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Le Machine Learning ou comment optimiser les performances des services IT ?

Machine Learning 03 mai 2021
Publié par : Geoffroy Dessemon

Pour la plupart des entreprises, gérer en interne leur système d’information suppose des interventions humaines plus ou moins lourdes. D’autant plus lorsqu’un incident survient, comme l’effondrement d’une base de données, le crash d’un système ou encore une panne matérielle. De la détection de l’événement à la remise en état du service, le temps de prise en charge par les équipes techniques peut s’avérer long et coûteux. Place au Machine Learning et à l’intelligence artificielle pour identifier plus rapidement les incidents et les prédire. A la clé ? Des gains de productivité et des équipes IT qui se concentrent sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Le Machine Learning ou comment optimiser les performances des services IT ?

Le Machine Learning, un accélérateur d’identification des incidents

Le Machine Learning est l’une des applications de l’intelligence artificielle. Il repose sur des algorithmes développés pour créer automatiquement des modèles à partir de données. Qu’ils soient supervisés ou non-supervisés, ces algorithmes ne remplaceront jamais l’expertise humaine, qui a donné lieu par le passé aux systèmes experts. Le Machine Learning intervient à différents niveaux pour faciliter le travail des administrateurs systèmes, réseau et BDD ; en particulier dans la prédiction des incidents pouvant potentiellement impacter la sécurité de l’information.

En intégrant le Machine Learning dans le « workflow », c’est tout ou partie du process qui sera alors automatisé. Il permet ainsi d’identifier rapidement et précisément les incidents. Une étape particulièrement critique car elle conditionne toute la pertinence des décisions qui seront prises pour gérer la suite du process.

Prenons l’exemple d’une pile de tickets d’incidents traités séparément. S’ils semblent tous décrire des problèmes sans corrélations apparentes, il n’est pas rare que l’origine puisse avoir une cause unique. En gérant ces tickets de manière globale, le Machine Learning accélère le temps de l’analyse d’impact. Sa force repose sur sa puissance de calcul, sa capacité mémorielle et son accès à l’historique des incidents.
Capable de réaliser des tâches bien plus rapidement que les humains, l’IA permet de croiser des données concrètes et d’en tirer des conclusions pertinentes. Un gain de temps et d’efficacité précieux pour l’équipe technique : tout en libérant du temps humain pour la boucle d’amélioration continue, c’est aussi une diminution des risques d’impacts sur l’activité de l’entreprise qui est en jeu.

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L’intelligence prédictive pour réduire le nombre d’incidents

Si le Machine Learning est efficace lorsque les incidents se répètent (matériel donnant des signes de défaillance, surcharges…), c’est parce qu’il est capable de déduire des « patterns de comportement » ou comportements répétitifs. Il anticipe ainsi un comportement récurrent en stockant l’historique des incidents passés et en comparant les données récoltées. Par exemple, en cas de saturation CPU d’un serveur, de disque qui se remplit de manière anormale ou de chute des performances, les outils peuvent signaler de potentielles alertes au technicien, avant même que les premiers symptômes ne se manifestent.

Résultats ? Une nette anticipation des incidents, sans avoir à mettre en œuvre une escalade des tickets d’incidents. En repérant ces récurrences, l’équipe IT aura plus d’information pour trouver la solution du problème à la racine et améliorer le fonctionnement général du système.

La spécificité du Machine Learning, c’est bien de prédire les incidents de manière proactive, à partir d’algorithme d’apprentissage et de données provenant de différentes sources. En améliorant les capacités de recherche (pertinence des algorithmes) et d’accès aux connaissances (diversité des sources d’information), sa précision d’analyse permet de hiérarchiser la gravité des alertes, pour les séparer des incidents de routine.

Machine Learning et Big Data : exploiter tout le potentiel des données

Lorsqu’une entreprise dispose d’un parc de machines important, analyser le volume d’informations généré devient complexe pour les outils analytiques traditionnels. Logs, mesures des sondes, métriques… le flux d’information est important et continu. Difficile alors de trouver des corrélations entre l’ensemble des données du Big Data , notamment les « opportunités cachées » et les « patterns enfouis ».

Avec l’intelligence artificielle et le Machine Learning, il devient plus facile d’exploiter ces volumineuses bases de données sans intervention humaine. Et plus les données seront nombreuses et complexes, plus les analyses prédictives et les résultats obtenus seront pertinents par rapport à ce que l’humain est capable d’analyser. Un outil stratégique incontournable pour améliorer l’expérience client et optimiser le développement des entreprises.


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À propos de l’auteur·e

Geoffroy Dessemon

Expert en Machine Learning - Data intelligence

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