Qu'est-ce que l'AIOps ?

Aujourd'hui, la gestion des opérations informatiques implique de faire face à des environnements plus vastes, plus rapides et plus interconnectés que jamais. Les systèmes traditionnels de surveillance et basés sur des règles ne suffisent plus à maintenir la stabilité des services.

AIOps remodèle les opérations en appliquant l'apprentissage automatique aux signaux système en direct et en utilisant des agents d'IA d'entreprise pour raisonner de manière plus dynamique sur les incidents.

Les environnements évoluant de manière imprévisible, ce changement permet aux équipes de dépasser la surveillance statique et d'adopter des réponses plus adaptatives.

Qu'est-ce que l'AIOps ?

L'intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps) applique l'apprentissage automatique et l'analyse avancée aux données opérationnelles pour gérer la santé et les performances des systèmes informatiques sans dépendre d'une intervention manuelle.

Inventé par Gartner en 2016, ce terme décrit les plateformes qui automatisent les principales tâches d'exploitation - comme la détection des anomalies, la corrélation des événements, la recherche des causes profondes et la réponse aux incidents - en apprenant à partir des données du système en temps réel au lieu de règles statiques.

Les configurations AIOps modernes vont plus loin : elles associent des modèles de détection à des agents d'IA qui relient les problèmes connexes et guident la résolution à travers les outils, ce qui rend les opérations plus dynamiques et moins réactives.

Concepts clés de l'AIOps

En quoi l'AIOps est-il différent du MLOps et du DevOps ?

L'automatisation et les flux de travail axés sur les données étant devenus plus courants dans les pratiques informatiques et logicielles, les termes AIOps, MLOps et DevOps sont souvent mentionnés ensemble.

Ils partagent des objectifs communs d'amélioration de la fiabilité, de l'évolutivité et de la réactivité, mais ils interviennent à des stades différents du cycle de vie des technologies. Parce qu'elles impliquent toutes trois l'utilisation de l'automatisation pour gérer la complexité, il est facile de confondre leurs rôles.

Comment fonctionne l'AIOps ?

L'AIOps introduit l'apprentissage automatique dans les opérations quotidiennes en aidant les systèmes à détecter les problèmes à un stade précoce et à y répondre automatiquement.

Il recherche les comportements inhabituels, relie les problèmes connexes et déclenche des réponses sans qu'il soit nécessaire que quelqu'un intervienne.

Pour illustrer ce flux, imaginons un scénario dans lequel le processus de paiement d'une entreprise de commerce électronique est soudainement ralenti pendant les heures de pointe. 

Étape 1 : Extraction et préparation des données opérationnelles

Pour détecter rapidement le ralentissement du passage en caisse, la plateforme AIOps ingère des mesures en direct des serveurs web, des API et des bases de données.

Il nettoie et aligne les données de latence, les erreurs de transaction et les journaux du système pour créer une vue en temps réel, garantissant que les modèles de détection disposent de signaux cohérents et fiables à analyser.

Étape 2 : Repérer les anomalies dans les systèmes complexes

Lors des pics de trafic, la plateforme détecte les temps de réponse anormaux des caisses par rapport aux lignes de base apprises.

Les agents d'intelligence artificielle mettent en évidence ces anomalies avant que les limites ne soient dépassées, ce qui permet de remédier rapidement au ralentissement.

Bien que les agents ne soient qu'un élément de la stack AIOps, ce guide de construction d'un agent d'IA explique comment ils sont structurés pour raisonner à partir de signaux et prendre des décisions.

Certaines plateformes déploient des agents d'IA verticaux formés spécifiquement pour des domaines tels que l'infrastructure en nuage, les réseaux ou les bases de données afin d'améliorer la précision.

Étape 3 : Relier les incidents entre les environnements

La plate-forme établit une corrélation entre l'augmentation de la latence des caisses et les délais d'interrogation simultanée de la base de données et la perte de paquets sur le réseau.

Les agents d'intelligence artificielle aident à raisonner sur les signaux connexes, à reconstituer l'incident dans son intégralité et à déterminer que le ralentissement est dû à une tension au niveau du back-end qui se propage dans les systèmes, et non à des problèmes isolés au niveau du front-end.

Ces capacités reflètent une forme d'orchestration d'agents d'IA, où des modèles spécialisés travaillent ensemble pour construire une vision holistique du paysage des incidents.

Un exemple courant est celui des utilisateurs qui rencontrent des erreurs d'extraction, dont la cause première est une défaillance de l'instance AWS plutôt que de l'application elle-même.

Étape 4 : Réagir automatiquement aux événements critiques

Une fois que la plateforme AIOps confirme que les défaillances des instances AWS affectent les performances de la caisse, elle déclenche des actions prédéfinies.

Il peut s'agir d'une mise à l'échelle automatique des API de caisse ou d'un réacheminement du trafic des bases de données, ce qui permet de stabiliser la plateforme avant que des pannes complètes ne se produisent.

Étape 5 : Apprentissage et réglage continus du modèle

Une fois la résolution communiquée au système, le retour d'information opérationnel provenant de l'ensemble de l'échange permet de réapprendre les modèles de détection des anomalies.

Ce retour d'information aide également les agents de l'IA à raisonner plus efficacement sur les incidents et à prendre de meilleures décisions en matière de réponse automatisée.

Cela permet aux plateformes AIOps de mieux repérer les anomalies précoces, de relier les événements connexes avec plus de précision et de déclencher des réponses automatisées plus efficaces au fur et à mesure que les environnements continuent d'évoluer.

Quels sont les principaux cas d'utilisation des AIOps ?

À mesure que les systèmes AIOps évoluent, les chercheurs combinent les systèmes informatiques traditionnels avec de grands modèles de langageLLMs pour relever des défis opérationnels de longue date.

Un article de 2025, intitulé "Empowering AIOps", présenté à l'ACM Symposium on Software Engineering, souligne comment LLMs peuvent interpréter des données non structurées telles que des journaux de système et des rapports d'incidents, tout en améliorant l'explicabilité des idées basées sur l'IA.

Cette évolution constitue une étape majeure vers l'adoption de systèmes d'IA - et devient essentielle pour les équipes qui doivent maintenir la rapidité et la qualité dans des environnements de plus en plus complexes.

Ces capacités élargissent le champ d'action des AIOps, en particulier dans le domaine de l'optimisation, de la surveillance de l'état des systèmes, de la cybersécurité et de l'allocation des ressources.

Surveillance de la santé du système et détection des incidents

AIOps met en évidence les premiers signes d'instabilité, comme la dégradation des performances de l'API ou la tension du backend, ce qui permet de détecter les problèmes avant qu'ils ne dégénèrent en pannes qui perturberaient les utilisateurs et les services critiques.

Comme le dit Matvey Kukuy, cofondateur de Keep, une plateforme AIOps à code source ouvert,

‍"Lorsque vous gérez l'infrastructure d'une grande entreprise, où il se passe toujours quelque chose, vous avez probablement affaire à des milliers d'événements."

Ce volume rend presque impossible le suivi manuel des incidents - les plateformes AIOps aident les équipes à mettre en évidence ce qui est le plus important.

Optimiser les performances du réseau

Alors que la surveillance met en évidence les signes précurseurs, AIOps va plus loin en optimisant dynamiquement les chemins du réseau pour maintenir la vitesse et la disponibilité dans des conditions changeantes.

Il permet d'équilibrer la charge entre les nœuds, d'ajuster les itinéraires du réseau pendant les périodes de tension et de donner la priorité au trafic des applications critiques afin de minimiser les temps de latence et d'éviter les interruptions de service.

Renforcer les défenses en matière de cybersécurité

En corrélant les signaux opérationnels et de sécurité, AIOps met en évidence les menaces cachées qui échappent à la surveillance traditionnelle.

Il aide les équipes à détecter les mouvements latéraux à l'intérieur des environnements et à réagir plus rapidement aux schémas d'attaque émergents.

Prévision des besoins en ressources et en capacités

Outre la gestion de la santé des systèmes en direct, AIOps aide les équipes à planifier la croissance future.

En prévoyant où et quand la capacité sera nécessaire, il est possible de dimensionner l'infrastructure de manière plus intelligente et de planifier les ressources à long terme.

Comment élaborer une stratégie AIOps ?

L'élaboration d'une stratégie AIOps réussie ne se limite pas au déploiement d'outils d'automatisation. 

Les équipes ont besoin d'une base opérationnelle solide, de pratiques fiables en matière de données et d'attentes réalistes quant à ce que les opérations pilotées par l'IA peuvent et ne peuvent pas faire.

1. Centraliser les données de surveillance et d'observabilité du système

AIOps a besoin d'une vue complète et en temps réel de vos systèmes. Consolidez les journaux, les mesures, les traces et les événements en une seule couche d'observabilité.

Les lacunes dans la couverture de la surveillance ou les outils fragmentés affaiblissent la reconnaissance des schémas et la détection des incidents. Le renforcement de l'observabilité donne aux plateformes AIOps le flux de signaux nécessaire pour fournir des informations précises.

2. Normaliser les processus de gestion des incidents

Sans voies d'escalade claires, les AIOps ne peuvent pas automatiser efficacement les étapes de résolution, ce qui entraîne davantage de confusion et d'hallucinations.

AIOps se branche sur la gestion des incidents existante, de sorte que la stabilité et la cohérence sont essentielles avant d'ajouter des couches d'automatisation.

3. Créer un flux de données opérationnelles de haute qualité

Les modèles AIOps s'appuient sur des données normalisées en temps réel pour reconnaître les anomalies de manière fiable.

Les équipes doivent valider la qualité de l'ingestion, normaliser les formats d'événements et nettoyer les mesures redondantes ou de faible valeur pour construire une base de données opérationnelles fiable.

4. Sélectionner un domaine initial pour le déploiement

Le lancement d'AIOps dans un environnement entier crée une complexité inutile sans contrôle. 

Commencez par un domaine opérationnel ciblé, comme la surveillance du réseau, l'infrastructure en nuage ou la santé des applications.

Le fait de cibler une zone restreinte permet d'ajuster plus rapidement les modèles, de mesurer plus facilement les premiers résultats et d'assurer une mise à l'échelle plus aisée par la suite.

5. Aligner les équipes sur des attentes réalistes en matière d'AIOps

Les AIOps accélèrent la détection et le triage, mais des attentes claires quant à ce qui doit être automatisé permettent de s'assurer que les AIOps soutiennent et renforcent le jugement humain plutôt que de le remplacer de manière aléatoire.

Comme l'explique Jay Rudrachar, directeur principal chez TIAA, à Gartner,

‍"En fin de compte, quel est notre plus grand avantage ? Réduire autant que possible les pannes et les temps d'arrêt pour les clients et être proactifs."

Avec cet état d'esprit, les équipes peuvent éviter de rechercher l'automatisation pour des choses qui ne peuvent ou ne doivent pas être automatisées, et se concentrer plutôt sur la résolution des points de douleur réels qui réduisent l'impact pour l'utilisateur.

6. Évaluer soigneusement les solutions AIOps

Toutes les solutions AIOps ne s'adaptent pas de la même manière à tous les environnements. L'évaluation doit se concentrer sur l'intégration de l'observabilité, la flexibilité de l'automatisation et l'adaptabilité opérationnelle dans le monde réel.

Bien qu'il existe des certifications AIOps, la connaissance de la plateforme et l'adéquation à l'architecture sont plus importantes que les références formelles. Choisissez des solutions qui s'alignent sur votre architecture de données et vos besoins en matière de systèmes.

Top 5 des plateformes AIOps

Le choix de la bonne plateforme AIOps détermine la rapidité avec laquelle les équipes peuvent répondre aux problèmes de système et la confiance avec laquelle elles peuvent planifier la croissance de l'infrastructure.

L'objectif n'est pas seulement d'alerter plus rapidement, mais d'intégrer l'automatisation dans les opérations quotidiennes sans créer de nouveaux angles morts.

1. PagerDuty

PagerDuty est une plateforme AIOps axée sur la réponse aux incidents en temps réel, l'automatisation et l'intelligence des événements. Elle relie les outils de surveillance, les plateformes d'observabilité et les équipes d'astreinte pour détecter, diagnostiquer et répondre aux problèmes plus rapidement.

Il est largement utilisé dans les configurations de billetterie AI, où les alertes génèrent automatiquement et escaladent les tickets d'incident via des outils ITSM intégrés tels que Jira ou ServiceNow.

Il utilise la corrélation d'événements pilotée par l'IA pour réduire le bruit et mettre en évidence les incidents critiques. Les équipes peuvent mettre en place des flux de travail automatisés pour enrichir les alertes, déclencher des actions et escalader en fonction de la gravité. 

PagerDuty s'intègre à des outils tels que Slack, ServiceNow, Jira, Datadog et AWS CloudWatch. Son orchestration d'événements, ses modèles d'apprentissage adaptatif et ses playbooks de réponse aident les équipes à gérer les incidents de manière proactive.

Caractéristiques principales :

• Corrélation des événements en temps réel et réduction du bruit
• Automatisation de la réponse aux incidents à l'aide de runbooks et de routage dynamique
• Détection d'anomalies et regroupement d'alertes basés sur l'IA
• Intégrations avec des outils de surveillance, de billetterie et de collaboration

Prix :

• Plan gratuit : Gestion des incidents de base pour les petites équipes
• Professionnel : 21 $/utilisateur/mois - ajoute la planification de l'astreinte et le regroupement des alertes
• Business : 41 $/utilisateur/mois - comprend l'orchestration d'événements et les fonctions d'automatisation
• Entreprise : Tarification personnalisée pour les opérations à grande échelle et la conformité avancée

2. Botpress

Botpress est une plateforme d'agents IA sans code qui aide les équipes à orchestrer les flux de travail opérationnels, à automatiser les réponses aux incidents et à gérer les événements d'infrastructure dans tous les environnements.

Construit pour consolider les signaux du système en temps réel, les agents Botpress peuvent déclencher des alertes, ouvrir des tickets, escalader les problèmes et automatiser les étapes de résolution à travers des outils tels que Slack, Jira, GitHub Actions, et Grafana Cloud - tous accessibles à travers le HubIntégration.

Contrairement aux piles de surveillance traditionnelles qui dépendent de pipelines statiques, la plateforme vous permet d'utiliser des agents d'IA pour ajuster les flux opérationnels en fonction des conditions du système en direct, une exigence fondamentale dans les environnements modernes d'automatisation du flux de travail de l'IA.

Il agit comme une couche d'orchestration pour les opérations d'infrastructure, permettant aux équipes de gérer les escalades, d'automatiser les décisions et de contrôler les actions du système directement à partir des environnements de chat.

Caractéristiques principales :

• Un créateur sans code pour les agents, les API et les flux d'événements
• Prise en charge de Webhook et d'API pour les signaux de pipeline et les déclencheurs d'incidents
• Mémoire et routage conditionnel pour les escalades dynamiques
• Déploiement multicanal dans les applications internes et publiques

Prix :

• Plan gratuit : 0 $/mois avec 5 $ d'utilisation de l'IA
• Plus: 89 $/mois - ajoute le routage des agents en direct et les tests de flux
• Équipe : 495 $/mois - pour le SSO, la collaboration et le contrôle d'accès
• Entreprise : Tarification personnalisée en fonction de l'échelle et de la conformité

3. Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) est une plateforme d'observabilité et d'AIOps qui surveille la santé des systèmes, corrèle les événements et prédit les pannes dans des environnements informatiques complexes.

Ces capacités sont particulièrement précieuses pour l'IA dans les scénarios de télécommunications, où la corrélation des signaux en temps réel est essentielle pour maintenir le temps de fonctionnement des grands réseaux.

Il utilise des analyses basées sur l'apprentissage automatique pour détecter les anomalies, suivre les dépendances des services et prioriser les incidents en fonction de l'impact sur l'entreprise. ITSI consolide les mesures, les journaux et les traces dans une vue unifiée pour donner aux équipes une visibilité totale sur les performances du système.

Les analyses prédictives d'ITSI permettent d'anticiper les dégradations de service, tandis que son moteur de corrélation d'événements réduit le bruit des alertes et met en évidence les incidents exploitables.

Caractéristiques principales :

• Surveillance unifiée des mesures, des journaux et des traces
• Cartographie de la dépendance à l'égard des services et évaluation de l'état de santé
• Analyse prédictive pour la détection précoce des pannes
• Réduction du bruit par corrélation et regroupement d'événements

Prix :

• Tarification personnalisée en fonction du volume d'ingestion de données et des besoins de l'utilisateur
• Généralement vendu dans le cadre des déploiements de Splunk Cloud ou Splunk Enterprise.

4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak for AIOps est une plateforme modulaire d'opérations informatiques pilotée par l'IA développée par IBM. Elle est conçue pour aider les équipes d'exploitation à détecter, diagnostiquer et résoudre les incidents dans les environnements hybrides et multicloud.

Construit sur des normes ouvertes et faisant partie de la suite Cloud Pak d'IBM, il s'appuie sur l'IA explicable et l'automatisation basée sur des politiques pour réduire la fatigue des alertes, remonter à la source des causes et améliorer le temps de fonctionnement du système.

La plateforme regroupe les alertes liées, détecte les anomalies en temps réel et guide la résolution à l'aide de runbooks et de politiques d'intégration.

Il se connecte à des outils tels que ServiceNow, IBM Db2 et Netcool/Impact, ce qui le rend idéal pour les équipes qui cherchent à moderniser leur stack opérations sans abandonner les investissements existants.

Caractéristiques principales :

• Corrélation intelligente des alertes et détection des causes profondes
• Détection des anomalies et suppression du bruit en temps réel
• Flux de travail pilotés par des politiques avec exécution conditionnelle
• Intégrations avec les plateformes ITSM, les outils d'observabilité et les systèmes IBM

Prix :

• Tarification personnalisée en fonction de la taille du déploiement

5. Ignio

Ignio by Digitate est une plateforme AIOps qui combine l'IA, l'automatisation et l'analyse pour détecter, diagnostiquer et remédier aux problèmes opérationnels informatiques. Elle se concentre sur les opérations autonomes en apprenant le comportement du système et en gérant les incidents de manière proactive.

La force d'Ignio réside dans ses modèles basés sur des plans qui cartographient les systèmes, prévoient les défaillances et déclenchent des actions d'autoréparation sans attendre une intervention manuelle.

Il prend en charge les intégrations avec les systèmes informatiques d'entreprise tels que ServiceNow, AWS, Azure et les environnements SAP.

En associant l'analyse prédictive à l'automatisation, Ignio aide les équipes à réduire les temps d'arrêt, à optimiser l'utilisation des ressources et à faire évoluer les opérations sans ajouter de frais généraux.

Caractéristiques principales :

• Réponse aux incidents par auto-guérison grâce à l'apprentissage de schémas de système
• Cartographie dynamique des dépendances et analyse prédictive
• Automatisation des tâches opérationnelles de routine
• Intégration avec les plates-formes de gestion des services, d'ERP et d'informatique dématérialisée

Prix : Non disponible publiquement

Déployer un flux de travail AIOps dès aujourd'hui

Botpress permet aux équipes de traiter les signaux opérationnels à grande échelle, de définir des règles dynamiques autour des événements du système et d'ajuster les réponses sans reconstruire les flux de travail statiques.

Les agents enregistrent les conversations, les résolutions et les escalades en temps réel, aidant les équipes à affiner les pipelines opérationnels au fur et à mesure que de nouveaux incidents apparaissent.

Les intégrations avec Jira, GitHub Actions, AWS et Grafana Cloud permettent à Botpress de déclencher des mises à jour, d'escalader des tâches et de tirer des métriques directement dans les flux de travail des incidents.

Commencez à construire dès aujourd'hui - c'est gratuit.

Questions fréquemment posées

Comment déterminer si mon organisation est prête pour les AIOps ?

Si votre équipe se noie dans les alertes, jongle avec des outils de surveillance cloisonnés et réagit aux problèmes au lieu de les prévoir, vous êtes prêt. Il est utile que vous disposiez déjà d'une solide observabilité et de données opérationnelles propres.

Quelles sont les idées fausses les plus répandues sur les AIOps ?

Beaucoup de gens pensent que les AIOps remplacent les humains, mais ce n'est pas le cas. Il s'agit plutôt d'un assistant intelligent qui filtre le bruit, repère les schémas et vous aide à réagir plus rapidement.

Les AIOps peuvent-ils fonctionner dans des environnements aériens ou hors ligne ?

C'est possible, mais avec certaines limites. Vous aurez besoin d'outils AIOps sur site, mais ils n'auront pas accès aux mises à jour en temps réel du nuage ou aux flux de renseignements externes.

À qui appartiennent les décisions prises par les agents d'IA dans les plateformes AIOps ?

En fin de compte, c'est l'équipe d'exploitation qui s'en charge. Les agents d'IA fournissent une assistance grâce aux connaissances et à l'automatisation, mais les équipes d'exploitation définissent les règles et valident les actions.

Comment l'explicabilité est-elle assurée dans les décisions opérationnelles pilotées par l'IA ?

Les bonnes plateformes AIOps incluent des journaux, des graphiques de causalité ou des résumés en langage clair qui expliquent pourquoi un événement s'est déclenché, afin que vous ne deviniez pas pourquoi l'IA a fait ce qu'elle a fait.