Arlie : ce que l'IA dans l'informatique devait être

Tu as déjà joué au Jenga ?

Tout commence par un petit accroc : une sauvegarde qui prend plus de temps que d’habitude, un signal d’alerte de sécurité ignoré, une case de conformité laissée non cochée. Chaque changement, apparemment insignifiant, semble mineur en soi. Mais au fil du temps, la structure s’affaiblit. Puis, d’un seul faux pas, tout bascule. Peut-être que vous vous en rendrez compte à temps. Peut-être pas.

La gestion de l’infrastructure informatique peut parfois ressembler à une partie de Jenga. De petites fissures se forment sous les couches de complexité, souvent inaperçues jusqu’à ce qu’elles se transforment en pannes majeures. Mais que se passerait-il si votre système pouvait détecter ces changements avant qu’ils ne deviennent un problème ? Et si, au lieu de vous démener pour colmater les fissures, votre système informatique restait stable ?

C’est précisément là qu’intervient Arlie de Commvault. Abréviation de « Autonomous Resilience », Arlie est conçu pour fournir des informations exploitables qui vous aident à gagner du temps, à neutraliser les menaces et à gérer les situations complexes. Grâce à cet assistant alimenté par l’IA, disponible 24 h/24 et 7 j/7, vous pouvez garantir la stabilité, la sécurité et le bon fonctionnement de vos systèmes avant que les problèmes ne s’aggravent. 

Comment Commvault utilise l’IA pour améliorer l’expérience utilisateur

L’IA a promis de révolutionner l’informatique : dépannage plus rapide, automatisation plus intelligente, défenses plus solides. Mais en réalité, les solutions d’IA peuvent souvent produire des résultats erronés, être difficiles à déployer à grande échelle, soulever des problèmes de sécurité des données et ne pas parvenir à s’adapter. Ce dont les équipes informatiques ont besoin, ce n’est pas davantage d’IA ; elles ont besoin d’une IA adaptée à leur environnement : précise, évolutive, sécurisée et suffisamment intelligente pour s’adapter.

Arlie n’est pas un simple chatbot ajouté en post-production ni un outil expérimental. Il est conçu pour réfléchir, s’adapter et automatiser les opérations informatiques avec une précision digne d’une grande entreprise. Arlie est nativement intégré à Commvault Cloud, sécurisé dès sa conception et accessible là où les équipes travaillent déjà : via la console, le chatbot ou les workflows API. Il s’adapte aux environnements cloud, sur site, hybrides et isolés sans perturber l’architecture existante. Cela se traduit par des informations en temps réel, des workflows plus intelligents et moins d’erreurs.

De plus, grâce à son omniprésence, Arlie offre une visibilité à l’échelle du système, vous apportant ainsi des réponses à vos questions les plus cruciales. Par exemple, il peut vous aider dans des tâches telles que la création de rapports et la fourniture d’un résumé quotidien en temps réel des éléments les plus importants. Si vous rencontrez des problèmes avec vos machines virtuelles critiques, Arlie peut vous fournir des rapports indiquant les sauvegardes ayant échoué sur ces machines, accompagnés des raisons spécifiques, d’explications et de solutions possibles.

Non seulement Arlie est votre nouveau collègue préféré, capable d’effectuer sans peine des tâches organisationnelles fastidieuses, mais il est également simple à comprendre et facile à utiliser. Il est immédiatement accessible aux clients du logiciel Commvault Cloud d’un simple clic.

Comment fonctionne Arlie : le cerveau derrière l’assistant

Derrière chaque interaction fluide avec Arlie se cache une architecture soigneusement conçue, pensée pour être précise, sécurisée et fiable dans l’univers très exigeant de l’informatique.

Voyons de plus près comment Arlie relève les défis liés à l’IA que d’autres outils ne parviennent pas à surmonter.

Une IA qui s’adapte sans difficulté aux besoins des entreprises

Les solutions d’IA promettent souvent de gagner en efficacité, mais elles peinent à gérer les charges de travail à l’échelle de l’entreprise. Voici pourquoi :

• Très gourmands en ressources informatiques, lents et coûteux. De nombreux modèles d’IA nécessitent des ressources considérables, ce qui les rend peu adaptés aux grands environnements informatiques.
• Les performances diminuent sous des charges réelles. Les outils d’IA qui fonctionnent bien lors des démonstrations échouent souvent lorsqu’ils sont déployés à grande échelle sur des milliers de systèmes.
• Architectures rigides. Les solutions d’IA dotées d’une infrastructure fixe ne peuvent pas s’adapter à l’évolution des besoins informatiques, ce qui entraîne des goulots d’étranglement.

Arlie permet de gérer efficacement des charges de travail importantes sans compromettre les performances ni dépasser les budgets. Il offre les fonctionnalités suivantes :

• Traitement IA léger. Arlie optimise l’utilisation des ressources de calcul et exécute les modèles d’IA de manière efficace sans consommation d’énergie excessive.
• Équilibrage adaptatif de la charge de travail. L’IA ajuste dynamiquement la capacité à la hausse ou à la baisse en fonction de la demande en temps réel, ce qui évite les ralentissements.
• Déploiement multi-environnements. Arlie fonctionne dans le cloud, sur site ou dans des environnements physiquement isolés, ce qui le rend adaptable à n’importe quelle infrastructure informatique.
• Intégration via API. S’intègre de manière transparente aux flux de travail existants, permettant ainsi aux entreprises de déployer l’IA à grande échelle sur des milliers de systèmes sans avoir à les repenser.
• Apportez votre propre modèle linguistique et votre propre index vectoriel. Que vous utilisiez OpenAI, Gemini ou Llama, ou que vous apportiez votre propre modèle linguistique à grande échelle (LLM) et votre propre base de données vectorielle, Arlie s’adapte. Apportez votre propre base de données vectorielle (Qdrant, Azure AI Search ou Cosmos DB).

Une IA qui réduit au minimum les hallucinations

L’un des principaux obstacles à la confiance dans l’IA est le phénomène d’« hallucination », qui se produit lorsque les modèles génèrent avec assurance des réponses inexactes ou trompeuses. Parmi les problèmes rencontrés, on peut citer :

• Les chatbots émettent des hypothèses au lieu de disposer de certitudes. En l’absence de contexte vérifié, les outils d’IA « comblent souvent les lacunes », ce qui engendre des risques au lieu d’apporter de la clarté.
• Les résultats générés par les modèles de langage statique (LLM) ne permettent pas de garantir leur fiabilité. Il n’existe aucun moyen intégré de vérifier si une réponse est correcte.
• La désinformation ralentit les équipes informatiques. Au lieu de résoudre les problèmes, celles-ci perdent du temps à vérifier les résultats fournis par l’IA.

Arlie s’appuie sur un cadre de génération enrichi par la recherche, ce qui signifie qu’il extrait les réponses de sources fiables et vérifiées par l’entreprise avant de répondre. Cette approche présente notamment les avantages suivants :

• Recherche contextuelle plutôt que génération. Arlie s’appuie sur la documentation existante, les journaux et les archives d’incidents passés – et non pas uniquement sur les prédictions linguistiques d’un modèle de langage à grande échelle (LLM).
• Recherche vectorielle sémantique. Elle comprend l’intention de l’utilisateur et la met en correspondance avec des données pertinentes – et pas seulement avec des mots-clés.
• Suivi en temps réel des « hallucinations ». Si le niveau de confiance est faible ou si des lacunes de couverture sont détectées, la réponse est signalée, réévaluée ou mise en attente.
• Validation continue. Les ingénieurs examinent les réponses signalées et intègrent des retours d’expérience structurés dans le modèle afin de l’améliorer en permanence.

Une IA conçue pour minimiser les risques liés aux données

Les modèles d’IA ne sont pas toujours conçus dans une optique de sécurité. En effet, ils peuvent même traiter les données d’entreprise comme s’il s’agissait de données de test, sans vraiment tenir compte de la conformité, de l’isolation ou des contrôles d’accès. Parmi les problèmes rencontrés, on peut citer :

• Les grands modèles linguistiques (LLM) entraînés à partir de données sensibles. Certains outils d’IA conservent ou réutilisent par inadvertance les données fournies par les clients, ce qui engendre d’énormes risques en matière de sécurité.
• Des flux de données opaques. Les entreprises ne savent pas toujours où vont leurs données ni comment elles sont traitées.
• Peu adaptés aux secteurs réglementés. La plupart des assistants IA ne sont pas conçus pour les environnements physiquement isolés, les audits de conformité ou une gouvernance stricte des données.

Arlie a été conçu dans un souci de sécurité, avec des contrôles adaptés aux besoins des secteurs les plus réglementés, de la finance à l’administration publique. Arlie dispose des fonctionnalités suivantes :

• Les données des clients sont protégées. Elles ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles d’IA. Seules les métadonnées et les journaux de requêtes structurés sont analysés – jamais le contenu.
• Environnements d’IA en bac à sable. Arlie fonctionne dans un cadre isolé et sécurisé qui contribue à limiter les fuites de données entre les locataires.
• Déploiement multi-environnements. Prend en charge les déploiements dans le cloud, sur site et en mode « air-gapped », afin que les fonctionnalités d’IA ne compromettent pas le contrôle.
• Une automatisation conforme aux politiques. Arlie détecte les tentatives d’accès non autorisées et contribue à faire respecter automatiquement les politiques de sécurité et de conformité.

Une IA qui apprend et évolue

L’IA n’est pas statique. Vos systèmes évoluent, les menaces changent, vos processus s’adaptent. Mais ce n’est pas le cas de la plupart des outils d’IA. Une fois déployés, ils stagnent. Cette approche présente des inconvénients, notamment :

• Pas d’apprentissage tiré de l’utilisation en conditions réelles. De nombreux assistants n’améliorent pas leurs résultats au fil du temps et reproduisent sans cesse les mêmes inexactitudes.
• Ignore les retours d’expérience. Si un utilisateur signale une erreur, celle-ci n’est pas nécessairement prise en compte par le système en vue d’une amélioration.
• Impossible de s’adapter à l’évolution des infrastructures. Une IA qui n’est pas optimisée en permanence devient rapidement obsolète, en particulier dans les environnements d’entreprise dynamiques.

Arlie est conçu autour de cycles d’apprentissage continus, ce qui lui permet de s’améliorer à chaque interaction. Les avantages de cette approche sont les suivants :

• Apprentissage supervisé et non supervisé. Les réponses signalées sont examinées manuellement par des ingénieurs, tandis que les modèles de détection d’anomalies surveillent les résultats présentant un faible niveau de confiance.
• Réglage adaptatif. Arlie ajuste les pondérations de la recherche sémantique, les seuils de notation et les algorithmes de classement en fonction des résultats observés sur le terrain.
• Amélioration par l’utilisation. Chaque journal qu’il analyse et chaque flux de travail qu’il prend en charge contribuent à rendre les résultats futurs plus intelligents et plus rapides.
• Évite la répétition des défaillances. Arlie identifie les schémas d’erreurs récurrents et adapte ses recommandations afin de les résoudre plus rapidement la prochaine fois.

Pas seulement de l’IA. Une IA qui fonctionne.

Dans le domaine informatique, l’IA ne peut pas se permettre d’être expérimentale. Elle doit être évolutive, sécurisée, précise et adaptative – prête à fonctionner sous pression et à s’adapter à la complexité. C’est exactement ce qu’offre Arlie.

Au lieu de deviner, il vérifie. Au lieu de surcharger les systèmes, il les optimise. Au lieu de générer du bruit, il le filtre. Profondément intégré à votre environnement informatique – des charges de travail aux flux de travail –, Arlie est bien plus qu’un simple assistant. Il fait partie intégrante de votre infrastructure.