Malgré tout le battage médiatique, il est important de reconnaître que les applications d’intelligence artificielle au service des opérations informatiques (AIOps) constituent des outils destinés à aider les professionnels de l’informatique, mais qu’elles ne remplacent en aucun cas leurs compétences et leur expertise. Si l'on en croit l'histoire, chaque fois qu'il y a une avancée technologique, le nombre d'emplois créés est supérieur à celui des emplois supprimés. Pensez au passage de la calèche à l'automobile. Pensez à la presse écrite et à Internet. Pensez à la calculatrice et à l'ordinateur personnel.
Fondamentalement, l'AIOps est conçue pour rationaliser et optimiser les opérations informatiques (ITOps) en s'appuyant sur l'intelligence artificielle, l' , l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. C'est son argument de vente, mais quelles sont les difficultés rencontrées par l'AIOps ? Quelles sont les limites des êtres non humains doués de sensibilité ?
Expérience et intuition
Aussi ironique que cela puisse paraître, les tâches que l’AIOps tente de remplacer nécessitent d’énormes quantités de données issues de l’expérience ; cependant, face à des problèmes ou des tâches complexes, il est pratiquement impossible de reproduire l’intuition qui prend en compte davantage d’éléments que ce que révèlent les données brutes.
Communication
L'AIOps ne saurait remplacer l'importance d'une communication efficace, qui repose sur la collaboration, l'empathie ou la bienveillance dont font preuve les professionnels de l'informatique dans leurs relations avec les clients et les membres de leur équipe.
En réalité, tout ce qui implique des émotions humaines ou l'intelligence émotionnelle (EQ) dans l'équation sera étranger à une IA et se soldera généralement par un échec cuisant. L'intelligence émotionnelle, ainsi que le langage corporel, le ton de la voix, etc., jouent un rôle essentiel dans la communication, ainsi que dans la collaboration et la mise en œuvre efficaces au sein des opérations informatiques.
Contexte
Au fil des années, les êtres humains développeront une capacité à appréhender le contexte global de l'entreprise et à gérer efficacement les risques d'une manière que l'AIOps, à elle seule, ne serait peut-être pas en mesure de comprendre. Les professionnels de l'informatique peuvent hiérarchiser les tâches en fonction des objectifs de l'entreprise, allouer efficacement les ressources et prendre des décisions éclairées concernant les stratégies d'atténuation des risques que l'AIOps pourrait ne pas saisir pleinement.
Auto-apprentissage
L'IA est conçue pour apprendre ; sa présence dans cette liste peut donc paraître étrange. Si l'IA peut faciliter l'analyse des données et formuler des recommandations, elle n'est toutefois pas toujours en mesure de proposer des solutions véritablement innovantes ou créatives, qui nécessitent une touche humaine.
Les professionnels de l'informatique font preuve de créativité et d'adaptabilité dans la résolution des problèmes et se tiennent informés des dernières tendances du secteur afin de garantir l'efficacité des opérations informatiques. C'est d'une importance capitale lorsque l'on aborde certains des scénarios de résolution de problèmes les plus complexes auxquels nous pouvons être confrontés.
Capacité d'adaptation
Les professionnels de l'informatique peuvent adapter leur approche en fonction des besoins spécifiques de leur organisation, faire preuve de souplesse dans diverses situations et prendre en compte les implications éthiques lorsqu'ils sont confrontés à des problèmes complexes, que l'AIOps pourrait ne pas être en mesure de « traiter » pleinement, et encore moins de résoudre. Ce secteur regorge d'exemples d'inventivité et de prises de risques qui défient la logique courante, sans parler de la logique informatique.
Bien que l'AIOps permette d'accélérer de nombreuses tâches, ce qui permet aux organisations de travailler plus efficacement, il existe encore de nombreux domaines que l'intelligence artificielle ne maîtrise pas. Par le passé, les humains ont tenté de mettre au point des systèmes experts en interrogeant une multitude d’« experts », en recueillant leur expérience et en créant des arbres de décision, afin que les décisions puissent être prises à la manière d’un être humain. Même si elles fonctionnent bien en théorie, de nombreux aspects de la prise de décision et de la mise en œuvre sont difficiles, voire impossibles, à reproduire par l'IA.
La vidéo a supplanté la radio, mais ce sont toujours les êtres humains qui tiennent le premier rôle.
Découvrez les économies que vous pouvez réaliser en matière de technologie grâce à un rapport sur le retour sur investissement de Tanium. Inscrivez-vous dès aujourd'hui.
