« Toute l’histoire du génie logiciel est une histoire de niveaux d’abstraction croissants », déclare Grady Booch, scientifique en chef du génie logiciel chez IBM. Si vous avez utilisé ChatGPT, vous avez probablement réfléchi à la construction de votre requête, mais pas du tout à la construction de son infrastructure – serveurs, bases de données, réseaux, ou même ses grands modèles de langage (LLM).
Bienvenue donc dans l’ère de l’abstraction. Et le rythme de l’abstraction pour la DSI et les directions métiers s’accélère rapidement. Au point qu’il n’est plus nécessaire d’avoir une connaissance approfondie de la plomberie sous les applications et les appareils, ni même, de plus en plus, de la data science.
Certains qualifient la constellation émergente de technologies – intelligence artificielle, apprentissage automatique et robotique (logicielle et physique) – de « nouvelle automatisation », qui prendra en charge de nombreuses tâches routinières ou de bas niveau, mais aussi des tâches de plus en plus complexes. Le problème, c’est qu’il faudra toute une série de compétences, actuellement en pénurie, pour introduire efficacement la « nouvelle automatisation ».
Plus de libre-service pour tous
Une plus grande automatisation signifie aussi plus de libre-service pour tous. Une récente enquête menée auprès de 439 responsables et opérateurs de DSI, publiée par Stonebranch, révèle que l’automatisation du libre-service est en plein essor, tant pour les technologues que pour les non-technologues. Presque tous (92 %) donnent désormais aux utilisateurs finaux par ce moyen l’accès aux données, au cloud computing, aux outils de développement. De quoi donner aux directions métiers les moyens d’exécuter leurs propres flux de travail, avec leurs propres outils et leurs processus.
L’automatisation en libre-service « aide les gens à contrôler leurs propres processus, réduit le travail manuel et augmente l’efficacité – pour l’utilisateur final et l’équipe informatique », affirment les auteurs. Pour ceux qui travaillent dans le domaine de la technologie, le rythme est encore plus soutenu : les équipes chargées des données ont vu leur utilisation du libre-service multipliée par deux et les développeurs par quatre d’une année sur l’autre.
Et l’IA joue déjà un rôle dans la gestion des tâches technologiques. Une enquête publiée par OpsRamp révèle que plus de 60 % des entreprises adoptent l’AIOps, qui utilise l’IA pour surveiller et améliorer les opérations informatiques elles-mêmes. Le plus grand défi des opérations informatiques pour les entreprises en 2023 est l’automatisation d’un maximum d’opérations, cité par 66% des répondants. Les principaux avantages de l’AIOps constatés jusqu’à présent sont la réduction des tickets d’incidents ouverts (65%) ; la réduction du temps moyen de détection ou de restauration (56%), et l’automatisation des tâches fastidieuses (52%).
Il reste encore beaucoup de travail pour les personnes qui s’occupent de la plomberie et du code
Les dernières données sur la DSI de Janco Associates révèlent aussi que les récents licenciements ont surtout affecté le personnel des centres de données et des opérations IT. Pourquoi ? Parce que les chefs d’entreprise cherchent à automatiser les processus IT et les rapports. La tendance apparente montre donc à ceux qui poursuivent des carrières dans la technologie doivent regarder plus haut dans la pile – vers les applications et le conseil aux entreprises.
Cependant, il reste encore beaucoup de travail pour les personnes qui s’occupent de la plomberie et du code. Malheureusement, le passage à l’abstraction automatisée – en particulier si elle implique l’IA – nécessite un certain travail manuel en amont. Toutes les solutions d’automatisation ne peuvent pas combler le fossé entre les systèmes dans le cloud, les conteneurs et les systèmes sur site.
Près de 40 % des personnes interrogées dans le cadre de l’enquête Stonebranch ont déclaré que leurs outils d’automatisation ne pouvaient pas se connecter à certaines technologies basées sur le cloud / SaaS ou ne pouvaient s’y connecter que par le biais d’API. « Alors que les entreprises sont confrontées aux défis de l’informatique hybride, l’importance de l’orchestration des processus informatiques automatisés dans divers environnements est évidente », affirment les auteurs du rapport.
Il est difficile de trouver des ingénieurs possédant les compétences requises pour l’AIOps
L’étude d’OpsRamp révèle qu’il est difficile de trouver des ingénieurs possédant les compétences requises pour l’AIOps. Une majorité de responsables, 68 %, déclarent qu’il faut plus de six mois pour recruter des ingénieurs possédant les compétences requises pour l’AIOps. « Le recrutement pour les AIOps prend plus de temps que la mise en œuvre des AIOps », affirment les auteurs du rapport. « Les organisations devraient investir dans le recyclage des employés ITOps existants pour l’AIOps, dans la mesure du possible.
Les compétences qui sont et continueront d’être très demandées pour introduire l’IA et l’automatisation dans les processus informatiques et les directions métiers, comme le souligne Gaurav Tewari, fondateur et associé directeur d’Omega Venture Partners, dans Forbes, comprennent la formation, la mise en œuvre et l’intégration des systèmes d’IA. Il faut des personnes « capables de créer des applications pour améliorer les flux de travail de l’entreprise ». Il faudra former les systèmes pour que les travailleurs puissent analyser correctement les données et reconnaître les schémas nuancés ».
En outre, selon M. Tewan, la gestion des systèmes d’IA « nécessitera un leadership interfonctionnel, une coordination, une gestion du changement et la capacité de gérer les systèmes d’IA d’une manière qui complète ce que les employés font déjà ».
Source : « ZDNet.com »
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