sorte que l’IA ne soit pas seulement viable sur le plan technique, mais qu’elle soit sûre sur le plan opérationnel. Il s’assure que votre automatisation n’est pas superficielle et que la confiance dans l’IA se développe à partir d’une exécution et de résultats clairs.
La lacune à laquelle de nombreuses entreprises sont confrontées n’est pas seulement liée à l’outillage. Il s’agit des personnes qui comprennent comment lier le raisonnement de la machine à la précision opérationnelle. C’est là que réside l’effet de levier. Avec la croissance rapide des systèmes, vous aurez besoin d’ingénieurs capables d’élaborer des solutions qui apprennent et s’adaptent en production, et pas seulement en surveillance. C’est ce que font les ingénieurs AIOps.
Les applications AIOps du monde réel démontrent une valeur commerciale tangible
L’AIOps n’a plus rien d’expérimental. Elle donne déjà des résultats mesurables dans tous les secteurs, de l’infrastructure cloud à la logistique en passant par l’édition et la cybersécurité. Il ne s’agit pas de gains théoriques, mais d’améliorations au niveau de la production, étayées par des données et utilisées dans des environnements réels.
Dans l’infrastructure cloud-native, les équipes utilisent AIOps pour surveiller la santé des conteneurs, détecter les anomalies dans l’utilisation du CPU, de la mémoire ou du réseau, et prédire les périodes de fort trafic. Ces informations sont utilisées pour préchauffer les fonctions Lambda et dimensionner automatiquement les tâches ECS en fonction de la demande prévue. La valeur réside dans la précision : les systèmes s’adaptent en amont de la charge et les ressources sous-utilisées sont réduites avant de gaspiller les ressources informatiques. Les pannes qui auraient pu réduire les heures de production sont prévues et évitées. Nagmani Lnu de SWBC détaille cette approche, montrant comment les équipes redémarrent ou redimensionnent même les instances EC2 de manière réactive, en fonction des signaux prédictifs des modèles AIOps.
Il y a également des améliorations significatives dans la façon dont les équipes gèrent les tâches répétitives de support informatique. Chirag Agrawal a partagé un exemple concret de son équipe, qui a construit un agent d’IA capable de rediriger correctement les tickets d’assistance qui étaient historiquement renvoyés d’une équipe à l’autre. Aucun humain n’a eu besoin de le guider, ce qui est le résultat d’années passées à étiqueter et à affiner les données historiques des tickets. Ce seul système a permis d’économiser des centaines d’heures par trimestre, avec un retour sur investissement évident.
Les entreprises de médias utilisent des pipelines AIOps pour classer et enrichir des milliers de documents chaque jour, rendant les processus de contenu plus rapides et moins dépendants de l’étiquetage manuel. Les équipes de cybersécurité appliquent l’inférence aux données logs non structurées, transformant les événements bruts en informations structurées, ce qui permet aux analystes de détecter les menaces plus rapidement sans se noyer dans les fausses alertes. Il ne s’agit pas de gains marginaux, ils comblent le fossé entre la détection et l’action.
Greg Ingino, directeur technique de Litera, a rapporté un cas où AIOps a détecté une dérive subtile des performances que la surveillance traditionnelle n’avait pas détectée. L’anomalie a été corrélée entre plusieurs microservices, la cause première a été identifiée et la remédiation a été déclenchée, tout cela avant que les utilisateurs finaux ne remarquent la dégradation. Cet incident a validé leur investissement plus large dans l’AIOps. En fait, après le déploiement, Litera a vu les délais de résolution des incidents chuter de plus de 70 %, et l’automatisation via PagerDuty a aidé les bons ingénieurs à s’engager rapidement et de manière répétée.
Ces exemples mènent à une conclusion : l’intelligence opérationnelle devient un facteur d’amélioration des performances. Les entreprises qui utilisent efficacement les AIOps réagiront plus rapidement, éviteront davantage de problèmes et optimiseront l’infrastructure grâce à des données que d’autres équipes négligent.
L’expertise humaine reste essentielle à l’ère des AIOps
Malgré l’automatisation et la rapidité que l’AIOps apporte aux opérations, les personnes restent importantes, profondément. L’IA peut corréler, classer et résumer. Elle peut surveiller plus de points de données qu’une équipe ne pourrait en gérer. Mais le contexte, l’intention et la responsabilité requièrent toujours un jugement humain.
AIOps se distingue par sa capacité à reconnaître les schémas. Il est conçu pour détecter ce qui est statistiquement inhabituel. Mais détecter et comprendre sont deux choses différentes. En production, les décisions ont des conséquences : temps d’arrêt, expérience client, coûts. L’interprétation est tout aussi importante que la détection. Chirag Agrawal insiste sur ce point : « L’IA peut automatiser la reconnaissance des formes, mais le contexte et l’intention doivent être fournis par des personnes qui comprennent comment ces systèmes se comportent dans des environnements réels. C’est là que la surveillance humaine continue de jouer un rôle essentiel.
Ce que l’on oublie souvent, c’est que cette collaboration entre les systèmes et les personnes permet d’améliorer l’un et l’autre. Chaque incident résolu devient une donnée de formation. Chaque correction renforce la détection et la réponse futures. Au fil du temps, cela crée une boucle de rétroaction qui rend l’expertise humaine plus efficace et l’apprentissage automatique plus précis.
Cette boucle dépend de personnes capables de guider, d’affiner et de gouverner l’IA, et pas seulement d’en consommer les résultats. Les équipes qui investissent dans la compréhension des AIOps ne se contentent pas de déployer des outils. Elles intègrent une conscience institutionnelle dans les systèmes qu’elles exploitent. Elles conservent le contrôle, non pas en termes d’efforts manuels, mais en termes de comportement du système, de logique d’escalade et d’intégrité opérationnelle.
Pour les dirigeants, la conclusion stratégique est claire : les AIOps ne remplacent pas les ingénieurs. Elle améliore les performances en concentrant les membres de l’équipe sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Lorsque l’IA gère la télémétrie et l’analyse des événements, les humains peuvent se concentrer sur l’optimisation, l’architecture et l’atténuation des risques stratégiques.
Les meilleurs environnements AIOps ne sont pas totalement autonomes. Ils sont réactifs, transparents et alignés sur les priorités humaines. Plus vos collaborateurs forment le système à l’aide d’informations, plus le système s’adapte et s’améliore rapidement. Cette évolution symbiotique conduit à un modèle opérationnel plus fort et plus intelligent qui augmente la valeur au fil du temps.
Dernières réflexions
L’AIOps ne consiste pas à suivre les tendances, mais à maîtriser la complexité. Si votre infrastructure croît plus vite que votre équipe ne peut le faire, vous êtes déjà en retard. L’exploitation de systèmes modernes sans vision autonome, sans remédiation évolutive et sans traitement intelligent des signaux transforme chaque incident en exercice d’incendie. Cela n’est pas évolutif et ne renforce pas la résilience.
Ce qu’offre l’AIOps n’est pas théorique. Les organisations qui l’utilisent déjà constatent un temps de fonctionnement plus élevé, des boucles d’incidents plus serrées et des équipes qui ont enfin la possibilité de se concentrer sur l’innovation. C’est en passant de la lutte contre les incendies à l’ingénierie stratégique que l’on obtient un avantage concurrentiel. Mais cela ne fonctionne qu’avec l’exécution. Des pipelines de données solides, une couche d’inférence à laquelle vous pouvez faire confiance et une gouvernance qui rend le système explicable. Pas de raccourcis.
Il ne s’agit pas d’une solution unique. Il s’agit d’une évolution opérationnelle. En procédant par étapes, en s’appuyant sur des gains spécifiques au domaine et en étant dirigé par des personnes qui connaissent les systèmes, et pas seulement les modèles, vous construisez quelque chose de durable.
La décision n’est pas de savoir si l’IA jouera un rôle dans les opérations. Il s’agit de savoir à quelle vitesse vous l’intégrerez et si vos systèmes et vos équipes seront prêts à en tirer le meilleur parti.
