Quand les entreprises pensent à la gestion du cloud, elles pensent surtout aux processus opérationnels, comme la surveillance des performances, le maintien de la sécurité et la garantie de la conformité. Ce sont tous des aspects essentiels au bon fonctionnement d’une entreprise, mais ils ne représentent qu’une partie de ce que recouvre la gestion du cloud.
Un aspect essentiel souvent négligé consiste à améliorer l’expérience utilisateur en fournissant des outils intuitifs et des processus d’assistance intégrés afin de réduire certaines difficultés liées à l’infrastructure informatique d’une entreprise. Et avec l’afflux de nouvelles technologies recourant à l’intelligence artificielle (IA), on peut s’attendre à ce que ces lacunes fonctionnelles soient comblées.
Qu’est-ce que l’informatique cloud par IA ?
L’informatique cloud par IA désigne les systèmes de cloud computing qui utilisent des algorithmes d’IA pour automatiser diverses actions et opérations. Cela peut inclure des applications, des services et le traitement des données.
L’objectif final est de fournir aux utilisateurs de nouvelles façons de gérer, surveiller et optimiser leurs environnements de cloud computing.
Les avantages de l’IA dans le cloud computing
L’IA est déjà utilisée pour améliorer la sécurité, les procédures de sauvegarde et les applications logicielles. En outre, l’IA a été appliquée de nombreuses façons à la gestion du cloud afin d’optimiser les pratiques de gestion du cloud d’une organisation.
1) Renforcement de la sécurité des données
Alors que de plus en plus d’entreprises adoptent des solutions basées sur le cloud, la sécurité des données constitue une préoccupation majeure. Grâce à sa capacité à analyser rapidement et précisément de grandes quantités de données, l’IA peut aider à détecter les menaces et vulnérabilités potentielles au sein de votre réseau. Elle peut également identifier les activités anormales susceptibles d’indiquer une tentative d’intrusion ou un accès non autorisé.
Globalement, l’IA peut vous aider à mieux comprendre vos données en vous permettant de voir comment elles sont utilisées et quelles zones peuvent être vulnérables à d’éventuelles intrusions.
2) Amélioration de la gestion des données
De nombreuses organisations stockent une grande quantité de données dans leurs centres de données, mais toutes ne sont pas utilisées à des fins professionnelles. Utiliser un système basé sur l’IA pour analyser vos données et déterminer ce qui est pertinent ou non vous permet de réduire les coûts de stockage tout en veillant à ce que tout ce dont vous avez besoin reste facilement accessible au moment opportun.
En plus d’analyser et d’optimiser votre infrastructure, les systèmes d’IA sont capables d’analyser et d’optimiser automatiquement vos données. Vous n’aurez donc plus à vous soucier de collecter ou d’analyser manuellement les informations.
3) L’IA en tant que service
De nombreuses organisations peinent à intégrer la technologie de l’IA à leur infrastructure, car elles n’ont pas accès à des développeurs experts ou à des data scientists. Mais avec une solution d’intelligence artificielle en tant que service (AIaaS), vous pouvez payer pour accéder à ces services à la demande, uniquement lorsque vous en avez besoin.
Au lieu d’embaucher et de former du personnel pour analyser les données ou gérer votre infrastructure, vous pouvez simplement externaliser ces tâches auprès d’un système automatisé. Vous gagnerez ainsi du temps et de l’argent, tout en veillant à ce que tout soit correctement effectué.
4) Réduction des coûts
Plus vous automatisez, optimisez et améliorez votre infrastructure, vos bases de données et vos applications, moins vous dépenserez pour leur exploitation. Par exemple, supposons que vous puissiez réduire les coûts de stockage en utilisant un système automatisé pour analyser les données au lieu de tout stocker indéfiniment au cas où ces informations pourraient être utiles ultérieurement. Dans ce cas, vous économiserez beaucoup d’argent au fil du temps.
En optimisant votre environnement de gestion du cloud grâce à la technologie de l’IA, vous pouvez garantir des performances toujours optimales tout en réduisant les frais généraux, tels que les coûts de maintenance et de main-d’œuvre.
5) Automatisation grâce au ML et à l’IA
Les environnements cloud sont très dynamiques et nécessitent une automatisation pour être gérés efficacement. Cela inclut l’automatisation de tâches comme la planification des capacités, la planification des ressources et l’optimisation des coûts, entre autres. Ces tâches prennent beaucoup de temps aux humains, mais sont faciles à réaliser pour les machines.
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour l’analyse prédictive et la prise de décision automatisée, réduisant ainsi l’intervention humaine dans ces tâches. Ces modèles d’apprentissage automatique apprennent continuellement à partir des données passées, détectent les anomalies ou prédisent les résultats futurs en fonction des données transmises en temps réel par différents capteurs.
6) Diagnostic des incidents critiques grâce au NLP
Le NLP, ou traitement automatique du langage naturel, aide les ordinateurs à interpréter le langage humain (langage naturel). Il est largement utilisé dans des domaines comme la recherche d’informations (moteurs de recherche), la traduction automatique (Google Translate), le filtrage des courriers indésirables, les assistants numériques (comme Siri ou Cortana), et bien d’autres.
Dans la gestion du cloud, il peut diagnostiquer automatiquement les incidents critiques sans aucune intervention humaine.
7) Provisionnement et déprovisionnement automatisés
Dans les environnements informatiques d’entreprise traditionnels, le provisionnement et le déprovisionnement des ressources informatiques sont effectués manuellement par des humains. Il s’agit toutefois d’un processus extrêmement chronophage et sujet aux erreurs, car il n’existe pas de protocoles standard. De plus, ces processus manuels deviennent difficiles à gérer pour les humains pendant les périodes de pointe.
Aujourd’hui, la plupart des organisations déploient des outils de provisionnement et de déprovisionnement automatiques qui automatisent ces processus à l’aide d’API et d’algorithmes d’apprentissage automatique.
8) Équilibrage dynamique de la charge
L’équilibrage dynamique de la charge garantit une utilisation efficace des ressources en répartissant dynamiquement la charge entre différents serveurs selon leur charge de travail actuelle. Par exemple, si un serveur traite davantage de requêtes que les autres, celles-ci peuvent être réparties entre d’autres serveurs. De même, si un serveur donné est sous-utilisé, les requêtes peuvent en être détournées.
9) Surveillance des performances et alertes
La surveillance des performances consiste à suivre au fil du temps les indicateurs de performance d’une application, tandis que les alertes consistent à envoyer des notifications lorsqu’un problème survient. Ces deux fonctions sont nécessaires pour maintenir des niveaux de service élevés dans un environnement cloud. L’apprentissage automatique et l’IA peuvent être utilisés pour surveiller les changements anormaux du comportement du système et alerter le service informatique.
Comment les entreprises peuvent-elles mettre en œuvre l’IA dans leur gestion du cloud ?
La première étape de l’intégration d’une solution d’IA à votre infrastructure informatique consiste à déterminer quel problème métier vous cherchez à résoudre avec elle, ainsi que le rôle de l’IA dans votre stratégie globale.
En outre, vous devez déterminer si elle servira à renforcer les processus existants ou à les remplacer entièrement, et comment elle s’intégrera aux initiatives plus larges de transformation numérique de votre organisation. Ces considérations contribueront à orienter votre plan de mise en œuvre.
Une approche hybride associe cloud, ML et analyse des mégadonnées
Sans mégadonnées, l’apprentissage automatique et le cloud computing peuvent montrer leurs limites. Pour exploiter efficacement une solution d’IA, vous aurez besoin d’un ensemble diversifié d’informations issues de votre entreprise, comme les détails des produits, les chiffres de vente et les données de gestion de la relation client (CRM).
La meilleure façon de mettre en œuvre un plan efficace de gestion du cloud réunissant ces différentes sources d’information consiste à développer une approche hybride associant le cloud computing, l’apprentissage automatique et l’analyse des mégadonnées. En combinant ces trois systèmes, vous aurez accès à suffisamment de données pertinentes pour créer des modèles précis capables de prédire les résultats futurs.
Modèles préentraînés
L’une des façons les plus simples de débuter avec l’intelligence artificielle consiste à utiliser un modèle préentraîné existant pour une tâche spécifique. Ces modèles permettent de tirer parti de techniques avancées d’IA sans les entraîner à partir de zéro. Vous n’avez pas non plus à vous soucier de la collecte et de la préparation des données : il vous suffit de disposer d’un jeu de données pouvant servir d’entrée.
Le ML automatise les tâches répétitives
Utiliser l’apprentissage automatique comme outil de gestion du cloud réduit les coûts et simplifie les processus de travail. Une fois qu’un algorithme a appris à exécuter une tâche particulière, il peut recommencer cette action, ce qui laisse davantage de temps aux humains pour gérer des tâches de niveau supérieur.
L’avenir de l’IA dans la gestion du cloud
La technologie de l’IA est depuis longtemps un élément incontournable de la science-fiction. Aujourd’hui, elle est utilisée pour résoudre des problèmes bien réels. Des voitures autonomes aux diagnostics médicaux, les entreprises commencent à s’appuyer sur l’IA pour créer de meilleurs produits plus rapidement que jamais. La dernière innovation dans le domaine de l’IA vise à permettre de prendre des décisions commerciales plus avisées grâce à l’apprentissage automatique reposant sur des réseaux neuronaux d’apprentissage profond.
Pour tirer parti de ces avancées, les entreprises auront besoin de ressources de calcul haute performance toujours disponibles et fiables. Par conséquent, une solution de gestion du cloud capable de s’adapter aux besoins sera essentielle pour maximiser les performances et la flexibilité sur plusieurs clouds.