Comment l’IA va t’elle révolutionner la gestion des services IT

Dans le monde de l'informatique, la GenAI aide notamment les experts à réinventer la manière dont ils développent des logiciels. Elle peut écrire du code, programmer et tester des applications, mais aussi automatiser les processus de développement de bout en bout.

Comment les AIOps transforment la gestion des services informatiques. Si cette préoccupation n'est pas nouvelle, elle s’est intensifiée avec l'essor de l'IA générative.

Depuis le début des années 1990, la gestion des services informatiques (en anglais « IT Service Management » - ITSM) a peu évoluée. Concrètement, des équipes de professionnels qualifiés surveillent les services informatiques 24/7, enregistrant chaque problème ou alerte comme un incident, puis les triant en fonction de l'urgence, de l'impact et de la gravité. Les incidents les plus simples sont immédiatement résolus par l'équipe de première ligne ; les plus complexes sont acheminés vers l'équipe d'experts appropriée pour une résolution rapide et efficace.

Dans un scénario AIOps, un modèle IA contrôle un système d'automatisation robotisée des processus (en anglais « Robotic Process Automation » - RPA), qui automatise intelligemment les trois ou quatre premières étapes du processus de gestion des services IT. Il remplace l’intervention humaine pour recueillir, analyser et résumer les données pertinentes, hiérarchiser les incidents et déclenche les actions automatisées et manuelles nécessaires à la résolution.

Il est difficile et long d'évaluer et d'agir sur des centaines d'alertes par jour, alors que les AIOps peuvent identifier en quelques secondes ce qu'un humain mettrait des heures à trouver.

Des gains de temps et de ressources considérables

Cet « ingénieur technique robotisé » alimenté par l'IA est applicable à tous les processus de gestion des services IT, de la gestion des incidents et des changements à l'orchestration des serveurs, des applications et des bases de données.

Cela signifie qu'en utilisant les AIOps, une équipe de deux personnes pourrait gérer opérationnellement le même environnement informatique que 10 personnes auparavant, de la surveillance initiale jusqu'à la résolution manuelle des incidents les plus difficiles ou les plus compliqués.

Les AIOps accéléreront considérablement chaque processus de gestion des services IT, contribuant ainsi à la réduction du temps de réparation, un indicateur clé de performance de l'ITSM. Dans certains cas, elles pourraient même empêcher prévenir les problèmes. Étant donné que toute panne constitue une perturbation potentielle pour l'activité de l'entreprise, réduire le temps de réparation de huit heures à huit minutes apporterait une valeur significative.

L’union des hommes et de la technologie

Mais attention, il ne s'agit pas non plus de supprimer totalement l'intelligence humaine des processus de gestion des services IT. Il s'agit plutôt d'alléger le fardeau des tâches de moindre valeur pour que vos équipes IT puissent se concentrer sur des tâches plus complexes.

Les AIOps excellent dans la gestion des volumes massifs de données. Elles simplifient l'évaluation quotidienne des alertes en identifiant rapidement celles ayant le plus d'impact et leurs causes, une tâche très chronophage pour n’importe qui d’autre.

Imaginez une réunion entre six experts informatiques discutant d'un incident complexe et hautement prioritaire. Notre ingénieur technique alimenté par l'IA est également présent, il peut alors fournir une analyse complète de la cause du problème, des systèmes concernés et présenter les actions à entreprendre. Tous les participants peuvent donc l’interroger en temps réel et ainsi de déterminer la meilleure solution pour l'entreprise avec une efficacité maximale.

Atténuer les risques des AIOps

Lors de nos discussions avec les entreprises, nous avons entendu leurs préoccupations concernant les risques de confier ces processus à des machines. Les mêmes questions se sont posées au début de l'automatisation des processus dans le cadre de la gestion des services informatiques. En réalité, un modèle AIOps peut simuler un million de façons de résoudre un problème et va auto-apprendre en permanence, il devient alors très efficace et même plus rapide que l'ingénieur humain le plus expérimenté.

Cependant, nous avons déjà expliqué que la qualité d'une application d'IA dépend des ensembles de données sur lesquels elle est entraînée et des modèles d'apprentissage qu'elle crée à partir de ces données. Le succès dépend donc de la manière dont vous sélectionnez et utilisez les sources de données et de l'exhaustivité de l'entraînement du modèle. Il est essentiel de définir les bons paramètres de réussite pour garantir les bons résultats, et de savoir à quel moment continuer à s’appuyer sur l’intelligence humaine.

La feuille de route : des résultats qui changent la donne avec les AIOps

L'équipe R&D d'Atos travaille sur une offre AIOps intégrée et, sur la base de notre vision et des progrès réalisés jusqu'à présent, l'équipe a bâti sa feuille de route pour les deux prochaines années. Comme pour tout programme de transformation, il ne s'agira pas d'un big bang. Nous travaillons sur une mise en application progressive, en commençant par des incidents simples. À chaque étape, l'objectif est d’accompagner les ingénieurs pour qu’ils puissent maximiser la valeur qu'ils apportent à votre entreprise.

L’IA générative va sans aucun doute révolutionner la gestion des services informatiques, surtout si elle est associée à des capacités telles que notre solution Atos Bridge, qui permet d’optimiser les niveaux de services pour améliorer la performance de l’entreprise. L'intégration des AIOps permettra aux entreprises de disposer d'une informatique résiliente, adaptative et optimisée, répondant exactement aux besoins de l'entreprise, et ce, à tous les niveaux.