L’IA générative renforce les capacités de l’IA et rationalise la réponse aux incidents
L’IA générative n’est plus un phénomène de mode. Dans les opérations informatiques des entreprises, elle remodèle déjà la façon dont les équipes suivent, gèrent et résolvent les incidents, plus rapidement et avec moins d’efforts manuels. Si votre service informatique gère encore les tempêtes d’alertes et les pannes de système par des analyses manuelles lentes, vous êtes à la traîne.
L’AIops, l’IA pour les opérations informatiques, s’appuyait principalement sur l’apprentissage automatique traditionnel pour surveiller les systèmes et signaler les anomalies. Aujourd’hui, l’IA générative élargit ces capacités. Elle ne se contente pas de détecter les problèmes, elle les explique, en suggérant la cause première et en proposant même des solutions potentielles en temps réel. Cela réduit considérablement le temps de résolution des incidents et permet à votre équipe informatique de se concentrer sur les problèmes stratégiques, et non sur les exercices d’évacuation.
Les ingénieurs peuvent interagir avec cette technologie de manière simple, par le biais d’invites et d’interfaces de discussion. Au lieu d’analyser des pages de journaux, ils peuvent demander « Pourquoi la latence a-t-elle augmenté sur le service X ce matin ? » et obtenir une réponse claire, étayée par des données. Ce type d’interaction est efficace. Il élimine les frictions et permet aux équipes de réagir plus rapidement. Il s’agit d’améliorer le QI de vos flux de travail opérationnels.
Selon le 2024 Global Workforce AI Report, 85 % des équipes informatiques affirment aujourd’hui que l’IA a rendu leurs journées de travail plus positives. Elles ne se contentent pas d’automatiser des tâches, elles accomplissent un travail plus utile.
Kellyn Gorman, ingénieur et avocat chez Redgate, souligne que la genAI permet aux équipes de réagir avant que les problèmes ne s’aggravent. Elle analyse les tendances en matière de performances, prédit les pannes et propose des décisions étayées par des données réelles. Preetpal Singh, responsable mondial de l’ingénierie des produits et des plateformes chez Xebia, est d’accord, ajoutant qu’elle automatise la documentation, les résumés et les recommandations, de sorte que les équipes avancent plus vite sans perdre le contrôle.
Si le temps de fonctionnement, l’agilité et l’efficacité sont importants pour votre modèle d’entreprise, et ils devraient l’être, alors l’AIops axée sur la genAI n’est pas facultative. C’est une nécessité.
Améliorer l’analyse des causes profondes et la résilience opérationnelle
Pendant des décennies, les services informatiques ont séparé la gestion des incidents et la gestion des problèmes. La première permet de remettre les systèmes en service. La seconde résout les problèmes récurrents que personne n’a le temps de résoudre. L’IA générative est en train de combler ce fossé. Elle donne aux organisations informatiques la capacité de détecter et de diagnostiquer les problèmes plus rapidement, d’analyser les goulets d « étranglement des performances et de recommander des améliorations, à travers l’infrastructure, les réseaux et les applications, sans goulets d » étranglement humains.
Ce qui nécessitait auparavant des connaissances techniques approfondies et des heures d’analyse, genAI peut l’extraire de la télémétrie du système en quelques secondes. Les ingénieurs n’ont pas besoin de fouiller dans les fichiers journaux pour trouver la cause d’une latence ou d’un temps d’arrêt. Ils peuvent simplement interroger le système en langage naturel, et genAI fournit une réponse ainsi que des solutions possibles. Il s’agit là d’un changement important dans la façon dont l’analyse des causes profondes est effectuée.
C’est là que convergent l’observabilité et l’AIops. Steve Mayzak, directeur général mondial de Search AI chez Elastic, explique que la combinaison de ces deux éléments permet une infrastructure auto-réparatrice. Vous n’avez pas besoin d’attendre que les humains interprètent ce qui s’est passé. Les systèmes se rétablissent et les équipes restent informées. C’est plus intelligent et plus rapide, à l’échelle.
Vous améliorez également la résilience. Lorsque les équipes forment la GenAI aux données d’incidents passés, elles construisent des systèmes qui se souviennent de ce qui a mal tourné auparavant et de la manière de l’éviter. Il s’agit d’un système prédictif, pas seulement réactif. Cela signifie moins de pannes, moins de risques opérationnels et plus de confiance dans vos plateformes numériques.
Anant Adya, vice-président exécutif d’Infosys Cobalt, souligne que les chatbots alimentés par genAI peuvent également aider les ingénieurs à résoudre des problèmes complexes en rassemblant des données historiques et des correctifs connus sur l’ensemble de vos réseaux. Il ne s’agit pas seulement d’automatisation, mais d’augmentation. Elle aide votre personnel à fonctionner à un niveau plus élevé.
Pour les organisations à croissance rapide, la résilience est une monnaie d’échange. Plus vos systèmes se rétablissent rapidement et plus vous prévenez les problèmes avant qu’ils ne surviennent, plus vous restez compétitif. La GenAI ne se contente pas d’améliorer le fonctionnement des opérations. Elle modifie les principes fondamentaux du fonctionnement des opérations.
Renforcer les capacités de sécurité et de conformité du cloud.
La GenAI change la donne en matière de sécurité du cloud. Elle offre aux équipes de sécurité quelque chose qu’elles n’ont jamais eu : une analyse multivariable en temps réel à une échelle que les équipes humaines ne peuvent pas égaler. Le nombre d’actifs numériques, de points d’extrémité et de surfaces de menace augmentant rapidement, les modèles de protection traditionnels ne suffisent déjà plus. L’IA générative intervient pour gérer à la fois l’échelle et la vitesse.
Aujourd’hui, la sécurité exige une surveillance constante des modèles comportementaux, des journaux d’accès, des lignes de base des systèmes et des vulnérabilités émergentes. La GenAI traite tout cela en parallèle, reconnaît les modèles, signale les anomalies et déclenche des flux correctifs plus rapidement qu’aucun système manuel ne pourrait le faire. Elle ne se contente pas de détecter les menaces, elle anticipe les endroits où les problèmes sont susceptibles d’émerger et met à jour votre logique de contrôle de manière dynamique.
Il améliore également la conformité. GenAI garantit un alignement permanent sur les politiques de sécurité internes et les cadres réglementaires externes en analysant continuellement les configurations, les règles d’accès et les pratiques de stockage des données. C’est essentiel car la plupart des entreprises opèrent désormais dans des environnements hybrides complexes, à travers des clouds publics, des clouds privés et des infrastructures de périphérie. Sans une automatisation à cette échelle, vous n « êtes pas en phase avec l » évolution des menaces et les exigences de conformité.
Joe Warnimont, expert en cybersécurité chez HostingAdvice.com, décrit les efforts traditionnels de sécurité du cloud comme étant dépassés. La GenAI atténue ce problème en travaillant simultanément sur tous les points d’entrée et en recommandant des actions basées sur les tendances historiques et actuelles. Bakul Banthia, cofondateur de Tessell, note qu’elle renforce la gestion des accès en analysant la façon dont les utilisateurs interagissent avec les systèmes et les appareils en temps réel. C’est de la précision à grande échelle.
Josh Ray, PDG de Blackwire, souligne la valeur stratégique de genAI en matière de gouvernance. Il ne s’agit pas seulement d’auditer, mais aussi de faire respecter les règles. Il garantit que vos politiques internes ne sont pas facultatives et qu’elles s’adaptent à l’évolution rapide des exigences de conformité dans tous les secteurs et toutes les juridictions.
Il ne s’agit plus d’un avantage théorique. Il s’agit d’une application active et d’une réponse prédictive aux menaces intégrées à votre tissu opérationnel. Pour les dirigeants responsables de la valeur de la marque, du risque réglementaire et de la gestion des données, il s’agit d’une capacité essentielle, et non d’une amélioration.
Gestion évolutive et proactive des opérations de cloud.
Au fur et à mesure que la complexité de l’infrastructure augmente, les méthodes traditionnelles de mise à l’échelle des opérations atteignent leurs limites, les équipes techniques ne peuvent plus tout gérer manuellement et continuer à avancer rapidement. GenAI vous aide à faire évoluer vos opérations en transformant la façon dont l’infrastructure est surveillée, ajustée et optimisée.
Il prend en charge le travail répétitif, les correctifs, l’allocation des ressources, le suivi de l’utilisation, afin que votre équipe puisse se concentrer sur ce qui compte le plus : l’efficacité, l’agilité et le temps de fonctionnement. Avec GenAI intégré au cœur de votre chaîne d’outils d’exploitation, le système évalue l’utilisation actuelle, prédit les changements de charge de travail et ajuste votre couche de cloud en conséquence. C’est dynamique et les résultats sont tangibles. Réduction du gaspillage. De meilleures performances. Réduction des coûts.
Mais le contrôle exécutif reste important. L’IA générative peut entraîner un surapprovisionnement ou une escalade des coûts si elle n’est pas contrôlée. C’est pourquoi l’approche intelligente est l’observabilité de l’IA dirigée par l’homme avec une gouvernance claire. L’IA générative fournit l’information, votre équipe l’utilise de manière stratégique. Cet alignement de l’autonomie et de la supervision est ce qui donne de la vitesse à vos opérations sans sacrifier le contrôle.
Joel Carusone, SVP of Data and AI chez NinjaOne, explique comment genAI aide les organisations à gérer des environnements très complexes en automatisant les tâches opérationnelles standard. Cela réduit la dépendance à l’égard de grandes équipes manuelles et garantit des processus cohérents.
Karthik SJ, directeur général de l’IA chez LogicMonitor, souligne le risque opérationnel d’une mauvaise surveillance. Il note que si la GenAI stimule l’automatisation, des modèles mal réglés peuvent gonfler les coûts d’infrastructure. Le véritable retour sur investissement se produit lorsque les équipes appliquent une supervision intelligente pour affiner l’automatisation et maintenir les opérations au plus bas.
La conclusion pour les dirigeants est simple : avec la GenAI, vous pouvez vous développer plus rapidement, prendre en charge davantage de charges de travail et maintenir la qualité, sans augmentation linéaire des coûts ou de la complexité. Mais seulement si vous la gérez de bout en bout avec des processus intelligents et la bonne visibilité architecturale. Il ne s’agit pas d’automatisation pour le plaisir d’automatiser. Il s’agit d’une mise à l’échelle ciblée au niveau de l’entreprise.
Transformer les FinOps par l’automatisation et la planification stratégique
Les dépenses liées au cloud augmentent rapidement. Et sans visibilité claire sur l’origine des coûts, il est facile de perdre le contrôle. L’IA générative résout ce problème. Elle permet aux équipes des opérations financières (FinOps) de suivre, d’optimiser et de contrôler les dépenses en temps réel, sur plusieurs clouds, régions et modèles d’utilisation. Au lieu de réagir aux dépassements de budget après coup, les équipes peuvent les anticiper.
Traditionnellement, pour comprendre les coûts du cloud, il fallait passer au crible des données éparses provenant d’API de facturation, de rapports d’utilisation et d’outils de surveillance. GenAI automatise ce processus. Il extrait les données de différents formats et systèmes, les résume clairement et signale les inefficacités sans attendre les audits de fin de mois. Cela signifie moins de surprises et moins de gaspillage.
Plus important encore, elle recommande des actions. GenAI identifie les ressources inutilisées, réduit les services surprovisionnés, ajuste les charges de travail en fonction des schémas d’utilisation et fournit en permanence des informations permettant de réaliser des économies. Cela ne se limite pas à un seul cloud ou service. Il fonctionne dans les environnements hybrides, les réseaux périphériques et les centres de données mondiaux. Pour les entreprises internationales, ce niveau d’intelligence en temps réel et multiplateforme n’est plus optionnel, il est essentiel.
Tiago Miyaoka, AI and Data Practice Lead chez Andela, souligne que genAI prend désormais en charge une grande partie des tâches que les ingénieurs FinOps avaient l’habitude d’effectuer manuellement. Cela inclut la réaffectation des ressources et la mise à l’échelle des charges de travail avec un minimum de gaspillage. Il s’agit d’un contrôle de précision sur les coûts et les performances.
Karthik Kannan, responsable de la gestion des produits, de la stratégie et des opérations chez Nile, souligne la capacité de genAI à remplacer complètement les outils de calcul des coûts fragmentés. Grâce à la synthèse et à la visualisation en temps réel, les équipes peuvent désormais obtenir des réponses instantanément. Elles n’ont pas besoin d’attendre que plusieurs systèmes se synchronisent. Elles n’ont pas besoin d’écrire des scripts personnalisés pour extraire des informations sur les coûts.
L’impact va au-delà de l’optimisation des coûts. En rendant les FinOps plus intelligents et moins réactifs, vous libérez du capital, vous réduisez la traînée opérationnelle et vous soutenez les initiatives de développement durable grâce à une utilisation plus intelligente des ressources. Pour les directeurs financiers, les directeurs de l’information et les directeurs de l’exploitation, c’est là que la valeur opérationnelle se transforme directement en rendement financier et stratégique. GenAI vous donne l’avantage, si vous savez comment l’utiliser.
Principaux enseignements pour les décideurs
- Améliorez la précision de la réponse aux incidents : L’IA générative permet une résolution des incidents plus rapide et axée sur les données en automatisant l’analyse des causes profondes, la documentation et la surveillance du système. Les dirigeants devraient adopter des solutions d’IA basées sur l’IA générative pour réduire les temps d’arrêt et libérer les équipes pour des initiatives stratégiques.
- Améliorer la résilience opérationnelle : La GenAI renforce la gestion des problèmes en faisant apparaître des schémas, en analysant les contraintes de performance et en permettant à l’infrastructure de s’auto-réparer. Les dirigeants devraient intégrer l’IA aux outils d’observabilité afin de réduire le temps de résolution et d’assurer la pérennité des systèmes critiques.
- Renforcez la sécurité et la conformité : GenAI identifie les menaces, détecte les anomalies et applique les politiques de gouvernance en temps réel. Investir dans la minimisation de la sécurité du cloud pilotée par l’IA permettra de réduire l’exposition aux risques et d’assurer un alignement réglementaire continu.
- Faites évoluer l’infrastructure en gardant le contrôle : GenAI automatise les opérations de routine dans le cloud tout en s’adaptant aux demandes de charge de travail, mais nécessite une supervision pour éviter les pics de coûts. Les décideurs doivent trouver un équilibre entre l’autonomie de l’IA et la gouvernance axée sur les politiques afin de maximiser l’évolutivité et l’efficacité.
- Débloquez des opérations financières plus intelligentes dans le cloud : GenAI rationalise les FinOps en signalant les ressources sous-utilisées, en intégrant les données sur les coûts du cloud et en recommandant des optimisations en temps réel. Les dirigeants devraient déployer genAI pour réduire le gaspillage dans le cloud, augmenter la visibilité financière et favoriser un contrôle durable des coûts.
