Comprendre l'explosion des données grâce à l'intelligence artificielle et l'AIOps

« La Bibliothèque de Babel » est une bibliothèque imaginaire qui contient un nombre incalculable de salles et de livres dans lesquels figurent toutes les combinaisons de lettres et de chiffres.

Dans ces salles, les bibliothécaires et les lecteurs passent leur vie à analyser des informations. Et malgré leurs efforts, les lecteurs ne parviennent pas à trouver le livre qu'ils cherchent. De nombreux visiteurs trouvent l'immensité de la bibliothèque ainsi que la quantité d'informations complètement inutiles. Remplis d'un profond désespoir, ils sont incapables d'examiner les livres.

Les êtres humains ne construiront probablement jamais une Bibliothèque de Babel en langue anglaise en raison du nombre infini de permutations et de combinaisons possibles de notre alphabet de 26 lettres et de nos 14 signes de ponctuation différents. Avec seulement 26 lettres, il existe plus de 400 septillions de façons de créer un « mot » (la plupart étant une combinaison de lettres sans aucun sens), sans parler des phrases, des paragraphes et des livres entiers.

Pas étonnant que les bibliothécaires de Babel ont commencé à devenir fous.

Imaginez une Bibliothèque de Babel technologique contenant une quantité apparemment infinie de données et d'informations. Une collection de uns et de zéros en constante croissance, chaque combinaison unique représentant quelque chose de différent : une application, une photo, une chanson, un contrat, un livre. Les combinaisons sont inépuisables.

La quantité de données produites quotidiennement est ahurissante. Chaque année, ces chiffres augmentent de plus en plus rapidement. Pour référence, plus de données ont été collectées entre 2019 et 2021 que dans toute l'histoire de l'humanité. Comment les professionnels de l'informatique chargés de gérer cette explosion de données au nom de leurs entreprises peuvent-ils remplir leur mission efficacement ?

À l'image des bibliothécaires de Babel, comment éviter que ces professionnels de l'informatique modernes ne deviennent fous ?

L'enjeu est élevé pour les professionnels de l'informatique, et gérer l'explosion des données représente une compétence à part entière. Il est essentiel pour les entreprises qui veulent rester productives de surveiller et d'analyser efficacement ces informations toujours plus nombreuses.

Si une entreprise ne sait pas identifier des irrégularités dans les données, une application peut planter, ce qui entraîne une perte de chiffre d'affaires ou des périodes pendant lesquelles les employés ne peuvent pas travailler.

Les entreprises n'ont jamais été responsables d'autant de données, pouvant inclure des informations personnelles sensibles. Les acteurs de la menace sont donc toujours à l'affût, dans l'espoir de voler ces informations. Le vol ou la violation des données peuvent entraîner des amendes et des pénalités conséquentes.

Heureusement, les êtres humains ne sont plus seuls pour relever les défis d'analyse, de gestion et de contrôle des quantités croissantes de données.

Aujourd'hui, ils ont des alliés dans ces domaines : l'intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML), et l'AIOps.

L'IA et le ML sont de puissantes solutions qui changent la manière dont les professionnels de l'informatique gèrent et analysent les données pour optimiser les performances, améliorer les résultats commerciaux et atténuer les risques de sécurité.

Ces technologies traitent des quantités considérables d'informations qu'aucun être humain ne pourrait traiter, et aident ainsi les professionnels de l'informatique à optimiser les performances informatiques en assurant le bon fonctionnement des applications et services. Il s'agit d'une mission particulièrement importante, car les systèmes informatiques de nombreuses entreprises fonctionnent sur plusieurs clouds et s'appuient sur des centaines d'applications pour accomplir leurs tâches.

L'IA et le ML peuvent prédire et empêcher les plantages et pannes des applications ou des systèmes en analysant automatiquement les indicateurs clés de performance. Si vous avez déjà essayé de faire votre travail alors que votre ordinateur ou logiciel n'arrête pas de planter, vous savez à quel point c'est frustrant. Grâce à l'IA et au ML, les professionnels de l'informatique peuvent améliorer les performances des applications et des services, ce qui permet aux employés de travailler plus efficacement.

Imaginez que vous êtes un bibliothécaire de Babel et que vous avez un assistant virtuel qui lit et analyse tous les livres pour vous. Vous pourriez alors consacrer du temps à d'autres projets comme la décoration de la bibliothèque, la formation de nouveaux bibliothécaires ou la signature de partenariats pour franchiser la bibliothèque !

L'AIOps est un terme relativement nouveau que Forrester décrit comme une « pratique qui combine les applications humaines et technologiques de l'IA et du ML, des analyses avancées et des pratiques opérationnelles avec des données commerciales et opérationnelles. »

Avec l'AIOps, les entreprises peuvent identifier les comportements et les anomalies susceptibles d'indiquer des problèmes dans un environnement informatique. Elles peuvent rapidement corréler d'importantes quantités de données pour fournir une analyse des causes premières et des stratégies de correction recommandées.

L'AIOps permet aux professionnels de l'informatique d'obtenir une visibilité de bout en bout, quels que soient l'infrastructure de l'entreprise ou l'état de son parcours de transformation numérique, et de réduire le temps consacré au dépannage tout en améliorant la fiabilité des systèmes.

Bien que ces avancées technologiques aident à analyser les informations sans cesse croissantes et à leur donner un sens, elles peuvent également s'avérer problématiques. Par exemple, des outils d'IA générative comme ChatGPT et OpenAI Codex sont utilisés pour produire respectivement du texte et du code de logiciel, et contribuent à la production excessive de données et d'informations au quotidien.

Si nous prenons un instant pour réfléchir à l'impact de l'IA et du ML, à quel moment la fin ne justifie plus les moyens ? D'un côté, ces technologies contribuent à la transformation numérique en aidant les équipes informatiques à trier toutes ces informations. De l'autre, ces outils créent simultanément un flux infini d'informations à traiter.

Imaginez un flux de données quasi infini qui ne cesse de s'allonger. Ça peut donner le tournis.

Pour les professionnels de l'informatique, l'explosion de données représente des défis importants dans la gestion et l'analyse des environnements informatiques compliqués d'aujourd'hui. Cependant, l'IA, le ML et l'AIOps transforment le travail des professionnels de l'informatique, leur permettant d'automatiser les tâches, d'identifier les menaces de sécurité, d'optimiser les performances et de prendre de meilleures décisions selon des analyses des données.

Toutes les entreprises qui cherchent à implémenter ces outils doivent le faire en appliquant des limites et un contrôle humain précis. Dans le scénario de la Bibliothèque de Babel, même si les outils d'IA peuvent parcourir chaque livre plus rapidement qu'un être humain, ils ne peuvent pas « réfléchir » par eux-mêmes comme le font les êtres humains.

L'AIOps ne se substitue pas au travail qui doit être accompli. Il est préférable de la considérer plutôt comme une aide pour comprendre les informations que nous ne pouvons résolument pas traiter, même si nous avions mille vies.

Thomas LaRock, Head GeekT - SolarWinds.