Qu’est-ce que l’analyse de journaux optimisée par l’IA ?

Les données de journal sont des enregistrements détaillés des événements qui surviennent dans un système informatique, une application ou un réseau. Les outils d’IA et de ML entraînés sur de grands modèles de langage (LLM) permettent d’automatiser l’analyse de journaux, d’identifier les schémas et anomalies dans les jeux de données et de comprendre en temps réel le fonctionnement d’un système ou d’une application.

Avec l’essor des technologies riches en données comme l’IA générative, la quantité de données que les entreprises doivent collecter et traiter augmente de manière exponentielle. Selon un rapport récent, les journaux de données d’entreprise nécessitant une analyse ont augmenté de 250 % d’une année à l’autre au cours des 5 dernières années^.1

Avec le développement des outils et des solutions d’IA, bon nombre d’équipes chargées des opérations informatiques s’appuient fortement sur les outils d’IA et de ML pour collecter, traiter et analyser les fichiers journaux et les données. Aujourd’hui, certaines des plus grandes entreprises du monde proposent des outils d’analyse de journaux optimisés par l’IA. Prenons comme exemples Microsoft et son Azure Monitor Log alimenté par l’IA, AWS et son CloudWatch ou encore IBM et sa solution IBM Watson AIOps.

L’analyse de journaux est consiste à examiner les données des journaux afin de mieux comprendre la performance, l’optimisation et la sécurité du système. L’analyse de journaux est étroitement liée à leur gestion, un processus qui consiste pour les équipes informatiques à collecter, à traiter et à stocker les données de journal. L’analyse et la gestion des journaux portent sur trois types de journaux : les journaux d’accès, les journaux d’erreurs et les journaux d’événements. 

• Journaux d’accès : les journaux d’accès enregistrent les requêtes courantes des serveurs d’applications (par exemple, les adresses IP avec horodatage), ainsi que la destination demandée par l’utilisateur. Les journaux d’accès sont essentiels pour suivre le comportement des utilisateurs et détecter les menaces lors de la surveillance du système.

• Journaux d’erreurs : les journaux d’erreurs contiennent des données relatives à un incident de sécurité spécifique, par exemple lorsqu’un utilisateur ou une application tente de se connecter à une base de données et se voit refuser l’accès. Les journaux d’erreurs aident les équipes à résoudre les problèmes lorsqu’elles doivent rétablir le fonctionnement normal des opérations après une violation de données. De plus, l’étude des journaux d’erreurs après un incident de sécurité peut contribuer à réduire le risque de temps d’arrêt à l’avenir.

• Journaux d’événements : les journaux d’événements fournissent aux équipes informatiques des informations sur l’activité d’un système au cours d’une période donnée. Ils enregistrent les événements clés, tels que les démarrages et les arrêts du système, les connexions des utilisateurs et les pannes imprévues, ce qui aide les équipes à comprendre ce qui s’est passé et à quel moment.

Les équipes ITOps (opérations informatiques) et les ingénieurs DevOps utilisent l’IA dans leurs workflows d’analyse de journaux, de l’ingestion et l’organisation des données jusqu’à l’application de techniques complexes d’analyse et de visualisation optimisées par l’IA.

Dans les environnements informatiques accélérés et riches en données d’aujourd’hui, les outils d’analyse de journaux traditionnels parviennent rarement à fournir les informations dont les entreprises modernes ont besoin sur la performance de leur système. La croissance exponentielle des volumes de données liée à la multiplication des technologies riches en données, telles que l’IA générative et le cloud hybride, est souvent impossible à gérer à l’aide des approches traditionnelles de l’analyse de journaux.

Les outils alimentés par l’IA transforment l’analyse de journaux en automatisant et en accélérant de nombreux processus qui, sinon, nécessiteraient une intervention humaine. Voici quelques-uns des avantages les plus tangibles de l’analyse de journaux alimentée par l’IA.

• Cybersécurité renforcée : chaque année, les violations de données coûtent des millions aux entreprises. Selon un récent rapport de l’IBM Institute of Business Value, le coût moyen d’une violation de données a augmenté de 10 % l’année dernière, pour atteindre 4,8 millions de dollars. L’analyse de journaux optimisée par l’IA permet aux équipes d’améliorer la réponse aux incidents et d’assurer une gestion proactive des menaces. Les algorithmes d’IA permettent d’automatiser les tâches gourmandes en ressources telles que la détection des anomalies, l’analyse des causes racines et la reconnaissance des formes, qui autrefois prenaient des jours, voire des mois, aux équipes.

• Conformité renforcée : alors que les entreprises peinent à se conformer aux règles et réglementations changeantes des régions où elles collectent, stockent et traitent les données, l'analyse de journaux optimisée par l’IA leur vient en aide en automatisant certaines tâches de conformité. L’analyse de journaux permet d’automatiser la surveillance des journaux selon les règles ou politiques de gouvernance des données applicables.

• Observabilité améliorée : l’analyse de journaux optimisée par l’IA permet d’améliorer l’observabilité des systèmes et applications sur lesquels reposent l’activité de l’entreprise. Les algorithmes d’IA peuvent être programmés pour apprendre à quoi ressemblent les journaux de données lorsque le système fonctionne correctement, et alerter immédiatement l’équipe ITOps en cas d’anomalie. Kubernetes, une plateforme open source largement utilisée pour automatiser le déploiement de code, s’appuie sur l’analyse de journaux optimisée par l’IA pour assurer ses capacités d’observabilité et de résolution avancées.

• Analyse prédictive : l’analyse de journaux optimisée par l’IA aide les entreprises à mieux comprendre la manière dont les utilisateurs interagissent avec leurs produits. Pour ce faire, elle ingère d’immenses journaux de données et identifie les schémas présents dans le comportement des clients. Cela permet de prédire leur comportement et d’identifier les opportunités de créer de nouveaux produits ou de modifier les produits existants de manière stratégique.

Aujourd’hui, les équipes DevOps s’appuient sur l’IA pour rationaliser les processus et mieux comprendre le fonctionnement des systèmes et des applications. Par exemple, au cours de la phase finale de test et de débogage, l’IA agrège les données et signale les anomalies, ainsi que les schémas présents dans le code, afin que les développeurs puissent y apporter des modifications avant la mise sur le marché.

L’analyse de journaux optimisée par l’IA permet de protéger les systèmes, les applications et les personnes contre un large éventail de cybermenaces, notamment l’hameçonnage, les rançongiciels et les logiciels malveillants. L’analyse de journaux optimisée par l’IA améliore la visibilité que les équipes de cybersécurité ont sur leurs systèmes et leurs applications. Pour ce faire, elle parcourt les données en temps réel à la recherche de schémas susceptibles d’indiquer une cyberattaque ou une violation de données. Selon un rapport récent, les entreprises qui intègrent sécurité et automatisation alimentée par l’IA à leurs solutions de cybersécurité ont pu économiser en moyenne 2,2 millions de dollars américains.

Les équipes ITOps (opérations informatiques) s’appuient sur des outils d’analyse de journaux efficaces pour accéder à d’immenses quantités de données, les observer et identifier les problèmes de performance. L’analyse de journaux optimisée par l’IA permet de centraliser l’approche stratégique des équipes en automatisant une grande partie des tâches gourmandes en ressources, qui autrefois nécessitaient leur intervention.

Ainsi, bon nombre des « alertes » que les équipes informatiques reçoivent des outils d’analyse de journaux traditionnels ne sont pas importantes et ne nécessitent aucune action. L’IA peut être entraînée pour trier ces alertes et ne signaler à l’équipe que celles qui sont critiques.

À mesure que les capacités de l’IA se développent, l’IA pour l’analyse des journaux dépend de plus en plus d’un type d’IA appelé IA autonome ou IA agentique. Dans le domaine de l’IA autonome et agentique, les outils pilotés par l’IA sont conçus dans l’unique but d’atteindre un objectif spécifique dans un environnement métier complexe.

Contrairement aux modèles d’IA traditionnels, qui nécessitent une supervision humaine constante, les agents IA font preuve d’autonomie pour diagnostiquer les problèmes et recommander des solutions. Voici quelques exemples pour mieux comprendre la manière dont l’IA repousse les limites de l’analyse de journaux.

En plus de parcourir d’immenses jeux de données à la recherche d’anomalies et de schémas, les agents IA peuvent également être entraînés pour fournir une réponse, en s’adaptant et en apprenant des données qu’ils ingèrent constamment.

Par exemple, si un outil d’IA traditionnel « passif » ou « basé sur des règles » est capable de repérer un schéma dans un journal de données, un agent IA peut l’interpréter, voire prendre des mesures correctives.

L’analyse prédictive est une branche de l’analyse avancée qui permet de faire des prévisions sur l’avenir à partir de données historiques. Les outils d’IA agentique et autonome optimisent ce processus en détectant, localisant et résolvant les problèmes dans une application avant qu’ils ne provoquent une interruption.

Par exemple, en identifiant une tendance dans les données de journaux et en la comparant aux données historiques de la même application, un agent d’IA peut automatiser une réponse, telle que l’augmentation ou la réduction de la capacité des serveurs ou des machines virtuelles (VM), afin d’éviter les temps d’arrêt ou une interruption potentielle.

La capacité la plus innovatrice de l’IA autonome dans l’analyse des journaux est peut-être la génération de données de journaux synthétiques, basées sur des modèles existants analysés par un agent d’IA. Cet outil permet aux équipes DevOps de simuler un large éventail de scénarios afin de tester le code avant sa mise en production. Auparavant, les tests logiciels à ce niveau exigeaient une saisie manuelle et des ressources considérables.

Aujourd’hui, grâce à l’IA autonome, une équipe DevOps qui lance une nouvelle application de services financiers peut tester son code contre diverses attaques, notamment des tentatives de force brute, des logiciels malveillants ou des dénis de service, le tout sans aucune intervention manuelle. L’IA autonome apprend en étudiant les données de journaux provenant d’incidents réels, ce qui lui permet de générer avec précision des données de journaux synthétiques pour simuler l’incident et tester le code existant.

L’IA autonome et agentique a recours au traitement automatique du langage naturel (NLP), qui permet aux analystes d’interagir avec elle par le biais de requêtes familières et conversationnelles. Le NLP améliore l’expérience utilisateur avec les agents d’IA et rationalise et accélère les processus critiques.

Par exemple, au lieu d’examiner la synthèse des données de journal pour obtenir des informations, l’équipe chargée des opérations informatiques peut simplement saisir : Y a-t-il eu des activités inhabituelles aujourd’hui ? Et l’agent IA lui répondra comme un humain.