Qu’est-ce que le Synthetic Transaction Monitoring ?

Le Synthetic Transaction Monitoring (STM) exécute des scripts simulant des parcours utilisateurs multi-étapes pour tester en continu la disponibilité et la performance d’une application, avant tout impact sur les utilisateurs réels.

Le STM est une forme de Synthetic monitoring , que Google Cloud définit comme l’émission périodique de requêtes simulées pour tester la disponibilité, la cohérence et la performance des services, applications et API. (Source : Google Cloud Documentation – Cloud Monitoring , mise à jour le 1er mai 2026)

Définition et rôle stratégique du Synthetic Transaction Monitoring

Le Synthetic Transaction Monitoring (STM), ou supervision synthétique des transactions, est une approche proactive de la supervision IT qui consiste à simuler les interactions d’un utilisateur réel pour mesurer la performance, la disponibilité et la fiabilité des services numériques (site ou application web).
L’objectif : détecter les dégradations avant qu’elles n’impactent les utilisateurs finaux ou les opérations métiers.

Contrairement au monitoring passif, qui observe ce que les utilisateurs font réellement (Real User Monitoring ou RUM), le Synthetic Transaction Monitoring repose sur des scénarios prédéfinis — comme la connexion à un portail, une recherche produit, ou un processus de paiement — exécutés automatiquement par des agents logiciels (ou robot clients).
Ces robots reproduisent à intervalles réguliers les étapes critiques d’un parcours utilisateur et mesurent les temps de réponse HTTP, les codes de retour, la validité des certificats SSL ou la réactivité des serveurs web.

Ces mesures, issues de transactions simulées, forment des synthetic data, c’est-à-dire des données générées artificiellement. Elles constituent une base précieuse pour suivre l’évolution des performances dans le temps (trends analysis), détecter les signaux faibles d’une dégradation, et garantir le respect des SLA (Service Level Agreements).

Dans un environnement IT de plus en plus distribué — cloud, hybride, multi-fournisseurs — le Synthetic Transaction Monitoring devient un outil de gouvernance numérique.
Il permet aux ITOps Managers de :

• Surveiller les sites et applications web critiques même en l’absence d’activité utilisateur réelle ;
• Anticiper les incidents et réduire les temps moyens de détection (MTTI) et de réparation (MTTR) ;
• Garantir la continuité de service sur l’ensemble des chaînes applicatives ;
• Piloter la performance IT en lien direct avec les indicateurs business.

Le STM est aujourd’hui une composante essentielle du Digital Experience Monitoring (DEM), et plus largement de l’ observabilité moderne.
Combiné au Real User Monitoring, il permet une vision complète de l’expérience numérique, à la fois mesurée et perçue.

Intégré aux plateformes modernes de Digital Experience Monitoring (DEM), le Synthetic Transaction Monitoring devient un levier stratégique pour améliorer la disponibilité, la performance et l’expérience utilisateur.

Pour en savoir plus sur le DEM

Découvrez ce qu’est le DEM, l’importance qu’il revêt pour les organisations et sa complémentarité avec la supervision des infrastructures IT dans cette vidéo.

Comment fonctionne le Synthetic Monitoring ?

Le Synthetic Monitoring repose sur un principe simple : reproduire artificiellement les actions d’un utilisateur pour vérifier la bonne exécution des transactions et la disponibilité des services numériques.
En simulant ces interactions, les équipes IT peuvent tester, à intervalles réguliers, la performance de leurs sites web, applications métiers ou APIs, même en dehors des heures d’activité réelle.
Cette approche proactive transforme la supervision IT en un outil d’anticipation et de diagnostic prédictif.

« Les infrastructures IT d’aujourd’hui sont exigeantes en termes de disponibilité. Alors qu’elles intègrent des applications critiques notamment web : bornes pour acheter un billet, du e-commerce, des intranet ou extranet et finalement tout ce qu’on utilise au quotidien des applications SaaS, les utilisateurs s’attendent à un bon fonctionnement instantané. Une mauvaise performance d’un site ou d’une application web peut dégrader le temps de chargement d’une page et impacter les infrastructures lourdement notamment en matière de consommation de ressources (CPU, RAM, etc…). Relier supervision des performances des applications ou sites web aux données d’infrastructures est donc primordial pour comprendre d’où vient le dysfonctionnement, car une application trop lourde fait exploser les coûts côté infrastructures et génère une empreinte carbone plus importante dans le bilan de l’entreprise. »

Guillaume Thibaux, Centreon.

Principe général et étapes clés

Le Synthetic Transaction Monitoring s’appuie sur des agents logiciels, aussi appelés robot clients, déployés sur différents points du réseau ou dans le cloud.
Ces agents exécutent périodiquement des scénarios automatisés (ou synthetic tests), reproduisant pas à pas les parcours utilisateurs critiques : connexion, recherche, ajout au panier, validation de paiement, ou génération d’un rapport.

Ces scénarios reposent généralement sur des automated scripts ou sur des scripted recordings of transactions, c’est-à-dire des enregistrements automatisés des actions effectuées par un utilisateur. Une fois configurés, ces scripts peuvent être exécutés à intervalles réguliers afin de reproduire toujours les mêmes conditions de test.

Chaque étape du scénario est chronométrée avec précision pour mesurer :

• Le temps de réponse HTTP ou HTTPS ;
• La disponibilité (availability) du service ;
• Les codes de réponse (200 OK, 404 Not Found, 500 Internal Error, etc.) ;
• Les erreurs éventuelles ou les lenteurs inhabituelles (performance degradation).

Ces résultats sont ensuite agrégés dans un tableau de bord de supervision, permettant aux équipes d’analyser les performances en temps réel et d’identifier les causes racines d’une anomalie.

Un test synthétique complet suit généralement quatre étapes :

1. Création du scénario : définition du parcours utilisateur à simuler.
2. Enregistrement du script : capture des actions et interactions à rejouer.
3. Planification et exécution : automatisation de la fréquence et des points de test.
4. Analyse et reporting : interprétation des résultats et suivi des indicateurs clés.

Les plateformes de Synthetic Monitoring mesurent notamment les response times et les load times afin d’évaluer la rapidité avec laquelle une page web, une application ou une API répond à une requête utilisateur. Ces indicateurs constituent des références essentielles pour suivre l’évolution des performances dans le temps. Parmi les indicateurs les plus surveillés figurent les response times, qui permettent de mesurer la rapidité avec laquelle une application, une page web ou une API répond à une requête.

Exemple de Synthetic Monitoring

Un exemple courant de Synthetic Monitoring consiste à simuler automatiquement le parcours de connexion d’un utilisateur sur une application web.

Toutes les cinq minutes, un robot logiciel ouvre la page de connexion, saisit un identifiant et un mot de passe de test, puis vérifie que l’accès au tableau de bord s’effectue correctement. À chaque étape, le système mesure différents indicateurs de performance :

• Temps de chargement de la page ;
• Temps de réponse du serveur ;
• Codes de réponse HTTP ;
• Disponibilité du service ;
• Validité des certificats SSL ;
• Temps nécessaire pour finaliser la transaction.

Si le temps de réponse dépasse un seuil défini ou si une erreur est détectée, une alerte est immédiatement envoyée aux équipes IT.

D’autres exemples de Synthetic Transaction Monitoring (STM) incluent :

• La simulation d’un parcours d’achat sur un site e-commerce ;
• La vérification d’une authentification Microsoft 365 ou Microsoft Teams ;
• Le test automatisé d’une API métier ;
• La validation d’un formulaire de contact ou d’une demande de devis ;
• Le contrôle de disponibilité d’une application SaaS critique.

Ces scénarios permettent de détecter les incidents avant qu’ils n’affectent les utilisateurs réels et de garantir une expérience numérique optimale.

Robot clients et supervision multi-localisation

Les robot clients constituent la brique essentielle du Synthetic Monitoring.
Placés dans différentes zones géographiques — Europe, Amérique, Asie —, ils permettent de mesurer la performance telle qu’elle est perçue depuis chaque région.
Cette approche multi-localisation est indispensable pour détecter les problèmes liés à la latence réseau, aux CDN, ou aux DNS, qui peuvent varier selon la zone d’accès.

Lorsqu’une entreprise ouvre un service dans une new region ou déploie une application sur un nouveau marché, les tests synthétiques permettent de vérifier immédiatement la qualité de l’expérience utilisateur depuis cette zone géographique. Par exemple, un portail client peut offrir des temps de réponse optimaux depuis Paris, mais présenter des lenteurs importantes depuis Montréal ou Singapour.
Le Synthetic Monitoring met en lumière ces écarts, garantissant ainsi une qualité de service homogène à l’échelle mondiale.

En consolidant les données issues de chaque point de mesure, la plateforme de supervision fournit une vision objective de la performance globale.
Les résultats peuvent ensuite être corrélés avec les métriques d’infrastructure et applicatives pour une analyse complète de bout en bout.

Les Synthetic Data et l’analyse des tendances

Les Synthetic Data sont les données générées automatiquement par les tests synthétiques.
Elles représentent une source d’information précieuse pour évaluer la stabilité et la performance des services numériques sur le long terme.
Contrairement aux données issues du trafic réel, elles sont standardisées et reproductibles, ce qui facilite la comparaison et la détection d’anomalies.

En exploitant ces données dans le temps, les équipes IT peuvent :

• Identifier des tendances de performance (trends analysis), comme une dégradation progressive du temps de réponse ou une hausse des erreurs HTTP ;
• Évaluer l’impact des mises à jour logicielles, des changements d’infrastructure ou de configuration ;
• Déterminer des seuils de référence pour anticiper les dérives et déclencher des alertes proactives.

L’analyse des Synthetic Data transforme le monitoring en un véritable système d’alerte intelligent, capable de signaler les dégradations avant même qu’elles ne soient visibles pour les utilisateurs réels.
Combinée à des mécanismes d’AIOps et de corrélation automatisée, elle favorise une supervision prédictive, pilier d’une IT moderne et proactive.

Synthetic Monitoring vs Real User Monitoring : quelle différence ?

La supervision moderne ne se limite plus à vérifier qu’un service est accessible : elle doit garantir que l’expérience utilisateur reste fluide, rapide et fiable, où que l’on se trouve.
Pour atteindre cet objectif, deux approches complémentaires coexistent : le Synthetic Monitoring, ou supervision active, et le Real User Monitoring (RUM), ou supervision passive.
Comprendre leurs différences et leur complémentarité est essentiel pour bâtir une stratégie d’observabilité complète.

« Le Synthetic Transaction Monitoring, ce sont des robots qui testent le site avec de vrais navigateurs web pour vérifier que tout fonctionne comme prévu, tandis que le Real User Monitoring observe l’expérience vécue par les internautes réels. Ensemble, ils offrent une vision complète de la performance d’un site ou d’une application web : celle mesurée et celle ressentie. »

Guillaume Thibaux

Pour en savoir plus, regardez la video de démo de Centreon DEM, présentée par Guillaume Thibaux de Centreon

Le monitoring actif (Synthetic Monitoring)

Le Synthetic Monitoring est une approche dite active : elle simule des transactions utilisateur même lorsqu’aucune activité réelle n’a lieu sur le système.
À l’aide de scripts automatisés, les équipes IT peuvent reproduire en continu des parcours clés — connexion à un portail, validation de commande, recherche d’informations, soumission d’un formulaire — et mesurer la disponibilité, la latence et la performance perçue.

L’intérêt de cette approche proactive est clair :

• Identifier les anomalies avant qu’elles ne soient visibles par les utilisateurs ;
• Vérifier la validité des certificats SSL et l’état des serveurs web ;
• Détecter les dégradations de performance ou les erreurs intermittentes ;
• Comparer la performance entre plusieurs zones géographiques ;
• Valider les évolutions applicatives après une mise à jour.

Cette méthode agit comme un filet de sécurité préventif : elle transforme la supervision en un outil d’anticipation plutôt que de réaction.
En reproduisant de manière contrôlée les interactions critiques, les équipes IT garantissent la fiabilité du service et la satisfaction des utilisateurs finaux.

Le monitoring passif (Real User Monitoring – RUM)

Le Real User Monitoring (RUM), ou supervision passive, observe le comportement réel des utilisateurs sur un site web ou une application.
Il collecte en temps réel des données de navigation, telles que :

• les pages consultées ;
• les temps de chargement perçus ;
• les erreurs rencontrées ;
• la localisation, le navigateur et le terminal utilisés.

Cette approche reflète fidèlement l’expérience vécue par les utilisateurs et permet d’identifier les problèmes spécifiques à certaines configurations, zones géographiques ou types de terminaux.
Elle fournit ainsi une vision fine et contextuelle de la qualité de service, essentielle pour prioriser les correctifs en fonction de leur impact réel sur l’expérience utilisateur.

Le RUM permet notamment d’identifier les écarts de performance entre différents navigateurs et appareils, y compris les mobile browsers, afin de comprendre précisément l’expérience vécue par chaque catégorie d’utilisateur.

Le RUM est donc indispensable pour comprendre la perception réelle de la performance digitale, mais il n’intervient qu’après qu’un incident s’est produit.

Pourquoi combiner les deux approches STM et RUM ?

Le Synthetic Monitoring et le Real User Monitoring ne s’opposent pas : ils se complètent.
Ensemble, ils offrent une vision à 360° de la performance digitale :

• Le Synthetic Monitoring détecte les incidents potentiels avant qu’ils n’affectent les utilisateurs.
• Le RUM mesure l’impact réel des incidents sur l’expérience vécue.

Cette complémentarité est au cœur du Digital Experience Monitoring (DEM) moderne.
Elle permet aux équipes IT de :

• Corréler les données techniques et les indicateurs métiers ;
• Prioriser les actions selon la criticité des parcours utilisateurs ;
• Réduire le MTTR (Mean Time To Repair) en identifiant plus vite la cause d’un problème ;
• Passer d’une supervision centrée sur l’infrastructure à une supervision orientée expérience.

Les plateformes comme Centreon DEM intègrent nativement ces deux dimensions.
En combinant STM (Synthetic Transaction Monitoring) et RUM (Real User Monitoring), elles offrent une visibilité unifiée sur la performance digitale, qu’elle soit mesurée de manière simulée ou observée en conditions réelles.
Résultat : une supervision plus complète, plus proactive et directement alignée sur les objectifs métiers de l’entreprise.

Together, STM et RUM permettent aux équipes IT de comprendre à la fois la performance mesurée et l’expérience réellement vécue, offrant ainsi une vision complète de la qualité de service numérique.

Quelle différence entre Synthetic Transaction Monitoring (STM) et Real User Monitoring (RUM) ?

Le Synthetic Transaction Monitoring (STM) et le Real User Monitoring (RUM) sont les deux principales approches du Digital Experience Monitoring (DEM).
Le STM mesure de manière proactive la performance des applications et des services numériques à l’aide de transactions simulées, tandis que le RUM analyse l’expérience réellement vécue par les utilisateurs lors de leurs interactions quotidiennes. Ensemble, ils offrent une vision complète de la performance numérique : celle qui est mesurée et celle qui est réellement perçue.

Critère	Synthetic Transaction Monitoring (STM)	Real User Monitoring (RUM)
Type de monitoring	Actif (simulation)	Passif (observation)
Source des données	Transactions simulées par des robots ou scripts automatisés	Interactions réelles des utilisateurs
Question à laquelle répond la technologie	« Mon application fonctionne-t-elle correctement ? »	« Mes utilisateurs rencontrent-ils réellement un problème ? »
Moment de détection	Avant qu’un incident n’affecte les utilisateurs	Après qu’un utilisateur a rencontré le problème
Objectif principal	Anticiper et prévenir les incidents	Mesurer l’expérience réellement vécue
Couverture temporelle	24h/24, même sans trafic utilisateur	Uniquement lorsqu’il y a des utilisateurs actifs
Mesures collectées	Disponibilité, temps de réponse, codes HTTP, validité des certificats SSL, performance des transactions	Temps de chargement perçu, erreurs utilisateurs, navigateur, terminal et localisation
Analyse géographique	Tests exécutés depuis des localisations prédéfinies	Basée sur la localisation réelle des utilisateurs
Capacité à reproduire un scénario précis	Oui, grâce à des scripts et transactions prédéfinis	Non, dépend du comportement réel des utilisateurs
Détection proactive	Excellente	Limitée
Mesure de l’expérience réelle	Partielle	Excellente
Cas d’usage typiques	Supervision des transactions critiques, validation des SLAs, supervision SaaS, contrôle avant mise en production	Analyse de l’expérience utilisateur, optimisation UX, identification des problèmes spécifiques à certains utilisateurs
Valeur pour les équipes IT	Anticiper les incidents et garantir la disponibilité des services	Comprendre l’impact réel des incidents sur les utilisateurs

Quand utiliser le STM ou le RUM ?

Le Synthetic Transaction Monitoring (STM) est idéal pour détecter les incidents avant qu’ils n’affectent les utilisateurs et surveiller en continu les transactions critiques, même en l’absence de trafic réel. Le Real User Monitoring (RUM) est particulièrement utile pour comprendre l’impact réel des incidents sur les utilisateurs et identifier les problèmes liés à un navigateur, un appareil ou une localisation spécifique.

Les organisations les plus matures combinent ces deux approches au sein d’une stratégie de Digital Experience Monitoring (DEM). Le STM permet d’anticiper les problèmes, tandis que le RUM mesure leur impact réel. Ensemble, ils fournissent une visibilité à 360° sur l’expérience numérique et aident les équipes IT à garantir la performance, la disponibilité et la satisfaction des utilisateurs.

Quels sont les types de Synthetic Monitoring ?

Le Synthetic Monitoring regroupe plusieurs méthodes de tests et de scénarios, adaptées à différents besoins : surveillance basique, transactions métiers complexes, APIs critiques ou infrastructures cloud.
Ces typologies se distinguent par leur niveau de complexité, les outils utilisés et la valeur métier qu’elles apportent.
Comprendre ces différences aide les équipes IT à concevoir une stratégie de supervision synthétique cohérente, couvrant l’ensemble des parcours numériques critiques.

Monitoring simple et transactionnel

Les approches de Synthetic Monitoring se divisent en deux grandes catégories :

• Le Simple Synthetic Monitoring :
  Il s’agit des tests les plus basiques, centrés sur la disponibilité (availability) d’un service.
  Ils permettent de vérifier, à intervalle régulier, qu’un site web, un serveur ou une API répond correctement à une requête.
  Ces tests utilisent des protocoles standards comme HTTP, HTTPS, ICMP (ping) ou TCP.
  Exemple : s’assurer qu’un site renvoie bien un code HTTP 200 (“OK”) toutes les 5 minutes.
• Le Synthetic Transaction Monitoring (STM) :
  Il va plus loin en simulant des scénarios multi-étapes représentant un parcours utilisateur complet : authentification, recherche produit, ajout au panier, paiement, téléchargement de document, etc.
  L’objectif n’est plus seulement de vérifier que le service est “en ligne”, mais que toutes les fonctions critiques s’exécutent correctement et dans des temps acceptables.

Ce deuxième niveau est celui qui crée le plus de valeur pour les organisations, car il relie directement la performance technique à la continuité des processus métiers.

Typologies de tests synthétiques

Le Synthetic Transaction Monitoring comprend plusieurs types de tests, complémentaires entre eux :

• HTTP / HTTPS Monitors
  Vérifient la disponibilité et les temps de réponse d’une page web, d’un serveur ou d’un endpoint d’API.
  Ils permettent de contrôler la validité des certificats SSL, les codes de réponse HTTP et la latence réseau.
• Web Transaction Monitoring
  Simule des parcours utilisateurs complets sur un site web ou une application.
  Ces scénarios utilisent de véritables navigateurs pour reproduire fidèlement l’expérience utilisateur (chargement des éléments visuels, transitions, formulaires).
• Synthetic API Monitoring
  Simule des appels API (REST ou SOAP) pour vérifier leur réactivité et leur fiabilité.
  Les tests mesurent les temps de réponse, la cohérence du contenu retourné et les éventuelles erreurs d’intégration.
  Cette méthode est cruciale pour les environnements interconnectés (paiement, authentification, ERP, CRM).
• SSL Certificate Monitoring
  Vérifie la validité, la conformité et la date d’expiration des certificats SSL.
  Ce type de test prévient les interruptions de service liées à un certificat expiré.
• Ping / Port Tests
  Mesurent la connectivité réseau et la disponibilité du serveur web ou d’un port applicatif spécifique.
  Ils sont souvent utilisés pour surveiller la couche infrastructure.

Le Black Box vs White Box Synthetic Transaction Monitoring

Le Black Box Synthetic Transaction Monitoring est une méthode de test dans laquelle les scénarios sont exécutés sans connaissance interne de l’application.
L’objectif est d’évaluer le service exactement comme le ferait un utilisateur final, sans se soucier du code ou de l’architecture sous-jacente.

Cette approche “boîte noire” se concentre sur :

• Le résultat perçu (la transaction aboutit-elle ?) ;
• La rapidité de traitement ;
• La fiabilité du service et la disponibilité globale.

Contrairement au White Box Monitoring, qui analyse les composants internes (logs, métriques, traces), le Black Box Monitoring ne s’intéresse qu’aux signaux extérieurs : temps de réponse, codes HTTP, erreurs visibles, etc.

C’est la méthode privilégiée pour :

• Valider l’expérience utilisateur sur des applications critiques ;
• Mesurer la qualité de service réelle d’un site web ou d’une API publique ;
• Garantir les SLA sans dépendre d’un accès au code ou à l’infrastructure interne.

Les plateformes comme Centreon DEM utilisent ce principe pour évaluer la performance des parcours utilisateurs sur la base de scénarios synthétiques reproduisant fidèlement le comportement d’un internaute.

Synthetic Monitoring Tools et automatisation

Les Synthetic Monitoring Tools sont les solutions logicielles qui permettent de créer, d’exécuter et d’analyser ces tests synthétiques.
Ils sont au cœur du dispositif, car ils assurent la programmation des scénarios, la collecte des métriques et la visualisation des performances.

Ces outils peuvent être :

• SaaS : déployés dans le cloud et accessibles via une interface web (ex. : Centreon DEM, Datadog, Dynatrace).
• Intégrés à une plateforme d’observabilité : corrélant données synthétiques, logs et métriques.

Les Synthetic Monitoring Tools modernes permettent d’automatiser les tests dans les pipelines CI/CD, afin de valider la performance à chaque mise à jour applicative.
Ils jouent un rôle clé dans les stratégies DevOps, en garantissant la stabilité avant tout déploiement en production.

Parmi leurs bénéfices majeurs :

• Proactivité : détection en amont des anomalies de performance ;
• Traçabilité : historique complet des tests et tendances de performance (trends analysis) ;
• Alignement métier : supervision des transactions critiques associées aux objectifs business.

À quoi sert le Synthetic Transaction Monitoring ?

Le Synthetic Transaction Monitoring (STM) n’est pas seulement un outil technique destiné à mesurer la performance : c’est un levier stratégique de gouvernance IT. Le Synthetic Transaction Monitoring addresses les problématiques de disponibilité, de performance et d’expérience utilisateur en simulant les interactions critiques avant qu’elles n’impactent les opérations métier.
Il aide les organisations à prévenir les incidents, à garantir la disponibilité de leurs applications critiques et à aligner la supervision sur les objectifs métiers.
En simulant les interactions clés des utilisateurs, il transforme la supervision en un processus de pilotage continu de la qualité de service numérique.

Anticiper les incidents avant qu’ils ne surviennent

Le principal avantage du Synthetic Transaction Monitoring est sa proactivité.
Grâce à des scénarios automatisés exécutés régulièrement, les équipes IT peuvent détecter les signaux faibles d’une dégradation avant qu’un incident ne se produise réellement.

Exemple : un test simulant la connexion à un portail client détecte un allongement anormal du temps de réponse.
L’équipe d’exploitation peut alors intervenir immédiatement, avant que les utilisateurs ne soient impactés.

Cette approche réduit significativement :

• Le MTTI (Mean Time to Identify) — le temps nécessaire pour identifier un incident ;
• Le MTTR (Mean Time to Resolve) — le temps nécessaire pour le résoudre.

On parle alors de proactive monitoring : une supervision qui agit en prévention plutôt qu’en réaction.
C’est une évolution majeure dans la manière dont les directions IT gèrent la fiabilité de leurs services numériques.

Mesurer et maintenir la performance des services critiques

Les tests synthétiques permettent de mesurer en continu les indicateurs clés de performance (KPI) qui reflètent la santé des applications :

• Disponibilité (Availability) : taux de disponibilité d’un service sur une période donnée ;
• Temps de réponse (Response Time) : vitesse à laquelle une transaction est exécutée ;
• Codes de réponse (Response Codes) : conformité des statuts renvoyés (200, 404, 500, etc.) ;
• Performance Degradation : détection des lenteurs ou variations inhabituelles.

En observant ces métriques dans le temps, les équipes peuvent effectuer une trends analysis et repérer les évolutions de performance :
une augmentation progressive du temps de réponse, des erreurs récurrentes sur un point API ou une baisse de disponibilité selon la région.
Cette vision dynamique permet de planifier les actions correctives et d’optimiser la performance de manière continue.

Outre les temps de réponse, les équipes surveillent également les error rates afin d’identifier rapidement les anomalies récurrentes. Lorsque des failures are detected, des alertes peuvent être déclenchées automatiquement pour accélérer la prise en charge des incidents.

Améliorer la satisfaction utilisateur et la performance business

Chaque transaction simulée représente une fonction vitale pour l’entreprise : achat en ligne, authentification, envoi de devis, génération de rapport…
Une simple dégradation de performance sur l’un de ces parcours peut provoquer une baisse de productivité ou une perte de revenus.

Le Synthetic Transaction Monitoring permet de :

• Aligner la supervision sur les priorités métiers, en se concentrant sur les transactions les plus critiques ;
• Garantir le respect des SLA (Service Level Agreements) convenus avec les clients internes ou externes ;
• Améliorer l’expérience utilisateur, interne comme externe, en s’assurant d’une qualité de service constante.

Ainsi, le STM contribue directement à la performance business : il réduit les interruptions, améliore la satisfaction client et renforce la confiance dans les services numériques.

Visibilité unifiée et pilotage stratégique

En consolidant les données issues des tests synthétiques avec les indicateurs d’infrastructure, de réseau et d’applications, les ITOps Managers disposent d’une vision globale de la qualité de service. Cette centralisation facilite la corrélation des incidents, la priorisation des actions et le suivi des engagements de service.

Le Synthetic Transaction Monitoring devient ainsi un outil d’aide à la décision permettant d’aligner la performance technique sur les objectifs métiers.

Synthetic Transaction Monitoring : exemples et cas d’usage

Le Synthetic Transaction Monitoring (STM) s’applique à un large éventail de contextes, des sites web grand public aux applications internes critiques, en passant par les environnements cloud et hybrides.
Grâce à la simulation de parcours utilisateurs réalistes, il offre une vision objective et reproductible de la performance numérique, essentielle pour prévenir les dégradations et garantir la continuité d’activité.

Supervision des transactions critiques

Les transactions métiers — authentification, recherche, paiement, téléchargement de facture, génération de rapport — représentent des points de passage essentiels dans le parcours utilisateur.
Le Synthetic Transaction Monitoring permet de rejouer ces scénarios à intervalle régulier afin de vérifier que chaque étape fonctionne comme prévu.

Exemples :

• Sur un site e-commerce, simuler un parcours d’achat complet toutes les dix minutes pour détecter une lenteur au moment du paiement.
• Sur un portail client, vérifier la connexion et le téléchargement d’un document.
• Sur une application interne, tester la création d’un ticket ou d’une commande.

Ces tests assurent que les fonctions vitales pour l’activité restent disponibles, performantes et fiables.
Le STM agit comme un filet de sécurité : les équipes IT n’attendent plus qu’un utilisateur signale un problème — elles le voient avant qu’il ne survienne.

Le STM se concentre généralement sur les key transactions et les key functions de l’entreprise : authentification utilisateur, recherche de produits, paiement, génération de rapports ou accès à un portail métier. La supervision de ces fonctions essentielles garantit que les services les plus importants restent disponibles et performants.

Détection proactive des anomalies

Grâce à l’automatisation et à la fréquence des tests, le Synthetic Monitoring détecte les anomalies invisibles au premier regard :

• Une API tierce plus lente que d’habitude ;
• Une page web qui met 2 secondes de plus à se charger après une mise à jour ;
• Un certificat SSL expirant plus tôt que prévu ;
• Une erreur d’authentification SAML empêchant la connexion à un service SaaS.

Les ralentissements détectés peuvent provenir de nombreuses sources : infrastructure cloud, réseau, base de données, other software intégré à l’application ou even hardware sous-jacent. Le STM aide à identifier rapidement les zones nécessitant une investigation plus approfondie.

Ces signaux faibles, identifiés avant qu’ils ne deviennent des incidents, permettent aux équipes d’intervenir en amont.
Résultat : une réduction du nombre d’incidents en production, moins de tickets utilisateurs et une baisse du downtime.

Cette proactivité renforce la maturité opérationnelle de l’organisation et contribue directement à la fiabilité du système d’information.

Multi-localisation et comparaison régionale

Le Synthetic Monitoring peut être configuré pour exécuter les tests depuis plusieurs zones géographiques.
Cette approche “multi-localisation” permet d’analyser la performance selon la région, le fournisseur d’accès ou la configuration réseau.

Cas typiques :

• Un site rapide depuis l’Europe mais plus lent depuis l’Asie.
• Une API hébergée sur un cloud régional dont la latence varie selon le continent.
• Un portail client affecté par la performance d’un CDN ou d’un DNS.

En consolidant ces données, les équipes IT peuvent :

• Comparer les temps de réponse par région ;
• Identifier les goulots d’étranglement réseau ;
• Garantir une expérience homogène pour tous les utilisateurs, où qu’ils se trouvent.

Cette approche est particulièrement précieuse pour les entreprises internationales ou multi-sites.

Validation et benchmarking

Le Synthetic Transaction Monitoring est un atout précieux lors des phases de test et de déploiement applicatif.
Il permet de valider la stabilité, la rapidité et la fiabilité d’une application avant sa mise en production, mais aussi de comparer les performances entre différentes versions.

Exemples :

• Exécuter des tests de charge sur un environnement de préproduction pour s’assurer qu’il supportera un pic de trafic.
• Établir un benchmark entre l’ancienne et la nouvelle version d’un site web.
• Évaluer l’impact d’une nouvelle configuration réseau sur le temps de réponse global.

Ces comparaisons, basées sur des scénarios identiques et des données synthétiques, garantissent la reproductibilité et la fiabilité des mesures.
Le STM devient ainsi un outil d’assurance qualité intégré au cycle de développement.

Supervision SaaS et Cloud

Le STM est particulièrement utile pour superviser les applications SaaS et les services cloud tels que Microsoft 365, Microsoft Teams, Salesforce, Azure ou AWS.

En simulant des transactions comme l’authentification, l’accès à un tableau de bord ou l’utilisation d’une fonctionnalité métier, les équipes IT peuvent vérifier en continu la disponibilité et les performances de ces services.

Cette visibilité est essentielle dans les environnements hybrides et multi-cloud où une partie des composants échappe au contrôle direct de l’entreprise.

Supervision des services financiers

Les financial institutions utilisent largement le Synthetic Transaction Monitoring pour superviser les parcours critiques tels que la connexion aux espaces bancaires, les virements, les paiements en ligne ou la consultation de comptes. Dans ces environnements fortement réglementés, la moindre interruption peut avoir un impact direct sur les opérations et la satisfaction des clients.

Cas client : retour d’expérience Orange avec Centreon Experience Monitoring

Orange, l’un des leaders mondiaux des télécommunications, s’appuie sur la solution de DEM de Centreon pour harmoniser la Web Performance de ses 15 portails nationaux et garantir une expérience digitale homogène à plus de 261 millions de clients. Grâce à une visibilité centralisée et objective des performances, les équipes locales peuvent identifier plus rapidement les causes des ralentissements, résoudre les incidents et adopter une véritable culture de la Web Performance. Centreon Experience Monitoring facilite la coopération entre les pays, mesure l’impact business des optimisations et permet à Orange d’offrir partout dans le monde une expérience en ligne fiable, rapide et conforme à la réputation de la marque. Découvrez comment  Orange a fluidifié et harmonisé son expérience en ligne grâce à Centreon.

Quels sont les principaux outils de Synthetic Transaction Monitoring ?

Le marché du Synthetic Transaction Monitoring (STM) est aujourd’hui particulièrement diversifié.
Des plateformes SaaS d’observabilité complètes aux solutions spécialisées dans la Digital Experience Monitoring (DEM), chaque outil se distingue par son approche, ses fonctionnalités et son niveau d’intégration.
L’objectif pour les ITOps Managers est de trouver la solution la plus adaptée à leur environnement, capable de simuler les parcours critiques, d’analyser les performances et de fournir une vision unifiée de la disponibilité des services.

Les solutions de synthetic monitoring destinées aux applications managers (Applications manager’s synthetic monitoring) permettent de superviser les parcours utilisateurs critiques, les transactions métiers et la disponibilité des applications depuis une interface unique. Elles offrent une visibilité sur les performances applicatives, les temps de réponse, les erreurs et l’expérience numérique afin d’aider les équipes IT à prioriser les actions correctives et garantir la qualité de service.

Les solutions d’applications manager’s synthetic monitoring permettent aux responsables applicatifs et aux équipes d’exploitation de surveiller les performances des applications, les transactions critiques et l’expérience utilisateur à partir d’une même plateforme. Cette approche facilite la détection des anomalies et le suivi des indicateurs de qualité de service.

Les outils commerciaux

Centreon DEM 

Centreon DEM est une solution de Digital Experience Monitoring (DEM) qui combine Synthetic Transaction Monitoring (STM) et Real User Monitoring (RUM) afin d’offrir une vision complète de la performance numérique.

La plateforme permet de simuler des parcours utilisateurs depuis plusieurs localisations, d’analyser l’expérience réellement vécue par les utilisateurs et de suivre différents indicateurs de performance web tels que les Core Web Vitals, le Speed Index ou le Backend Time.

Elle s’intègre à la Centreon Observability Platform aux côtés de Centreon Infra Monitoring et Centreon Log Management afin de corréler les données d’expérience numérique avec les métriques d’infrastructure et les événements applicatifs.

Centreon DEM est disponible en mode SaaS et s’adresse aux organisations souhaitant superviser leurs applications web, leurs services SaaS et leurs parcours utilisateurs critiques.

Dynatrace Synthetic Monitoring

Dynatrace propose une approche “full stack” du monitoring, intégrant le STM dans une plateforme d’observabilité globale.
Ses agents “ActiveGate” exécutent des scénarios simulés depuis différentes régions pour mesurer la disponibilité, la rapidité et la stabilité des services web et API.
Sa technologie d’IA, Davis AI, permet une analyse automatique des causes racines, facilitant le diagnostic et la priorisation des actions.
Dynatrace est particulièrement adaptée aux environnements cloud-native et aux architectures Kubernetes.

Datadog Synthetic Monitoring

Datadog intègre un module de Synthetic Monitoring à sa plateforme d’observabilité.
Il permet d’exécuter des tests web et API depuis des régions publiques ou depuis des private locations hébergées sur le réseau interne de l’entreprise.
Les résultats sont automatiquement corrélés aux métriques APM et logs applicatifs, offrant une visibilité complète sur la chaîne de performance.
Sa force réside dans sa souplesse de configuration et son intégration fluide avec l’écosystème Datadog.

Splunk Synthetic Monitoring

Basé sur la technologie Rigor, acquise par Splunk, ce module combine tests synthétiques et analyse d’expérience utilisateur.
Intégré à Splunk Observability Cloud, il permet de corréler les données synthétiques avec les logs, traces et métriques pour une compréhension complète des incidents.
Splunk se positionne comme un outil puissant pour les environnements nécessitant une supervision bout en bout et un reporting détaillé.

SolarWinds Pingdom

SolarWinds Pingdom offre une solution simple et rapide à déployer, centrée sur la surveillance de sites web et d’APIs. Elle permet de configurer facilement des tests synthétiques et de visualiser les alertes à travers des dashboards intuitifs.
Son point fort : la simplicité d’usage et une interface claire, accessible même sans expertise avancée.

FortiSIEM Synthetic Transaction Monitoring

FortiSIEM, solution axée sur la supervision et la sécurité, inclut des capacités de STM destinées à valider la disponibilité et la réactivité des services critiques.
Son principal atout réside dans la corrélation entre performance et sécurité, permettant une approche intégrée de la résilience opérationnelle.

Comparatif synthétique des outils STM

Solution	STM	RUM	SaaS	Multi-localisation	Intégration observabilité
Centreon DEM	Oui	Oui	Oui	Oui	Oui
Dynatrace	Oui	Oui	Oui	Oui	Oui
Datadog	Oui	Partiel	Oui	Oui	Oui
Splunk Synthetic Monitoring	Oui	Oui	Oui	Oui	Oui
SolarWinds Pingdom	Oui	Non	Oui	Oui	Partielle
FortiSIEM	Oui	Non	Oui	Limité	Oui
Grafana k6	Partiel	Non	Non	Selon déploiement	Partielle
Zabbix	Partiel	Non	Non	Selon configuration	Partielle

Outils complémentaires open source

Certaines solutions open source permettent d’exécuter des tests simples de disponibilité, sans offrir la profondeur fonctionnelle d’une supervision transactionnelle complète.
Elles sont souvent utilisées comme complément dans des environnements mixtes : Centreon Open Source, Zabbix, Grafana k6

Ces outils restent intéressants pour des besoins techniques ciblés ou expérimentaux, mais ils ne remplacent pas une solution complète de Digital Experience Monitoring telle que Centreon DEM.

Critères de choix d’un outil de Synthetic Transaction Monitoring

Pour sélectionner la solution la plus adaptée, il est essentiel de considérer :

• La facilité de configuration et de maintenance des scénarios ;
• Le niveau d’automatisation (intégration CI/CD, tests dynamiques) ;
• La couverture fonctionnelle (HTTP, API, Web, SSL, transactions complexes) ;
• Les capacités multi-localisation pour un suivi mondial ;
• L’intégration avec les outils de supervision, d’APM ou d’ITSM ;
• La qualité du reporting et la visualisation des indicateurs métiers ;
• Le TCO (Total Cost of Ownership) et les options de support.

L’outil idéal combine proactivité, simplicité et intégration dans la stratégie d’observabilité globale de l’entreprise.

Synthetic Transaction Monitoring et Observabilité

Dans un monde où les systèmes IT sont distribués entre data centers, cloud publics, infrastructures hybrides et services SaaS, la supervision classique ne suffit plus.
Les organisations ont besoin d’une vision transversale et corrélée de leurs environnements numériques pour comprendre comment la performance technique influence directement l’expérience utilisateur et les résultats métiers.
C’est précisément là que le Synthetic Transaction Monitoring (STM) s’impose comme un pilier de l’observabilité moderne.

Complémentarité avec l’observabilité moderne

L’observabilité vise à comprendre l’état interne d’un système complexe à partir de ses signaux externes : métriques, logs, traces et événements.
Le Synthetic Monitoring y ajoute une dimension expérientielle simulée, permettant d’évaluer non pas seulement ce que fait le système, mais surtout ce que vit l’utilisateur.

En combinant ces deux sources d’information, les équipes IT obtiennent :

• Une corrélation directe entre performance réelle et performance perçue ;
• Une identification plus rapide des causes racines grâce à la contextualisation des incidents ;
• Une meilleure priorisation des actions correctives selon leur impact métier ;
• Une capacité accrue à aligner la supervision sur les SLA et SLO (objectifs de niveau de service).

Le Synthetic Monitoring répond à la question “quel impact aurait une défaillance sur l’utilisateur final ?” tandis que l’observabilité technique répond à “pourquoi cette défaillance se produit-elle ?”.
En réunissant les deux, les organisations obtiennent une vision complète et exploitable de la performance numérique.

Rôle dans les environnements cloud et hybrides

Les infrastructures modernes combinent des applications on-premises, des services cloud-native et des outils SaaS.
Cette diversité crée des zones d’ombre où la visibilité directe devient difficile.

Le Synthetic Transaction Monitoring agit comme un fil conducteur entre ces mondes :

• Il teste la disponibilité des services cloud (Azure, AWS, GCP) depuis différents points du réseau ;
• Il surveille la performance des API et microservices déployés sur Kubernetes ou Docker ;
• Il valide les chemins critiques entre le réseau interne et le cloud, pour détecter les latences ou ruptures de connectivité.

Ainsi, le STM rétablit une chaîne de visibilité complète, depuis l’infrastructure jusqu’à l’expérience utilisateur finale.
Il garantit que les services critiques restent performants, quel que soit leur mode d’hébergement.

Dans les environnements hybrides, le STM joue aussi un rôle de contrôle de cohérence entre les différentes zones : il permet de s’assurer que les transactions métiers s’exécutent sans rupture entre le legacy et le cloud.

Le STM permet également de comparer les performances observées entre différents cloud providers tels qu’AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud Platform, facilitant ainsi les décisions d’architecture et d’optimisation.

Vers la supervision prédictive avec l’AIOps

L’intégration du Synthetic Monitoring dans une stratégie AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) marque une nouvelle étape vers une supervision intelligente et auto-apprenante.
Les plateformes d’observabilité enrichies par l’intelligence artificielle peuvent analyser automatiquement les résultats des tests synthétiques pour :

• Détecter des anomalies de performance récurrentes ;
• Identifier des patterns de dégradation avant qu’ils ne deviennent critiques ;
• Corréler dynamiquement les événements, logs et métriques ;
• Déclencher des actions automatiques de remédiation.

Cette synergie entre AIOps et Synthetic Monitoring permet de passer d’une supervision réactive à une supervision préventive et prédictive.
Les équipes IT n’ont plus besoin de surveiller chaque indicateur manuellement : la plateforme apprend, détecte et agit en continu.

Les bénéfices sont immédiats :

• Gain de temps pour les équipes d’exploitation ;
• Réduction du bruit d’alerte et de la fatigue opérationnelle ;
• Disponibilité renforcée grâce à des corrections plus rapides et mieux ciblées.

L’apport du Synthetic Monitoring dans Centreon

Dans la plateforme Centreon Observability Platform (qui combine désormais supervision des infrastructures avec Centreon Infra Monitoring, gestion des logs avec Centreon Log Management et supervision de l’expérience utilisateur avec Centreon DEM), le Synthetic Transaction Monitoring est intégré comme une brique essentielle de l’approche d’observabilité globale.
Combiné à la supervision d’infrastructure et à l’analyse des services métiers, il fournit une vision unifiée et contextualisée de la performance numérique.

Centreon DEM permet aux équipes IT de :

• Créer et planifier des tests synthétiques ciblant les transactions critiques ;
• Corréler automatiquement les résultats STM avec les indicateurs de disponibilité des éléments d’infrastructures ;
• Visualiser en temps réel l’impact des dégradations via des tableaux de bord orientés Business Views dans Centreon Infra Monitoring ;
• Déclencher des alertes, des tickets ITSM ou des workflows d’automatisation via les intégrations natives (ServiceNow, Jira, EasyVista, etc.) de Centreon Infra Monitoring.

Cette intégration transforme la supervision en centre de pilotage de la performance digitale, où la donnée technique se traduit en indicateurs business exploitables.
Le Synthetic Monitoring devient ainsi le pont entre l’infrastructure, l’expérience utilisateur et la valeur métier.

Une vision orientée expérience et performance globale

L’observabilité moderne, renforcée par le Synthetic Transaction Monitoring, permet aux organisations d’adopter une approche centrée sur l’expérience, et non plus uniquement sur la technologie.
Les bénéfices concrets sont multiples :

• Passer d’une logique d’incidents à une logique d’expérience continue ;
• Aligner les priorités IT sur les objectifs métiers et la satisfaction utilisateur ;
• Améliorer la communication entre les équipes techniques, métiers et direction ;
• Rationaliser les outils de supervision autour d’une plateforme intégrée.

En intégrant le STM à l’observabilité, les entreprises gagnent en agilité, fiabilité et visibilité stratégique.
Elles transforment la supervision IT en avantage compétitif, capable de soutenir durablement la croissance et la transformation numérique.

Synthetic Transaction Monitoring : bénéfices pour les équipes IT

Le Synthetic Transaction Monitoring (STM) n’est pas seulement une méthode de mesure technique : c’est un outil de performance organisationnelle.
En offrant une visibilité constante sur la qualité de service et la disponibilité des applications, il aide les équipes IT à travailler plus efficacement, à réduire la charge opérationnelle, et à renforcer la confiance de toute l’entreprise dans l’IT.
Cette section présente les bénéfices concrets du STM pour les différents niveaux de responsabilité au sein des équipes informatiques.

Pour les équipes techniques : efficacité, gain de temps et maîtrise

Pour les administrateurs systèmes, ingénieurs de supervision ou exploitants IT, le Synthetic Monitoring est avant tout un outil d’automatisation et de contrôle proactif.
Il permet de tester en continu les parcours et services critiques sans attendre les retours des utilisateurs.

Les avantages opérationnels sont multiples :

• Détection immédiate des anomalies avant qu’elles ne génèrent des tickets de support ;
• Automatisation des vérifications des services clés et des certificats SSL ;
• Analyse détaillée des temps de réponse et des erreurs HTTP ;
• Corrélation entre les tests synthétiques et les métriques d’infrastructure pour un diagnostic plus rapide.

Cette approche réduit le bruit d’alerte, évite les doublons d’investigation et fait gagner un temps précieux au quotidien.
Les équipes peuvent ainsi se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée — amélioration continue, fiabilisation et innovation.

Le Synthetic Monitoring contribue également à réduire la fatigue d’alerte, un enjeu majeur dans les environnements IT complexes.
En automatisant la surveillance, les ingénieurs passent moins de temps à réagir et plus de temps à anticiper.

Grâce à une visibilité continue sur les transactions critiques, les membres de l’IT team peuvent identifier plus rapidement les anomalies, réduire les investigations manuelles et se concentrer sur l’amélioration de la qualité de service.

Pour les ITOps Managers : visibilité stratégique et alignement métier

Pour un ITOps Manager, la valeur du Synthetic Transaction Monitoring réside dans sa capacité à connecter la supervision technique à la performance business.
Grâce aux indicateurs consolidés issus des tests synthétiques, il peut :

• Mesurer la conformité aux SLA et produire des rapports fiables pour la direction ou les métiers ;
• Identifier les transactions clés les plus sensibles pour l’activité et prioriser les ressources en conséquence ;
• Corréler les données STM avec les indicateurs de satisfaction et de productivité ;
• Suivre les tendances de performance (trends analysis) et anticiper les besoins d’optimisation.

Le Synthetic Monitoring devient ainsi un outil d’aide à la décision stratégique, permettant de piloter l’efficacité opérationnelle sur des bases objectives.
Il offre une visibilité factuelle et mesurable sur la manière dont la performance IT soutient la performance globale de l’entreprise.

Pour un IT/ITOps Manager, c’est aussi un moyen supplémentaire de démontrer la valeur de l’IT : en reliant disponibilité, continuité de service et résultats métiers, il peut quantifier la contribution directe de son équipe à la réussite de l’organisation.

Pour l’organisation : fiabilité, satisfaction et compétitivité

Au-delà des équipes IT, le Synthetic Transaction Monitoring a un impact direct sur la performance de l’entreprise.
En garantissant la disponibilité et la réactivité des services numériques, il permet :

• D’améliorer la satisfaction client, interne comme externe ;
• De renforcer la continuité d’activité en limitant les interruptions non planifiées ;
• D’optimiser la collaboration interéquipes, grâce à une information partagée et contextualisée ;
• D’accroître la confiance dans les outils numériques, un facteur clé de transformation digitale.

Les gains sont à la fois quantitatifs (baisse du MTTR, réduction des tickets, amélioration des SLA) et qualitatifs (meilleure communication, responsabilisation, fiabilité perçue).

Le STM contribue à instaurer une culture d’amélioration continue, où chaque incident devient une opportunité d’apprentissage et chaque mesure une base d’optimisation.
C’est un véritable catalyseur de maturité opérationnelle, favorisant une IT plus agile, proactive et orientée valeur.

Synthetic Transaction Monitoring : tendances et évolutions en 2026

La supervision synthétique évolue au rythme de la transformation numérique.
Avec la généralisation du cloud, la montée en puissance de l’intelligence artificielle et les enjeux croissants de durabilité, le Synthetic Transaction Monitoring (STM) devient un pilier stratégique de la performance et de la résilience numérique.
Ses usages s’étendent désormais bien au-delà de la simple supervision technique : il contribue à l’automatisation, à la prédiction des incidents et à la réduction de l’empreinte environnementale du numérique.

Automatisation et intelligence artificielle

Les plateformes de supervision modernes intègrent de plus en plus des capacités d’automatisation et d’analyse intelligente pour optimiser la surveillance des services numériques.
Grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning, le Synthetic Monitoring devient capable de :

• Générer automatiquement des scénarios de tests à partir des comportements utilisateurs réels ;
• Détecter les anomalies de performance sans définir manuellement de seuils statiques ;
• Corréler automatiquement les incidents entre applications, réseaux et infrastructures ;
• Déclencher des actions de remédiation ou d’escalade automatisées.

Cette évolution transforme le STM en un système auto-adaptatif et prédictif.
Les équipes IT ne se contentent plus d’observer : elles disposent d’un outil capable d’anticiper les dégradations, d’évaluer leur impact et d’agir automatiquement pour maintenir la continuité de service.

Avec l’essor des approches AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), le Synthetic Monitoring devient une brique centrale de la supervision intelligente.
Il aide les entreprises à réduire le volume d’alertes, à accélérer la résolution et à renforcer la fiabilité globale de leur environnement IT.

Cloud-native et hybrid monitoring

Les environnements informatiques modernes sont distribués, dynamiques et éphémères.
Les architectures cloud-native, basées sur des microservices et des conteneurs, nécessitent une visibilité de bout en bout.
Le Synthetic Transaction Monitoring évolue pour s’intégrer naturellement dans ces écosystèmes complexes.

Les solutions les plus avancées, comme Centreon DEM, permettent de :

• Surveiller des transactions synthétiques dans des environnements Kubernetes ou Docker ;
• Mesurer la performance des APIs et microservices critiques ;
• Corréler les résultats STM avec les métriques de conteneurs, logs et traces ;
• Adapter dynamiquement les scénarios en fonction des changements d’infrastructure.

Cette intégration au cœur des environnements hybrides et multi-cloud fait du STM un levier de cohérence opérationnelle.
Il relie les performances techniques et la qualité de service perçue dans des contextes où la complexité rend la visibilité directe difficile.

De la performance web à la sobriété numérique

La performance numérique ne se résume plus à la rapidité d’exécution : elle englobe désormais la sobriété énergétique et environnementale.
Dans cette optique, les tests synthétiques jouent un rôle essentiel pour mesurer et réduire l’empreinte carbone des services numériques.

La solution Centreon DEM, permet par exemple de :

• Mesurer les émissions de CO₂ par page ou par transaction ;
• Suivre l’évolution du Score de Sobriété Numérique ;
• Identifier les éléments énergivores (scripts, images, vidéos, CDN) et proposer des axes d’optimisation ;
• Corréler les performances techniques et écologiques, pour allier rapidité et durabilité.

Le Synthetic Monitoring devient ainsi un outil de pilotage Green IT, au service d’une performance responsable.
Il permet aux entreprises d’agir concrètement sur la réduction de leur empreinte carbone tout en améliorant la qualité de l’expérience utilisateur.

Cette convergence entre Web Performance et Sobriété Numérique s’inscrit dans une logique de durabilité : offrir une expérience fluide, rapide et respectueuse des ressources planétaires.

Pour en savoir plus, regardez notre podcast dédié.

Web Performance : Pourquoi la vitesse de votre site est stratégique ?

À quoi sert vraiment la Web Performance ? Pourquoi la vitesse de chargement d’une page est critique pour l’expérience utilisateur, le SEO… et le chiffre d’affaires ? Pour tout savoir sur le sujet suivez ce podcast qui décortique les enjeux de la web performance : les bons indicateurs à suivre, la place de Google dans l’écosystème, les outils de supervision comme le STM ou le RUM, et les erreurs fréquentes à éviter. Regarder le podcast sur le Web Performance.

Vers une supervision unifiée et centrée sur la valeur

Toutes ces évolutions convergent vers un même objectif : une supervision globale et intégrée, centrée sur la valeur métier.
Les plateformes comme Centreon Observability Platform incarnent cette vision en combinant :

• La supervision d’infrastructure et d’applications ;
• Le Synthetic Transaction Monitoring et le Real User Monitoring ;
• Les données métiers et indicateurs de service.

Cette approche permet aux DSI et aux ITOps Managers de piloter la performance numérique dans sa globalité, du datacenter à l’utilisateur final, et d’aligner la supervision sur les priorités stratégiques de l’entreprise :

• Disponibilité : assurer la continuité des services critiques ;
• Productivité : garantir des temps de réponse optimaux ;
• Satisfaction : offrir une expérience utilisateur sans friction ;
• Durabilité : réduire l’impact environnemental du numérique.

Le Synthetic Transaction Monitoring n’est donc plus une simple fonctionnalité de test : il devient un vecteur de valeur au cœur de la transformation numérique et durable des entreprises.

Comment mettre en œuvre une stratégie de Synthetic Transaction Monitoring

Étape 1 : identifier les transactions critiques

Identifier les parcours dont la disponibilité est essentielle pour l’activité : authentification, paiement, recherche, génération de rapports ou accès aux applications métiers.

Étape 2 : définir les scénarios synthétiques

Créer des scénarios reproduisant les actions réalisées par les utilisateurs afin de mesurer les performances de manière reproductible.

Étape 3 : choisir les points de mesure

Déployer les tests depuis différentes régions géographiques afin de mesurer la qualité de service perçue selon les localisations.

Étape 4 : configurer les alertes et le reporting

Définir des seuils sur les temps de réponse, les taux d’erreur ou la disponibilité afin de déclencher des alertes pertinentes et produire des rapports réguliers.

Les Synthetic Transaction Monitoring alerts permettent de notifier automatiquement les équipes IT lorsqu’une transaction critique échoue, lorsqu’un temps de réponse dépasse un seuil défini ou lorsqu’une dégradation de service est détectée. Ces alertes peuvent être transmises par email, Microsoft Teams, Slack ou via une plateforme ITSM afin d’accélérer la prise en charge des incidents.

Étape 5 : corréler avec l’observabilité

Associer les résultats STM aux métriques d’infrastructure, aux logs et aux traces applicatives afin d’accélérer le diagnostic des incidents.

Des solutions comme Centreon DEM, Dynatrace ou Datadog facilitent cette démarche en intégrant le Synthetic Monitoring dans une approche globale d’observabilité.

Conclusion

Dans un environnement numérique où chaque milliseconde compte, le Synthetic Transaction Monitoring (STM) s’impose comme une brique essentielle de la supervision moderne.
En simulant les transactions critiques, il permet aux équipes IT d’anticiper les incidents, de garantir la disponibilité des services et d’améliorer en continu l’expérience utilisateur.
Le STM n’est plus une simple technique de test : c’est un véritable levier de gouvernance et de performance IT.

Intégré à une plateforme d’observabilité complète comme la Centreon Observability Platform, il révèle toute sa puissance.
En combinant :

• Centreon Infrastructure Monitoring pour la supervision technique,
• Centreon Log Management pour l’analyse et la corrélation des événements,
• et Centreon DEM pour la vision orientée expérience,

les entreprises disposent d’un écosystème unifié, capable de relier la performance technique à la valeur métier.

Grâce à Centreon DEM, le Synthetic Transaction Monitoring devient :

• Proactif : les incidents sont détectés avant qu’ils n’affectent les utilisateurs.
• Complet : il associe supervision synthétique (STM), supervision réelle (RUM) et mesure de la sobriété numérique.
• Durable : il permet d’optimiser la performance tout en réduisant l’empreinte carbone numérique.
• Orienté valeur : les données STM et RUM sont corrélées aux indicateurs métiers pour piloter les décisions stratégiques.

Cette approche permet aux directions IT d’aligner leurs priorités sur les enjeux business, tout en répondant aux exigences d’efficacité, de résilience et de durabilité qui caractérisent l’IT moderne.

Anticipez. Mesurez. Améliorez.

Le Synthetic Transaction Monitoring est bien plus qu’un outil de supervision : c’est la clé d’une IT performante, proactive et responsable.
Avec Centreon DEM, placez l’expérience numérique au cœur de votre stratégie d’observabilité et pilotez la performance de vos services avec confiance et précision.

Pour aller plus loin :

Web Performance : Pourquoi la vitesse de votre site est stratégique ?

À quoi sert vraiment la Web Performance ? Pourquoi la vitesse de chargement d’une page est critique pour l’expérience utilisateur, le SEO… et le chiffre d’affaires ? Pour tout savoir sur le sujet suivez ce podcast qui décortique les enjeux de la web performance : les bons indicateurs à suivre, la place de Google dans l’écosystème, les outils de supervision comme le STM ou le RUM, et les erreurs fréquentes à éviter. Regarder le podcast sur le Web Performance.

Centreon DEM : Mesurez la Performance Digitale de A à Z

Découvrez Centreon DEM, la solution de Digital Experience Monitoring qui vous permet de piloter la performance de vos applications web comme jamais auparavant. Cette vidéo de démo vous propose un tour d’horizon complet de l’interface. Vous verrez comment analyser les performances de vos parcours utilisateurs grâce au Synthetic Transaction Monitoring, mesurer l’expérience réelle de vos visiteurs avec le Real User Monitoring, et aller jusqu’à la supervision système et applicative. Voir la vidéo de démo.

Pour en savoir plus sur le DEM

Découvrez ce qu’est le DEM, l’importance qu’il revêt pour les organisations et sa complémentarité avec la supervision des infrastructures IT dans cette vidéo , extraite du replay du Centreon Summit 2025, la conférence utilisateurs de Centreon.

Prêt à améliorer l’expérience digitale de vos utilisateurs ? Contactez-nous pour un échange ou demander une démo personnalisée.

Foire aux questions (FAQ)

Q1. Qu’est-ce que le Synthetic Transaction Monitoring ?

Le Synthetic Transaction Monitoring (STM) consiste à simuler les interactions des utilisateurs sur une application, un site web ou une API afin de mesurer la performance, la disponibilité et la fiabilité des services numériques.
Les tests sont exécutés automatiquement et régulièrement à partir de différents points géographiques.
L’objectif est de détecter les dégradations de performance avant qu’elles n’affectent les utilisateurs réels, garantissant ainsi une expérience fluide et conforme aux engagements de service (SLA).

Q2. Quelle différence entre Synthetic Monitoring et APM (Application Performance Monitoring) ?

Le Synthetic Monitoring et l’Application Performance Monitoring (APM) sont deux approches complémentaires utilisées pour garantir la qualité des services numériques.

Le Synthetic Monitoring repose sur des tests automatisés qui simulent les actions d’un utilisateur afin de vérifier la disponibilité, les temps de réponse et le bon fonctionnement des transactions critiques, même lorsqu’aucun utilisateur réel n’est connecté.

L’APM, de son côté, analyse le comportement interne des applications en surveillant les transactions applicatives, les bases de données, les microservices, les dépendances et les performances du code.

En résumé, le Synthetic Monitoring répond à la question « l’application fonctionne-t-elle correctement du point de vue utilisateur ? », tandis que l’APM aide à comprendre « pourquoi un problème de performance se produit ? ». Ensemble, ils constituent des briques essentielles d’une stratégie moderne d’observabilité.

Q3. Comment fonctionne le Synthetic Monitoring ?

Le Synthetic Monitoring repose sur des scénarios automatisés appelés synthetic tests.
Ces scénarios sont exécutés par des agents logiciels — souvent nommés robot clients — qui reproduisent des parcours utilisateurs ou des transactions critiques.
Les résultats sont analysés selon des indicateurs clés : disponibilité, temps de réponse, taux d’erreurs, validité des certificats SSL (valid SSL certificates) et codes de réponse HTTP.
Les plateformes modernes, comme Centreon DEM, permettent d’intégrer ces tests dans une stratégie d’observabilité globale.

Q4. Qu’est-ce que le Synthetic API Monitoring ?

Le Synthetic API Monitoring est une pratique consistant à simuler des appels API (REST, SOAP, GraphQL, etc.) pour mesurer leur disponibilité, performance et fiabilité.
Les tests envoient des requêtes automatisées (GET, POST, PUT, DELETE) vers les endpoints d’une API et vérifient :

• Les temps d’exécution et la latence ;
• Les codes de réponse HTTP et leur conformité ;
• Le contenu retourné et les erreurs éventuelles.

L’objectif est de s’assurer que les APIs critiques (paiement, authentification, CRM, ERP, etc.) restent disponibles et réactives à tout moment.
Dans Centreon DEM, les tests API peuvent être intégrés aux scénarios transactionnels pour une supervision complète du parcours utilisateur.

Q5. Qu’est-ce qu’un Synthetic Transaction Monitor ?

Un Synthetic Transaction Monitor est le composant logiciel ou le module d’une solution de monitoring chargé d’exécuter automatiquement des transactions simulées.
Il reproduit les actions d’un utilisateur (connexion, recherche, achat, téléchargement) et mesure les temps de réponse, la disponibilité et la stabilité du service.

Dans Centreon DEM, les Synthetic Transaction Monitors fonctionnent comme des agents distants déployés sur plusieurs localisations.
Ils permettent une analyse géographique de la performance et une détection proactive des anomalies avant tout impact sur les utilisateurs.

Q6. Qu’est-ce que le Synthetic Transaction Monitoring sur Azure ?

Le Synthetic Transaction Monitoring sur Azure est une fonctionnalité offerte via Azure Monitor Application Insights ou intégrée à des outils tiers comme Centreon DEM, permettant de simuler les transactions utilisateur sur des environnements hébergés dans Microsoft Azure.
Ces tests mesurent la disponibilité, la latence et la fiabilité des applications cloud.
Les entreprises utilisant Azure peuvent ainsi s’assurer que leurs services restent performants, même dans des environnements hybrides où les dépendances réseau et API sont nombreuses.

Centreon DEM peut compléter cette supervision en corrélant les métriques Azure (infrastructure) avec les résultats STM (expérience utilisateur).

Q6. Qu’est-ce que le Synthetic Web Transaction Monitoring ?

Le Synthetic Web Transaction Monitoring est une méthode spécifique de STM qui simule les parcours utilisateurs sur un site web complet, depuis la page d’accueil jusqu’à la finalisation d’une action (achat, envoi de formulaire, téléchargement, etc.).
Les tests sont exécutés dans de véritables navigateurs pour reproduire fidèlement l’expérience perçue.

Les indicateurs mesurés incluent :

• Le Hero Time (affichage du contenu principal) ;
• Le Speed Index (rapidité de rendu visuel) ;
• Le Backend Time (temps de génération serveur) ;
• Les Core Web Vitals de Google.

Grâce à ces mesures, Centreon DEM aide les équipes à optimiser la Web Performance tout en suivant l’évolution du Score de Sobriété Numérique pour réduire les émissions de CO₂ liées aux sites web.

Q7. Quels sont les Synthetic Monitoring Tools les plus utilisés ?

Les Synthetic Monitoring Tools sont des plateformes permettant de créer, planifier et analyser des tests synthétiques.
Parmi les solutions reconnues :

• Centreon DEM — qui combine STM, RUM et Sobriété Numérique dans la Centreon Observability Platform ;
• Dynatrace, Datadog et Splunk, intégrées à leurs écosystèmes d’observabilité ;
• Pingdom ou FortiSIEM, pour des besoins de monitoring plus ciblés.

Le choix d’un outil dépend des besoins : profondeur fonctionnelle, intégration avec l’ITSM, multi-localisation, analyse automatisée (AIOps), ou suivi des indicateurs business.

Q8. Qu’est-ce qu’un Http Monitor ?

Un HTTP Monitor est un test synthétique simple consistant à vérifier la disponibilité et le temps de réponse d’une URL ou d’une API.
Il envoie une requête HTTP ou HTTPS et analyse la réponse obtenue : code de statut, contenu, temps de chargement, et validité du certificat SSL.
C’est la brique de base du Synthetic Monitoring, utilisée pour surveiller les sites web, services REST ou endpoints critiques.
Dans Centreon DEM, les HTTP Monitors peuvent être intégrés dans des scénarios transactionnels complets, offrant une vision fine du comportement global d’une application.

Q9. En quoi le Synthetic Monitoring facilite-t-il le benchmarking des performances ?

Le benchmarking consiste à comparer les performances d’un service ou d’une application dans le temps ou entre différents environnements (préproduction vs production, avant/après déploiement).
Grâce aux synthetic data, issues de tests répétables et standardisés, il devient possible de mesurer objectivement :

• Les tendances de performance (trends analysis) ;
• L’impact d’une nouvelle version logicielle ou d’une mise à jour d’infrastructure ;
• Les différences de performance entre régions, environnements ou fournisseurs cloud.

Le Synthetic Monitoring fournit donc un cadre de mesure stable et fiable, idéal pour établir des référentiels de qualité (benchmarks) et démontrer les améliorations réalisées dans le temps.

Q10. Qu’est-ce qu’une Key Transaction dans le Synthetic Monitoring ?

Les Key Transactions sont les parcours utilisateurs ou processus métiers essentiels à la continuité de l’activité.
Elles représentent les points de contrôle que le Synthetic Transaction Monitoring doit surveiller en priorité :

• Connexion au portail client,
• Recherche de produit,
• Validation d’un paiement,
• Téléchargement de facture, etc.

Ces transactions sont sélectionnées en fonction de leur impact business.
Dans Centreon DEM, elles sont configurées comme des scénarios synthétiques critiques, visibles dans les tableaux de bord “Business Views”, afin de prioriser les alertes et les ressources selon leur importance stratégique.

Q11. Peut-on superviser des services Microsoft Teams avec le Synthetic Monitoring ?

Oui. Les applications SaaS comme Microsoft Teams peuvent être surveillées via des tests synthétiques configurés dans Centreon DEM.
En simulant l’ouverture d’une session, l’envoi d’un message ou l’accès à une réunion en ligne, les équipes IT peuvent :

• Vérifier la disponibilité du service Teams ;
• Identifier les problèmes de latence ou de connexion liés au réseau interne ou au cloud ;
• Corréler ces résultats avec la supervision d’infrastructure et de connectivité.

Cela permet de garantir la continuité des outils collaboratifs, devenus critiques dans les environnements de travail hybrides.

Q12. Qu’est-ce qu’un Valid SSL Certificate et pourquoi le surveiller ?

Un Valid SSL Certificate est un certificat de sécurité qui assure le chiffrement des communications entre un navigateur et un serveur web.
Il est dit “valide” lorsqu’il :

• Est délivré par une autorité de certification reconnue ;
• N’est pas expiré ;
• Correspond bien au nom de domaine surveillé ;
• Est correctement installé sur le serveur.

Le monitoring des certificats SSL fait partie des fonctions essentielles du Synthetic Monitoring.
Dans Centreon DEM, des tests automatisés vérifient en permanence la validité et la date d’expiration des certificats, évitant toute interruption de service liée à une erreur de renouvellement.