AIOps et MLOps : exploiter les mégadonnées pour un ITOps « plus intelligent »

Les données numériques ont explosé ces dernières décennies. Grâce aux progrès considérables de la technologie informatique, des téléphones mobiles aux appareils intelligents en passant par les systèmes de transport en commun, tout génère et traite des données, créant un environnement de big data que les entreprises visionnaires peuvent tirer parti de pour innover.

Cependant, l’environnement du big data c'est précisément ça : C'est grand. Géant, en fait. Les appareils portables (tels que les traqueurs d'activité physique, les montres intelligentes et les bagues intelligentes) ont généré à eux seuls environ 28 pétaoctets (28 milliards de mégaoctets) de données par jour en 2020. En 2024, la production quotidienne de données au niveau mondial a dépassé les 402 millions de téraoctets (ou 402 quintillions d'octets).

Alors que les environnements informatiques deviennent plus complexes, avec l’adoption de services cloud et l’utilisation d’environnements hybrides, d’architectures demicroservices et de systèmes de plus en plus intégrés, des pratiquesDevOps et d’autres technologies de transformation numérique, les outils de gestion traditionnels des Opérations (ITOps) ont souvent du mal à suivre le rythme des exigences liées à la génération croissante de données.

Au lieu de cela, les entreprises ont tendance à s’appuyer sur des outils et des stratégies avancés — notamment l’intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps) et les opérations d’apprentissage automatique (MLOps) — pour transformer d’énormes quantités de données en informations exploitables pouvant améliorer la prise de décision informatique et, en fin de compte, les résultats financiers.

L’AIOps désigne l’application des techniques d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) pour améliorer et automatiser divers aspects des opérations informatiques (ITOps).

La technologie de l’IA permet aux dispositifs informatiques d’imiter les fonctions cognitives du cerveau humain (apprentissage, perception, raisonnement et résolution de problèmes, par exemple). Et le machine learning, une branche de l’IA, désigne un large éventail de techniques permettant d’entraîner un ordinateur à apprendre à partir de ses entrées en utilisant les données existantes et une ou plusieurs méthodes « d’entraînement » (au lieu d’être explicitement programmé). Les technologies de ML permettent aux ordinateurs de se doter d’une intelligence artificielle.

Par conséquent, l’AIOps est pensé pour exploiter les capacités de génération de données et d’informations afin d’aider les entreprises à gérer leurs piles informatiques de plus en plus complexes.

Le MLOps est un ensemble de pratiques qui combine le machine learning (ML) avec l’ingénierie des données traditionnelle et le DevOps pour créer une ligne d’assemblage pour la construction et l’exécution de modèles de ML fiables, évolutifs et efficaces. Il aide les entreprises à rationaliser et à automatiser le cycle de vie du ML de bout en bout, qui comprend la collecte de données, la création de modèles (construits sur des sources de données issues du cycle de développement logiciel), le déploiement et l’orchestration des modèles, la surveillance de l’état et les processus de gouvernance des données.

Le MLOps permet à tous les acteurs impliqués, qu’il s’agisse de data scientists, d’ingénieurs logiciels ou de personnel informatique, de collaborer, de surveiller et d’optimiser en permanence les modèles afin d’améliorer leur précision et leur performance.

L’AIOps et le MLOps sont tous deux des pratiques essentielles pour les entreprises d’aujourd’hui ; chacun répond à des besoins ITOps distincts mais complémentaires. Cependant, ils diffèrent fondamentalement quant à leur objectif et à leur niveau de spécialisation dans les environnements d’IA et de ML.

Alors que l’AIOps est une discipline complète qui comprend une variété de projets analytiques et d’IA visant à optimiser les opérations informatiques, le MLOps se concentre spécifiquement sur les aspects opérationnels des modèles de ML, favorisant un déploiement, une surveillance et une maintenance efficaces.

Nous aborderons ici les principales différences entre l’AIOps et le MLOps, ainsi que la manière dont ils aident les équipes et les entreprises à relever différents défis en matière d’informatique et de science des données.

Si les méthodes AIOps et MLOps partagent certains points communs en raison de leurs racines dans l’IA, elle servent des objectifs distincts, opèrent dans des contextes différents et diffèrent par ailleurs sur plusieurs points essentiels.

Les méthodes AIOps sont fondamentalement axées sur l’amélioration et l’automatisation des opérations informatiques. Leur objectif principal est d’optimiser et de rationaliser les workflows d’opérations informatiques en utilisant l’IA pour analyser et interpréter d’immenses quantités de données provenant de divers systèmes informatiques. Les processus AIOps exploitent les mégadonnées pour faciliter l’analyse prédictive, automatiser les réponses et la génération d’informations et, en fin de compte, optimiser la performance des environnements informatiques d’entreprise.

Le MLOps, quant à lui, se concentre sur la gestion du cycle de vie des modèles de ML, du développement à la maintenance en passant par l’entraînement, le déploiement et la surveillance. Le MLOps vise à combler le fossé entre les équipes de science des données et d’exploitation, afin qu’elles puissent transférer de manière fiable et efficace les modèles de ML des environnements de développement aux environnements de production, tout en assurant leur performance et leur précision.

Les outils AIOps gèrent tout un éventail de sources et de types de données, notamment les journaux système, les indicateurs de performance, les données réseau et les événements d’application. Cependant, le prétraitement des données dans l’AIOps est souvent un processus complexe, qui implique :

• Procédures avancées de nettoyage des données pour traiter les données bruitées, incomplètes et non structurées

• Techniques de transformation pour convertir les formats disparates afin que les données soient uniformes et prêtes à être analysées

• Méthodes d’intégration pour combiner les données de différents systèmes et applications informatiques et fournir une vue globale

Le MLOps se concentre sur les données structurées et semi-structurées (ensembles de caractéristiques et jeux de données étiquetés), et utilise des méthodes de prétraitement adaptées aux tâches de ML, notamment :

• Ingénierie des caractéristiques pour créer des variables d’entrée significatives à partir de données brutes

• Techniques de normalisation et de mise à l’échelle afin de préparer les données pour l’entraînement des modèles

• Méthodes d’augmentation des données pour améliorer les jeux de données d’entraînement, en particulier pour des tâches telles que le traitement d’images

L’AIOps s’appuie sur des analyses axées sur les mégadonnées, des algorithmes de ML et d’autres techniques pilotées par l’IA pour suivre et analyser en continu les données ITOps. Le processus comprend des activités telles que la détection d’anomalies, la corrélation d’événements, l’analyse prédictive, l’analyse automatisée des causes racines et le traitement automatique du langage naturel (TAL). L’AIOps s’intègre également aux outils de gestion des services informatiques (ITSM) pour fournir des informations opérationnelles proactives et correctives.

Le MLOps comprend une série d’étapes qui contribuent à garantir le déploiement, la reproductibilité, l’évolutivité et l’observabilité des modèles de ML. Il comprend diverses technologies, notamment les cadres de machine learning, les pipelines de données, les systèmes d’intégration continue/de déploiement continu (CI/CD), les outils de surveillance de la performance, les systèmes de contrôle de version et, parfois, des outils de conteneurisation (comme Kubernetes), qui optimisent le cycle de vie du ML.

Les plateformes AIOps développent un large éventail de modèles analytiques, y compris, mais sans s’y limiter, le machine learning. Il peut s’agir de modèles statistiques (par exemple l’analyse de régression), de systèmes basés sur des règles et de modèles complexes de traitement d’événements. L’AIOps intègre ces modèles dans les systèmes informatiques existants afin d’améliorer leurs fonctions et leur performance.

Le MLOps privilégie une gestion complète des modèles de machine learning, englobant la préparation des données, l’entraînement des modèles, l’ajustement et la validation des hyperparamètres. Il utilise des pipelines CI/CD pour automatiser les processus de maintenance prédictive et de déploiement de modèles, et se concentre sur la mise à jour et le recyclage des modèles au fur et à mesure que de nouvelles données sont disponibles.

Les principaux utilisateurs des technologies AIOps sont les équipes d’exploitation informatique, les administrateurs réseau, les spécialistes DevOps et DataOps (Data Operations) et les équipes ITSM, qui bénéficient tous d’une visibilité améliorée, d’une détection proactive des problèmes et d’une résolution rapide des incidents.

Les plateformes MLOps sont principalement utilisées par les data scientists, les ingénieurs en ML, les équipes DevOps et ITOps, afin d’automatiser et d’optimiser les modèles de ML et tirer plus rapidement profit des projets d’IA.

Les solutions AIOps mettent l’accent sur la surveillance des indicateurs clés de performance (KPI), comme le temps de fonctionnement du système, le temps de réponse et le taux d’erreur, sur l’ensemble des opérations informatiques et sur l’intégration du feedback utilisateur pour itérer et affiner les modèles et services analytiques. Les systèmes de surveillance et d’alerte en temps réel intégrés aux technologies AIOps permettent aux équipes informatiques d’identifier et de résoudre rapidement les problèmes informatiques.

La surveillance MLOps consiste pour les équipes à suivre en permanence des indicateurs tels que l’exactitude (justesse), la précision (cohérence), le rappel (mémoire) et la dérive des données (facteurs externes qui dégradent les modèles au fil du temps). Sur la base de ces indicateurs, les technologies MLOps mettent continuellement à jour les modèles de ML pour corriger les problèmes de performance et intégrer les changements dans les schémas de données.

L’AIOps aide les entreprises à accroître leur efficacité opérationnelle et à réduire les coûts opérationnels en automatisant les tâches routinières qui nécessitent habituellement une intervention humaine. Cette automatisation permet au personnel informatique de se concentrer sur des projets plus stratégiques en matière d’IA (à la place des tâches de maintenance répétitives). Cela accélère également la gestion des incidents en exploitant l’analyse prédictive et en automatisant le processus de résolution, ce qui permet aux systèmes AIOps de détecter et de corriger les problèmes avant qu’ils ne provoquent des temps d’arrêt imprévus ou qu’ils n’affectent l’expérience utilisateur.

Compte tenu de leur capacité à éliminer les silos et à favoriser la collaboration entre les équipes et les systèmes, les solutions AIOps sont fréquemment utilisées par les services informatiques pour gérer les centres de données et les environnements cloud de l’entreprise. L’AIOps permet au personnel ITOPs de mettre en œuvre une gestion prédictive des alertes, de renforcer la sécurité des données et de soutenir les processus DevOps.

Les technologies MLOps aident les entreprises à accélérer la mise sur le marché des modèles de machine learning, à renforcer la collaboration entre les équipes chargées de la science des données et des opérations et à mettre en œuvre les projets d’IA à l’échelle de l’entreprise. Le MLOps aide également les entreprises à assurer la conformité et la gouvernance des données en veillant à ce que les modèles de ML soient déployés et gérés conformément aux bonnes pratiques sectorielles.

Le MLOps a de nombreux cas d’utilisation dans différents secteurs, notamment la finance, où il facilite la détection des fraudes et l’évaluation des risques ; la santé, où il permet de créer des modèles de diagnostic et d’améliorer le suivi des patients ; la vente au détail et le commerce électronique, qui utilisent les services MLOps pour créer des systèmes de recommandation (par exemple, « Vous aimerez également... » sur les plateformes d’achat en ligne) et rationaliser la gestion des stocks.

L’AIOps et le MLOps sont essentiels pour conserver un avantage concurrentiel dans l’univers du big data. Avec la plateforme IBM® Turbonomique®, les entreprises avant-gardistes peuvent gérer et optimiser en continu les environnements cloud hybrides (y compris Amazon Web Services (AWS), Azure, Google Cloud, Kubernetes, centres de données et bien d’autres) grâce à une automatisation intelligente.

IBM Turbonomic est une plateforme logicielle qui aide les organisations à améliorer les performances et à réduire les coûts de leur infrastructure informatique, y compris les environnements de cloud public, privé et hybride . Avec Turbonomic, les équipes peuvent automatiser les tâches d’optimisation en temps réel sans intervention humaine, distribuer de manière proactive les ressources réseau à travers les piles informatiques et prévenir le surprovisionnement des ressources dans les environnements cloud.