Qu’est-ce que l’observabilité dans AIOps (observabilité AIOps) ?

L’AIOps est l’application des capacités d’intelligence artificielle—telles que le traitement automatique du langage naturel et les modèles de machine learning—pour automatiser la gestion des services informatiques et les flux de travail opérationnels. L’ observabilité est la possibilité de comprendre l’état interne d’un système complexe en se basant uniquement sur la connaissance de ses sorties externes, en particulier de sa télémétrie. La combinaison de ces pratiques fournit des outils puissants pour l’optimisation, le dépannage et l’automatisation dans des environnements informatiques multicloud complexes.

L’observabilité AIOps utilise des techniques d’IA et de ML pour analyser les journaux, les métriques et les traces d’un système et effectuer des opérations, notamment :

• Détection des anomalies : des algorithmes analysent de grands volumes de données afin de déterminer les performances de base du système et d’identifier les écarts.
  
  
• L’analyse des causes profondes (RCA), qui va au-delà de la corrélation pour identifier des informations exploitables sur les problèmes du système.
  
  
• Analyse prédictive, qui permet de prévoir les futures workloads du système et d’augmenter ou de réduire les ressources en conséquence.

Pour combiner AIOps et observabilité, la plupart des organisations utilisent des plateformes d’observabilité dotées de fonctionnalités d’IA intégrées. Les plateformes modernes d’observabilité intègrent souvent des fonctionnalités d’IA générative , telles que des interfaces textuelles pouvant répondre à des questions sur l’état du réseau ou des outils de visualisation de données en temps réel intégrés au tableau de bord de la plateforme. Les équipes informatiques peuvent utiliser ces outils d’IA générative—ainsi que les outils de résolution automatisés alimentés par l’IA de la plateforme d’observabilité—pour prévoir les temps d’arrêt, accroître l’efficacité opérationnelle et améliorer les performances des applications.

Voici un exemple de la façon dont les solutions AIOps peuvent être utilisées en observabilité. Supposons qu’une plateforme d’observabilité mette en évidence une corrélation entre un afflux soudain d’alertes concernant le ralentissement des applications et la latence au niveau d’un routeur principal.

La plateforme peut, en utilisant une base de référence du comportement réseau, identifier une activité anormale qui a précédé la latence, par exemple un changement non planifié de la configuration de ce routeur. Elle peut ensuite effectuer une analyse automatisée des causes profondes afin d’identifier comment, quand et où le changement a été effectué. La plateforme peut ensuite consulter les workflows préapprouvés pour appliquer un correctif (par exemple, revenir à une version précédente du micrologiciel du routeur). Enfin, elle peut présenter à l’équipe informatique un rapport d’incident, ce qui permet d’éviter d’autres perturbations.

L’IA générative, les opérations de cloud hybride et l’observabilité sont profondément liées. Un rapport de 2025 du cabinet d’études Gartner¹ décrit l’observabilité comme une capacité clé du CloudOps (opérations dans le nuage) alimenté par l’IA. Selon un rapport publié en 2025 par S&P Global Market Intelligence² , 71 % des entreprises qui utilisent des solutions d’observabilité utilisent leurs fonctionnalités d’IA, soit une augmentation de 26 % par rapport à 2024.

L’observabilité AIOps fonctionne en collectant des données traditionnelles telles que des logs, des traces et des métriques. Il utilise ensuite l’IA et l’apprentissage automatique pour effectuer des fonctions d’observabilité avec ces données — telles que l’analyse de cause racine et la détection d’anomalies — et établit des workflows pour aider à optimiser l’infrastructure informatique.

L'observabilité de l'AIOps repose sur les trois piliers traditionnels de l'observabilité : les logs, les traces et les métriques.

• Les journaux sont des enregistrements granulaires, horodatés, complets et immuables des événements survenus au sein d’une application.
  
  
• Les traces enregistrent le parcours de bout en bout de chaque requête utilisateur, de l'interface utilisateur, à travers l'ensemble de l'architecture, et de retour à l'utilisateur.
  
  
• Les indicateurs sont des mesures fondamentales de la santé des applications et des systèmes dans le temps, telles que l'utilisation du CPU et les mesures de latence. 

L'utilisation de puissantes capacités d'intelligence artificielle et de machine learning différencie l'observabilité AIOps de l'observabilité traditionnelle. L'observabilité AIOps implique l'utilisation de ces outils pour effectuer des analyses de causes profondes, des détections d'anomalies et des analyses prédictives, entre autres.

L’analyse des causes premières désigne le processus de gestion de la qualité par lequel une organisation cherche à identifier l’origine d’un problème, d’une difficulté ou d’un incident survenu. Cette analyse est souvent renforcée par l’IA causale, qui peut identifier les causes profondes des problèmes en regroupant les données d’observabilité. Il peut alors démontrer comment et pourquoi certaines entités ont été identifiées comme cause probable du problème, ce qui permet aux professionnels de l'informatique de les identifier et d'appliquer des correctifs.

La détectiond’anomalies consiste à identifier les points de données qui s’écartent de la norme ou des attentes, ce qui les rend incohérents par rapport aux autres données. Les capacités d'IA et de ML peuvent automatiquement identifier les changements inattendus dans le comportement normal d'un ensemble de données en utilisant la télémétrie collectée par les outils d'observabilité pour signaler les écarts par rapport à la ligne de base. Ces écarts permettent de détecter les problèmes liés aux performances des applications, à la cybersécurité et aux plateformes de commerce électronique, entre autres usages.

L’analyse prédictive est la pratique de faire des prédictions sur les résultats futurs en utilisant des données historiques combinées à une modélisation statistique, des techniques de data mining et le machine learning. Dans le contexte de l’observabilité AIOps, les modèles IA peuvent utiliser la télémétrie pour prédire les workloads futures et augmenter ou réduire les ressources réseau en conséquence, réduisant ainsi la latence et améliorant l'expérience utilisateur.

Lorsque l’observabilité est associée à des capacités d’AIOps, de ML et d’automatisation, les équipes informatiques peuvent anticiper les problèmes en s’appuyant sur les sorties du système et les résoudre avec une intervention humaine minimale.

Les logiciels AIOps peuvent utiliser l’analyse des causes racines, la détection des anomalies, l’analyse prédictive et d’autres capacités d’IA et de ML pour accélérer le dépannage. Un dépannage plus rapide permet de prévenir de futures pannes en augmentant la performance du système et le rythme de résolution des incidents. Cela peut également permettre aux ingénieurs DevOps de se consacrer à d'autres tâches critiques.

Une fois implémentée, l’observabilité AIOps établit une sorte de « boucle » bénéfique. Le déluge de données de télémétrie générées par un système devient une ressource que les professionnels de l’informatique, grâce aux capacités d’automatisation de la plateforme, peuvent utiliser pour identifier les points faibles et développer automatiquement des correctifs.

Par exemple, une plateforme d'observabilité avec des capacités AIOps pourrait remarquer, grâce à des indicateurs corrélés, que l'utilisation du processeur au sein d'un cluster a dépassé le seuil fixé par l'Entreprise, augmentant ainsi la latence.

Après avoir identifié que le problème provient d’un microservice surchargé, l’IA pourrait suggérer que le réseau soit dimensionné horizontalement en augmentant le nombre d’instances de serveur. Elle peut ensuite définir une règle pour exécuter automatiquement ces actions chaque fois que le microservice en question est sollicité et revenir en arrière lorsque le trafic revient à la normale, évitant ainsi le goulot d’étranglement à l’avenir.

L'observabilité AIOps peut améliorer le temps moyen de réparation (MTTR) d'une Entreprise, l'efficacité de son workflow DevOps et ses pratiques de sécurité.

L’observabilité AIOps peut réduire considérablement les délais de récupération et de réparation en accélérant l’analyse des causes racines.

L’analyse automatisée peut faire la différence entre trier un incident pendant des heures et le résoudre avant qu’il ne se produise, réduisant ainsi les temps d’arrêt et permettant aux équipes DevOps de se concentrer sur d’autres tâches.

L’observabilité AIOps peut rendre DevOps plus efficace en identifiant des opportunités pour rationaliser et automatiser les tâches administratives.

Par exemple, supposons qu'une plateforme AIOps identifie, grâce à une analyse des causes profondes, qu'un certain cache doit être vidé avant qu'une application connectée puisse fonctionner correctement. Les ingénieurs chargés de la fiabilité des sites peuvent utiliser ces informations pour créer un workflow automatisé qui détecte la condition en temps réel et efface automatiquement la mémoire cache lorsqu’elle atteint un certain volume. La plateforme AIOps peut également générer une visualisation des zones du réseau présentant le plus grand risque de congestion similaire. Cette visualisation peut aider l’équipe DevOps et d’autres à prendre des décisions plus éclairées lors de l’élaboration de politiques à l’échelle de l’entreprise.

Certaines plateformes d'observabilité dotées de capacités d'IA peuvent effectuer automatiquement des évaluations des risques, analyser les systèmes ou les logiciels malveillants et générer des pistes d'audit et des rapports. Lorsqu’un incident se produit, les plateformes alimentées par l’IA peuvent utiliser les données de télémétrie pertinentes pour identifier automatiquement les vecteurs d’attaque, évaluer l’impact et remédier aux vulnérabilités plus rapidement que les méthodes traditionnelles de réponse aux incidents.

L’AIOps peut également prendre en charge les exigences de conformité en compilant et en maintenant automatiquement des pistes d’audit détaillées de l’accès au système et des flux de données.

Les administrateurs peuvent utiliser les données télémétriques recueillies par l'observabilité AIOps pour supprimer les alertes excessives ou non pertinentes, planifier la capacité organisationnelle et prévenir la dégradation des performances avant qu'elle ne commence.

Des alertes excessives peuvent provoquer une fatigue des alertes, un état d’épuisement mental et opérationnel causé par un nombre écrasant d’alertes qui sont de faible priorité, des faux positifs ou autrement non actionnables.

Les plateformes d'observabilité alimentées par l'IA peuvent passer au crible de gros volumes d'alertes en utilisant un triage basé sur le ML. Ce triage peut réduire de manière significative le travail manuel et les taux d'erreur en identifiant des schémas, en réduisant les doublons et en corrélant les alertes liées pour alléger la charge de travail humaine. 

La planification de la capacité est le processus stratégique qui examine la capacité de production et les ressources dont une organisation a besoin pour répondre à la demande actuelle et future. L'observabilité de l'AIOps peut améliorer ce processus en intégrant des indicateurs de performance des applications et d'autres données télémétriques à des algorithmes prédictifs. Certaines plateformes d'observabilité basées sur l'IA peuvent également déclencher des workflow pour augmenter ou réduire la capacité en fonction des conditions du réseau.

L’observabilité AIOps aide à prévenir la dégradation des performances, l’entropie naturelle d’un réseau lorsque de nouveaux correctifs, applications et configurations sont appliqués. En traitant les grands volumes de données produites par un réseau et en établissant un comportement de référence, il peut alerter de manière proactive les équipes informatiques lorsqu'un changement risque de provoquer un problème. Si on lui donne le manuel approprié, il peut également agir automatiquement pour éviter que le problème ne survienne.

Les fonctionnalités d'IA générative sont de plus en plus importantes pour l'AIOps et l'observabilité, de nombreux outils disposant d'assistants chatbot pouvant fournir des commentaires directs, en langage naturel, ainsi que des solutions de dépannage aux ingénieurs.

Compte tenu de l’étendue des données de télémétrie collectées par les plateformes d’observabilité et des capacités propres à l’IA de ces plateformes, une interface d’IA générative simplifiée permet aux ingénieurs en fiabilité du site de trouver rapidement et directement des réponses à une question comme « Pourquoi le service a-t-il ralenti pour les utilisateurs en Europe ? »

Les fonctionnalités d’IA générative aident également à rédiger des résumés simples des événements réseau pour les administrateurs et à créer des visualisations de données sur la santé du réseau et la corrélation des événements.