Temps de lecture : 7 minutes 5 secondes | Publication : 16 octobre 2025
AIOps Qu’est-ce que l’AIOps ?
L’AIOps, ou intelligence artificielle pour les opérations informatiques, fait référence à l’utilisation de techniques d’intelligence artificielle, comme le machine learning (ML), l’IA générative (GenAI) et l’IA agentique, pour automatiser l’identification et la résolution des problèmes informatiques courants ou améliorer l’efficacité opérationnelle.
Dans le domaine des réseaux, l’AIOps automatise les tâches à forte intensité manuelle afin de simplifier et de rationaliser les opérations sur les réseaux complexes filaires, sans fil, de campus, de succursale, WAN, de datacenter et de cloud. Elle combine données de haute qualité, analyse intelligente et compréhension contextuelle pour optimiser les opérations réseau et, lorsqu’elle y est autorisée, se réparer de manière autonome. Cela permet aux équipes opérationnelles de recentrer leurs efforts sur des initiatives stratégiques à plus forte valeur ajoutée.
L’IA agentique redéfinit l’AIOps en accélérant la transition vers des réseaux autonomes. Elle s’appuie sur l’analyse prédictive et sur des informations exploitables pour soutenir des opérations réseau plus intelligentes et plus évolutives qui optimisent l’expérience utilisateur. Par exemple, les informations fournies par l’AIOps permettent de détecter un point d’accès sans fil ou un commutateur non conforme et, si l’autorisation est accordée, lancer une mise à niveau logicielle sans intervention humaine.
Pourquoi l’AIOps est-elle importante ?
L’AIOps détecte les problèmes affectant les performances, la sécurité ou l’expérience utilisateur, et y répond en formulant des recommandations ou en appliquant des correctifs autonomes. Elle automatise les workflows complexes de façon à accélérer l’efficacité et à minimiser les retards dus aux interventions humaines.
L’AIOps donne aux équipes informatiques les moyens d’effectuer des analyses prédictives, de détecter les anomalies et de corréler les événements. Grâce à ces fonctionnalités, les opérateurs peuvent identifier et résoudre les problèmes de manière proactive avant qu’ils n’affectent l’expérience utilisateur, les performances des applications ou la disponibilité du système, offrant ainsi des expériences fluides grâce à une intelligence et une automatisation avancées.
Au-delà de l’automatisation des workflows complexes et de la réduction des efforts manuels, sa véritable force réside dans sa capacité à s’adapter à divers environnements – des réseaux de campus aux infrastructures cloud – pour accompagner l’évolution des besoins de l’entreprise. Cette adaptabilité, associée à la production d’informations en temps réel, se traduit par un gain d’efficacité à l’échelle de l’organisation.
Comment fonctionne l’AIOps ?
L’AIOps procède tout d’abord par ingestion et consolidation de milliards de points de données provenant de sources diverses (applications, fichiers journaux, événements, alertes, régularités, etc.). Elle traite ensuite ces données via des algorithmes de machine learning (ML) ou de deep learning (DL) orchestrés par une IA agentique de façon à fournir des informations en temps réel, telles que la qualité d’expérience (QoE), l’analyse de la cause principale et la détection d’anomalies.
L’AIOps analyse en permanence les tendances, les corrélations et les anomalies susceptibles d’indiquer des problèmes émergents ou des écarts de performance. Elle utilise des techniques telles que le clustering, la classification et l’analyse prédictive pour regrouper automatiquement les événements liés, filtrer le bruit et identifier les causes principales.
Les plateformes AIOps ont souvent recours au traitement du langage naturel (NLP) pour interpréter les données non structurées (comme les tickets d’incident ou les messages de chat) et utilisent des moteurs d’automatisation pour déclencher des workflows de remédiation ou alerter les équipes informatiques.
Une bonne solution AIOps réduit les faux positifs, éliminant ainsi la saturation d’alertes, afin que les opérateurs puissent détecter les problèmes de manière proactive et les résoudre avant qu’ils n’affectent l’expérience des utilisateurs finaux.
Comment l’AIOps fournit-elle des informations dans un environnement de réseau d’entreprise ?
L’AIOps exploite la télémétrie collectée à partir des réseaux, appareils clients et applications pour créer des valeurs de référence qui contribuent directement à l’identification des problèmes, à la détermination des causes premières et à l’émission de recommandations d’optimisation en temps réel.
L’AIOps utilise les techniques d’IA suivantes :
- IA de classification (dont le machine learning) : des algorithmes conçus pour prendre connaissance des changements survenus dans l’environnement et s’y adapter. Ces algorithmes ont la capacité d’évoluer ou d’en créer de nouveaux pour identifier les problèmes plus tôt et recommander des solutions efficaces.
- IA générative (GenAI) : une IA capable de générer du texte, des images, des vidéos ou d’autres données à l’aide de modèles génératifs, souvent en réponse à des invites. Les modèles d’IA générative, notamment les grands modèles de langage (LLM), apprennent les régularités et la structure des données d’entraînement soumises en entrée, puis génèrent de nouvelles données présentant des caractéristiques similaires. Le chatbot ChatGPT d’OpenAI est un exemple de GenAI utilisant des LLM.
- IA agentique : utilisation d’agents intelligents et auto-apprenants capables de raisonner, de collaborer et d’agir dans différents domaines. Ces agents fonctionnent comme des experts du domaine, en décomposant les problèmes complexes en sous-tâches gérables, qui sont déléguées et résolues de manière autonome.
Quels sont les cas d’utilisation de l’AIOps dans le domaine du réseau ?
L’AIOps permet de relever un grand nombre des défis les plus courants auxquels les équipes informatiques sont aujourd’hui confrontées durant l’exploitation de leurs réseaux. Elle intervient notamment sur les problématiques suivantes :
- Maintenir la conformité de la configuration du réseau : Les paramètres statiques des appareils ne suivent pas l’évolution des besoins de l’entreprise. L’AIOps surveille en permanence les opérations réseau, et recommande ou effectue automatiquement des changements à des fins d’optimisation.
- S’adapter aux besoins changeants de l’activité : La configuration manuelle des attentes en matière de niveau de service (SLE) est coûteuse et chronophage. Avec l’AIOps, les seuils importants pour le réseau sont automatiquement définis, surveillés et ajustés en fonction des changements survenant dans l’environnement.
- Résoudre rapidement les problèmes réseau : Dans la plupart des départements informatiques, les appels au service d’assistance constituent la principale forme d’identification des problèmes, ce qui est coûteux et inefficace. Les informations préventives fournies par l’AIOps permettent d’identifier les problèmes avant qu’ils n’aient un impact sur les utilisateurs ou les appareils IoT, réduisant ainsi le nombre de demandes d’assistance.
- Reproduire les problèmes intermittents : Bien des équipes informatiques passent des heures, voire des jours, à traquer les problèmes intermittents parce qu’ils sont difficiles à reproduire. La surveillance automatisée et permanente assurée par l’AIOps permet de cibler les problèmes persistants par opposition aux problèmes manifestes grâce à une capture de données intégrée.
- Complexité croissante du réseau : Les tâches de dépannage et d’optimisation consomment plus de 50 % du temps des informaticiens. L’AIOps résout ce problème en fournissant des informations clés telles que l’origine des défaillances, l’analyse des causes premières et les recommandations de réparation.
- Insuffisance de ressources et de qualifications : Le manque de ressources et de formation est un point de friction constant dans de nombreux départements informatiques. Les informations générées par l’AIOps – et en particulier par les fonctionnalités de recherche pilotées par l’IA générative – sont conçues pour aider les équipes et améliorer leur base de connaissances.
Avantages de l’AIOps pour le réseau
- Dépannage et résolution plus rapides : L’AIOps automatise l’analyse de la cause principale et la corrélation des incidents, réduisant ainsi les interventions manuelles et la durée moyenne de résolution des problèmes.
- Détection proactive des problèmes : L’AIOps identifie les anomalies et les problèmes potentiels avant qu’ils n’affectent les utilisateurs, ce qui permet aux administrateurs de résoudre les problèmes de manière proactive et de réduire le nombre de tickets d’incident.
- Performances réseau optimisées : L’AIOps analyse les modèles de trafic et les données de configuration afin de fournir des recommandations concrètes permettant d’accroître l’utilisation du réseau, d’optimiser la bande passante et de donner aux équipes informatiques la possibilité de se concentrer sur des initiatives stratégiques à plus forte valeur ajoutée.
- Réduction du bruit des alertes : Le machine learning filtre les alertes non pertinentes et les faux positifs, permettant ainsi aux administrateurs de se concentrer sur les problèmes réels et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.
- Remédiation automatique et expérience utilisateur améliorée : L’AIOps automatise les tâches et les workflows de routine, limitant ainsi les temps d’arrêt et les interruptions. Cela permet aux équipes informatiques de maximiser la disponibilité des services et de satisfaire aux exigences de temps de fonctionnement du réseau sans augmenter la charge opérationnelle.
L’AIOps pour le réseau.
L’AIOps pour le réseau, ou IA pour le réseau, est une approche du réseau qui intègre la sécurité, la surveillance de l’expérience numérique et la prise en charge des architectures zero trust, garantissant ainsi l’efficacité et la résilience des réseaux face à l’évolution des menaces.
Les réseaux sont tenus d’offrir une connectivité universelle, une disponibilité constante, un débit élevé et une faible latence, tout en étant sécurisés et fiables. Grâce à des innovations telles que la recherche GenAI, le maillage agentique et la remédiation autonome, les organisations peuvent établir une nouvelle norme en matière de réseaux intelligents.
Utiliser la puissance de l’IA sur une plateforme réseau pour optimiser et gérer votre réseau, c’est comme s’assoir à une table de poker avec une équipe d’experts à vos côtés. La puissance de l’AIOps vous permet de faire fonctionner votre réseau de manière transparente.
Apaiser les inquiétudes liées à l’adoption de l’IA
Les organisations disposent d’une occasion unique d’améliorer leurs opérations réseau en intégrant l’AIOps. L’adoption des nouvelles technologies ouvre la voie à une plus grande efficacité, à une prise de décision plus intelligente et à une meilleure qualité de service. Voici quelques aspects importants à prendre en compte lorsque vous envisagez l’adoption de l’IA au sein de votre organisation :
- Sécurité et éthique : Déterminez quelles données le moteur d’IA utilise et comment ces données sont sécurisées. Assurez-vous que le fournisseur respecte les principes et les directives éthiques en matière d’IA.
- Intégration : Une solution AIOps efficace doit rationaliser les opérations plutôt que de les complexifier. Recherchez une solution qui puisse s’intégrer à l’infrastructure existante ou qui soit intégrée à la solution informatique.
- Efficacité : Évaluez l’évolution de l’AIOps au fil du temps, en commençant par son intégration initiale. Un système AIOps efficace doit fournir des informations précises en temps réel et alerter proactivement les opérateurs sur les problèmes prioritaires, sans contribuer à la saturation d’alertes. Ses performances doivent s’améliorer continuellement grâce à un cycle en boucle fermée de rétroaction et de développement.
- Exemples concrets : Recherchez des situations où la solution AIOps a apporté des résultats concrets aux clients.
HPE et l’AIOps
La maintenance d’un réseau exige aujourd’hui une visibilité constante et une automatisation intelligente. HPE Networking fournit un réseau sécurisé AI-native doté de l’AIOps pour concrétiser la vision d’un réseau autonome – un réseau qui aide les équipes informatiques à optimiser les opérations réseau et qui se répare de manière autonome.
HPE Networking with AIOps peut vous aider à :
- Identifier plus rapidement les problèmes de réseau, de sécurité et de performance des applications avec une intervention humaine minimale, voire nulle, avant qu’ils n’affectent les utilisateurs et les entreprises.
- Prédire les mauvaises expériences utilisateur à l’aide des données d’applications collaboratives (par exemple, Zoom, Teams) et des données d’applications non structurées pour identifier les causes principales et atténuer les problèmes liés à l’autonomie, contribuant ainsi à réduire les temps d’arrêt, à améliorer la qualité du service et à accroître la satisfaction des utilisateurs, du client au cloud.
- Éliminer la résolution manuelle des incidents permet de réduire les coûts, d’accélérer la résolution des problèmes et de stimuler la productivité informatique, ce qui améliore la productivité globale en permettant aux équipes de se concentrer sur les initiatives stratégiques plutôt que sur les tâches routinières.
- Optimiser le réseau en fournissant des recommandations pratiques en réponse aux changements du réseau, tels que l’intégration de devices IoT, l’augmentation de la capacité WAN ou la correction des VXLAN mal configurés, afin de maintenir les performances, de réduire les erreurs de configuration et de soutenir une mise à l’échelle efficace.
- Fournir des réponses instantanées, des conseils de configuration et des astuces de résolution des incidents grâce à une interface de recherche automatisée qui agit comme un assistant IA destiné aux clients. Résultat : une résolution plus rapide des problèmes, des délais d’attente du support réduits et des fonctionnalités de libre-service améliorées avec une assistance de niveau expert.
- Exploiter des téraoctets de données provenant de milliers d’installations et de dispositifs réseau à travers le monde, combinés à une expertise approfondie en matière de réseaux et de sécurité et à une solide équipe d’experts Data (qui valident notre lac de données), pour permettre une détection plus rapide des problèmes, une prise de décision plus intelligente et des délais de résolution plus courts.
FAQ sur l’AIOps
Quels problèmes l’AIOps permet-elle de résoudre ?
L’AIOps analyse et consolide les données provenant de sources multiples. Elle observe et apprend les détails de l’environnement et fournit des évaluations basées sur la qualité d’expérience (QoE) globale. De cette manière, l’AIOps peut corréler les activités du réseau afin d’identifier et de résoudre les problèmes avant même qu’ils ne soient remarqués par les utilisateurs finaux ou le personnel d’exploitation IT.
L’AIOps analyse la cause principale des problèmes au moment de leur apparition ou de manière prédictive en s’appuyant sur des algorithmes de machine learning et des données contextualisées. Avant tout, l’AIOps démocratise la capacité de résolution des incidents parmi les collaborateurs IT, quel que soit leur niveau de compétence, augmentant ainsi l’efficacité opérationnelle globale de l’équipe.
Quels sont les composants de l’AIOps ?
Une plateforme AIOps utilise des algorithmes de machine learning et de GenAI ainsi que des données contextualisées pour fournir des analyses des causes principales et corriger automatiquement les problèmes simples au sein du réseau. L’AIOps requiert un moteur d’IA capable de corréler des événements ainsi que des algorithmes d’IA qui extraient des connaissances ou des régularités à partir d’un ensemble d’observations. Un assistant réseau virtuel utilisant le traitement du langage naturel (NLP) amélioré par la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération de langage (LG) offre une interface conversationnelle puissante qui peut contextualiser les demandes, accélérer le dépannage et prendre des décisions ou des recommandations intelligentes pour rationaliser les opérations.
Quelles sont les principales fonctionnalités de l’AIOps ?
- Identification des problèmes et/ou analyse de leur cause principale : Avec les grands volumes de données présents sur les réseaux actuels, il est difficile de repérer les problèmes signalés dans les tickets d’incident, et encore plus ceux qui n’ont pas été portés à l’attention du département informatique. En corrélant les événements en temps réel à partir des données contextualisées, l’AIOps permet aux équipes opérationnelles d’identifier et de corriger rapidement les problèmes.
- Prise de décision fondée sur les données : Les algorithmes d’IA pilotent l’analyse basée sur les données, qui propose des recommandations ou des solutions opérationnelles plutôt que des réponses prédéfinies aux pannes ou anomalies du réseau. Cette approche axée sur les données améliore l’efficacité des équipes opérationnelles en matière de résolution des incidents.
- Rapports prédictifs : L’AIOps prédit le comportement du réseau et propose des recommandations ou des solutions pour corriger les dégradations de performances et autres anomalies au sein du réseau. Ce changement fondamental profite aux équipes opérationnelles en leur permettant de gérer les opérations réseau de manière proactive, plutôt que de courir après des problèmes qui ont déjà eu un impact sur les utilisateurs et l’entreprise. Le département informatique peut ainsi libérer du temps auparavant consacré à la gestion des urgences pour se consacrer à la réalisation des objectifs stratégiques.