{"id":20083,"date":"2022-03-25T13:52:38","date_gmt":"2022-03-25T12:52:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.centreon.com\/supervision-informatique-aiops-a-quoi-devons-nous-nous-attendre-aujourdhui-et-demain\/"},"modified":"2022-03-25T13:47:47","modified_gmt":"2022-03-25T13:47:47","slug":"supervision-informatique-aiops-a-quoi-devons-nous-nous-attendre-aujourdhui-et-demain","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.centreon.com\/fr\/supervision-informatique-aiops-a-quoi-devons-nous-nous-attendre-aujourdhui-et-demain\/","title":{"rendered":"Supervision informatique AIOps : \u00e0 quoi devons-nous nous attendre aujourd\u2019hui et demain ?"},"content":{"rendered":"

Les technologies d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) trouvent un large \u00e9ventail d’applications, du divertissement \u00e0 la sant\u00e9 en passant par les transports\u2026 Bien s\u00fbr, les op\u00e9rations informatiques en b\u00e9n\u00e9ficient \u00e9galement sous la forme de l’AIOps. Concr\u00e8tement, quels sont les cas d\u2019usage des AIOps pour les op\u00e9rations IT, et plus pr\u00e9cis\u00e9ment des AIOps pour la supervision IT ? Ce billet de blog va vous aider \u00e0 comprendre ce que vous pouvez attendre d’une <\/span>solution de supervision informatique AIOps<\/span><\/a> pr\u00eate pour aujourd’hui et demain. D\u00e9couvrez les diff\u00e9rences entre les solutions AIOps g\u00e9n\u00e9ralistes et les solutions sp\u00e9cifiques et, au passage, vous en apprendrez plus sur l’approche AIOps innovante de Centreon (puisque nous couvrons \u00e0 la fois les solutions AIOps agnostiques et les solutions sp\u00e9cifiques pour plus de flexibilit\u00e9).<\/span><\/p>\n

Que signifie l\u2019acronyme AIOps ?<\/span><\/h2>\n

L\u2019acronyme AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) signifie\u00a0 \u00ab Intelligence Artificielle pour les Op\u00e9rations informatiques \u00bb. Gartner a invent\u00e9 le terme en 2017 (vous savez l’ann\u00e9e o\u00f9 nous nous enflammions sur la piste de danse sur \u00ab\u00a0Despacito\u00a0\u00bb). \u00c0 ce moment-l\u00e0, il \u00e9tait devenu clair pour les ITOps que la gestion de masses d’informations dans des environnements pilot\u00e9s par des applications \u00e9tait un d\u00e9fi qui ne pouvait \u00eatre r\u00e9solu qu’avec l’aide des technologies \u00e9mergentes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle.<\/span><\/p>\n

Quelle est la d\u00e9finition AIOps de Gartner ?<\/span><\/h3>\n

Au cas o\u00f9 vous vous poseriez la question, voici la d\u00e9finition originale de Gartner AIOps :<\/span><\/p>\n

\u201cLes plates-formes AIOps utilisent le big data, l’apprentissage automatique (Machine Learning) moderne et d’autres technologies d’analyse avanc\u00e9es pour am\u00e9liorer, directement et indirectement, les fonctions des op\u00e9rations IT (supervision, automatisation et centre de services) avec des donn\u00e9es proactives, personnelles et dynamiques. Les plates-formes AIOps permettent l’utilisation simultan\u00e9e d\u2019une multitude de sources de donn\u00e9es, de m\u00e9thodes de collecte de donn\u00e9es, de technologies analytiques (en temps r\u00e9el et deep) et de technologies de restitution.\u201d<\/span><\/i><\/p><\/blockquote>\n

Depuis 2017, les technologies d\u2019intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) trouvent naturellement leur place dans la bo\u00eete \u00e0 outils ITOps. Tout d\u2019abord pour g\u00e9rer les volumes croissants de donn\u00e9es et la volatilit\u00e9 des op\u00e9rations qui sont devenues de la r\u00e9alit\u00e9 de l\u2019entreprise digitale d\u2019aujourd\u2019hui. Ensuite pour aider les \u00e9quipes \u00e0 planifier la capacit\u00e9 et la performance globale.<\/span><\/p>\n

Cas d’utilisation de la supervision informatique AIOps<\/span><\/h2>\n

Vous l\u2019avez compris, l’AIOps consiste \u00e0 tirer parti des technologies d’IA\/ML de plus en plus banalis\u00e9es pour faire face \u00e0 la croissance rapide des volumes de donn\u00e9es \u00e0 traiter, une acc\u00e9l\u00e9ration de rythme que les \u00eatres humains ont de plus en plus de mal \u00e0 g\u00e9rer tout seuls l\u2019exploitation des donn\u00e9es.\u00a0 L’AIOps peut exploiter aussi bien des donn\u00e9es historis\u00e9es que des donn\u00e9es diffus\u00e9es au fil de l\u2019eau, gr\u00e2ce \u00e0 des algorithmes d’IA et de ML qui trouvent leur application dans des cas d\u2019usage dans les op\u00e9rations informatiques, le DevOps, le SRE et du service management.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/span>Les principaux cas d’utilisation d’AIOps \u00e0 ce jour sont les suivants :<\/span><\/p>\n