IA composite : le tiercé trio qui transforme l’AIOps

Lorsqu’il s’agit des différents types d’intelligence artificielle (IA), 1+1+1 peut égaler plus de trois. L’IA composite combine l’IA causale, prédictive et générative pour dynamiser l’AIOps, réduisant le temps moyen de résolution (MTTR) d’heures ou de jours à quelques minutes. L’IA composite fournit des explications sur les causes profondes dans un langage simple et résout souvent automatiquement les problèmes avant qu’ils ne se transforment en véritables maux de tête pour le service informatique.

Tout d’abord, une brève description de ces trois types d’IA :

• L’IA causale analyse les données pour déduire les causes profondes des événements. Par exemple, si le site Web de commerce électronique d’une entreprise met trop de temps à traiter les transactions des clients, un modèle d’IA causal détermine la ou les causes profondes du retard, comme un équilibreur de charge mal configuré.

• L’IA prédictive peut identifier les problèmes potentiels avant qu’ils ne deviennent des problèmes, comme l’identification d’une mauvaise configuration de l’équilibreur de charge qui, même si elle n’affecte pas le temps de traitement des transactions lors de charges normales, entraînera de longs retards lors d’un événement majeur tel que le Black Friday.

• L’IA générative (genAI) est basée sur des modèles de langage étendus (LLM) qui permettent à la technologie de comprendre le texte et de générer des explications informatiques dans un langage simple. GenAI peut même créer du code fonctionnel.

Le résultat de cette combinaison est qu’au lieu de travailler avec une myriade d’outils déconnectés qui fournissent uniquement un aperçu de leurs propres silos spécifiques (applications, réseaux, points de terminaison, etc.), l’IA composite permet à l’AIOps de fournir une visibilité globale sur l’ensemble de l’environnement. Ainsi, lorsqu’une application tombe en panne, au lieu d’avoir à comparer différents rapports provenant de différents outils, puis à analyser vous-même la cause première, AIOps analyse les données de ces différentes fonctions pour fournir au service informatique une explication succincte en langage naturel que n’importe quel administrateur informatique. peut facilement comprendre.

De plus, l’IA composite peut faire plus que simplement identifier la cause profonde ; il peut également fournir des actions et même le code exact qui résoudra le problème. Mieux encore, les AIOps peuvent apprendre des événements passés pour prédire les problèmes avant qu’ils ne surviennent et, dans de nombreux cas, les résoudre automatiquement sans aucune intervention humaine.

Augmentez la disponibilité et réduisez le MTTR

La plate-forme BMC Helix utilise l’IA composite pour offrir exactement ces avantages au service informatique, et ce de manière sûre et sécurisée. BMC utilise des LLM pré-formés pour personnaliser la formation pour les domaines des opérations informatiques et de la gestion des services (ServiceOps). Ces modèles s’appuient sur la vaste expertise de BMC et sont formés sur les données informatiques organisationnelles et sont beaucoup moins sensibles aux « hallucinations » en termes d’IA. Les résultats sont des solutions d’IA composites capables d’identifier, de traiter et d’expliquer avec précision les causes profondes et les problèmes futurs émergents.

L’IA entraînée sur des données biaisées peut produire des résultats peu fiables. S’appuyant sur cette compréhension clé, BMC Helix apprend continuellement des données clients (topologie, événements, métriques, incidents, tickets, etc.) pour fournir une vue toujours plus perspicace et prédictive de l’environnement. Ces données client restent cependant sur les systèmes clients.

« AIOps fait appel à un expert neutre, bien informé et bien formé, capable d’apprendre de vos données et de vos expériences passées pour permettre au service informatique de résoudre les problèmes plus rapidement, souvent avant que les utilisateurs ne remarquent un problème », a déclaré Margaret Lee, vice-présidente senior et directrice générale. responsable de la gestion des services numériques et des opérations, BMC Software.

En fin de compte, l’IA composite permet à l’AIOps de fournir des prédictions encore plus pertinentes, une analyse plus précise des causes profondes et une observabilité plus large et à plus haute résolution de l’environnement.

En fin de compte, ce qui compte le plus, c’est que l’IA composite permette à l’informatique de fournir aux clients des performances exponentiellement meilleures et une plus grande disponibilité.

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