Dans sa forme la plus simple, AIOps (Artificial Intelligent Operations) est un mariage entre des technologies d’IA qui existent depuis des décennies. AIOps est arrivé à sa forme actuelle par deux voies différentes. Par exemple, grâce à la jonction de l’apprentissage automatique avec les technologies de supervision et d’exploitation.
En chemin, les acteurs historiques de la supervision et de l’exploitation, qui prennent désormais en charge à la fois les systèmes traditionnels et les systèmes basés sur le cloud, se sont d’abord contentés de « repeindre en AIOps » leurs gammes de produits existantes. Dans la plupart des cas, ils y ont greffé un moteur d’IA et fourni un certain type d’intégration avec les outils, bases de données et référentiels existants afin de faciliter l’exploitation des systèmes cloud et non cloud.
Ce sont les start-up nouvellement créées qui ont introduit sur le marché des moteurs AIOps conçus spécifiquement à cet effet. Ces acteurs de l’AIOps ont généralement développé des systèmes conçus principalement pour la supervision basée sur le cloud, mais ils y ont également ajouté de nouvelles fonctionnalités.
Parmi ces nouvelles fonctionnalités figurent les capacités d’autoréparation ainsi que l’orchestration et l’automatisation intégrées, qui permettent aux équipes CloudOps de supprimer la plupart des interventions humaines auparavant nécessaires à l’exploitation du cloud. L’époque où les équipes d’exploitation se promenaient avec les téléphones portables de l’entreprise pour guetter les erreurs critiques est révolue, et il était temps.
Quel est le coût réel ?
Les implémentations d’AIOps peuvent coûter environ 10 000 dollars US par système et par an, que votre entreprise adopte l’AIOps via une stratégie reposant sur un fournisseur unique, qu’elle remplace son automatisation actuelle de l’exploitation par de nouveaux outils AIOps ou, plus probablement, qu’elle ajoute l’AIOps pour la première fois. Outre le coût de l’outil, qui peut désormais être déployé sous forme de service, il faut également prendre en compte le coût des consultants externes et les perturbations causées à l’organisation par l’introduction de nouveaux outils et processus.
Une entreprise comptant 2 000 systèmes, notamment des systèmes de calcul cloud et non cloud, des bases de données et d’autres systèmes nécessaires, se retrouve souvent avec une facture AIOps annuelle de 20 000 000 dollars US, tous facteurs pris en compte, pour 2 000 systèmes. Si ce montant peut provoquer un choc chez de nombreux DSI, il reste conforme au coût d’autres composantes de la transformation numérique, comme l’intégration des données, l’orchestration des processus et l’exploitation des clouds sectoriels, pour ne citer que quelques-unes des tendances actuelles suivies par les entreprises.
Pour justifier le coût de l’AIOps, il faut comprendre ce qu’est l’AIOps et savoir définir la valeur attendue. Gardez à l’esprit qu’il est rarement possible d’adopter progressivement l’AIOps. Vous devez utiliser toutes ses capacités sur la plupart de vos systèmes.
Le coût nécessaire pour prendre en charge, disons, 10 % de vos systèmes cloud et non cloud à l’aide d’outils et d’approches AIOps ne produit pas un bénéfice suffisant pour justifier la dépense. En effet, les entreprises qui optent pour une implémentation partielle de l’AIOps rendent généralement les choses plus confuses pour les équipes d’exploitation et plus coûteuses pour l’entreprise. Le vieux dicton « qui veut la fin veut les moyens » s’applique parfaitement à cette situation.
Quelle est la vraie valeur ?
Nous pouvons définir la valeur de l’AIOps de la même manière que pour les autres technologies stratégiques. Commencez par définir l’état « actuel » des choses sans cette technologie.
Définissez ensuite l’état « futur » avec la technologie, en incluant toute évolution de la valeur qui touche des éléments immatériels comme l’agilité de l’entreprise, la croissance du chiffre d’affaires, l’amélioration de la satisfaction client et même le moral des employés.
Les experts et les consultants (moi y compris) peuvent apporter un éclairage sur nombre de ces questions de valeur immatérielle, mais les valeurs varieront considérablement selon le type d’activité concerné, la taille de l’entreprise, le secteur ainsi que l’environnement réglementaire dans lequel elle évolue.
Autrement dit, la valeur que l’AIOps apportera à votre entreprise est largement propre à celle-ci ; les modèles que vous utilisez pour comprendre cette valeur et justifier son prix seront donc eux aussi spécifiques.
Cela dit, il est important de comprendre les sources de valeur les plus probables ou les problèmes tactiques que l’AIOps pourrait résoudre pour l’entreprise. Quels multiplicateurs de valeur pouvez-vous associer à ces sources de valeur ?
Passons en revue les principales sources de valeur que j’observe dans la plupart des projets AIOps et associons-leur des tailles de T-shirt pour définir le degré de valeur que verront la plupart des entreprises. Encore une fois, votre kilométrage réel peut varier.
Point 1 : une meilleure collaboration. L’un des avantages de l’AIOps que beaucoup ne voient pas ou ne comprennent pas est que cette technologie permet la collaboration et les flux de travail au sein des groupes informatiques et entre eux, ainsi qu’au sein des autres unités opérationnelles et entre elles.
Par exemple, si un serveur de base de données est sur le point de tomber en panne, il est important de déterminer rapidement la cause première de la défaillance imminente et d’automatiser la correction. Mais le système doit également alerter les unités opérationnelles et les employés qui seront touchés par le problème, et souvent solliciter leur aide pour le résoudre (par exemple en interrompant la saisie des données pendant 10 minutes, le temps de remplacer ou de redémarrer la base de données).
Bien que cela puisse sembler anodin, les actions proactives de l’équipe d’exploitation peuvent générer d’importants gains de productivité et renforcer la confiance dans les systèmes. Autrefois, une équipe d’exploitation aurait attendu la panne, puis les appels exaspérés des utilisateurs de la base de données signalant un problème. Cela coûte du temps et de l’argent et, pire encore, dégrade la perception de la fiabilité de l’informatique.
Pour la plupart des entreprises, cette source de valeur liée à l’état actuel se situe dans la moyenne.
Point 2 : une meilleure productivité. Il va sans dire que la diminution des interruptions de service se traduira par une productivité accrue. Toutefois, dans ce contexte, une meilleure productivité va au-delà de la définition traditionnelle de la disponibilité.
L’AIOps ne se résume plus à « signaler-analyser-répondre-réparer », comme c’était le cas avec les outils d’exploitation traditionnels. Aujourd’hui, l’AIOps consiste à détecter les problèmes à l’aide d’un moteur d’IA doté d’un « cerveau géant », capable d’identifier des problèmes que la plupart des humains ne peuvent pas détecter. C’est comme avoir 1 000 experts de l’exploitation qui collaborent sur un problème en moins d’une seconde. Grâce à ce mécanisme de cerveau géant, l’outil AIOps peut détecter les problèmes avant qu’ils ne se manifestent et automatiser les corrections avant même qu’un humain n’intervienne.
Alors, qu’est-ce que cela signifie en termes de valeur ? Des clients et des employés plus heureux. C’est-à-dire que, lors d’un achat, les clients n’ont plus à subir les ralentissements ou les interruptions du système ni à contacter le service client. Les employés n’ont plus l’impression d’être désignés comme boucs émissaires lorsque des interruptions surviennent. Enfin, le chiffre d’affaires en bénéficie également : l’automatisation AIOps entraîne davantage de ventes grâce à des clients satisfaits qui achètent plus de produits, et la fidélisation des employés réduit les coûts liés au renouvellement du personnel.
Il s’agit probablement de la plus importante source de valeur pour la plupart des entreprises et de la principale raison pour laquelle elles ajoutent ou renforcent l’AIOps au sein de leur entreprise.
Point 3 : les avantages en matière de performances des systèmes. La plupart des équipes d’exploitation ne prêtent pas aux performances toute l’attention qu’elles devraient. L’indicateur principal semble souvent se résumer à une réponse par oui ou par non à la question : « Les systèmes fonctionnent-ils ? » Les équipes d’exploitation devraient plutôt se demander dans quelle mesure les systèmes fonctionnent bien et sont performants.
L’AIOps apporte plusieurs avantages en matière de performances :
- L’AIOps peut repérer des problèmes de performances que la plupart des utilisateurs et des clients ne remarqueront ou n’identifieront jamais, puis les corriger à la volée. Un système AIOps peut déterminer qu’il faut augmenter l’allocation mémoire ou ajouter d’autres serveurs virtuels pour améliorer les performances, etc.
- L’AIOps peut prédire les ressources nécessaires pour maintenir un niveau de performances de base et ajuster automatiquement ces ressources avant qu’un problème de performances ne survienne. Dès lors, si les performances ne posent plus problème, quelle est la valeur de cette situation ?
Les équipes d’exploitation et l’informatique en général sous-estiment généralement l’impact des performances sur le chiffre d’affaires. Une augmentation de 10 % des performances des systèmes peut se traduire par 100 millions de dollars US de ventes supplémentaires sur un an pour certaines entreprises de vente au détail. La valeur potentielle est considérable. Veillez à bien comprendre la valeur de ce point pour les problèmes spécifiques de votre entreprise.
Avantages supplémentaires de l’AIOps
- La valeur de l’agilité opérationnelle que l’AIOps peut apporter en adaptant l’exploitation aux besoins de montée en charge et d’évolutivité.
- La valeur de ne pas avoir à remplacer aussi fréquemment le matériel et les services cloud.
- La valeur de la prévision des coûts d’exploitation et de la modélisation des coûts futurs en fonction des contraintes budgétaires.
- La valeur du maintien de la conformité aux réglementations et aux politiques, évitant ainsi les amendes.
Chaque point possède sa propre valeur, fondée sur l’exploitation d’une entreprise donnée dans laquelle l’AIOps est évalué ou mis en œuvre.
La valeur est un concept malléable. Bien que l’AIOps soit utile la plupart du temps, le degré de valeur doit être déterminé pour chaque entreprise. L’objectif est ici de vous indiquer quelques domaines courants où rechercher les valeurs immatérielles de l’AIOps. Comprendre les coûts et les bénéfices indirects est la manière dont vous découvrirez la véritable valeur de vos outils AIOps nouveaux ou améliorés.