Ce principe directeur définit l'AIOps, où l'intelligence artificielle prend en charge la surveillance de routine et la réponse aux incidents afin que ton équipe informatique puisse se concentrer sur l'innovation stratégique. Alors que les entreprises gèrent des environnements complexes et axés sur les données, les méthodes de dépannage traditionnelles ne parviennent pas à suivre. Selon Gartner, le marché de l'AIOps a atteint 1,5 milliard de dollars en 2024 et devrait se développer à un TCAC de 15 % jusqu'en 2025.
Dans ce billet, nous répondons à ce qu'est l'AIOps et montrons comment il corrèle automatiquement les alertes en informations exploitables, identifie les causes profondes en quelques secondes, et même anticipe et remédie aux problèmes avant qu'ils n'aient un impact sur les utilisateurs.
Tu verras des cas pratiques d'utilisation de l'AIOps, les avantages de l'AIOps, et tu apprendras comment l'AIOps peut réduire les délais de résolution des incidents jusqu'à 90 %, réduire les coûts opérationnels et libérer ton équipe pour qu'elle génère une véritable valeur commerciale.
Mais avant cela, revenons à l'essentiel.
Qu'est-ce que l'AIOps et pourquoi est-ce important ?
L'AIOps, ou intelligence artificielle pour les opérations informatiques, est un processus qui utilise l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour collecter des journaux, des mesures et des événements provenant de toutes les parties d'un environnement informatique. Il repère ensuite les comportements bizarres, t'avertit avant que les problèmes ne s'aggravent et gère lui-même les réparations de routine. En réduisant les fausses alarmes et en accélérant les vraies réparations, il assure le bon fonctionnement des services et permet aux équipes de se concentrer sur les améliorations au lieu de lutter constamment contre les incendies.
L'AIOps est important pour les entreprises car il aide les équipes informatiques à repérer rapidement les problèmes et à maintenir les services en fonctionnement. Dans une enquête de Riverbed, 94 % des organisations ont déclaré que l'AIOps est une priorité absolue pour la gestion des réseaux et des services cloud.
Le marché de l'AIOps est passé de 8,91 milliards de dollars en 2024 à 11,16 milliards de dollars en 2025, soit un bond de 25 % en un an. L'utilisation de l'IA pour relier les alertes et les journaux permet de réduire le temps moyen de réparation d'environ 15 %. Elle réduit également les incidents majeurs de plus de la moitié grâce à un regroupement plus intelligent des alertes et à des correctifs automatisés. Ces gains permettent aux équipes d'arrêter de courir après les alertes. Elles peuvent consacrer du temps à la stratégie et aux nouveaux projets.
Composantes de l'AIOps
Pour intégrer efficacement l'AIOps, les équipes informatiques doivent comprendre ses éléments constitutifs. Chaque composant joue un rôle distinct dans la collecte des données, l'extraction des connaissances et l'automatisation des réponses, c'est pourquoi il est super important de comprendre chacun d'entre eux. Si tu connais bien ces composants, ton entreprise peut réduire le bruit, accélérer le dépannage et libérer les experts pour des tâches stratégiques.
Agrégation de données et analyse
Ce composant recueille en temps réel les journaux, les mesures, les événements et les alertes provenant des serveurs, des applications, des réseaux, des plateformes cloud et des outils tiers. Une fois collectées, les moteurs d'analyse traitent ces données pour identifier les tendances telles que l'augmentation de l'utilisation du processeur ou des taux d'erreur inhabituels, prévoir les besoins en capacité et mettre en évidence les écarts par rapport au comportement normal avant qu'ils ne deviennent des incidents critiques.
Apprentissage automatique
Les modèles d'apprentissage automatique se placent au-dessus des données agrégées et apprennent à quoi ressemble la "normalité" dans ton environnement. En appliquant des techniques telles que la détection d'anomalies supervisée et le regroupement non supervisé, ils repèrent les problèmes subtils, regroupent les événements liés et prédisent même les défaillances futures, afin que tu puisses t'attaquer aux problèmes sous-jacents au lieu de simplement traiter les symptômes.
Algorithmes
Les algorithmes encodent la logique opérationnelle et les meilleures pratiques informatiques de ton organisation dans la plateforme AIOps. Ils utilisent des règles opérationnelles et des seuils prédéfinis affinés au fil du temps par l'apprentissage automatique pour hiérarchiser les alertes, acheminer les incidents vers les bonnes équipes et ajuster automatiquement les paramètres du système, en veillant à ce que les réponses restent à la fois cohérentes et alignées sur tes politiques.
Automatisation et orchestration
Une fois qu'un problème est détecté ou prévu, ce composant exécute des flux de travail automatisés qui peuvent redémarrer les services, mettre à l'échelle les ressources cloud, ouvrir des tickets ou notifier les ingénieurs d'astreinte. L'orchestration relie ces actions dans la bonne séquence et avec des garde-fous intégrés, de sorte que chaque étape respecte tes exigences en matière de conformité et de gestion du changement.
Visualisation
Toutes les informations et activités sont intégrées dans des tableaux de bord et des rapports qui donnent aux équipes une vision claire et en temps réel de la santé du système. Les visualisations mettent en évidence les mesures clés, les délais des incidents et les goulots d'étranglement des ressources, et te permettent d'effectuer des recherches à partir de résumés de haut niveau sur des événements spécifiques, ce qui permet une prise de décision plus rapide à la fois pendant les opérations de routine et lors d'incidents majeurs.
Avantages de l'intégration des AIOps dans tes flux de travail
L'intégration d'AIOps dans tes flux de travail permet à ton équipe de détecter rapidement les problèmes et de les résoudre avant qu'ils ne deviennent des catastrophes. En voici les principaux avantages :
Des correctifs plus rapides
AIOps rassemble les alertes et les journaux en un seul endroit, t'aide à repérer rapidement le vrai problème et suggère ou déclenche des correctifs. Ton équipe passe moins de temps à traquer les indices et plus de temps à résoudre les incidents, de sorte que les services se rétablissent plus rapidement.
Réduction des coûts
AIOps repère automatiquement les problèmes et exécute des étapes de réponse prédéfinies. Il indique également quand les serveurs ou le stockage sont inutilisés ou insuffisants. Tu peux ajuster les ressources pour éviter le gaspillage, réduire les dépenses et permettre à ton personnel de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Visibilité claire
AIOps combine des données provenant de différents outils en un seul tableau de bord. Tout le monde, des développeurs aux opérations en passant par la sécurité, voit les mêmes informations. Les alertes riches en contexte aident ton équipe à discuter des incidents en douceur, à prendre des décisions plus rapidement et à éviter les efforts redondants.
Détection proactive
AIOps apprend les schémas normaux au fil du temps et repère les signes d'alerte subtils tels que l'augmentation des taux d'erreur ou de l'utilisation des ressources. En t'alertant rapidement ou en agissant automatiquement, il prévient de nombreuses perturbations avant que les clients ne les remarquent.
Apprentissage continu
Au fur et à mesure que ton environnement change, AIOps entraîne ses modèles. Après chaque incident ou réparation automatisée, il enregistre ce qui a fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné. Ce retour d'information rend la détection future plus précise, réduit les fausses alarmes et développe l'automatisation au fil du temps.
Gérer la complexité
Les configurations modernes couvrent les clouds, les conteneurs et de nombreux services, ce qui crée de vastes volumes de données. AIOps évolue pour collecter et analyser toutes ces données sans submerger ton équipe. Il cartographie les dépendances et applique une automatisation intelligente pour que les opérations restent gérables à mesure que les systèmes se développent.
Cas d'utilisation AIOps pour une plateforme d'assistance unifiée.
Les clients d'aujourd'hui s'attendent à une assistance rapide et fiable à travers les courriels, les chats, les médias sociaux et les applis de messagerie. Ajouter des AIOps à ta boîte de réception multicanal te permet de repérer et de résoudre les problèmes avant qu'ils n'aient un impact sur les utilisateurs. Trengo excelle dans ce domaine, et ses API ouvertes, sa boîte de réception centralisée et ses outils d'automatisation intégrés constituent la base parfaite pour une stratégie AIOps.
1. Gestion intelligente des incidents
Détecte automatiquement les ralentissements ou les pannes de service sur la plateforme de Trengo. Un moteur AIOps ingère en permanence les métriques des applications, les journaux de réseau et les données de performance des utilisateurs réels, puis applique la détection des anomalies pour repérer les écarts par rapport au comportement normal.
Lorsque les taux d'erreur grimpent ou que les délais de livraison des messages s'allongent, le système génère des alertes internes et lance des flux de travail prédéfinis, comme l'envoi de notifications aux canaux DevOps dans Slack, l'ouverture de tickets Jira ou la mise en route de conteneurs supplémentaires, afin que ton équipe puisse résoudre les problèmes avant que les clients ne les signalent.
2. Analyse automatisée des causes profondes
Utilise l'IA pour corréler les journaux, les mesures et les alertes de tous tes systèmes afin de trouver la véritable source d'un problème. Dans l'environnement de Trengo, la plateforme AIOps croise les pics d'erreurs HTTP avec des déploiements de code récents, des changements de configuration ou des défaillances d'API tierces.
Il produit ensuite une liste hiérarchisée des causes probables, telles que la saturation de la mémoire d'un employé de webhook ou les délais d'authentification avec l'API WhatsApp. Les ingénieurs peuvent agir immédiatement sur ces informations classées, ce qui permet de réduire le temps moyen de réparation de 50 %.
3. Suivi des performances du chatbot et de la boîte de réception.
Suivre les schémas de latence ou d'échec dans les intégrations WhatsApp et les réponses des chatbots pour assurer le bon fonctionnement des canaux automatisés. La couche AIOps recueille des données télémétriques sur les temps de réponse, les codes d'erreur et les événements de repli, puis analyse les tendances au fil du temps.
Si les erreurs de "service indisponible" augmentent ou si les temps d'attente moyens dans ta boîte de réception partagée dépassent les seuils, le système recommande des optimisations ciblées telles que l'ajustement des limites de concurrence, le réacheminement du trafic vers une région de secours ou le recyclage du modèle de langage naturel, et rend compte des améliorations de débit et de satisfaction des clients qui en résultent.
4. Informations sur l'assistance à la clientèle
Analyse les schémas des tickets des clients et des journaux d'assistance en utilisant le traitement du langage naturel pour faire émerger les problèmes émergents. AIOps marque et regroupe les tickets similaires, détecte les pics dans les catégories de plaintes et signale les anomalies telles qu'une vague soudaine de rapports "lien de paiement qui ne fonctionne pas".
Les responsables de l'assistance reçoivent des résumés automatisés avec les prochaines étapes suggérées, qu'il s'agisse de déployer un correctif, de mettre à jour la page d'état ou de mener une action proactive auprès des clients concernés, de sorte que les accords de niveau de service restent sur la bonne voie et que la confiance des clients reste forte.
3 étapes initiales pour mettre en place l'AIOps
Lancer une initiative AIOps peut sembler accablant, mais diviser le processus en phases claires et gérables te mettra sur la voie de la réussite.
Étape n° 1 : définir des objectifs clairs et des mesures de réussite.
Avant de toucher aux données ou aux outils, mets-toi d'accord sur ce à quoi ressemble le "succès". Veux-tu réduire le temps moyen de réparation (MTTR) de 50 % ? Réduire les alertes faussement positives de 70 % ? Améliorer la conformité des chatbots aux accords de niveau de service ?
Documente 2 à 3 objectifs spécifiques et les indicateurs clés de performance (ICP) que tu suivras, tels que les seuils de taux d'erreur, les volumes de tickets, les délais de résolution, et assure-toi que les parties prenantes de DevOps, de l'assistance et de l'informatique sont d'accord.
Étape n°2 : inventorie et centralise tes sources de données.
AIOps a besoin d'une visibilité complète de ton environnement. Cartographie chaque source de journaux, de mesures, de traces, d'événements et d'alertes, comme les serveurs, les applications, les périphériques réseau, les services cloud, les API tierces et Trengo lui-même.
Ensuite, construis ou élargis tes pipelines d'ingestion (via des agents, des webhooks ou des connecteurs d'API) pour que toutes ces données affluent vers une plateforme d'analyse unique et évolutive. À ce stade, privilégie l'étendue à la profondeur : obtenir une couverture de bout en bout est plus important qu'une normalisation parfaite.
Étape 3 : Lance un petit projet pilote à fort impact
Au lieu d'essayer de tout automatiser en même temps, choisis un cas d'utilisation. Par exemple, la gestion intelligente des incidents pour ton canal WhatsApp ou le regroupement automatisé des tickets pour une application critique, et déploie l'AIOps uniquement pour cela.
Configure les règles de détection des anomalies, entraîne un modèle ML simple sur un mois de données historiques, et câble une ou deux actions automatisées (par exemple, l'ouverture d'un ticket DevOps dans Jira). Surveille de près les résultats, recueille les commentaires et itère. Ce projet pilote validera ton approche, démontrera le retour sur investissement et créera une dynamique pour une adoption plus large de l'AIOps.
AIOps vs. DevOps
DevOps réunit les équipes de développement et d'exploitation afin qu'elles travaillent comme une seule unité, en automatisant les pipelines de construction, de test et de déploiement pour des versions plus rapides et plus fiables. En traitant l'infrastructure comme du code et en utilisant des outils de collaboration partagés, DevOps fait tomber les silos et accélère les boucles de rétroaction, ce qui garantit que les mises à jour sortent rapidement sans sacrifier la qualité.
L'AIOps, en revanche, applique l'IA et l'apprentissage automatique aux données opérationnelles générées une fois que le logiciel fonctionne. Il ingère les journaux, les métriques, les événements et les informations sur les tickets pour repérer rapidement les anomalies, corréler les alertes connexes et même automatiser les correctifs de routine, ce qui permet de maintenir les systèmes en bon état de marche.
Alors que DevOps se concentre sur la création et la livraison de logiciels de manière efficace, AIOps se concentre sur le maintien des performances et de la stabilité en production.
Ensemble, ils forment une approche cohérente :
- DevOps permet des déploiements cohérents et rapides et des données de surveillance riches.
- AIOps utilise ces données pour détecter les problèmes, déclencher des réponses et faire remonter les informations aux équipes de développement.
Cette synergie permet aux organisations d'innover rapidement tout en préservant la fiabilité du système.
Capacités essentielles des outils AIOps
Si tu veux que ta plateforme AIOps apporte une réelle valeur ajoutée, tu dois rechercher ces capacités essentielles :
Traitement unifié des données
La plateforme doit ingérer et normaliser les données provenant de sources disparates telles que les serveurs, les applications, les réseaux, les services cloud et les outils tiers, afin que toutes les informations parlent le même langage. Cette normalisation pose les bases d'une analyse fiable.
Cartographie des dépendances
Il est crucial de comprendre comment les différents composants interagissent. Les outils AIOps construisent un modèle vivant de ton écosystème informatique, retraçant les flux de travail et les dépendances des services pour révéler comment un événement peut en déclencher un autre.
Corrélation et consolidation des événements
En regroupant automatiquement les alertes connexes et en fusionnant les événements en double, le système réduit le bruit et évite de submerger les équipes avec des notifications redondantes. Cette corrélation repose à la fois sur une logique basée sur des règles et sur l'apprentissage adaptatif.
Des informations basées sur la télémétrie
Des flux continus de mesures de performance, de journaux et de données d'utilisation alimentent le moteur AIOps. La surveillance en temps réel de cette télémétrie permet à la plateforme de repérer les écarts par rapport au fonctionnement normal, de prévoir les problèmes potentiels et de déclencher des alertes précoces.
Apprentissage automatique et perfectionnement continu
Les modèles d'IA intégrés apprennent de chaque incident et de chaque action de l'utilisateur. Ils détectent des schémas subtils, prédisent les défaillances avant qu'elles ne se produisent et ajustent leurs stratégies de détection et de réponse au fil du temps, offrant des résultats plus intelligents et plus précis à chaque cycle.
Mot de la fin
En résumé, l'AIOps applique l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique aux opérations informatiques en ingérant et en analysant de grandes quantités de données en temps réel. Il détecte les anomalies, prédit les défaillances de service et automatise la remédiation en combinant des analyses avancées, des modèles d'apprentissage automatique et des flux de travail d'orchestration.
Les organisations du commerce électronique, de la finance, de la santé, des télécommunications, de la fabrication, de la logistique et d'autres industries axées sur les données ont tout à gagner des AIOps, car elles exploitent souvent des environnements complexes et à haute disponibilité où même quelques minutes de temps d'arrêt peuvent se traduire par des pertes de revenus importantes ou des risques de conformité.
En automatisant les tâches de surveillance de routine et en faisant remonter les informations plus rapidement, AIOps permet aux équipes de résoudre les incidents plus rapidement, d'améliorer la fiabilité du système et d'optimiser l'utilisation des ressources.
Lorsque tu intègres AIOps à une solution d'assistance multicanal comme Trengo, ces avantages se multiplient. Les alertes en temps réel alimentent directement ta boîte de réception partagée, les tickets sont automatiquement priorisés et acheminés vers les bonnes équipes, et des notifications proactives peuvent être envoyées aux clients avant même qu'ils ne remarquent un problème.
Cette intégration étroite peut facilement doubler ton efficacité opérationnelle, réduire la charge de travail manuelle et élever l'expérience client globale. Alors que les paysages informatiques continuent de s'étendre et de se complexifier, la combinaison d'AIOps et de Trengo passera d'un avantage concurrentiel à un élément essentiel de toute stratégie d'assistance moderne.
Foire aux questions (FAQ)
Qu'est-ce que l'AIOps et comment fonctionne-t-il dans les opérations informatiques ?
L'AIOps (Intelligence artificielle pour les opérations informatiques) applique l'IA, l'apprentissage automatique (ML) et l'analyse des big data pour automatiser et optimiser les opérations informatiques. Il agrège des données provenant de diverses sources - serveurs, réseaux, applications et outils de surveillance - puis utilise le ML pour détecter les anomalies, prédire les problèmes et automatiser les réponses. Par exemple, il peut corréler des alertes provenant de plusieurs systèmes pour identifier les causes profondes des temps d'arrêt ou résoudre automatiquement les incidents récurrents sans intervention humaine.
Quels sont les composants clés d'une plateforme AIOps ?
Les principaux éléments sont les suivants :
- Agrégation de données : Collecte et unifie les données des journaux, des mesures et des événements dans l'ensemble de l'infrastructure informatique.
- Analyse de l'apprentissage automatique : Applique des algorithmes pour la détection des anomalies, la reconnaissance des formes et les aperçus prédictifs.
- Automatisation et orchestration : Exécute des réponses telles que la remédiation des incidents ou la mise à l'échelle des ressources.
- Traitement en temps réel : Analyse les données en continu pour une détection immédiate des problèmes.
- Visualisation : Tableaux de bord pour le suivi des performances et des informations exploitables.
Quelles sont les entreprises qui utilisent les AIOps avec succès ?
Parmi les principaux adoptants, on peut citer
- Alaska Airlines : Réduction des incidents informatiques de 80 % grâce à l'analyse prédictive.
- Vodafone : Analyse automatisée des causes profondes, réduisant le temps de résolution de 65 %.
- Paychex : Amélioration de la fiabilité du système grâce à la détection des anomalies.
Ces entreprises tirent parti de l'AIOps pour mener des opérations proactives et rentabiliser les coûts.
Quels outils ou plates-formes sont considérés comme les meilleurs pour les AIOps ?
Les meilleures solutions sont les suivantes :
- Splunk ITSI: surveillance unifiée avec des analyses pilotées par le ML.
- Trengo: Combine les données omnicanales des clients avec l'automatisation pilotée par l'IA pour les opérations informatiques/clients de bout en bout.
- Moogsoft: Spécialisé dans la réduction du bruit et la corrélation des incidents.
- BigPanda: Corrélation d'événements et gestion automatisée des incidents.
Trengo excelle pour les entreprises qui ont besoin d'AIOps intégrés à travers le support client et l'informatique.
Quelle est la différence entre AIOps et DevOps ?
- AIOps: utilise l'IA/ML pour automatiser les opérations informatiques (par exemple, la détection des anomalies, la réponse aux incidents). Se concentre sur la santé et le temps de fonctionnement des systèmes.
- DevOps: Approche culturelle/organisationnelle unifiant les équipes de développement et d'exploitation pour une livraison plus rapide des logiciels. S'appuie sur des pipelines CI/CD.
Ils se complètent-DevOps accélère le déploiement, tandis qu'AIOps assure la stabilité post-déploiement.
Comment mettre en œuvre les AIOps dans mon organisation ?
Suis les étapes suivantes :
- S'aligner sur les objectifs de l'entreprise: Donne la priorité aux cas d'utilisation tels que la réduction des temps d'arrêt ou l'automatisation des alertes.
- Intégrer les sources de données: Connecte les journaux, les mesures et les outils de surveillance à une plateforme centrale.
- Commence par les MVP: Teste la détection des anomalies ou la billetterie automatisée avant de passer à l'échelle supérieure.
- Assurer la qualité des données: Nettoyer et valider les entrées de données pour obtenir des sorties ML précises.
Former les équipes: Upkill le personnel informatique sur l'interprétation des insights de l'IA et la gestion des flux de travail automatisés.
Comment fonctionne AIOps ?
AIOps fonctionne en rassemblant toutes les données, équipes et outils ITOps dans une plateforme big data unifiée. Celle-ci rassemble et traite divers types de données afin que l'analytique et l'apprentissage automatique puissent repérer les vrais problèmes, suggérer des correctifs et piloter des actions automatisées.
1. Agrégation des données et analyse
Ce composant recueille en temps réel les journaux, les mesures, les événements et les alertes provenant des serveurs, des applications, des réseaux, des plateformes cloud et des outils tiers. Une fois collectées, les moteurs d'analyse traitent ces données pour identifier les tendances telles que l'augmentation de l'utilisation du processeur ou des taux d'erreur inhabituels, prévoir les besoins en capacité et mettre en évidence les écarts par rapport au comportement normal avant qu'ils ne deviennent des incidents critiques.
Tout d'abord, AIOps ingère les données ITOps en silo dans un système big data évolutif. Cela inclut :
En centralisant toutes ces informations, ton équipe peut éviter les angles morts et s'assurer que les analyses ont une visibilité totale.
2. Analyse ciblée et séparation signal-bruit
Une fois que les données résident dans la plateforme, AIOps exécute des analyses ciblées et des techniques de ML pour :
3. Identification des causes profondes et propositions de solutions
Après avoir isolé les événements significatifs, AIOps les met en corrélation dans les différents environnements :
4. Réponses automatisées et proactives
Avec les causes profondes et les solutions en main, AIOps automatise les flux de travail de réponse :
5. Apprentissage et adaptation continus
Les plateformes AIOps suivent les changements dans tes systèmes au fil du temps, comme les nouveaux serveurs, les mises à jour de logiciels ou les changements dans le trafic, et elles mettent à jour leurs modèles en conséquence :