Tendances en matière d’observabilité en 2026

Les outils d’observabilité pilotés par l’IA peuvent automatiser la prise de décision basée sur les données de télémétrie qu’ils collectent, intégrer la visualisation des données dans les tableaux de bord via l’IA générative et optimiser les workflows avec les informations obtenues grâce au machine learning. La nouvelle couche de complexité introduite par l’IA nécessitera de la vigilance lorsqu’il s’agira de contrôler les coûts, de supprimer les silos et de garantir la compatibilité et la fonctionnalité d’une pile complète de systèmes distribués.

Par conséquent, les trois tendances cruciales de l’environnement de l’observabilité en 2026 seront les suivantes :

1. Les plateformes d’observabilité deviennent plus intelligentes pour suivre l’IA
   
2. Intégrer l’observabilité dans une stratégie globale de gestion des coûts
3. L’adoption croissante des normes d’observabilité ouvertes

Rendre les plateformes d’observabilité plus intelligentes sera essentiel, car de plus en plus de systèmes s’intègrent à l’informatique alimentée par l’IA et en dépendent. La veille d’observabilité nécessite l’utilisation accrue d’outils d’observabilité pilotés par l’IA, c’est-à-dire l’utilisation de l’IA pour observer l’IA.

En matière de gestion des coûts, déployer efficacement des outils d’observabilité dans un environnement cloud natif nécessite une attention particulière portée à la tarification et à la compatibilité. L’amélioration de la prévision et de la planification des capacités et l’accent mis sur les objectifs de niveau de service peuvent contribuer à maintenir les dépenses dans les limites fixées et à éviter l’enfermement propriétaire.

La standardisation de l’observabilité est nécessaire car les normes et outils de télémétrie open source comme OpenTelemetry (OTel), Prometheus et Grafana, s’adaptent à l’utilisation de l’IA générative dans leurs workloads. L’application d’une norme commune permet aux entreprises d’intégrer les données d’observabilité produites par les outils d’IA générative, les modèles de machine learning et les agents IA avec le reste de leur pile, afin d’offrir une vue plus complète de la performance et des indicateurs du système.

Parmi les autres tendances clés en matière d’observabilité, citons l’observabilité en tant que code, une pratique DevOps dans laquelle les configurations d’observabilité sont gérées comme du code, et une attention accrue portée à l’observabilité des fonctions critiques pour les entreprises, ces dernières cherchant à mieux gérer un nombre croissant d’alertes d’observabilité.

Les outils d’IA nécessitent de nouvelles pratiques en matière de collecte et d’utilisation des données. De nombreuses entreprises devront revoir leurs pratiques actuelles en matière d’observabilité pour s’assurer que les outils d’IA sont compris, déployés efficacement et alignés sur les objectifs métier.

En termes d’observabilité, la « veille » désigne la collecte de données télémétriques de base provenant des systèmes informatiques, ainsi que la capacité d’utiliser ces données pour détecter les anomalies, effectuer une analyse de cause racine, résoudre les problèmes, améliorer l’expérience et, finalement, prévoir les problèmes pour éviter qu’ils se produisent.

« En 2026, d’autres aspects de notre quotidien seront gérés par les systèmes d’IA qui, en fin de compte, s’exécutent sur une infrastructure susceptible d’échouer de différentes manières », affirme Arthur de Magalhaes, cadre technique chargé de l’AIOps et de la plateforme d’observabilité Instana chez IBM, lors d’un entretien avec IBM Think.

« Le niveau d’intelligence et de rapidité requis pour maintenir ces systèmes d’IA en bon état augmente également ; les types d’intelligence mis en œuvre doivent donc être plus innovants et plus puissants. »

Comme l’a indiqué M. de Magalhaes à IBM Think, la principale tendance en 2026 en matière d’observabilité concerne l’intégration accrue de l’IA, avec les agents IA ingérant les données et informations nécessaires pour atteindre leurs objectifs. Par exemple, un agent spécialisé dans la gestion des journaux peut analyser ces journaux, en extraire des tendances, détecter des anomalies puis travailler avec d’autres agents dotés de capacités différentes pour remédier aux perturbations et les prévenir, ce qui pourrait améliorer le temps moyen de réparation (MTTR).

Les agents sont également capables d’adapter les ressources, de réacheminer le trafic, de redémarrer les services, d’annuler les déploiements et de mettre en pause les pipelines de données, entre autres tâches. Ils agissent également davantage sur des paramètres définis par des moteurs de décision automatisés qui décident si un problème nécessite une action, quel type d’action doit être appliqué et son urgence, selon les besoins de l’entreprise.

La délégation de ces décisions de gouvernance à un agent nécessite des données d’observabilité pour étayer ces décisions. Une solution d’observabilité qui intègre efficacement les agents IA peut observer les résultats des actions, ajuster les modèles et les politiques et améliorer les décisions futures avec un minimum d’intervention humaine.

Selon une étude publiée en janvier 2026 par Omdia¹, 55 % des chefs d’entreprise interrogés estiment ne pas disposer des informations nécessaires pour prendre des décisions efficaces en matière de dépenses technologiques. Le développement de l’IA peut davantage compliquer les choses.

« Les entreprises qui proposent un service exposant leurs fonctionnalités d’IA doivent observer de manière proactive le coût interne en matière de GPU et procéder à une mise à l’échelle dynamique pour répondre à la demande tout en restant rentables », indique M. de Magalhaes. Les pratiques d’observabilité sont essentielles pour trouver cet équilibre.

L’observabilité peut aider les entreprises à évaluer la performance du réseau et à déterminer quand et où des investissements informatiques doivent être réalisés.

Étant donné que les outils d’IA coûteux tels que les agents et les grands modèles de langage (LLM) stimulent la demande en processeurs graphiques (GPU), les entreprises devront placer et utiliser efficacement ces GPU afin que les clients conservent l’accès aux outils d’IA avec un minimum de pannes. Les données d’observabilité peuvent aider à optimiser le placement et l’utilisation de ces GPU afin que les utilisateurs puissent accéder aux outils d’IA sans que l’entreprise ne réalise des bénéfices négatifs ou ne répercute les coûts sur l’utilisateur.

L’IA agentique a un rôle à jouer dans la gestion de ces coûts. Dans un cas d’utilisation, des agents spécialisés dans l’observabilité de l’IA pourraient être capables d’analyser des données issues d’environnements hybrides multicloud pour optimiser l’achat et le placement des GPU, ce qui entraînerait de réelles réductions de coûts.

L’observabilité peut également contribuer à la maîtrise des coûts dans d’autres aspects de l’informatique d’entreprise. Prenons l’exemple de l’utilisation d’outils d’observabilité pour comparer différentes configurations d’écosystèmes informatiques et topologies de réseau. Le but ? Réduire les coûts d’observabilité tout en maintenant (ou en améliorant) les objectifs de performance des outils d’observabilité.

La planification de la capacité, c’est-à-dire le processus qui consiste à examiner la capacité de production de l’entreprise et les ressources nécessaires pour atteindre ses objectifs, permet également de maîtriser les coûts en s’appuyant sur les informations obtenues en temps réel grâce aux outils d’observabilité et de surveillance.

Avec la multiplication des modèles d’IA générative dans la pile technologique, une norme commune sera nécessaire pour les intégrer aux outils d’observabilité et aux sources de données existants.

La normalisation de l’observabilité consiste à adopter des spécifications et des cadres communs pour les données d’observabilité, souvent au niveau de l’instrumentation, où le code est utilisé pour collecter des données de télémétrie.

Ces normes communes rationalisent l’ingestion de données, favorisent l’innovation dans le domaine et permettent d’éviter l’enfermement propriétaire. Cet aspect sera crucial dans un contexte où les outils d’IA générative, souvent détenus par des fournisseurs tiers avec une visibilité limitée sur leur fonctionnement interne, s’intègrent toujours plus dans les environnements informatiques cloud natifs.

« L’adoption par les communautés et les entreprises est le principal facteur de standardisation en matière d’observabilité, indique M. de Magalhaes à IBM Think. Les normes doivent être acceptées et adoptées par les grands groupes communautaires. Peu de temps après, les fournisseurs professionnels devront bénéficier du soutien approprié pour garantir que ces normes puissent être appliquées à des scénarios réels. »

Selon M. de Magalhaes, OpenTelemetry continuera de développer ses capacités d’observabilité de l’IA générative en 2026. Les normes communes de données d’OTel pourraient permettre aux fournisseurs d’observabilité de corréler la télémétrie des outils d’IA générative de boîte noire avec le reste de l’environnement informatique, créant ainsi une vue plus complète et de bout en bout.  

Parmi les autres tendances clés pour 2026, citons la croissance de l’observabilité en tant que code et une attention particulière portée à l’observabilité pour les fonctions critiques de l’entreprise.

L’adoption croissante des normes ouvertes a suivi celle de l’observabilité en tant que code.

L’observabilité en tant que code est une pratique DevOps qui applique les principes du développement logiciel à l’observabilité. Semblable à l’infrastructure en tant que code (IaC), l’observabilité en tant que code implique de gérer des systèmes et des politiques d’observabilité en créant des fichiers de configuration contrôlés par version et gérés via des demandes d’extraction. Ces fichiers remplacent la navigation manuelle des outils d’observabilité et des interfaces utilisateur par un processus similaire au déploiement de code.

« Les mêmes outils et concepts qui régissent et exécutent l’infrastructure en tant que code s’appliquent à l’observabilité en tant que code », précise M. de Magalhaes.

Avec l’observabilité en tant que code, les pipelines CI/CD qui suivent et déploient automatiquement le code logiciel peuvent également être utilisés à des fins de gouvernance, permettant la collecte, l’analyse et la conservation automatiques des données de télémétrie. Un environnement régi par des normes ouvertes facilite le déploiement et la modification de ce code dans divers environnements réseau.

Les fichiers de configuration créés dans un environnement OaC définissent la manière dont les données de télémétrie sont collectées, visualisées et évaluées (par exemple, par le biais de règles d’instrumentation, d’alertes, de tableaux de bord et de SLO). Les administrateurs peuvent, par exemple, s’assurer que lorsque les outils IaC lancent un nouveau serveur pour répondre à la demande, une configuration associée est générée pour assurer l’observabilité de ce serveur.

Les outils d’observabilité devenant plus puissants et plus largement utilisés, les entreprises devront concentrer leurs efforts d’observabilité sur les systèmes qui ont un impact direct sur les résultats métier.

L’obtention d’une meilleure observabilité des systèmes au fil du temps entraîne une plus grande baisse de la vigilance. Selon une recherche publiée en novembre 2025 par Omdia², la baisse de la vigilance est de loin la plus grande préoccupation pour les équipes de cybersécurité dans le domaine sensible de la technologie opérationnelle, soulignant l’importance pour les équipes informatiques de trier intelligemment et rapidement les alertes et d’éliminer celles qui ne sont pas pertinentes ou redondantes.

Selon M. de Magalhaes, le moyen le plus demandé pour réduire les goulots d’étranglement est de limiter les alertes à celles qui ont un impact sur les résultats de l’entreprise. Par conséquent, une option consiste à élaborer des stratégies d’observabilité pour les parties du réseau qui exécutent directement les opérations métier.

Par exemple, les ingénieurs en fiabilité des sites (SRE) pourraient développer une règle pour distinguer dans leur détection d’anomalies un serveur hôte à court de mémoire dans un environnement de test (un problème relativement peu urgent) d’un hôte à court de mémoire dans un environnement de production qui approuve les transactions par carte bancaire, un incident qui devrait immédiatement déclencher une réponse.