Définitions
L'intelligence artificielle (IA) acquiert des connaissances et les applique pour produire un raisonnement qui aboutit à des décisions dynamiques, tandis que l'automatisation exécute des tâches et processus informatiques répétitifs. Si ces deux technologies permettent de réduire le travail manuel, elles présentent toutefois des différences fondamentales et servent deux objectifs distincts.
L'IA acquiert des connaissances et traite d'énormes volumes de données bien plus efficacement que la plupart des êtres humains. À partir de ces données, elle peut extraire des renseignements utiles et prendre des décisions dynamiques. Il est possible de l'utiliser à des fins très simples, comme une prévision météorologique pour déterminer si les conditions des prochains jours seront propices au surf, ou très complexes, comme la création d'un protocole de correction à plusieurs niveaux pour protéger des systèmes contre une potentielle faille de sécurité.
L'automatisation exécute des tâches et processus informatiques répétitifs selon des consignes définies manuellement. Elle suit les instructions qui lui sont données de manière fiable et cohérente. Il est même possible de programmer les processus automatisés de manière à ce qu'en cas de problèmes ils trouvent eux-mêmes une solution, sans intervention humaine. Cette technologie est idéale par exemple pour effectuer une sauvegarde quotidienne de données ou envoyer des mises à jour planifiées à des milliers de machines, tout en résolvant les potentiels petits incidents.
Dans un environnement informatique d'entreprise, ces technologies ont chacune leurs particularités et leur importance. D'un côté, l'automatisation est la machine qui exécute des tâches selon des règles prédéfinies. De l'autre, l'IA est le cerveau capable d'apprendre et de s'adapter pour prendre, en toute autonomie, des décisions au sujet de problèmes complexes. Les entreprises doivent comprendre la différence entre ces deux technologies afin d'optimiser leur usage et obtenir des résultats plus stratégiques en combinant les analyses intelligentes et les processus automatisés.
Intelligence artificielle
Les systèmes d'IA sont capables d'acquérir des connaissances et d'utiliser des informations pour résoudre des problèmes. L'IA imite l'intelligence humaine : elle interprète en permanence son environnement et prend des décisions en temps réel qui améliorent les résultats. Au lieu de suivre un script, elle l'écrit en direct. Contrairement à l'automatisation, qui s'appuie sur une logique de répétition et réagit toujours de la même façon à des données d'entrée identiques, l'IA se base sur les probabilités. Elle choisit la meilleure action possible en fonction des schémas observés et du contexte, même quand les données d'entrée changent.
Voici les principales caractéristiques de l'IA :
- Non déterministe : l'IA produit des résultats en s'appuyant sur la probabilité statistique et les schémas qu'elle a appris. L'acquisition de nouvelles données ou l'évolution d'un modèle peuvent modifier le résultat, même si l'instruction générative ne change pas.
- Basée sur des systèmes d'apprentissage : les systèmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond identifient des schémas complexes au sein des datacenters et améliorent leurs performances au fil du temps, sans reprogrammation manuelle directe.
- Prédictive : l'IA s'avère particulièrement efficace pour effectuer des tâches qui nécessitent une analyse prédictive, un traitement du langage naturel et une classification.
Tout ce qu'il faut savoir sur les infrastructures d'IA
Automatisation informatique
L'automatisation correspond à un ensemble de règles explicites qui visent à exécuter des tâches de manière cohérente et répétitive. Son objectif est de réduire le risque d'erreur et de produire les mêmes résultats à chaque fois. Il suffit aux équipes d'exploitation de coder ces règles en amont pour que les processus automatisés les suivent et exécutent des tâches ou mettent à jour des bases de données sans autre intervention manuelle. L'automatisation représente donc un pilier essentiel de l'efficacité des environnements informatiques d'entreprise.
Une plateforme d'automatisation n'est pas une simple bibliothèque de scripts. Il s'agit d'un outil commun à toutes les équipes d'administration système pour rédiger des playbooks d'orchestration de tâches complexes, telles que le provisionnement de l'infrastructure, le déploiement des applications ou la mise en œuvre des politiques dans divers environnements. Cette technologie assure l'exécution cohérente et prévisible des processus d'exploitation.
Voici les principales caractéristiques de l'automatisation :
- Déterministe : si les données d'entrée sont les mêmes, le résultat sera probablement le même. Le risque d'erreur est faible, et l'utilisation du langage lisible par un humain YAML pour rédiger les instructions garantit sa prévisibilité.
- Basée sur des règles : les processus automatisés suivent uniquement les instructions qui leur sont données. Ils sont incapables d'en dévier, d'apprendre ou de s'adapter aux problèmes imprévus si ceux-ci ne sont pas explicitement codés dans le workflow d'origine.
- Cohérente : l'automatisation garantit la configuration uniforme de milliers de serveurs, l'application en temps et en heure des correctifs, ainsi que le provisionnement identique de chaque nouvelle infrastructure.
Principales différences
L'IA et l'automatisation se distinguent surtout sur un point : la première apprend et propose des règles, tandis que la seconde suit simplement des règles.
L'IA interprète les connaissances. Adaptable, elle produit des résultats qui évoluent en fonction de ses décisions basées sur des données. L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond lui permettent d'identifier la meilleure solution ou recommandation, ce qui favorise la création de workflows plus proactifs et allège la charge de travail manuelle de l'équipe informatique. Cette technologie peut détecter des anomalies inconnues et créer des modèles prédictifs sans reprogrammation.
L'IA excelle dans certaines tâches d'adaptation :
- Prévision des comportements
- Détection des anomalies
- Classification des schémas
- Compréhension du langage
- Prise de décisions contextuelles
L'automatisation suit les règles. Les outils d'automatisation exécutent les instructions explicites que définissent les équipes d'administration système et d'ingénierie. Ils suivent des workflows prédéfinis, configurent les systèmes de manière cohérente et éliminent le risque d'erreur humaine. Tant que les données d'entrée restent les mêmes, l'automatisation produit un résultat identique.
L'automatisation excelle dans certaines tâches répétitives :
- Provisionnement
- Configuration
- Mise en conformité
- Gestion des correctifs
- Déploiement d'applications
De manière générale, l'IA améliore la prise de décision en analysant les données, workflows et environnements de l'entreprise avant de recommander un changement stratégique. Elle est capable d'identifier les informations utiles susceptibles d'échapper aux équipes d'administration et optimise les résultats de façon dynamique. L'automatisation augmente l'efficacité et limite les erreurs humaines. Elle accélère les processus d'exploitation et élimine les tâches manuelles à risque. L'automatisation garantit que les systèmes fonctionnent conformément aux instructions. L'IA détermine les étapes suivantes.
Utilisation conjointe
La meilleure façon de concevoir un environnement informatique d'entreprise est d'associer l'IA et l'automatisation afin d'obtenir des processus automatisés intelligents. Cette approche combinée permet de profiter à la fois de la reproductibilité de l'automatisation et de l'adaptabilité de l'IA.
L'IA a besoin d'un moteur d'automatisation fiable pour mettre en œuvre ses décisions. Prenons l'exemple de l'automatisation orientée événements : cette approche permet aux équipes informatiques d'utiliser des instructions de type « si ceci, alors cela » pour décider quand et comment certaines actions se déclenchent. Au lieu de laisser les processus automatisés s'exécuter seuls en suivant les règles prédéfinies, il est possible d'accélérer leur réponse aux déclencheurs en temps réel avec l'IA. L'approche AIOps (AI for IT Operations) peut contribuer à améliorer la prise de décisions à l'échelle de l'entreprise, notamment en prédisant les pannes ou en lançant des workflows de correction avant que les problèmes deviennent ingérables.
L'automatisation intelligente libère du personnel et des ressources pour des projets plus importants. Elle peut même augmenter la capacité et l'efficacité des équipes de développement. Le développement assisté par l'IA est un moyen de générer de nouveaux playbooks YAML ou d'assembler des applications plus rapidement, tout en s'adaptant immédiatement à l'évolution des besoins de l'entreprise. En plus de faciliter la gestion, l'automatisation intelligente permet aux équipes informatiques d'exploiter pleinement des ressources limitées.
Nos solutions
La solution Red Hat® Ansible® Automation Platform offre des outils pour créer, gérer et mettre à l'échelle des processus automatisés dans toute l'entreprise. Elle comprend notamment le service Automation Coding Assistant, qui aide les équipes de développement à générer des tâches d'automatisation à l'aide d'instructions en langage naturel et à créer des playbooks Ansible conformes aux meilleures pratiques.
En outre, Ansible Automation Platform peut s'intégrer à Red Hat OpenShift® AI, ce qui permet de proposer une expérience utilisateur cohérente dans toutes les équipes. Il est également possible de l'associer à Red Hat Enterprise Linux®, une plateforme évolutive et compatible avec le cloud hybride ouvert. Cette solution augmente la flexibilité sans dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.
Automatiser les workflows AIOps avec Red Hat Ansible Automation Platform
Red Hat® Ansible® Automation Platform est une solution d'automatisation de bout en bout qui fournit des fonctionnalités et des outils basés sur l'IA pour de nombreuses tâches d'exploitation informatique.
