L’AIOps au service de la productivité

par | Mai 31, 2021 | | Data, Connaissance client, IA - Insights

Les données sont désormais au centre de l’efficacité opérationnelle d’une entreprise. De grands ensembles de données sont générés à partir de multiples canaux et aident les organisations à prendre des décisions critiques.

Parfois même, un mauvais monitoring de ces données peut poser un réel problème aux équipes opérationnelles informatiques et peut entraîner des retards incontrôlés ou, dans certains cas, des pertes commerciales critiques.

C’est la raison pour laquelle les entreprises ressentent de plus en plus le besoin d’opter pour des solutions disruptives. Les opérations informatiques pilotées par l’IA permettent aux entreprises de surveiller les opérations sur les données en temps réel et de détecter les problèmes bien avant qu’ils ne causent des dommages.

Qu’est-ce que l’AIOps ?

AIOps est l’abréviation d’Artificial Intelligence for IT Operations (Intelligence Artificielle pour les Opérations informatiques). Le terme fait référence à des plateformes technologiques qui automatisent et améliorent les opérations informatiques grâce à l’analyse et à l’apprentissage automatique (machine learning).
Les plateformes AIOps exploitent le Big Data, collectant une grande variété de données à partir de divers outils informatiques afin de détecter et de réagir automatiquement aux problèmes en temps réel tout en étant capable de fournir des analyses historiques traditionnelles.

Les plateformes AIOps peuvent être utilisées dans le domaine du monitoring, avec par exemple le rapprochement de certaines données issues des logs des applications afin de détecter des signaux pouvant indiquer un risque de panne. Dans le domaine applicatif, les AIOps peuvent aider à automatiser les mises à jour.

Un marché en pleine expansion

Le marché des AIOps est réellement en train de prendre son envol. Le cabinet de conseil Gartner prévoit que l’utilisation exclusive des AIOps et des outils de surveillance de l’expérience numérique par les grandes entreprises pour monitorer les applications et l’infrastructure passera à 30% en 2023 (contre 5% en 2018).

L’architecture AIOps s’avère être un élément indispensable pour relever les défis résultant de l’expansion des réseaux et d’une complexité qui s’accroît de plus en plus. Elle est désormais reconnue pour avoir augmenté la productivité de l’organisation des opérations informatiques.

Des opérations IT en temps réel

Les plateformes AIOps autorisent une analyse en temps réel des données. Les anomalies peuvent ainsi être détectées rapidement, ainsi que les points bloquants (dans le cadre d’une opération commerciale) qui auparavant étaient considérés comme difficilement repérables.

L’AIOps a également simplifié le suivi des indicateurs courants en accélérant l’identification des menaces cruciales avant qu’elles ne surviennent. Ainsi, les équipes informatiques sont sensibilisées à ces problèmes techniques en amont. Les pannes sont donc identifiées à l’avance, sans perturber le fonctionnement en cours de la solution informatique.

Une satisfaction client accrue

Les plateformes AIOps, avec leur approche prédictive, modernisent l’architecture d’entreprise et offrent une expérience utilisateur inégalée. Elles sont capables de prédire les événements futurs qui peuvent entraver le bon fonctionnement, la disponibilité ou les performances des applications et même les corriger de manière proactive avant qu’ils ne deviennent un problème. Ainsi, les AIOps permettent aux organisations de servir efficacement leurs clients et augmentent ainsi leur niveau de satisfaction.
Une réduction des coûts opérationnels

Avec l’AIOps, une approche claire axée sur l’IA améliore les performances du processeur et la bande passante et aide à gérer la vaste charge de travail dans toute l’infrastructure informatique. L’amélioration du débit opérationnel permet un meilleur retour sur investissement tout en maîtrisant les coûts. Les modèles de machine learning alignent les cas d’utilisation basés sur les données avec l’infrastructure technologique du client pour permettre une évolutivité inégalée.

L’analyse de la data, un élément essentiel pour l’entreprise

À l’heure de la transformation digitale des entreprises, la data et son analyse sont devenus essentiels. Les administrateurs de bases de données, qui en sont les principaux artisans, étaient déjà très sollicités et chargés d’un nombre important de responsabilités. Celles-ci se sont encore accrues, ce qui a eu pour effet d’augmenter encore plus leur charge de travail déjà conséquente. Or, leur travail est complexe et ne doit surtout pas être fait à la va-vite, sous peine d’entraîner des erreurs aux conséquences désastreuses.

C’est là que l’automatisation des tâches entre en jeu et va permettre aux gestionnaires de bases de données de non seulement réduire leur charge de travail, mais aussi de se concentrer sur des tâches ayant une valeur ajoutée plus importante et qui conduiront à des innovations majeures. L’intelligence artificielle permet cette automatisation des tâches à faible valeur ajoutée. Loin de remplacer les êtres humains, l’IA aide à relever les défis imposés par le Big Data et entraîne les personnes en charge du traitement de ces données à développer de nouvelles compétences et à se définir de nouveaux rôles.

Mettre en place une stratégie AIOps

Afin de bien démarrer avec l’AIOps, il est recommandé de commencer par bien identifier les différentes sources de données. Dans un deuxième temps, les équipes informatiques devront se familiariser avec le traitement d’un nombre croissant de sources de données, en commençant par un petit groupe de données, puis en en ajoutant d’autres de façon progressive.

Petit à petit, en prenant en compte tous les types de données, se construira une perspective globale et des tendances commenceront à se dessiner. Des algorithmes appropriés permettront de détacher des motifs récurrents. L’IA et le machine learning aideront à analyser tous les flux de données afin de voir s’ils correspondent à ces motifs.

L’important est d’utiliser le plus de types de données possible : se limiter à un seul type de données limitera les renseignements que l’on peut obtenir, même si ces renseignements sont obtenus par un algorithme. Le type de données à utiliser va en fait dépendre du problème que l’on cherche à résoudre. Il est donc primordial de choisir une plateforme capable d’organiser différents types de données, et ce dans de larges quantités.

Enfin, il sera possible d’utiliser le machine learning en mode prédictif, afin d’identifier les éventuels problèmes avant même qu’ils ne surviennent et affectent les services importants et l’expérience client. En effet, la solution intégrée des modèles AIOps et de machine learning permet d’automatiser les données collectées quotidiennement à partir de différentes sources. Les informations prédictives recueillies vont aider à alléger les charges de travail des opérateurs en comparant les opérations aux performances historiques observées lors de l’étude des tendances.

 

Paroles d’experts
Comment réussir un programme de gestion de l’Expérience Collaborateur ?
Comment réussir un programme de gestion de l’Expérience Collaborateur ?

Augmentation du nombre de démissions, pénurie de compétences, bore out ou encore « quiet-sitting »… Face à ces tendances, une entreprise peut-elle encore douter de l’importance de l’expérience employé ? Nombre d’entre elles ont fait de l’écoute une priorité et les plus avancées misent aujourd’hui sur la gestion de l’expérience employé (EXM). Écouter réellement ses collaborateurs L‘écoute est au cœur de l’EXM car c’est un moyen important pour comprendre les employés et leurs expériences, tant à l'intérieur qu'à l'extérieur de l'entreprise. Elle permet de suivre l’évolution des besoins des collaborateurs. Une entreprise qui n’est pas à l’écoute de ses équipes risque de perdre des talents et de ne pas être en mesure d'en attirer de nouveaux. Dans un monde post-pandémie, un programme de gestion réussi nécessite d’aller au-delà des enquêtes de satisfaction annuelles qui ne donnent pas aux équipes la possibilité de faire des commentaires pendant le déroulement régulier du travail. Les profonds changements qui ont bouleversé le monde professionnel ont montré la nécessité d’une acquisition rapide, voire en temps réel, des signaux, notamment d'alarme et de discontinuité émis par les employés. Dans un environnement de travail en constante évolution, prendre des décisions fondées sur des informations obsolètes fera perdre en pertinence. Utiliser les bons canaux Quels dispositifs d’écoute l’entreprise a-t-elle déployés ? Des questionnaires fermés ? C’est un bon début, mais pour réussir son programme EXM, elle devra diversifier ses canaux. Les marques avec les programmes EXM les plus avancés collectent et analysent les commentaires ouverts (43%), surveillent également les canaux communautaires (43%) et utilisent des logiciels de crowdsourcing (31%). Certaines vont plus loin en analysant les échanges téléphoniques des...

Paroles d’experts
Face à un environnement commercial en constante évolution, le Sales Enablement devrait surperformer dans l’Hexagone
Face à un environnement commercial en constante évolution, le Sales Enablement devrait surperformer dans l’Hexagone

BtoB Leaders a eu le plaisir d’échanger avec Julien Leblanc, Head of South Europe chez Highspot. Au programme : retour sur la dernière levée de fonds de l’entreprise américaine, ses facteurs de différenciation avec la concurrence, la capacité du Sales Enablement à repositionner le commercial dans le parcours d’achat, les points de vigilance pour réussir l’implémentation d’une solution de Sales Enablement et surtout les stratégies de croissance. Bonjour Julien. Pouvez-vous revenir brièvement sur votre parcours professionnel ? Bien sûr. J’ai suivi un cursus en Business Administration & Management en école de commerce, avec une fin de parcours en apprentissage qui m’a permis de mettre le pied à l’étrier dans le Software dès 2003 chez IBM. J’ai évolué dans la fonction Sales pendant plusieurs années chez des éditeurs de logiciel, avec notamment une escapade en Australie entre 2012 et 2015 chez VMware en tant que Sales Manager. De retour en Europe, j’ai basculé du côté « infrastructure » au monde de la MarTech. Depuis plus de 4 ans, je gravite dans cet univers fascinant qu’est le Sales Enablement, et c’est tout naturellement que j’ai choisi de rejoindre Highspot en tant que Head of South Europe. Pouvez-vous nous pitcher la proposition de valeur de Highspot en quelques mots ? Fondée en 2011, Highspot est une plateforme de Sales Enablement créée par trois anciens de Microsoft : Robert Wahbe, Oliver Sharp et David Wortendyke. Elle permet d’aligner et d'accroître la performance des équipes Commerciales et Marketing en comblant le fossé entre stratégie et exécution. Les ventes B2B connaissent un véritable raz-de-marée. McKinsey prévoit en effet que la vente hybride, vue initialement comme une simple adaptation des usages face...

Paroles d’experts
Pour que les Sales ne perdent plus une minute à enrichir les données B2B !
Pour que les Sales ne perdent plus une minute à enrichir les données B2B !

Séduire 1 800 clients et réaliser une croissance à deux chiffres avec un seul commercial et 0 € de budget marketing. C’est l’incroyable défi qu’a relevé Denis Cohen, CEO et cofondateur de Dropcontact. Quelle a été la genèse de cette entreprise spécialiste de l’enrichissement des bases de données ? Comment peut-elle optimiser le temps des Sales pour doper la performance commerciale ? Interview !  Bonjour Denis. Racontez-nous la création de Dropcontact. Quel est le constat qui vous a motivé à vous lancer dans l’enrichissement de la Data ?  Tout au long de mon parcours professionnel, j’ai constaté que les équipes Sales et Marketing passaient un temps considérable à gérer de la Data de mauvaise qualité. Des budgets incroyables sont mobilisés dans le seul objectif de générer des leads : on fait du Google Ads, de la publicité télé, de l’événementiel, des livres blancs, du SEO, du Marketing Automation, de la créa. L’équipe Sales prend le relais, équipée de logiciels à la pointe.   Nous investissons massivement pour constituer une base de données qui est un capital à part entière. Paradoxalement, cet actif durement acquis devient le parent pauvre. Un mail manquant, un contact qui change d’employeur, des inversions « nom – prénom »… on dépense « un pognon de dingue » pour au final confier le nettoyage de la base de données à un stagiaire. Je caricature, mais vous comprenez l’idée. Ce capital, pourtant stratégique pour la compétitivité, n’est pas utilisé à sa juste valeur.   A côté de cela, vous avez de nombreuses solutions sur le marché qui gèrent une partie du problème sans le résoudre dans sa globalité. C’est le constat qui a motivé la création de Dropcontact, en...

Ceci pourrait vous intéresser..