L’intelligence axée sur les données

Prévisions et prévention

Nous avons tous besoin d’avoir accès à des informations qui permettent de prendre des décisions rapides et précises sur des sujets urgents.

Les départements IT ne font pas exception à la règle. Ils doivent avoir à leur disposition des informations qui les aideront à déterminer rapidement la cause d’un incident, de sorte à pouvoir y apporter une solution le plus rapidement possible. L’objectif étant que l’incident en question n’affecte pas trop le business et les clients.

Mais pourquoi se contenter de cela, alors que vous pourriez avoir ces informations avant même que l’incident se produise ? Imaginez que votre équipe puisse être informée d’un incident potentiel 30 minutes avant que celui-ci survienne... Vous pourriez alors prendre les mesures nécessaires pour l’éviter.

Une telle stratégie de prévision comporte plusieurs avantages :

• Vous préservez votre Customer Experience. L’expérience de vos clients n’est pas impactée par l’incident.
• Vous ne diminuez pas vos revenus. Si le client n’est pas impacté, vous évitez une baisse de revenus à la suite d’un incident (et vous évitez aussi que vos clients s’en aillent pour cause de mauvaise expérience).
• Vous augmentez votre productivité. Les équipes internes ont davantage de temps à consacrer aux initiatives organisationnelles qui aident à faire avancer l’entreprise, au lieu de résoudre des problèmes et d’être coincés dans des réunions de crise.

Adoption du machine learning

Le fait d’avoir les données et un endroit où les stocker ne suffit pas pour adopter une approche prédictive.

Il vous faut également appliquer le machine learning, un sous-processus de l’IA, aux données historiques et en temps réel que vous collectez, et l’utiliser pour prévoir des événements susceptibles de se produire.

Le machine learning permet :

• D’utiliser des données d’événements et de les analyser pour éliminer les éléments non importants et les fausses alertes, de sorte à facilement identifier le problème qui a un impact sur le business et qui doit être abordé en priorité ;
• De détecter des anomalies en examinant vos données, de définir des modèles opérationnels et d’utiliser des mesures statistiques pour établir des modèles de variabilité minimum ;
• D’adapter les seuils de manière dynamique à ce comportement changeant et aux activités anormales.

Le machine learning est utile pour analyser ces modèles. En indiquant ce qui est normal et ce qui ne l’est pas, et en mettant les anomalies en évidence, la plateforme vous permet d’adopter une approche plus prédictive et préventive en matière d’IT.

Du temps et de l’argent

Vous avez peut-être déjà entendu parler de l’intelligence artificielle pour les opérations IT (« Artificial Intelligence for IT Operations » - AIOps).

Gartner définit le concept d’AIOps comme suit : « Les plateformes AIOps sont des systèmes logiciels qui combinent le big data et l’IA ou le machine learning pour améliorer et remplacer partiellement toute une série de processus et tâches du domaine des opérations IT, en ce compris le suivi de la disponibilité et de la performance, la corrélation et l’analyse des événements, la gestion des services informatiques et l’automatisation. »

Mais qu’est-ce que ça signifie exactement d’automatiser et de remplacer ces tâches, et quand intervient l’aspect prédictif ?

Grâce à une solution qui combine les données automatisées et l’IA pour les données historiques et actuelles, il est possible de prédire des incidents imminents et de les éviter.

L’adoption d’une approche prédictive et préventive en matière d’IT permet :

• De réduire le temps moyen de détection (mean time to detect - MTTD)
• D’augmenter le temps moyen entre les défaillances (mean time between failures - MTBF)
• De réduire le temps moyen d’investigation (mean time to investigate - MTTI)
• De réduire le temps moyen de résolution (mean time to resolution - MTTR)

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