Opérations de résilience basées sur l'IA : de l'analyse à l'action | Blog

Points clés à retenir

L’IA accélère la création de données et les flux de travail distribués, rendant les approches réactives traditionnelles insuffisantes pour garantir la résilience.
Les opérations de résilience (ResOps) aident les équipes à passer d’un dépannage réactif à une action coordonnée. Commvault applique l’IA dans trois domaines : la protection des données, des modèles et des pipelines d’IA ; l’utilisation de l’IA pour orienter et accélérer les interventions ; et l’extension de l’IA à l’ensemble de l’écosystème de résilience.
Des agents d’IA pratiques sont conçus pour mettre en évidence les problèmes opérationnels (Arlie Data Sense), orienter les décisions de protection (Arlie Advisor) et permettre des flux de travail conversationnels (serveur MCP).
La sécurité et la gouvernance des données restent fondamentales. L’IA doit être entraînée à respecter les contrôles d’accès, à garantir l’auditabilité et à fonctionner dans les limites des politiques définies.
Les organisations peuvent commencer modestement avec des agents ciblés, puis évoluer vers des opérations coordonnées et intelligentes.

L’IA introduit à la fois de nouveaux défis et des avancées potentielles pour la résilience des entreprises. D’une part, les outils traditionnels cloisonnés de protection, de Recovery et de gouvernance n’ont pas été conçus pour fonctionner dans des environnements d’IA en constante évolution qui s’étendent sur plusieurs plateformes.

D’autre part, les outils de résilience basés sur l’IA peuvent avoir un impact transformateur en aidant les équipes à maintenir la visibilité, à appliquer les politiques et à assurer une reprise sans heurts. Pour les équipes informatiques et de sécurité, la question est de savoir comment tirer le meilleur parti des avantages de l’IA tout en atténuant les risques opérationnels qu’elle peut présenter.

Lors d’un récent webinaire, j’ai rencontré Teja Medasani, chef de produit senior en IA chez Commvault, afin d’explorer des cas d’utilisation concrets où des agents IA sont mis à contribution dans des workflows de résilience sur des plateformes cloud, SaaS, sur site et natives de l’IA.

Pourquoi l’IA redéfinit les opérations de résilience

La croissance rapide et la nature dynamique des environnements natifs de l’IA ont mis les workflows opérationnels sous pression. Le marquage manuel, les feuilles de calcul et la logique se désynchronisent rapidement. Les tableaux d’historique des tâches et les pistes d’audit tentaculaires ralentissent le dépannage manuel et font que les signes avant-coureurs subtils passent facilement inaperçus. Les processus de Recovery qui reposent sur des données centralisées et des défaillances isolées sont mal adaptés à la croissance exponentielle des données et à la fragmentation des charges de travail entre les plateformes.

Lorsque les données, les charges de travail et les environnements s’étendent sur plusieurs plateformes, la résilience ne peut plus rester cloisonnée entre des équipes, des outils et des politiques distincts. Un nouveau modèle opérationnel s’impose : les opérations de résilience, ou ResOps.

À quoi ressemblent les ResOps dans la pratique ?

Le cadre ResOps répond à ces défis selon trois axes :

Protéger l’IA : sécuriser les données, les modèles et les pipelines d’IA dans tous les environnements afin qu’ils restent récupérables et conformes.
Tirer parti de l’IA : utiliser l’IA pour réduire les tâches manuelles, mettre en évidence les informations opérationnelles et orienter les décisions en matière de réponse et de Recovery.
Étendre l’IA : relier les ResOps entre les outils et les équipes afin de protéger les interactions conversationnelles et les workflows intégrés.

Au cours du webinaire, nous nous sommes principalement concentrés sur l’exploitation et l’extension de l’IA, en mettant en avant les rôles clés que les agents IA peuvent jouer dans les opérations quotidiennes. Ces exemples s’articulent autour d’Arlie, l’assistant IA de Commvault. Conçu pour aider les utilisateurs à interpréter les données, à comprendre les problèmes et à passer à l’action plus efficacement, Arlie intègre une bibliothèque d’agents spécialement conçus pour faciliter la gestion de workflows de résilience spécifiques.

En contribuant à réduire les analyses répétitives, en mettant en évidence les signaux pertinents et en orientant les décisions en matière de Recovery sécurisée, ces agents peuvent aider les équipes à agir plus rapidement et en toute confiance. Arlie Data Sense, Arlie Advisor et le serveur MCP de Commvault illustrent quelques-unes des possibilités offertes par les ResOps basées sur l’IA.

Mise en évidence des problèmes opérationnels avec Arlie Data Sense

Arlie Data Sense aide les équipes à donner du sens à des données opérationnelles denses, telles que les tableaux d’historique des tâches et les pistes d’audit. Au lieu de parcourir manuellement des centaines de lignes pour repérer des tendances ou diagnostiquer des défaillances, les utilisateurs peuvent demander à Arlie d’analyser les données et de générer un résumé exécutif mettant en évidence les anomalies et les problèmes émergents.

Les équipes peuvent poser des questions complémentaires en langage naturel et explorer davantage les données grâce à des résumés interactifs ou des visualisations. Lorsqu’une tâche échoue, Arlie peut aider à analyser les journaux, résumer la défaillance, identifier la cause possible et proposer les prochaines étapes pour y remédier.

Orientez vos décisions d’intervention avec Arlie Advisor

À mesure que les charges de travail s’accumulent, que les responsabilités changent et que les exigences évoluent, il devient de plus en plus difficile de maintenir une couverture de protection cohérente dans tous les environnements. Arlie Advisor est conçu pour aider les équipes à créer et à valider des plans de protection à grande échelle en évaluant les caractéristiques et la couverture de protection actuelle de chaque ressource, puis en mettant en évidence les points nécessitant éventuellement des ajustements.

Les recommandations sont présentées de manière claire, accompagnées d’une explication de leur raisonnement, afin que les équipes puissent les évaluer et décider de la manière de les appliquer dans le cadre des processus de gouvernance existants. Cela aide les équipes à maintenir la cohérence dans des environnements dynamiques.

Étendre les workflows de résilience avec le serveur MCP

Les workflows de résilience doivent souvent s’interfacer avec des systèmes de tickets, des outils de collaboration et des plateformes de sécurité externes à la plateforme Commvault, et ils doivent être accessibles à des utilisateurs qui ne sont pas des experts en résilience. Le serveur MCP de Commvault permet d’étendre les workflows sans intégrations personnalisées ni formation approfondie, grâce à une interaction conversationnelle.

Les utilisateurs peuvent poser des questions ou demander des actions en langage naturel ; leurs demandes sont alors converties en arrière-plan en appels d’API régis par des règles – par exemple, pour créer automatiquement des tickets dans ServiceNow en cas d’échec de tâches.

Coordination et clarté entre les équipes et les plateformes

Les exemples ci-dessus ont un point commun : la coordination. Une résilience efficace nécessite de la visibilité, l’application des politiques et une Recovery sans faille dans tous les environnements. L’IA peut contribuer à renforcer ces capacités en aidant les équipes à identifier ce qui compte et à agir plus rapidement.

Si l’évolution de la résilience, passant d’une reprise réactive à une analyse continue et à une action guidée, est devenue essentielle, elle ne doit pas nécessairement se faire d’un seul coup. Les équipes peuvent commencer par des agents ciblés qui traitent des points faibles opérationnels spécifiques, puis évoluer vers des opérations plus coordonnées à mesure que les capacités mûrissent et que les équipes gagnent en confiance.

L’essentiel est de se lancer dès maintenant dans l’approche ResOps, car les défis posés par l’évolution des exigences en matière de résilience ne feront que s’amplifier.

Regardez l’intégralité du webinaire à la demande pour découvrir des démonstrations détaillées d’Arlie Data Sense, d’Arlie Advisor et de la résilience conversationnelle en action, et découvrez comment les ResOps basées sur l’IA peuvent vous aider à optimiser vos flux de travail opérationnels.

FAQ

Q : Qu’est-ce que les opérations de résilience ? R : Les ResOps constituent un modèle opérationnel qui unifie la sécurité des données, la résilience des identités et la Recovery informatique au sein d’une discipline continue et automatisée, plutôt que de les traiter comme des fonctions informatiques distinctes. Les ResOps contribuent à transformer la résilience, qui passe d’une réponse réactive aux incidents à une pratique active permettant de comprendre en permanence les modèles d’accès aux données, de détecter les menaces et les anomalies, et de permettre une Recovery rapide et intelligente à grande échelle.

Q : Qu’est-ce qu’Arlie et comment a-t-elle évolué ?

R : Arlie, abréviation de « résilience autonome », a été lancée en 2023 en tant qu’assistante IA destinée à aider les utilisateurs à naviguer plus facilement sur la plateforme Commvault. À mesure que les capacités de l’IA ont évolué, Arlie a elle aussi évolué.

Outre la réponse aux questions et l’aide à la configuration, Arlie intègre désormais une bibliothèque d’agents spécialement conçus pour gérer des workflows de résilience spécifiques, tels que la mise en évidence d’informations opérationnelles, la recommandation de stratégies de protection et l’orientation vers des décisions de Recovery respectueuses de la sécurité. Arlie est devenue un point d’entrée vers la compréhension opérationnelle, bien plus qu’un simple assistant pratique.

Q : Comment Arlie Data Sense facilite-t-il le dépannage opérationnel ?

R : Arlie Data Sense aide les équipes à donner du sens à des données opérationnelles denses, telles que les tableaux d’historique des tâches et les pistes d’audit. Au lieu de parcourir manuellement des centaines de lignes pour détecter des signes avant-coureurs subtils ou diagnostiquer des problèmes, les utilisateurs peuvent demander à Arlie d’analyser l’ensemble des données et de générer un résumé exécutif mettant en évidence les tendances, les anomalies et les problèmes émergents.

Les équipes peuvent poser des questions complémentaires en langage naturel et explorer les données grâce à des résumés interactifs ou des visualisations. Pour les tâches ayant échoué, Arlie fournit une analyse des causes profondes en examinant les journaux, en résumant les échecs, en identifiant les causes possibles et en proposant des étapes de résolution personnalisées.

Q : Que signifie « action guidée » dans le contexte de la résilience basée sur l’IA ?

R : L’action guidée fait référence à la manière dont l’IA aide les équipes à passer plus efficacement de l’analyse à la réponse en recommandant des actions spécifiques basées sur l’analyse des données opérationnelles et de la couverture de protection. Plutôt que de se contenter de mettre en avant des informations, les agents IA tels qu’Arlie Advisor aident à évaluer les caractéristiques des ressources, à identifier les écarts entre la protection actuelle et les exigences des politiques, et à présenter des recommandations claires accompagnées d’un raisonnement.

Les équipes conservent leur pouvoir de décision et peuvent évaluer les recommandations dans le cadre de leurs processus de gouvernance existants, mais l’agent contribue à réduire l’effort manuel nécessaire pour identifier ce qui nécessite une attention particulière et les actions qui pourraient être appropriées.

Q : Comment le serveur MCP permet-il des workflows de résilience conversationnels ?

R : Le serveur MCP utilise la technologie Model Context Protocol pour permettre une interaction conversationnelle avec les workflows de résilience via le langage naturel. Les utilisateurs peuvent poser des questions ou demander des actions en langage courant, et ces requêtes sont traduites en arrière-plan en appels d’API régis par des règles.

L’identité, le contrôle d’accès basé sur les rôles et la journalisation d’audit restent en place, de sorte que l’interface conversationnelle ne contourne pas les exigences de sécurité. Cette approche contribue à réduire les frictions pour les équipes expérimentées, à abaisser les barrières pour les nouveaux utilisateurs et à permettre aux workflows de résilience de s’intégrer plus facilement à d’autres systèmes d’entreprise, tels que les plateformes de tickets, grâce à des interfaces standardisées.

Q : Comment Commvault s’assure-t-il que l’IA respecte les exigences de sécurité et de gouvernance ?

R : Dans Commvault Cloud, les interactions avec l’IA héritent des mêmes contrôles d’accès basés sur l’identité et les rôles qui régissent le reste de la plateforme. Lorsque l’IA met en évidence des informations ou recommande des actions, elle opère au sein du cadre de gouvernance sur lequel les clients s’appuient déjà.

Cela signifie que l’IA respecte les contrôles d’accès existants, garantit la traçabilité grâce à une journalisation standard et fonctionne dans les limites de politiques clairement définies. L’architecture est conçue pour empêcher que les interactions en langage naturel ou les recommandations des agents ne contournent les exigences de sécurité et de gouvernance déjà en place pour la plateforme.

Q : Les organisations peuvent-elles adopter progressivement des ResOps basées sur l’IA ?

R : Oui. Les organisations peuvent commencer par déployer des agents IA ciblés qui traitent des problèmes opérationnels spécifiques, plutôt que de transformer d’un seul coup l’ensemble de leurs pratiques en matière de résilience. Par exemple, les équipes peuvent commencer par utiliser Arlie Data Sense pour extraire des informations à partir des données opérationnelles, puis ajouter Arlie Advisor pour assurer une couverture de protection à grande échelle, et enfin mettre en place des workflows conversationnels via le serveur MCP afin de faciliter l’intégration avec d’autres systèmes.

Cette approche progressive permet aux équipes de se familiariser avec les fonctionnalités basées sur l’IA, de démontrer la valeur ajoutée dans des workflows spécifiques et d’évoluer vers des opérations plus coordonnées et plus intelligentes au fil du temps, à mesure que les besoins et les capacités de l’entreprise évoluent. Vir Choksi est directeur principal du marketing produit chez Commvault.