Crise évitée : Principaux cas d’utilisation de l’IA pour prédire et prévenir les défaillances informatiques

Prévoyez et réagissez plus tôt aux défaillances informatiques pour une plus grande résilience de l’entreprise

Depuis des années, la transformation numérique est une priorité stratégique majeure pour les entreprises. Mais il a fallu une pandémie mondiale pour pousser l’adoption des technologies numériques – telles que l’IA et l’apprentissage automatique, l’automatisation, le cloud, la robotique et l’Internet des objets – à s’intensifier. Les responsables informatiques ont déployé ces technologies en moins d’un an pour maintenir les travailleurs à distance connectés et productifs et leurs entreprises suffisamment agiles pour naviguer dans les perturbations du marché, innover dans de nouvelles offres numériques et proposer des expériences personnalisées aux clients, partenaires et travailleurs.

Cette vague de transformation numérique a radicalement augmenté la vitesse, l’agilité et la compétitivité des entreprises. Mais elle a également créé des environnements informatiques plus complexes, plus difficiles à surveiller et à gérer. À mesure que les réseaux d’entreprise ont évolué, le volume pur de données et de transactions qui les traversent a augmenté de manière exponentielle, tout comme le nombre de couches nécessaires pour soutenir les opérations commerciales.

Les outils de surveillance informatique traditionnels (généralement des systèmes d’alerte basés sur des seuils) n’étaient tout simplement pas conçus pour les environnements informatiques modernes. Ils ne peuvent pas évoluer pour fournir une surveillance complète de vastes paysages informatiques. Ils envoient des alertes inefficaces qui sont reçues trop tard pour que le service informatique élimine les défaillances et les goulots d’étranglement. Et ils ne peuvent pas fournir le contexte commercial dont le service informatique a besoin pour comprendre la signification de ces alertes. Par exemple, qu’est-ce qui change dans l’entreprise pour causer cette alerte ? Quels sont les risques opérationnels et pour les clients ? Et comment devons-nous répondre pour soutenir au mieux l’entreprise ?

Ce qu’il faut, c’est un système d’alerte précoce intelligent conçu pour l’infrastructure informatique moderne, capable de prédire les problèmes informatiques plus tôt, d’envoyer des recommandations basées sur le contexte de l’entreprise et de déclencher des actions préventives pour maintenir l’entreprise en fonctionnement de manière optimale.

La bonne nouvelle, c’est qu’avec l’intelligence artificielle (IA), vous pouvez le faire aujourd’hui.

Utilisation de l’IA pour alimenter un système d’alerte et de prévention prédictive

Les systèmes de surveillance basés sur l’IA peuvent être intégrés dans les réseaux informatiques pour prédire les problèmes plus tôt afin que l’IT puisse résoudre les problèmes de manière proactive, et même automatiser les corrections pour un réseau auto-réparateur. Pour que l’IA fonctionne, elle doit analyser et corréler de nombreuses données, notamment :

• Données commerciales (comme les données d’historique des volumes de ventes provenant d’un ERP, les prévisions, etc.)
• Données informatiques (telles que les données d’utilisation des serveurs, les volumes de la matrice de stockage et les performances des applications)

Les professionnels de l’informatique ont déjà les données informatiques à portée de main. Pour créer un système d’alerte précoce, ils doivent le combiner avec les données commerciales des ERP, CRM et autres systèmes d’entreprise utilisés pour gérer l’entreprise, comme les volumes de transactions par minute, les données d’utilisation, les prévisions, etc. Lorsque les deux types de données sont transmis à une IA, et que ces données sont à la fois précises et complètes, les modèles d’IA peuvent :

• Découvrez ce qui est « normal » pour votre entreprise afin qu’il puisse détecter ce qui ne l’est pas.
  Il apprend tout de lui-même ce qui est typique de votre entreprise afin de détecter les changements subtils et les anomalies plus tôt que tout système de détection de seuil humain ou traditionnel.
• Corréler les données commerciales et techniques pour attribuer une signification à ces événements.
  L’IA peut corréler les données commerciales et informatiques pour déterminer quand un événement commercial particulier se produit, un événement technique spécifique se produit, et inversement. Cela fournit un contexte commercial essentiel nécessaire pour éclairer un certain nombre de décisions stratégiques et opérationnelles.
• Approfondissez ces corrélations pour formuler des recommandations et déclencher des actions préventives.
  Au fil du temps, les modèles d’IA peuvent utiliser des signaux et des modèles pour prédire les événements (tels que les pannes ou les surcharges) bien plus tôt, déclencher des automatisations préconçues pour les empêcher et, en fin de compte, créer un réseau informatique auto-réparateur. Par exemple, l’IA peut déclencher une automatisation prédéfinie telle que le « redémarrage d’un serveur » pour éviter une défaillance qui arrêterait les achats en ligne par les clients.

À quoi cela ressemble-t-il dans le monde réel ?

La valeur des systèmes d’alerte basés sur l’IA s’étend à tous les secteurs d’activité, pas seulement aux opérations informatiques. Les organisations peuvent appliquer l’IA pour mieux la comprendre, automatiser les réponses et permettre aux humains d’obtenir de meilleurs résultats commerciaux s’il y a un problème clair à résoudre dans l’entreprise. Par exemple, voici quelques façons dont Unisys a appliqué cette technologie et l’impact réel qui en résulte.

• Une société minière : Surveillance et gestion du réseau informatique basées sur l’IA
  Une grande entreprise minière souffrait de pannes informatiques de routine. Dans un cas, une interruption de deux jours pour un processus critique a coûté à l’entreprise 10 millions $ en pénalités et perte d’activité.
  
  Pour mieux prédire les problèmes et les éliminer, l’entreprise a mis en œuvre une surveillance et une gestion du réseau informatique basées sur l’IA. Leur prochaine panne de réseau n’a duré que deux secondes, car l’IA a instantanément déclenché une automatisation préconçue pour corriger automatiquement le problème. Par conséquent, leur réseau s’est automatiquement rétabli sans impact sur l’activité.
• Une entreprise de transport : Système d’alerte précoce basé sur l’IA
  Une grande entreprise de transport régionale a connu des pannes et des interruptions de transport fréquentes en raison d’événements météorologiques entraînant des ramifications financières massives.
  
  Les événements météorologiques peuvent provoquer d’énormes pics soudains dans les modèles de trafic qui sollicitent les systèmes informatiques sous-jacents (par exemple, le traitement de la bande passante du réseau). Par conséquent, l’IT a déployé un système d’alerte précoce basé sur l’IA pour alimenter ses données météorologiques. Désormais, le service informatique reçoit des avertissements précoces sur la planification des pics de demande en raison des événements météorologiques prévus, même deux semaines à l’avance. Par conséquent, l’IT peut augmenter la bande passante et la puissance de traitement (par exemple, en mettant plus de machines virtuelles en ligne) pour gérer la pointe, puis la réduire par la suite.

Principaux cas d’utilisation de l’IA

Comme l’illustrent ces exemples, avec l’IA, l’IT peut voir ce qui arrive bien à l’avance, comprendre les implications commerciales des anomalies et des changements, et prendre des mesures préventives au niveau du réseau pour maintenir le fonctionnement optimal de l’entreprise. Par où commencer ?

Il existe deux principaux cas d’utilisation de l’adoption de l’IA par l’IT :

• Gérer les changements imprévus dans votre environnement informatique existant. Des changements soudains et imprévus dans votre chaîne d’approvisionnement, le comportement d’achat des clients ou les opérations commerciales peuvent faire varier les modèles d’utilisation. L’IA peut être exploitée pour rechercher en permanence les premiers signes de changement et utiliser l’analyse déductive pour y répondre. L’IA fournit également aux services informatiques les informations précoces nécessaires pour s’engager de manière proactive avec les dirigeants d’entreprise sur ce qui change et pourquoi, afin qu’ils puissent investir stratégiquement dans de nouvelles infrastructures sans dépenses excessives.
• Traiter un changement planifié dans votre environnement informatique existant. L’entreprise peut prévoir un changement dans ses opérations ou son infrastructure, par exemple le transfert de votre ERP vers le cloud. Cependant, l’informatique doit souvent passer par plusieurs cycles d’affaires pour établir la confiance que tout fonctionne correctement. Avec l’IA, vous disposez du contexte commercial nécessaire pour anticiper les risques et les avantages commerciaux des changements, des déménagements et des investissements informatiques. Et une fois qu’un changement est apporté, l’IA peut détecter les problèmes à un stade précoce, de sorte qu’il n’est pas nécessaire d’attendre les cycles d’activité pour avoir confiance dans un changement informatique.

Par où commencer ?

Il est probable que vous réfléchissiez déjà à la manière dont l’IA peut alléger les charges de travail et créer une base numérique plus résiliente et adaptative pour votre entreprise. Le succès nécessite de se concentrer sur les investissements dans l’IA où :

• Vous avez les systèmes d’entreprise les plus vulnérables ou vous changez quelque chose de fondamental. Il s’agit d’opportunités de grande valeur qui peuvent considérablement améliorer la résilience de votre entreprise.
• Vous pouvez accéder à des données complètes et de haute qualité, à la fois des données transactionnelles et des données de performance informatique. Les données incomplètes réduisent la capacité de l’IA à prédire avec précision, et les données de mauvaise qualité entraînent des faux négatifs et positifs excessifs. Concentrez donc vos investissements dans l’IA là où vous avez des données complètes et de qualité pour alimenter l’IA.
• Le rapport risque/bénéfice est logique tant pour l’IT que pour l’entreprise. Par exemple, lorsque vous avez des volumes de transactions élevés, un faible coût d’échec et un faible niveau de complexité pour mettre en œuvre l’IA, l’utilisation de l’IA est une évidence. Il peut s’agir d’un pare-feu dont la capacité est limitée ; l’IA peut automatiquement redémarrer la machine au moment optimal pour rejeter les « utilisateurs morts » et éviter un accident.

Êtes-vous prêt à vous lancer dans l’IA ? 

Pour démarrer votre planification, utilisez cette grille simplifiée d’analyse des risques pour réfléchir à vos scénarios commerciaux et identifier les meilleures opportunités. Identifiez les opportunités où la qualité de vos données est élevée (par exemple, haut niveau d’exactitude, d’exhaustivité, de fiabilité, et ponctualité), et lorsqu’il y a un faible risque que quelque chose ne fonctionne pas (par exemple, les utilisateurs impactés, la sécurité, ou coût du changement).

Commencez simplement et en toute sécurité – peut-être là où vous ne regardez pas les choses aussi attentivement que vous le devriez. Vous tirerez des leçons de chaque mise en œuvre de l’IA, quelle que soit sa taille, et renforcerez la confiance et la preuve d’un impact positif pour votre prochaine étude de cas.

Unisys offre des outils, une technologie et une expérience éprouvés pour vous aider dans votre parcours vers l’IA. Nous sommes là pour vous aider et accélérer votre réussite.