La posture de résilience place les entreprises aux commandes face à la vague des applications d’IA

Qu’on y soit préparé ou non, une nouvelle vague d’applications d’IA est sur le point de déferler. D’ici trois ans, nous pourrions assister à la création d’un milliard – oui, un milliard – de nouvelles applications… grâce à l’IA générative.

L’IA générative accélère le développement d’applications via la génération de code assistée par l’IA et l’automatisation d’autres étapes clés, notamment la génération des jeux de tests utilisés pour vérifier les fonctionnalités – un processus historiquement long et fastidieux.

Les outils et environnements de développement alimentés par l’IA aident les développeurs à travailler plus efficacement, en les déchargeant des tâches répétitives pour leur permettre de se concentrer sur l’innovation.

Mais au-delà de l’enthousiasme, un avertissement s’impose pour les entreprises : à mesure que vous intégrez toujours plus d’applications dans vos workflows quotidiens, les risques augmentent en cas de défaillance.

Dans le développement logiciel, une application résiliente est capable de se rétablir rapidement après une interruption ou une défaillance imprévue, avec un impact minimal – voire nul – sur la productivité.

Mais comment les entreprises peuvent-elles évaluer la résilience de leurs applications ?

La réponse réside dans les exigences non fonctionnelles, ou NFR (non-functional requirements). Contrairement aux exigences fonctionnelles, qui définissent ce que le système doit faire, les exigences non fonctionnelles définissent les critères de performance et de capacités du système. 

Pour évaluer la résilience d’une application, six types d’exigences non fonctionnelles sont particulièrement importants :

• Maintenabilité : capacité à modifier facilement une application pour en assurer la maintenance. Des stratégies comme une architecture modulaire, les tests automatisés, l’intégration et le déploiement continus (CI/CD), la gestion des versions et le refactoring régulier permettent d’améliorer la maintenabilité.

• Observabilité : capacité à comprendre l’état interne d’une application à partir de ses sorties externes. L’observabilité s’appuie sur des approches comme la journalisation détaillée, la traçabilité distribuée et l’utilisation d’outils de surveillance.

• Capacité de récupération : vitesse et facilité avec lesquelles une application peut retrouver un état pleinement opérationnel. Une bonne capacité de récupération repose sur la sauvegarde régulière des données, la redondance des systèmes et la mise en place de procédures de test et de restauration.

• Disponibilité : proportion du temps (exprimée en pourcentage annuel, par exemple) pendant lequel une application ou un système est opérationnel et accessible. Des stratégies comme l’équilibrage de charge, la maintenance régulière et le basculement automatique vers un système secondaire permettent d’assurer une haute disponibilité.

• Facilité d’utilisation : degré d’intuitivité et de convivialité d’une application. Une approche centrée sur l’utilisateur, avec des interfaces simples, cohérentes et accessibles, améliore la facilité d’utilisation.

• Évolutivité : capacité d’une application à gérer efficacement une augmentation de la charge de travail. Parmi les stratégies communes pour la renforcer, citons la mise à l’échelle horizontale ou verticale, la mise en cache, l’équilibrage de charge et l’utilisation de microservices.

Comprendre les principales exigences non fonctionnelles n’est que la moitié du chemin : il faut aussi mettre en œuvre des outils pour les suivre.

Aujourd’hui, trop d’entreprises avancent à l’aveugle : leur visibilité sur leur posture de résilience est inexistante ou partielle. Prenons un exemple concret : un utilisateur final tente d’accéder à une application cloud affichant une disponibilité de « five 9s » ou « cinq 9 », soit 99,999 % sur une période donnée. Pourtant, l’application ne fonctionne pas comme prévu.

La cause ? Un incident réseau qui a rendu l’application inutilisable. Si l’entreprise avait eu des informations sur la facilité d’utilisation en plus de la disponibilité, elle aurait pu identifier et résoudre le problème plus rapidement, évitant une mauvaise expérience utilisateur.

L’IA aurait pu prévenir cela.

Par exemple, la solution de résilience d’IBM, IBM® Concert, utilise des analyses en temps réel basées sur l’intelligence artificielle pour évaluer les applications et leur attribuer un score de résilience fondé sur les six exigences non fonctionnelles. Elle fournit également des recommandations pour résoudre les problèmes identifiés, et peut automatiser la correction des vulnérabilités courantes (CVE) afin de réduire les temps d’arrêt et d’accélérer la résolution.

Avec l’explosion imminente des applications d’IA générative, les entreprises ne peuvent plus se permettre de prendre des risques dans leur adoption de nouvelles applications. Une posture de résilience efficace permet de laisser les temps d’arrêt derrière soi.