Au revoir les consoles, bonjour les agents : La révolution de l'IA dans la gestion

La livraison des applications a toujours été un domaine en mouvement, évoluant avec les changements des architectures d’applications, de l’infrastructure et des attentes des utilisateurs. Le passage des architectures monolithiques aux microservices a mis une pression inédite sur les méthodes traditionnelles de gestion, poussant les organisations à repenser leur façon de gérer la complexité et la montée en charge. Le portefeuille applicatif des entreprises est aujourd’hui très moderne, avec 53 % d’applications classifiées comme modernes, un chiffre qui continuera de croître avec l’adoption de l’IA. 

Virtualisation, conteneurs et cloud sont devenus des incontournables. Ils renforcent votre dépendance croissante à l'automatisation. Le passage des scripts automatisés à la prise de décision propulsée par l'IA s’impose comme la progression naturelle suivante.

La recherche de cette année met en évidence un changement fondamental : Près de la moitié des répondants souhaitent utiliser l’IA pour élaborer des politiques et prendre des décisions opérationnelles. Et ils sont à l’aise avec cette approche : 99 % des personnes interrogées sont à l’aise avec l’idée que l’IA agisse d’elle-même pour exécuter au moins une fonction opérationnelle. 

Il est évident que les entreprises en ont assez des flux de travail inefficaces, des consoles conflictuelles et de la complexité liée à l'utilisation des API, ce qui entraîne une mobilisation collective en faveur d'une interface unique, alimentée par l'IA, capable de fonctionner dans plusieurs environnements.

Pourquoi la disparition imminente de la console de gestion ? Dans un environnement multicloud hybride, les équipes d’exploitation gèrent une multitude d’environnements, d’outils et de tableaux de bord. 

Nous posons depuis presque dix ans la même question sur les difficultés rencontrées pour livrer et sécuriser les applications dans des environnements multicloud. Les trois principaux défis restent les mêmes : la complexité des API et des outils, les problèmes de performance des applications, et la migration d’applications entre différents clouds. 

Cette fragmentation augmente le risque de mauvaise configuration, de dérive de conformité et d'angles morts de sécurité. Ajoutez à cela des microservices qui communiquent via des réseaux éphémères, ainsi qu’une liste en constante expansion d’API, et vous tenez un cauchemar opérationnel prêt à se produire.

Cette année, nous avons invité les répondants à ne choisir que les deux frustrations majeures pour mieux cerner leurs difficultés. Nous avons nous-mêmes été assez surpris par les résultats : 53 % des participants pointent l'incohérence des politiques de sécurité entre plusieurs clouds comme leur première frustration, tandis que 47 % désignent l'incohérence des politiques de livraison, juste derrière. 

Découvrez AIOps, une pratique combinant automatisation, analyse et orchestration pilotée par l'IA pour maintenir et optimiser les services applicatifs. AIOps promet d’unifier les données d’observabilité, d’intégrer les politiques de sécurité et d’appliquer une gouvernance cohérente dans tous les environnements. Au lieu de naviguer entre plusieurs consoles, les opérateurs interagiront avec un système unique et intelligent capable de comprendre le langage naturel, de faire des recommandations et d’exécuter des tâches avec une supervision minimale. Plus de la moitié des organisations souhaitent utiliser l’IA pour ajuster automatiquement les politiques de livraison afin d’atteindre les objectifs de niveau de service — un signe que la confiance dans la prise de décision automatisée ne cesse de croître.

Un changement de paradigme majeur est que l’IA deviendra le plan de contrôle principal pour la livraison et la sécurité des applications à l’avenir. Cela signifie que le « cerveau » de votre infrastructure — l’endroit où sont traitées les données sur les applications et les API provenant des utilisateurs, des systèmes et des réseaux — sera une plateforme d’IA qui non seulement analyse mais ajuste également en temps réel.

Pour réussir, vous avez besoin de flux de données propres et cohérents ainsi que de cadres de gouvernance solides. Une IA est aussi performante que la qualité des données qu’elle analyse. C’est pourquoi vous observez un regain d’attention sur l’observabilité de bout en bout : une supervision continue des ressources physiques, virtuelles et cloud. Une fois les données unifiées, l’IA repère des schémas — comme un pic de trafic soudain ou un comportement utilisateur suspect — et ajuste immédiatement l’équilibrage de charge, les règles du pare-feu ou déploie des ressources supplémentaires.

La sécurité n’est plus une simple réflexion après coup. Une sécurité pilotée par l’IA implique des politiques dynamiques et adaptatives qui réagissent en temps réel. Par exemple, si une anomalie signale une menace sophistiquée, l’IA peut immédiatement appliquer des règles WAF supplémentaires ou renforcer la sécurité des API sans attendre d’intervention manuelle.