Par Vincent Perrin - Directeur Technique IBM Ecosystème

De nombreuses organisations ont adopté le Cloud hybride pour sa flexibilité, son évolutivité et sa capacité à accélérer le déploiement de biens et de services sur le marché. Le Cloud hybride aide les entreprises du monde entier à promouvoir la sécurité et l'accessibilité des données pour divers projets et analyses. Toutefois, la gestion de plusieurs Clouds hybrides peut s'avérer complexe, surtout si l'on tient compte de la nature évolutive des besoins des entreprises et du nombre considérable d'applications dans les portefeuilles des organisations aujourd'hui.

Une plateforme de gestion du Cloud hybride qui donne la priorité à l'automatisation basée sur l’IA générative peut aider à réussir une transformation. Un Cloud hybride intégré peut doter les organisations d'une agilité opérationnelle leur permettant de capitaliser sur les technologies émergentes et les nouveaux marchés mondiaux et a déjà aidé certaines entreprises à réaliser des économies et des gains d'efficacité, à améliorer leurs performances informatiques et à fournir et mettre à l'échelle de nouveaux services plus rapidement.

 Commencer par une approche centrée sur une plateforme

La normalisation est cruciale pour les organisations qui cherchent à automatiser et à se moderniser. Dans un environnement de Cloud hybride, la normalisation permet de remédier aux incohérences, aux erreurs et aux divergences qui peuvent résulter d'un mélange complexe de personnes, de technologies et de processus travaillant ensemble.

Une normalisation adéquate peut s'avérer difficile à réaliser. Une organisation devrait adopter une approche centrée sur une plateforme afin d'établir une base qui favorise des pratiques normalisées, des ressources partagées, une communication ouverte et des processus rationalisés.

En adoptant une plateforme Cloud comme base centrale, les organisations peuvent établir des pratiques normalisées pour le provisionnement, le déploiement, la mise à l'échelle, la surveillance et la sécurité de l'infrastructure, tout en s'alignant sur les objectifs de l'entreprise. Cela permet de s'assurer que la mise en œuvre de la technologie reste ciblée et souligne l'importance d'une approche top-down de la stratégie d'IA générative d'une organisation. En s'alignant sur les priorités de l'entreprise, les ingénieurs peuvent déterminer efficacement la nécessité de l'IA générative (ou évaluer si une solution plus simple, basée sur des règles, suffirait).

 De la complexité à la simplicité

L'élaboration d'une stratégie top-down globale qui aligne les objectifs de développement sur les objectifs de l’entreprise permet aux organisations d'identifier rapidement les sources appropriées et de mettre en œuvre une application d'IA générative bien structurée et gouvernée.

Un système de gestion informatique autonome est conçu pour simplifier les opérations technologiques, les processus métiers clés et les systèmes de conception. Il tire des sources de données éventuellement disparates des données intégrées, ce qui favorise une prise de décision plus rapide et mieux informée.

La technologie de l'IA générative a fait un bond en avant et peut simplifier le développement d'applications en aidant les ingénieurs à automatiser la génération de code et de documents. En s'appuyant sur divers modèles de fondation, l'IA générative utilise de puissants transformateurs pour générer du contenu à partir d'informations non structurées. Aujourd'hui, nous constatons que les entreprises utilisent ou envisagent d'utiliser des capacités d'automatisation pour automatiser les opérations informatiques, la gestion des actifs informatiques et l'utilisation des actifs.

Grâce à l'IA générative, les organisations peuvent automatiser des tâches et améliorer les fonctions de service à la clientèle et de vente, afin d'accroître l'efficacité de ces processus. Les ingénieurs commerciaux et de service actuels peuvent utiliser l'IA générative basée sur le langage pour améliorer leurs compétences et acquérir des connaissances contextuelles ou industrielles qui les aideront à offrir de meilleures expériences aux clients ou à résoudre les problèmes plus rapidement.

L'IA générative offre une multitude d'avantages commerciaux potentiels, notamment une meilleure classification des problèmes, la génération de code pour la résolution des problèmes, une automatisation contextualisée d’une tâche, un débogage plus rapide du code, des suggestions de bonnes pratiques, une meilleure génération de documentation, des capacités de rétro-ingénierie du code - pour ne citer que quelques possibilités.

L'amélioration de l'observabilité grâce à des opérations informatiques autonomes permet aux ingénieurs système d'aller au-delà des mesures conventionnelles de la santé informatique. Ils peuvent ainsi se concentrer sur des « golden signals *» plus perspicaces, tels que la latence du système, les mesures du trafic réseau, la saturation du réseau et les erreurs.

Évolutivité et sécurité

 Lorsqu'elles discutent de l'automatisation des opérations informatiques, les organisations devraient noter l'importance de la gestion des opérations de sécurité (SecOps) avec la technologie d'IA générative. En intégrant l'IA générative dans le SecOps, les organisations peuvent identifier et traiter efficacement les anomalies de sécurité, ainsi que détecter et atténuer les menaces potentielles. L'objectif est de tirer parti de l'automatisation pilotée par l'IA pour améliorer la posture globale de sécurité et de conformité d'une organisation.

La sécurité et la conformité sont de vastes domaines qui peuvent varier d'un secteur à l'autre. L’IA générative peut être utile pour identifier les anomalies au sein des données et les associer à diverses sources d'information (telles que le code brut et les échecs commerciaux passés).

Par exemple, les organisations peuvent utiliser des outils d'IA générative pour soutenir les activités et la documentation d'audit de conformité conformément aux normes d'audit en vigueur. Une fois l'évaluation terminée, ces outils d'IA générative sont conçus pour signaler les mots ou les phrases inappropriés afin que des agents humains les évaluent.

Moderniser l’entreprise grâce à l'IA générative

 Une plateforme robuste, basée sur l'IA et privilégiant l'automatisation pour gérer les applications Cloud hybride peut aider à moderniser et à accélérer la transformation et le parcours des clients vers le Cloud hybride. Les organisations peuvent tirer parti de tactiques telles que la génération de code pour automatiser les processus informatiques et moderniser les applications existantes afin d'accroître l'agilité organisationnelle.

En utilisant des générateurs de code, les ingénieurs sont en mesure de rédiger des requêtes (prompts) qui guident l'IA générative pour créer un code que les ingénieurs peuvent vérifier, modifier et déployer. Cela permet d'accélérer considérablement le développement d'applications et de services.

Par exemple, l'IA générative peut permettre aux développeurs et aux opérateurs informatiques d'écrire plus facilement du code avec des recommandations générées par l'IA sur la base d'entrées en langage naturel.

* Ensemble de 4 métriques à surveiller pour déterminer si un système est dans son état nominal.