Les opérations (Ops) informatiques ont connu une évolution considérable, mais ont également suscité beaucoup d’engouement. Une façon de les appréhender consiste à distinguer les rôles et les responsabilités des différentes équipes chargées d’assurer le fonctionnement de l’activité numérique d’une organisation. Cette distinction sépare les Ops « basées sur les rôles », qui concernent les réseaux, la sécurité et le cycle de vie des applications (NetOps, SecOps, DevOps), des Ops « basées sur la pile technologique », qui visent à rationaliser les technologies, les processus et les boucles de rétroaction permettant de transformer les informations en actions (DataOps, MLOps, ModelOps, PlatformOps, AIOps, GitOps, FinOps).
C’est quoi, les Ops ?
Avec le temps, les équipes ont élargi leur périmètre traditionnel en adoptant de nouveaux paradigmes afin de gagner en efficacité. C’est notamment le cas du DevSecOps, qui vise à aligner les équipes chargées de la sécurité (SecOps) et celles chargées du développement (DevOps/AppDev).
Alors, qu’est-ce que le « XOps » exactement ? Comme nous l’expliquons dans cet article, le secteur technologique s’engage dans une convergence des principes et des processus, des technologies et des rôles couvrant tous les aspects de l’infrastructure et de la sécurité pour l’ensemble du catalogue d’applications, afin de rationaliser les opérations, de réduire les tâches fastidieuses et d’accélérer la création de valeur, en exploitant efficacement l’IA comme une fonctionnalité de la plateforme.
Le facteur X de la pile technologique fondamentale
Selon Gartner, l’objectif des XOps, notamment DataOps, MLOps, ModelOps et PlatformOps, est de « gagner en efficacité et de réaliser des économies d’échelle en appliquant les bonnes pratiques DevOps, tout en garantissant la fiabilité, la réutilisabilité et la reproductibilité ».1
Comme indiqué dans le rapport « État de la stratégie applicative 2021 : édition XOps », le bureau du CTO (OCTO) de F5 prévoyait que des équipes opérationnelles supplémentaires seraient probablement nécessaires pour convertir les vastes volumes de télémétrie en informations exploitables et en actions, à mesure que la transformation numérique évolue vers des activités assistées par l’IA. En définitive, la télémétrie considérable générée par l’IA nécessitera une discipline scientifique à part entière pour convertir les volumes de données qui en résultent en informations exploitables et en actions. C’est en effet à ce stade que l’IA peut échouer : lorsque de petits projets, aussi réussis soient-ils, sont déployés à grande échelle en production.
“La télémétrie à grande échelle de l’IA nécessitera une discipline scientifique à part entière.”
En 2025, la situation a bien évolué : le rapport « État de la stratégie applicative : préparation à l’IA » révèle que, si 96 % des organisations mettent en œuvre des modèles d’IA, seules 2 % se considèrent comme « parfaitement préparées » à répondre aux exigences croissantes liées à leurs déploiements d’IA.
XOps favorise l’adoption de l’IA dans les technologies et les métiers
Les entreprises technologiques développent activement leurs opérations d’IA, tout en rencontrant des difficultés en matière de gouvernance, de sécurité et d’alignement des infrastructures. Les modèles d’IA sont variés, et l’informatique hybride est appelée à perdurer. Les cas d’usage spécifiques, les impératifs de performance et de sécurité, voire les préférences organisationnelles, peuvent déterminer où doivent s’effectuer l’entraînement et l’inférence des applications d’IA, ainsi que la collecte des données de télémétrie associées : dans le centre de données, dans différents clouds ou en périphérie. Le cap à suivre consiste à considérer l’IA comme une fonctionnalité de plateforme et à l’aligner sur les outils d’infrastructure et de sécurité dans l’ensemble des fonctions opérationnelles. C’est ainsi que les entreprises technologiques de premier plan peuvent exploiter efficacement la télémétrie et transformer de grandes quantités de données en informations exploitables et en actions. En intégrant l’IA à toutes leurs stratégies d’infrastructure, de sécurité et d’exploitation, les équipes transversales peuvent mieux prendre en charge le joyau de l’entreprise : ses applications.
La F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP)
F5 ADSP est une plateforme convergée qui fournit des services de mise à disposition et de sécurité pour toutes les applications et API, avec notamment une visibilité complète, des politiques cohérentes et des informations exploitables basées sur l’IA, et qui peut être déployée partout.
En unifiant la mise à disposition et la sécurité des applications au sein d’une architecture en plein essor et fortement distribuée, les équipes chargées de l’infrastructure et de la sécurité peuvent réduire la complexité et rationaliser les opérations. En allégeant les tâches fastidieuses, en transformant la détection des menaces et en favorisant une sécurité proactive, les équipes pluridisciplinaires peuvent accélérer la création de valeur. Il peut s’agir de tirer parti d’assistants d’IA intégrés pour repérer facilement les goulets d’étranglement affectant les performances, ou de recourir à l’IA agentique pour synthétiser les analyses de sécurité afin de réduire la lassitude liée aux alertes, d’identifier les risques réels et de faire ressortir les mesures correctives à prendre.
F5 ADSP offre à la fois flexibilité et agilité, en fournissant aux équipes pluridisciplinaires des services hautement différenciés, évolutifs et sécurisés qui s’intègrent nativement à leur socle technologique. Elles peuvent ainsi se concentrer sur l’essentiel : la prochaine application ou le prochain service révolutionnaire qui transformera le monde numérique.
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1Gartner, « Gartner identifie les 10 principales tendances technologiques en matière de données et d’analytique pour 2021 », 16 mars 2021
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