Il faut fondamentalement changer quelque chose dans notre façon de gérer les opérations.

Les entreprises déploient l'IA pour optimiser tous leurs processus, du codage au déploiement, en passant par la planification des ressources et la gestion des incidents. Mais elles découvrent que la gestion de systèmes basés sur l'IA exige une approche opérationnelle radicalement différente.

Les modèles d'IA dysfonctionnent. Les pipelines de données se dégradent silencieusement. Les algorithmes développent des biais sans prévenir. La performance ne se résume plus à la disponibilité ; elle englobe désormais la précision des modèles, la fraîcheur des données et l'intégrité des algorithmes. À mesure que l'IA passe du stade expérimental à celui d'infrastructure, une chose est claire : les anciennes méthodes de travail ne suffiront plus.

Chez PagerDuty, nous privilégions une approche opérationnelle axée sur l'IA. Cela signifie doter vos équipes d'IA pour qu'elles consacrent moins de temps aux tâches manuelles et davantage à la résolution de problèmes complexes. Cela implique de comprendre quelles IA sont les mieux adaptées à la résolution de problèmes concrets et de pouvoir mesurer les résultats tangibles de ces investissements. Cela signifie disposer d'un partenaire fiable et expérimenté pour vos opérations numériques automatisées et pilotées par l'IA, un partenaire qui ne se contente pas de déployer des fonctionnalités, mais qui possède une vision globale pour vous accompagner dans cette nouvelle ère.

Poursuivez votre lecture pour découvrir la vision de PagerDuty en cette période difficile (mais passionnante) et découvrez comment nous nous adaptons à ce bouleversement majeur dans notre façon de travailler et d'opérer aux côtés de nos clients.

Les défis opérationnels de la transformation par l'IA

L'intégration de l'IA fait émerger de nouveaux défis :

• Premièrement, les échecs de l'IA suivent des schémas complètement différents. Un modèle d'apprentissage automatique peut « fonctionner » — traiter les requêtes, renvoyer les réponses, consommer les ressources normalement — tout en se dégradant discrètement, de manière à ne pas apparaître sur les tableaux de bord standard pendant des semaines.
• Deuxièmement, il existe un déficit de talents et de compétences. Il est logique que les compétences en IA soient très recherchées. Cependant, les entreprises ne peuvent pas espérer lancer des initiatives d'IA à l'échelle de l'entreprise avec seulement quelques recrues expérimentées. Elles ont besoin de talents et de formations pour répondre à ce besoin en compétences.
• Troisièmement, il y a un problème de propriété. Lorsque l'IA produit de mauvais résultats ou échoue complètement, s'agit-il d'un problème de science des données, d'un problème d'infrastructure ou d'un incident opérationnel ? Les organisations doivent savoir précisément qui gère les tâches urgentes liées à l'IA.

Ces défis expliquent pourquoi de nombreuses initiatives en matière d'IA restent bloquées dans un « purgatoire de validation de concept », où l'IA fonctionne bien dans des expériences à petite échelle et contrôlées, mais ne parvient pas à se généraliser et à produire des résultats significatifs.

La solution peut paraître surprenante : l’IA est la solution aux problèmes liés à l’IA. Elle est indispensable pour développer les talents humains et conserver un avantage concurrentiel. Le risque est inévitable pour toute organisation qui aspire à réussir à l’ère du numérique. Mais la manière dont on l’atténue, le gère et y réagit fait toute la différence. C’est là qu’interviennent les opérations axées sur l’IA.

Le cadre de PagerDuty pour les opérations axées sur l'IA

Nous constatons des bouleversements à chaque étape du cycle de vie du développement logiciel, l'IA transformant la manière dont les organisations conçoivent, déploient et exploitent leurs systèmes. Grâce à notre collaboration avec nos clients entreprises, nous avons identifié sept principes fondamentaux qui définissent la réussite des opérations axées sur l'IA.

1. Déterminer si l'IA devrait relever ce défi.

Tous les défis opérationnels ne nécessitent pas une solution d'IA. Certaines tâches requièrent fondamentalement le jugement humain, la créativité ou une compréhension contextuelle que l'IA ne peut reproduire.

Commencez par évaluer si le défi est adapté à l'IA. L'IA excelle dans la reconnaissance de formes, le traitement des données et la prise de décisions routinières. Les humains, quant à eux, excellent dans la résolution de problèmes inédits, la réflexion stratégique et les décisions exigeant de l'empathie ou des considérations éthiques.

2. Adapter l'implication humaine à la complexité du problème

Une fois que vous avez déterminé que l'IA peut être utile, optimisez l'orientation stratégique humaine en adaptant le niveau d'implication humaine à la compréhension de chaque scénario opérationnel.

Entièrement autonome : Les problèmes bien identifiés, présentant des schémas clairs et des étapes de remédiation établies, peuvent être entièrement gérés par l'IA.

Piloté par l'IA avec supervision humaine : Problèmes partiellement compris où des schémas existent mais où le contexte est primordial — l'IA pilote la réponse tandis que les humains fournissent des orientations.

Dirigé par l'humain avec l'assistance de l'IA : Les problèmes nouveaux et inédits nécessitent une enquête et une prise de décision humaines, l'IA apportant son soutien à la collecte de données et à l'analyse des tendances.

L’objectif est d’éliminer les tâches routinières afin que les ingénieurs puissent se concentrer sur les décisions d’architecture, la résolution de problèmes complexes et l’innovation qui génère un avantage concurrentiel.

3. Défis opérationnels liés aux capacités de l'IA

Tous les défis opérationnels ne requièrent pas le même type d'IA. Les organisations performantes évaluent d'abord les problèmes ou les défis qu'elles cherchent à résoudre, puis trouvent l'IA adaptée pour les aider, et non l'inverse. L'essentiel est d'associer l'intelligence appropriée au défi opérationnel spécifique.

4. Concevez des systèmes sensibles au contexte qui apprennent votre environnement.

L'IA générique échoue dans les environnements opérationnels complexes car l'infrastructure, les applications et la logique métier de chaque organisation sont uniques. Pour des opérations efficaces axées sur l'IA, il est nécessaire de mettre en place des systèmes qui comprennent votre écosystème spécifique, vos sources de données, la structure de vos équipes, vos modèles opérationnels, vos dépendances et vos besoins métier.

5. Intégrer automatiquement la gouvernance de l'IA dans les flux de travail

À mesure que les systèmes d'IA deviennent essentiels aux entreprises, la gouvernance ne se limite plus à la conformité ; elle englobe la responsabilisation et l'amélioration continue. Les opérations axées sur l'IA exigent une définition claire des responsabilités : qui est responsable de quelle partie du processus d'IA et comment les équipes réagissent en cas de défaillance.

Cela implique la mise en place de structures de responsabilité claires et de systèmes automatisés permettant de surveiller les performances des modèles, de suivre les coûts liés à l'IA et de signaler les risques potentiels lors du déploiement. Mais surtout, cela signifie des structures de responsabilité qui évoluent en fonction des réussites et des processus d'amélioration qui transforment chaque échec en enseignements pour l'organisation, plutôt que de laisser des leçons inexploitées.

6. Mesurer l'impact opérationnel

Le succès des opérations axées sur l'IA se mesure aux résultats obtenus : résolution plus rapide des incidents, réduction des temps d'arrêt, amélioration de la fiabilité des services et diminution des coûts opérationnels. Les organisations les plus performantes définissent des indicateurs de référence, puis les analysent régulièrement et les ajustent au besoin pour atteindre les objectifs commerciaux visés.

7. Privilégier l'expérimentation rapide et l'apprentissage continu

Les équipes opérationnelles les plus performantes qui privilégient l'IA ne se contentent pas de déployer l'IA ; elles expérimentent, apprennent et itèrent en continu. Cela implique de consacrer du temps et des ressources à l'exploration : des hackathons réguliers pour tester de nouveaux outils d'IA, des séances de démonstration où les équipes partagent leurs découvertes majeures, des clubs de lecture axés sur les techniques émergentes d'IA et des projets expérimentaux qui repoussent les limites du possible dans le domaine des opérations.

Ils mesurent le succès non seulement à l'aune des performances actuelles, mais aussi à celle de leur capacité à identifier et à adopter rapidement la prochaine innovation majeure qui leur donnera un avantage concurrentiel.

Comprendre les différents types d'IA pour pouvoir les appliquer efficacement.

Dans la section 3 de ce cadre, nous avons souligné l'importance d'adapter les capacités de l'IA aux défis opérationnels spécifiques. Il est essentiel de comprendre la finalité de chaque type d'IA et les domaines où son impact est le plus important.

Chaque équipe opérationnelle est confrontée à trois goulets d'étranglement persistants : les frictions dans les flux de travail, les silos de connaissances et la gestion réactive des incidents. Les trois principaux types d'IA — embarquée, générative et agentique — répondent directement à ces défis.

1. IA embarquée : Travaillez plus intelligemment grâce à l’intelligence intégrée

Le défi : Les tâches opérationnelles peuvent s'avérer extrêmement chronophages et coûteuses. Les processus obsolètes font grimper les coûts opérationnels et mettent les ressources à rude épreuve, tout en réduisant le potentiel de revenus.

La solution : Transformez chaque signal en action intelligente. Les capacités d'IA intégrées permettent de filtrer les informations superflues, réduisant ainsi automatiquement la surcharge d'alertes, prévenant les incidents coûteux et résolvant les problèmes plus rapidement.

Applications pratiques :

• Tri des incidents : L'apprentissage automatique tire des enseignements des incidents survenus dans un environnement donné et détermine la cause première, les incidents connexes, les incidents passés et d'autres éléments de contexte critiques.
• Réduction intelligente du bruit : Le ML filtre les alertes en double et les faux positifs avant qu'ils n'atteignent les ingénieurs, réduisant ainsi la fatigue liée aux notifications.
• Corrélation des changements : ML analyse les changements récents dans le contexte de vos opérations et met en évidence les problèmes de manière proactive.

Impact sur l'activité : Le travail opérationnel diminue et les délais de résolution s'améliorent grâce au fonctionnement continu des machines, ce qui réduit les coûts.

2. IA générative : Prenez de meilleures décisions grâce à des informations immédiates

Le défi : Les processus manuels et obsolètes vous ralentissent et vous freinent. La recherche de contexte, souvent laborieuse, allonge considérablement la durée de chaque incident, augmentant ainsi les risques pour l'entreprise.

La solution : GenAI fait émerger de manière proactive le contexte opérationnel, transformant des données complexes en actions – permettant ainsi aux équipes de résoudre les problèmes plus rapidement, de travailler plus efficacement et de prendre de meilleures décisions.

Applications pratiques :

• Résumés d'incidents basés sur l'IA : L'IA génère des comptes rendus post-incident concis qui détaillent toutes les informations pertinentes concernant l'incident, y compris les chronologies, les actions à entreprendre, les fils de discussion et plus encore, afin que les équipes puissent facilement en tirer des enseignements.
• Manuels d'exploitation générés par l'IA : L'IA tire des enseignements du fonctionnement d'un système et propose des procédures opérationnelles qui améliorent l'efficacité et réduisent la charge opérationnelle.
• Mises à jour automatiques de l'état : GenAI génère facilement des mises à jour de statut afin que les parties prenantes soient informées de tout développement important de l'incident, sans que le processus de collecte de contexte et de rédaction ne revienne aux intervenants déjà surchargés.

Impact sur l'activité : Les organisations peuvent prendre de meilleures décisions à long terme grâce aux analyses post-incident. Les intervenants peuvent ainsi prendre de meilleures décisions sur le vif, en s'appuyant sur le contexte essentiel et en allégeant la charge de travail. Il en résulte une réduction des risques pour l'entreprise.

3. IA agentielle : Accélérez votre progression grâce à des agents autonomes qui optimisent l’efficacité.

Le défi : Le coût d'opportunité du travail manuel réside dans l'innovation. Les opérations manuelles créent des goulets d'étranglement pour l'innovation et ralentissent les cycles de production. Les organisations doivent valoriser les tâches répétitives pour permettre aux individus de se concentrer sur la stratégie et la création de valeur.

La solution : Les agents d'IA résolvent de manière autonome les problèmes de routine afin que les équipes puissent se concentrer sur la création, l'innovation et la fourniture de meilleures expériences client.

Applications pratiques :

• Recommandations de triage : Les données sont réparties sur plusieurs interfaces. Dès qu'un problème est détecté, un agent peut automatiquement extraire les données de triage pertinentes, exécuter des diagnostics, exploiter les résultats de l'IA intégrée, et bien plus encore, afin d'informer les intervenants de la situation au sein du système.
• Consigner les informations relatives à l'incident : Les humains n'ont plus besoin de perdre du temps à prendre des notes pendant le triage. Les agents peuvent consulter les communications de manière autonome et faire remonter les détails pertinents pour informer les autres intervenants et consigner l'incident.
• Suggestions d'amélioration : Les gens ne veulent pas passer leur temps à analyser des données opérationnelles pour trouver des problèmes. Ils préfèrent participer activement à la recherche de solutions. Les agents analysent les données opérationnelles et proposent régulièrement des pistes d'amélioration.

Impact sur l'activité : La résolution des incidents s'améliore considérablement, les incidents ayant un impact sur les clients diminuent significativement et les équipes passent d'une gestion de crise à des améliorations stratégiques.

Les opérations privilégiant l'IA les plus efficaces combinent les trois approches, créant un système où chaque type d'IA gère ce qu'il fait de mieux tout en préservant l'expertise humaine pour les décisions nécessitant créativité, jugement et réflexion stratégique.

Effectuer la transition vers des opérations axées sur l'IA

PagerDuty aide les entreprises à gérer la complexité des écosystèmes basés sur l'IA tout en préservant la fiabilité, la sécurité et l'évolutivité indispensables à leurs systèmes critiques. La transition vers des opérations axées sur l'IA s'accélère et PagerDuty est à l'avant-garde de ce mouvement, tout en apprenant constamment.

Si vous êtes prêt à accélérer votre transition vers des opérations axées sur l'IA, voici quelques ressources supplémentaires. Et si vous souhaitez collaborer avec une plateforme de pointe conçue spécifiquement pour les tâches critiques, nous sommes toujours à votre disposition. prêt à discuter .

• Bibliothèque de modèles et d'invites PagerDuty . Trouvez l'inspiration pour des suggestions d'IA qui peuvent améliorer l'efficacité de vos déploiements d'IA.
• Guide de démarrage rapide PagerDuty AIOps . Obtenir Guide étape par étape pour le déploiement de l'IA dans votre environnement.
• Modèle de partenariat humain + agent . Découvrez comment les entreprises modernes combinent l'expertise humaine et l'IA pour des opérations résilientes et performantes.
• 8 étapes pour aider vos employés à réussir avec les agents IA. Utilisez cette liste de contrôle pratique pour guider vos équipes dans l'adoption de l'IA et les aider à gagner en confiance dans les flux de travail pilotés par l'IA.
• Liste de contrôle de la gouvernance de l'IA. Assurez-vous que vos initiatives en matière d'IA sont sûres, sécurisées et bien gouvernées grâce à cette liste de contrôle pratique.
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