AIOps : évitez ces pièges courants de l’automatisation des opérations IT

Gérer les opérations IT aujourd’hui, c’est faire face à des environnements plus vastes, plus rapides et plus interconnectés que jamais. Les systèmes de surveillance traditionnels et les règles statiques ne suffisent plus à garantir la stabilité des services.

L’AIOps transforme les opérations en appliquant l’apprentissage automatique aux signaux systèmes en temps réel et en utilisant des agents IA d’entreprise pour raisonner de façon plus dynamique sur les incidents.

Alors que les environnements évoluent de façon imprévisible, cette approche permet aux équipes d’aller au-delà de la surveillance statique pour adopter des réponses plus adaptatives.

Qu’est-ce que l’AIOps ?

L’Intelligence Artificielle pour les Opérations IT (AIOps) applique le machine learning et l’analyse avancée aux données opérationnelles pour gérer la santé et la performance des systèmes informatiques sans intervention manuelle.

Le terme, inventé par Gartner en 2016, désigne des plateformes qui automatisent des tâches clés des opérations — comme la détection d’anomalies, la corrélation d’événements, l’identification des causes racines et la réponse aux incidents — en apprenant à partir des données système en temps réel plutôt que de règles figées.

Les solutions AIOps modernes vont plus loin : elles associent des modèles de détection à des agents IA qui relient les problèmes et guident leur résolution à travers différents outils, rendant les opérations plus dynamiques et moins réactives.

Principes clés de l’AIOps

Quelle différence entre AIOps, MLOps et DevOps ?

Avec la généralisation de l’automatisation et des workflows pilotés par la donnée dans l’IT et le développement logiciel, les termes AIOps, MLOps et DevOps sont souvent évoqués ensemble.

Ils partagent des objectifs communs d’amélioration de la fiabilité, de la scalabilité et de la réactivité, mais interviennent à différentes étapes du cycle de vie technologique. Comme tous trois utilisent l’automatisation pour gérer la complexité, il est facile de confondre leurs rôles.

Comment fonctionne l’AIOps ?

L’AIOps intègre le machine learning dans les opérations quotidiennes en aidant les systèmes à détecter rapidement les problèmes et à réagir automatiquement.

Il recherche les comportements inhabituels, relie les incidents associés et déclenche des réponses sans intervention humaine.

Pour illustrer ce processus, imaginons qu’un site e-commerce voit son processus de paiement ralentir soudainement aux heures de pointe.

Étape 1 : Collecte et préparation des données opérationnelles

Pour détecter rapidement ce ralentissement, la plateforme AIOps collecte en temps réel les métriques des serveurs web, API et bases de données.

Elle nettoie et synchronise les données de latence, les erreurs de transaction et les logs système pour offrir une vue en temps réel, garantissant aux modèles de détection des signaux fiables et cohérents à analyser.

Étape 2 : Détection d’anomalies dans des systèmes complexes

Lorsque le trafic atteint son pic, la plateforme repère des temps de réponse anormaux lors du paiement par rapport aux seuils appris.

Les agents IA signalent ces anomalies avant que les limites ne soient dépassées, permettant de traiter le ralentissement en amont.

Les agents ne sont qu’un élément de la pile AIOps ; ce guide pour créer un agent IA explique comment ils sont structurés pour raisonner sur les signaux et prendre des décisions.

Certaines plateformes déploient des agents IA verticaux entraînés spécifiquement pour des domaines comme l’infrastructure cloud, le réseau ou les bases de données afin d’améliorer la précision.

Étape 3 : Liaison des incidents entre environnements

La plateforme relie l’augmentation de la latence du paiement à des retards simultanés de requêtes en base de données et à des pertes de paquets réseau.

Les agents IA aident à raisonner sur ces signaux associés, à reconstituer l’incident complet et à identifier que le ralentissement provient d’une surcharge du backend qui se propage, et non d’un simple problème côté frontend.

Ces capacités illustrent une forme d’orchestration d’agents IA, où des modèles spécialisés collaborent pour offrir une vision globale des incidents.

Un exemple courant : des utilisateurs rencontrent des erreurs de paiement, dont la cause réelle est une panne d’instance AWS, et non l’application elle-même.

Étape 4 : Réponse automatique aux événements critiques

Une fois que la plateforme AIOps confirme que des pannes d’instances AWS affectent le paiement, elle déclenche des actions prédéfinies.

Cela peut inclure l’auto-scalabilité des API de paiement ou la redirection du trafic de base de données, afin de stabiliser la plateforme avant qu’une panne totale ne survienne.

Étape 5 : Apprentissage et ajustement continus des modèles

Après la résolution, le retour d’expérience opérationnel issu de l’incident réentraîne les modèles de détection d’anomalies.

Ce retour aide aussi les agents IA à raisonner plus efficacement sur les incidents et à prendre de meilleures décisions automatisées.

Ainsi, les plateformes AIOps détectent plus tôt les anomalies, relient les événements de façon plus précise et déclenchent des réponses automatisées plus efficaces à mesure que les environnements évoluent.

Quels sont les principaux cas d’usage de l’AIOps ?

À mesure que les systèmes AIOps progressent, les chercheurs associent les systèmes IT traditionnels à de grands modèles de langage (LLM) pour résoudre des défis opérationnels persistants.

Un article de 2025, intitulé « Empowering AIOps » et présenté à l’ACM Symposium on Software Engineering, montre comment les LLM peuvent interpréter des données non structurées comme les logs système et les rapports d’incidents, tout en améliorant l’explicabilité des analyses IA.

Ce changement marque une étape majeure vers l’adoption de systèmes IA — et devient essentiel pour les équipes qui doivent maintenir la rapidité et la qualité dans des environnements de plus en plus complexes.

Ces capacités élargissent le champ d’action de l’AIOps, notamment en optimisation, surveillance de la santé des systèmes, cybersécurité et allocation des ressources.

Surveillance de la santé des systèmes et détection d’incidents

L’AIOps met en avant les premiers signes d’instabilité, comme une dégradation des performances API ou une surcharge du backend, permettant de traiter les problèmes avant qu’ils ne deviennent des pannes impactant les utilisateurs et les services critiques.

Comme le dit Matvey Kukuy, cofondateur de Keep, une plateforme AIOps open-source,

‍« Quand on gère une grande infrastructure d’entreprise, où il se passe toujours quelque chose, on fait face à des milliers d’événements. »

Ce volume rend le suivi manuel des incidents quasi impossible — les plateformes AIOps aident les équipes à faire ressortir l’essentiel.

Optimisation des performances réseau

Si la surveillance permet de détecter les signaux d’alerte précoces, l’AIOps va plus loin en optimisant dynamiquement les chemins réseau pour maintenir la rapidité et la disponibilité dans des conditions changeantes.

Il aide à équilibrer la charge entre les nœuds, à ajuster les routes réseau en cas de surcharge et à prioriser le trafic applicatif critique pour réduire la latence et éviter les interruptions de service.

Renforcement des défenses en cybersécurité

En corrélant les signaux opérationnels et de sécurité, l’AIOps révèle des menaces cachées qui échappent à la surveillance traditionnelle.

Il aide les équipes à détecter les mouvements latéraux dans les environnements et à réagir plus rapidement face à de nouveaux schémas d’attaque.

Prévision des besoins en ressources et en capacité

En plus de surveiller la santé des systèmes en temps réel, l’AIOps permet aux équipes d’anticiper la croissance future.

En prévoyant quand et où la capacité sera nécessaire, il facilite une mise à l’échelle intelligente de l’infrastructure et une planification des ressources sur le long terme.

Comment élaborer une stratégie AIOps ?

Mettre en place une stratégie AIOps efficace ne se limite pas à déployer des outils d’automatisation.

Les équipes ont besoin d’une base opérationnelle solide, de pratiques fiables en matière de données, et d’attentes réalistes sur ce que l’IA peut ou non accomplir dans les opérations.

1. Centraliser la surveillance et les données d’observabilité du système

L’AIOps a besoin d’une vue complète et en temps réel de vos systèmes. Rassemblez logs, métriques, traces et événements dans une couche unique d’observabilité.

Des lacunes dans la couverture de la surveillance ou des outils fragmentés nuisent à la détection des incidents et à la reconnaissance des schémas. Renforcer l’observabilité permet à l’AIOps de disposer des signaux nécessaires pour fournir des analyses précises.

2. Standardiser les processus de gestion des incidents

Sans parcours d’escalade clairs, l’AIOps ne peut pas automatiser efficacement les étapes de résolution, ce qui entraîne confusion et erreurs.

L’AIOps s’intègre à la gestion des incidents existante, donc la stabilité et la cohérence sont essentielles avant d’ajouter des couches d’automatisation.

3. Construire un flux de données opérationnelles de qualité

Les modèles AIOps reposent sur des données normalisées et en temps réel pour détecter les anomalies de façon fiable.

Les équipes doivent valider la qualité de l’ingestion, standardiser les formats d’événements et éliminer les métriques redondantes ou de faible valeur pour établir une base de données opérationnelle fiable.

4. Choisir un domaine initial pour le déploiement

Déployer l’AIOps sur tout l’environnement d’un coup ajoute une complexité inutile et réduit le contrôle.

Commencez par un domaine opérationnel ciblé, comme la surveillance réseau, l’infrastructure cloud ou la santé applicative.

Se concentrer sur une zone restreinte permet d’ajuster plus rapidement les modèles, de mesurer facilement les premiers résultats et de faciliter la montée en charge par la suite.

5. Aligner les équipes sur des attentes réalistes concernant l’AIOps

L’AIOps accélère la détection et la gestion des incidents, mais il est essentiel de définir clairement ce qui doit être automatisé pour que l’outil soutienne et renforce le travail humain, sans le remplacer de façon hasardeuse.

Comme l’explique Jay Rudrachar, Senior Director chez TIAA, à Gartner,

‍« Au final, quel est notre plus grand avantage ? Réduire au maximum les interruptions et indisponibilités côté client, et être proactif. »

Avec cet état d’esprit, les équipes évitent de poursuivre l’automatisation pour des tâches qui ne le nécessitent pas, et se concentrent sur la résolution des vrais problèmes qui réduisent l’impact pour l’utilisateur.

6. Évaluer soigneusement les solutions AIOps

Toutes les solutions AIOps ne conviennent pas à tous les environnements. L’évaluation doit porter sur l’intégration de l’observabilité, la flexibilité de l’automatisation et l’adaptabilité opérationnelle sur le terrain.

Même si certaines certifications AIOps existent, la connaissance de la plateforme et l’adéquation à l’architecture sont plus importantes que les diplômes. Choisissez des solutions adaptées à votre architecture de données et à vos besoins système.

Top 5 des plateformes AIOps

Le choix de la bonne plateforme AIOps détermine la rapidité de réaction des équipes face aux incidents et leur capacité à planifier la croissance de l’infrastructure en toute confiance.

L’objectif n’est pas seulement d’alerter plus vite, mais d’intégrer l’automatisation dans les opérations quotidiennes sans créer de nouvelles zones d’ombre.

1. PagerDuty

PagerDuty est une plateforme AIOps axée sur la gestion des incidents en temps réel, l’automatisation et l’intelligence des événements. Elle connecte les outils de surveillance, les plateformes d’observabilité et les équipes d’astreinte pour détecter, diagnostiquer et résoudre les incidents plus rapidement.

Elle est largement utilisée dans les configurations de gestion de tickets par IA, où les alertes génèrent et escaladent automatiquement des tickets d’incident via des outils ITSM intégrés comme Jira ou ServiceNow.

Elle utilise la corrélation d’événements pilotée par l’IA pour réduire le bruit et mettre en avant les incidents critiques. Les équipes peuvent configurer des workflows automatisés pour enrichir les alertes, déclencher des actions et escalader selon la gravité.

PagerDuty prend en charge l’intégration avec des outils comme Slack, ServiceNow, Jira, Datadog et AWS CloudWatch. Son orchestration d’événements, ses modèles d’apprentissage adaptatif et ses playbooks de réponse aident les équipes à gérer les incidents de façon proactive.

Fonctionnalités clésa:

• Corrélation d’événements en temps réel et réduction du bruit
• Automatisation de la gestion des incidents avec runbooks et routage dynamique
• Détection d’anomalies et regroupement d’alertes par IA
• Intégrations avec les outils de surveillance, de ticketing et de collaboration

Tarification :

• Offre gratuite : gestion basique des incidents pour petites équipes
• Professionnel : 21 $/utilisateur/mois — inclut la planification d’astreinte et le regroupement des alertes
• Business : 41 $/utilisateur/mois — inclut l’orchestration d’événements et les fonctionnalités d’automatisation
• Entreprise : tarification sur mesure pour les grandes organisations et la conformité avancée

2. Botpress

Botpress est une plateforme d’agents IA sans code qui aide les équipes à orchestrer les workflows opérationnels, automatiser la gestion des incidents et piloter les événements d’infrastructure dans différents environnements.

Conçus pour centraliser les signaux système en temps réel, les agents Botpress peuvent déclencher des alertes, ouvrir des tickets, escalader des incidents et automatiser les étapes de résolution sur des outils comme Slack, Jira, GitHub Actions et Grafana Cloud — tout cela via le Hub d’intégration.

Contrairement aux solutions de surveillance traditionnelles qui reposent sur des pipelines statiques, la plateforme permet d’utiliser des agents IA pour ajuster les flux opérationnels selon l’état réel du système, ce qui est essentiel dans les environnements modernes d’automatisation des workflows IA.

Elle sert de couche d’orchestration pour les opérations d’infrastructure, permettant aux équipes de gérer les escalades, d’automatiser les décisions et de piloter les actions système directement depuis les environnements de chat.

Fonctionnalités clésa:

• Éditeur sans code pour agents, API et workflows d’événements
• Prise en charge des webhooks et API pour les signaux de pipeline et les déclencheurs d’incidents
• Mémoire et routage conditionnel pour les escalades dynamiques
• Déploiement multicanal sur applications internes et externes

Tarification :

• Offre gratuite : 0 $/mois avec 5 $ d’utilisation IA inclus
• Plus : 89 $/mois — ajoute le routage vers agents humains et le test des flux
• Team : 495 $/mois — pour SSO, collaboration et gestion des accès
• Enterprise : Tarification sur mesure pour l’échelle et la conformité

3. Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) est une plateforme d’observabilité et d’AIOps qui surveille la santé des systèmes, corrèle les événements et anticipe les pannes dans des environnements IT complexes.

Ces fonctionnalités sont particulièrement utiles dans les scénarios d’IA pour les télécoms, où la corrélation des signaux en temps réel est essentielle pour garantir la disponibilité des grands réseaux.

Elle utilise des analyses pilotées par le machine learning pour détecter les anomalies, suivre les dépendances de service et prioriser les incidents selon leur impact métier. ITSI regroupe métriques, logs et traces dans une vue unifiée pour offrir une visibilité complète sur la performance du système.

Les analyses prédictives d’ITSI permettent d’anticiper les dégradations de service, tandis que son moteur de corrélation réduit le bruit des alertes et met en avant les incidents exploitables.

Fonctionnalités clésa:

• Surveillance unifiée des métriques, logs et traces
• Cartographie des dépendances de service et scoring de santé
• Analyses prédictives pour la détection précoce des pannes
• Réduction du bruit grâce à la corrélation et au regroupement des événements

Tarification :

• Tarification personnalisée selon le volume de données ingérées et les besoins utilisateurs
• Généralement vendu dans le cadre des offres Splunk Cloud ou Splunk Enterprise

4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak for AIOps est une plateforme modulaire d’opérations IT pilotée par l’IA, développée par IBM. Elle aide les équipes d’exploitation à détecter, diagnostiquer et résoudre les incidents dans des environnements hybrides et multicloud.

Basée sur des standards ouverts et faisant partie de la suite Cloud Pak d’IBM, elle utilise une IA explicable et une automatisation basée sur des règles pour réduire la fatigue liée aux alertes, identifier les causes profondes et améliorer la disponibilité des systèmes.

La plateforme regroupe les alertes liées, détecte les anomalies en temps réel et guide la résolution grâce à des runbooks et des politiques d’intégration.

Elle s’intègre à des outils comme ServiceNow, IBM Db2 et Netcool/Impact, ce qui en fait une solution idéale pour les équipes souhaitant moderniser leur pile opérationnelle sans abandonner leurs investissements existants.

Fonctionnalités clésa:

• Corrélation intelligente des alertes et détection des causes racines
• Détection d’anomalies en temps réel et suppression du bruit
• Workflows pilotés par des politiques avec exécution conditionnelle
• Intégrations avec des plateformes ITSM, des outils d’observabilité et des systèmes IBM

Tarification :

• Tarification personnalisée selon la taille du déploiement

5. Ignio

Ignio de Digitate est une plateforme AIOps qui combine IA, automatisation et analytique pour détecter, diagnostiquer et corriger les problèmes opérationnels IT. Elle vise des opérations autonomes en apprenant le comportement des systèmes et en gérant les incidents de façon proactive.

La force d’Ignio réside dans ses modèles basés sur des plans directeurs qui cartographient les systèmes, prédisent les pannes et déclenchent des actions d’auto-réparation sans attendre d’intervention manuelle.

Elle prend en charge l’intégration avec des systèmes IT d’entreprise comme ServiceNow, AWS, Azure et les environnements SAP.

En associant l’analytique prédictive à l’automatisation, Ignio aide les équipes à réduire les interruptions, optimiser l’utilisation des ressources et faire évoluer les opérations sans complexité supplémentaire.

Fonctionnalités clés :

• Réponse aux incidents auto-réparatrice grâce à l’apprentissage des schémas système
• Cartographie dynamique des dépendances et analytique prédictive
• Automatisation des tâches opérationnelles récurrentes
• Intégration avec les plateformes cloud, ERP et de gestion de services

Tarification : non communiquée publiquement

Déployez un workflow AIOps dès aujourd’hui

Botpress permet aux équipes de traiter les signaux opérationnels à grande échelle, de définir des règles dynamiques autour des événements système et d’ajuster les réponses sans devoir reconstruire des workflows statiques.

Les agents enregistrent les conversations, résolutions et escalades en temps réel, ce qui aide les équipes à améliorer les processus opérationnels à mesure que de nouveaux incidents apparaissent.

Les intégrations avec Jira, GitHub Actions, AWS et Grafana Cloud permettent à Botpress de déclencher des mises à jour, d’escalader des tâches et d’intégrer des métriques directement dans les workflows d’incident.

Commencez à créer dès aujourd’hui – c’est gratuit.

Questions fréquentes

1. Comment savoir si mon organisation est prête pour l'AIOps ?

Pour savoir si votre organisation est prête pour l’AIOps, évaluez si vos équipes sont submergées par la surcharge d’alertes ou si elles réagissent principalement aux incidents. Vous êtes prêt si vous collectez déjà des données d’observabilité structurées (logs, métriques, traces) et souhaitez réduire le MTTR (temps moyen de résolution) grâce à l’automatisation intelligente.

2. Quelles sont les idées reçues courantes sur l'AIOps ?

Une idée reçue fréquente sur l’AIOps est qu’il remplace les opérateurs humains, alors qu’en réalité il les assiste en filtrant le bruit des alertes et en identifiant plus rapidement les causes profondes. Une autre idée reçue est que l’AIOps ne s’adresse qu’aux grandes entreprises, alors que de nombreux outils modernes s’adaptent aussi très bien aux organisations de taille moyenne.

3. L'AIOps peut-il fonctionner dans des environnements isolés ou hors ligne ?

Oui, l’AIOps peut fonctionner dans des environnements isolés s’il est déployé sur site, mais ces configurations n’ont pas accès aux mises à jour en temps réel provenant du cloud ou à l’enrichissement externe des données. Vous devrez alors vous appuyer uniquement sur la télémétrie locale et les données historiques.

4. Qui est responsable des décisions prises par les agents IA dans les plateformes AIOps ?

L’équipe d’exploitation est responsable des décisions prises par les agents IA dans les plateformes AIOps. Les agents IA peuvent suggérer des actions ou automatiser des réponses prédéfinies, mais ce sont les opérateurs humains qui définissent les politiques et garantissent la responsabilité des résultats.

5. Comment garantir l'explicabilité des décisions opérationnelles prises par l'IA ?

L’explicabilité des décisions opérationnelles pilotées par l’IA est assurée par des journaux détaillés, des arbres d’analyse des causes, des graphes de corrélation et des résumés en langage naturel expliquant pourquoi une alerte a été déclenchée ou une action entreprise. De nombreuses plateformes AIOps mettent aussi en avant les facteurs contributifs et les niveaux de confiance pour plus de transparence.