Intelligence Artificielle et machine Learning ? Comment transformer ces promesses en avancées au service de la QOS des systèmes d’information ?

sea tpi - philippe pelfort
Par Philippe PELFORT, Directeur Général de SEA TPI

La mutation constante du marché de l’IT nous conduit à observer comme un fait acquis l’augmentation exponentielle du volume et de la fréquence de changement. Fort heureusement, la technologie évolue et nous accompagne dans notre quête de productivité, d’efficacité et de fiabilité. Transposées au domaine de la production et des opérations, l’automatisation et l’industrialisation ont été au centre des préoccupations des DSI depuis toujours. Leur évolution actuelle est en revanche rapide et intéressante.

Auparavant sommés de minorer la durée des interruptions de services, les DSI ont aujourd’hui, avec la fusion de l’IT et du business dans tous les secteurs d’activité, pour mission d’investiguer plus en amont sur les processus, mais aussi très en aval des livraisons sur des concepts nouveaux comme les opérations augmentées, l’auto remédiation, le prédictif conduisant même dans certains cas au proactif. À l’heure où le coût indirect d’une interruption de service est jaugé par la perte de chiffre d’affaires lié à des clients de plus en plus « zappeurs », l’objectif est d’anticiper et d’annihiler toute interruption de service.

 

Comment apprivoiser l’offre pléthorique sur le marché de software, identifier les sur-promesses, contextualiser les projets et rendre tous ces concepts concrets ?

Il s’agit ici d’arbitrages complexes et pleins de bon sens. Nous considérons comme un driver majeur de succès l’association dès la phase amont des équipes de run et en particulier des acteurs au plus près de la réalisation des missions de supervision, d’exploitation, d’administration des systèmes et des bases de données, et d’assistance à l’utilisation des SI en fonction des sujets traités.

Parce qu’elles savent la qualité et la quantité des informations suffisantes et nécessaires à la bonne réalisation de leur mission, elles sont particulièrement efficaces dans la priorisation et la limitation des lots projets initiaux, l’implémentation des règles, mais aussi et surtout les outputs attendus. Elles sont de surcroit les mieux placées pour tester, approuver ou proposer des améliorations pertinentes.

 

Si nous considérons comme une utopie l’éradication rapide de l’activité humaine dans les opérations IT pour des raisons de complexité, de changements, de maturité des SI et de ROI, nous constatons en revanche que son évolution vers plus de valeur ajoutée métier, d’actions d’anticipation, de pilotage de Dashboard sur mesure, d’interventions non documentées, d’expertise de « Run », est souhaitable et inéluctable.

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