Cet article fait partie d'une série de PagerDuty expliquant comment nous accompagnons nos clients dans leur transition vers des opérations autonomes. Découvrez comment l'orchestration par IA contribue à cette vision.

« Il faudrait automatiser ça. » Ça vous dit quelque chose ? Pour de nombreuses équipes opérationnelles, cette phrase ne se concrétise jamais. Élaborer des règles d’orchestration d’événements exige une expertise pointue de la plateforme, du temps précieux et la capacité d’identifier les tendances pertinentes dans vos données. Résultat : la lassitude face aux alertes persiste. La charge de travail s’accumule. L’automatisation reste un lointain objectif.

La nouvelle fonctionnalité d'orchestration IA de PagerDuty a été conçue pour combler cet écart — définitivement.

De réactif à proactif, automatiquement

AI Orchestrations analyse vos données historiques d'événements et d'incidents (y compris les interventions manuelles des équipes d'intervention lors d'incidents passés) et propose des recommandations prêtes à l'emploi pour les règles d'orchestration d'événements. Aucune syntaxe complexe. Aucune configuration experte. Une simple description du fonctionnement de la règle, du nombre d'alertes ou d'incidents qu'elle aurait permis d'éviter et un score de confiance basé sur sa précision passée.

Le résultat est une vue d'ensemble des recommandations pour tous vos services : chaque suggestion générée par l'IA, classée, filtrable par équipe et exploitable en un seul clic.

Ce qui est recommandé

Le système fait apparaître plusieurs types de règles en fonction des modèles détectés dans vos données :

• Suppression — désactiver les alertes de faible importance avant qu'elles ne deviennent des incidents
• Gravité — Définir dynamiquement le niveau d'alerte afin que les intervenants sachent ce qui requiert une attention immédiate.
• Priorité — Trier automatiquement les incidents pour que les équipes se concentrent sur l'essentiel

Chaque recommandation comprend des indicateurs d'impact (le nombre d'événements passés qui auraient été affectés) et un score de précision permettant aux équipes de valider avant application.

L'humain au centre du système, frictions éliminées

Les règles suggérées par l'IA résident dans un segment d'orchestration d'IA dédié qui s'exécute après Vos règles manuelles existantes. Votre logique actuelle s'exécute toujours en premier. Lorsqu'une recommandation semble pertinente, vous l'appliquez en un clic. Si elle ne l'est pas, ou si vous préférez corriger le système de surveillance sous-jacent plutôt que de supprimer l'alerte, vous la rejetez. Ce retour d'information permet d'améliorer les recommandations futures pour votre service.

Cela permet aux humains de garder le contrôle tout en éliminant le principal obstacle à l'adoption de l'automatisation : l'expertise nécessaire pour élaborer les règles dès le départ.

L'effet volant d'inertie

Chaque incident auquel votre équipe répond contient un signal. L'orchestration par IA transforme ce signal en automatisation ; une meilleure automatisation signifie moins d'incidents, moins de bruit et une résolution plus rapide. Les équipes utilisant l'automatisation événementielle constatent 46 % d'incidents en moins et jusqu'à 30 % de coûts en équivalent temps plein (ETP) en moins. Au fil du temps, la plateforme devient plus intelligente à mesure que vos données évoluent, créant ainsi un cercle vertueux continu : les incidents alimentent l’automatisation, l’automatisation prévient les incidents.

C’est ainsi que PagerDuty concrétise la vision des opérations autonomes : non pas en remplaçant le jugement humain, mais en facilitant son application à grande échelle.

Disponible dès maintenant pour les clients AIOps

L'orchestration IA est désormais disponible pour tous les clients PagerDuty AIOps. Si votre équipe passe du temps à trier manuellement des alertes répétitives, si elle peine à adopter l'orchestration d'événements ou si elle doit intégrer de nouveaux membres qui n'ont pas le temps de configurer les automatisations, c'est par ici qu'il faut commencer.

[ Apprenez-en davantage sur les orchestrations d'IA ]