Points clés à retenir

• Arlie Data Sense aide à transformer des données réseau dispersées (journaux, audits, historiques des tâches) en résumés clairs et exploitables, accompagnés de suggestions de suivi et de requêtes libres.
• Une nouvelle analyse des causes profondes permet de détecter les défaillances, de repérer les anomalies et de fournir des diagnostics clairs accompagnés de recommandations sur les mesures à prendre, sans qu’il soit nécessaire de consulter manuellement les journaux.
• Les Video Bytes dans Arlie Responses vous permettent d’accéder directement au moment précis où votre question trouve une réponse dans les vidéos longues, ce qui accélère la résolution des problèmes.
• En coulisses, Arlie orchestre les agents ETL, de masquage des informations personnelles identifiables et d’analyse afin de générer des informations contextuelles sur lesquelles vous pouvez agir rapidement.
• Arlie et sa bibliothèque d’agents sont disponibles dans Commvault SaaS un déploiement progressif, ce qui permet d’atteindre la parité avec les déploiements logiciels Commvault.

Les équipes informatiques sont soumises à la pression de devoir faire plus avec moins. On attend d’elles qu’elles identifient les risques à un stade précoce et optimisent les performances, tout en jonglant avec une infrastructure en pleine expansion et en gérant des milliers d’événements de sauvegarde quotidiens. Il peut être extrêmement difficile de tirer des enseignements de ce flux constant d’activités sur toutes les plateformes.

Cela permet aux vulnérabilités de s’insinuer discrètement, en attendant de se transformer en problème majeur. Votre tableau de bord affiche le vert. Les sauvegardes semblent fonctionner. Mais en coulisses, quelque chose se prépare : un délai d’attente silencieux, un journal rempli d’avertissements subtils, un pic de tentatives de réessai que vous n’avez pas remarqué. Au moment où un administrateur de sauvegarde le repère, c’est déjà un incident.

Le fait est que les environnements informatiques modernes ne tombent pas en panne de manière spectaculaire – ils tombent en panne de manière subtile. Et la plupart du temps, les données qui auraient pu vous alerter sont déjà là. Elles sont simplement enfouies dans des pistes d’audit, dispersées sur différentes consoles ou enfermées dans une vidéo de formation de 40 minutes.

C’est là qu’Arlie se distingue véritablement. Arlie n’est pas seulement un assistant IA : c’est une interface intelligente et unifiée, conçue pour vous aider à détecter, comprendre et résoudre les problèmes plus rapidement. Arlie orchestre des workflows backend avancés (agents) qui aident à interpréter les données, à identifier les anomalies et à générer des informations pertinentes – puis vous communique ses conclusions via une expérience simple et conversationnelle. Grâce à Arlie Data Sense et Video Bytes in Responses, Arlie apporte contexte, clarté et rapidité à chaque interaction, sans avoir à chercher. Voyons ce qu’il y a de nouveau.

Analyse des données réseau : de la surcharge d’informations à la compréhension des données

Les environnements modernes génèrent une quantité impressionnante de données : journaux, alertes, avertissements, etc. Sur la platform Commvault, celles-ci se présentent sous forme de pistes d’audit et d’historiques de tâches, avec des centaines, voire des milliers d’événements se produisant chaque jour.

Les entreprises ne savent souvent pas par où commencer lorsqu’elles analysent leur environnement. Les administrateurs de sauvegarde ont pour mission de donner un sens à ce flot d’informations, en parcourant manuellement des rangées interminables de données sur plusieurs consoles, simplement pour comprendre ce qui se passe. Et avec autant d’actions enregistrées chaque minute, il est facile de passer à côté des premiers signes avant-coureurs qui pourraient dégénérer en problèmes plus graves.

C’est là qu’Arlie Data Sense et sa capacité d’analyse des données de réseau entrent en jeu. Il ingère platform votre platform et les distille en résumés clairs et exploitables. Au lieu d’obliger les équipes à faire défiler des milliers de lignes, Arlie Data Sense identifie les informations les plus pertinentes, fournit ces résumés et met en évidence ce qui est exploitable de manière claire et conversationnelle. Les utilisateurs peuvent s’attendre à :

• Un résumé analytique mis en évidence et adapté à l’environnement de l’utilisateur.
• Questions complémentaires suggérées pour aider à explorer les questions émergentes.
• La possibilité de poser des questions ouvertes pour une analyse plus approfondie.

De plus, Arlie Data Sense met en évidence les événements ransomware et les changements majeurs, en fournissant de manière proactive des informations qui aident les utilisateurs à anticiper les risques potentiels. Cependant, c’est en coulisses que la magie opère véritablement. Arlie orchestre plusieurs flux de travail en arrière-plan : récupération des données depuis Commvault, exécution de l’ETL et du masquage des données à caractère personnel, et utilisation d’agents d’analyse pour générer des informations pertinentes. Les capacités de raisonnement et d’enrichissement des connaissances d’Arlie transforment ensuite ces informations en renseignements exploitables pour l’utilisateur. D’un simple clic, les administrateurs chargés des sauvegardes peuvent obtenir des informations clés qui mettent en évidence les points précis nécessaires. Cela vous permet essentiellement de dialoguer avec les données platformvotre platformet d’avoir une compréhension beaucoup plus claire de l’état du système en temps réel.

Il ne s’agit pas seulement d’alertes, mais aussi de compréhension contextuelle. Plus besoin de fouiller dans les journaux. Plus besoin de passer d’un onglet à l’autre. C’est un moyen plus intelligent et plus rapide de vous aider à surveiller la santé du système, à résoudre les problèmes et à comprendre votre environnement de risques. Ce type d’informations améliore considérablement l’efficacité, en particulier pour les équipes réduites qui gèrent des environnements complexes, leur permettant ainsi de se concentrer sur ce qui fait vraiment la différence.

Analyse des causes profondes : transformer les journaux bruts en réponses en temps réel

Personne n’aime lire les journaux. Pourtant, ceux-ci recèlent des indices essentiels : pourquoi quelque chose a échoué, où le système est sollicité à l’extrême et ce qui risque de tomber en panne ensuite. Étant donné la nature monotone du travail consistant à passer au crible de grands volumes de données de journaux pour trouver des réponses, de nombreuses équipes ont du mal à diagnostiquer les échecs des tâches.

Arlie Data Sense et sa fonctionnalité d’analyse des causes profondes font le travail de détective. Il analyse les échecs des tâches, identifie les causes profondes, repère les anomalies et génère des explications claires et lisibles par l’homme, le tout sans interprétation manuelle des journaux. Intégré directement dans le flux de travail « Envoyer les fichiers journaux » et dans le Centre de commande, l’agent traite les fichiers journaux afin de fournir des diagnostics détaillés ainsi que des solutions potentielles. Arlie communique ensuite ces conclusions et recommandations aux utilisateurs, apportant ainsi plus de clarté et permettant de gagner un temps précieux dans le dépannage.

Imaginons qu’une tâche ait échoué de manière intermittente au cours de la semaine dernière. Au lieu de passer manuellement au crible cinq journaux différents, Arlie Data Sense peut aider à signaler les délais d’attente récurrents liés à une machine virtuelle (VM) spécifique. Ou, si les sauvegardes s’exécutent plus lentement que d’habitude, il peut aider à identifier le problème sous-jacent.

Ainsi, que vous gériez une poignée de tâches de sauvegarde ou que vous orchestriez des opérations sur des centaines d’environnements, Arlie vous aide à faire le tri et à agir plus rapidement en vous présentant les informations pertinentes au bon moment.

Vous est-il déjà arrivé de trouver la vidéo parfaite qui promet de répondre à votre question, pour vous rendre compte ensuite qu’elle dure 30 minutes ? La réponse exacte que vous cherchez se trouve peut-être à 20 secondes ou à 20 minutes de la vidéo, et vous n’avez aucune idée de l’endroit où elle se cache réellement. Même après avoir trouvé cette vidéo, localiser votre réponse peut s’avérer fastidieux et chronophage. Avec Video Bytes dans Arlie Responses, cette frustration a disparu.

Désormais, lorsqu’Arlie sait que des informations utiles sont disponibles dans la documentation ou dans Readiverse, elle ne se contente pas de partager le lien, elle identifie précisément le moment de la vidéo qui répond à votre question. Il vous suffit de poser une question telle que « Comment puis-je réduire mes coûts liés aux machines virtuelles ? » et Arlie vous dirigera directement vers le moment où ce sujet est abordé, par exemple à la 12e minute d’une présentation de 30 minutes.

Grâce à cette amélioration, vous n’avez plus besoin de vous fier uniquement à la documentation ou à de longues vidéos pour résoudre vos problèmes. Il s’agit d’une approche plus intelligente, plus efficace et très ciblée qui vous apporte exactement ce dont vous avez besoin.

Des réponses aux actions : Arlie, évolué pour vous

Ces nouvelles fonctionnalités passionnantes marquent un nouveau chapitre dans l’histoire d’Arlie, qui passe d’un assistant IA qui aide à un assistant qui comprend. Qu’il s’agisse de générer des résumés clés ou de diagnostiquer des défaillances grâce à Arlie Data Sense, ou encore d’accéder directement à ce dont vous avez besoin avec Video Bytes, Arlie est une IA conçue spécialement pour vous.

Dans un monde où la complexité informatique ne cesse de croître, le véritable avantage réside dans une intelligence proactive et contextuelle. Avec Arlie, vous ne vous contentez pas de résoudre les problèmes plus rapidement : vous les prévenez. Avec un minimum d’intervention de votre part, Arlie vous permet d’en voir davantage, d’en faire davantage et d’être plus performant.

Désormais disponible dans Commvault SaaS

Les capacités d’IA de Commvault, notamment Arlie et sa bibliothèque d’agents, sont désormais disponibles dans Commvault SaaS. Cela permet d’obtenir une parité fonctionnelle avec les déploiements logiciels Commvault, offrant ainsi SaaS la même expérience intelligente et basée sur l’IA. Cela permet d’obtenir une parité fonctionnelle avec les déploiements logiciels Commvault, offrant ainsi SaaS la même expérience intelligente et basée sur l’IA.

Ces fonctionnalités sont déployées par étapes et vous commencerez à les voir apparaître dans votre SaaS au cours des prochaines semaines. Grâce à ces améliorations, Arlie met entre vos mains l’avenir de la résilience contextuelle intelligente, à la fois dans le logiciel Commvault et dans SaaS. Préparez-vous à obtenir des informations plus rapidement, à avoir moins de surprises et à bénéficier d’une expérience plus connectée et proactive, le tout avec Arlie au centre.

Si vous utilisez le logiciel Commvault, vous pouvez activer Arlie dès aujourd’hui en suivant les instructions fournies dans notre documentation. Si vous utilisez Commvault SaaS souhaitez activer ces fonctionnalités dès maintenant, veuillez contacter votre représentant Commvault.

FAQ

Q : Qu’est-ce qu’Arlie exactement, et en quoi diffère-t-il d’un chatbot classique ? R : Arlie est une interface conversationnelle unifiée qui orchestre les workflows backend (ingestion platform , exécution d’analyses et restitution de conseils concis et exploitables) afin que vous puissiez passer de la « recherche » à la « résolution ».

Q : En quoi la fonctionnalité d’analyse des données de la grille m’aide-t-elle au quotidien ? R : Au lieu de passer au crible des milliers de lignes sur différentes consoles, Arlie Data Sense met en évidence les signaux les plus pertinents, les résume pour votre environnement et propose des questions supplémentaires pour approfondir l’analyse, ce qui réduit le bruit et accélère la prise de décision.

Q : Quels problèmes la fonctionnalité d’analyse des causes profondes permet-elle de résoudre ? R : Elle analyse les défaillances et les anomalies dans les journaux afin d’identifier les causes probables, telles que les délais d’attente récurrents liés à une machine virtuelle spécifique, et fournit des explications compréhensibles accompagnées de solutions potentielles, ce qui permet de gagner un temps considérable dans le dépannage.

Q : Comment les extraits vidéo dans les réponses Arlie accélèrent-ils l’apprentissage et l’assistance ? R : Lorsqu’une vidéo pertinente existe, Arlie renvoie directement à l’instant précis qui répond à votre question, vous évitant ainsi d’avoir à parcourir de longs enregistrements pour trouver le segment approprié.

Q : Où puis-je accéder à ces fonctionnalités et quand seront-elles disponibles ? R : Arlie et ses agents sont disponibles dans Commvault SaaS des fonctionnalités équivalentes à celles des déploiements logiciels. Les améliorations seront déployées progressivement au cours des prochaines semaines. Contactez Commvault pour bénéficier d’un accès anticipé.

Q : En quoi cela s’inscrit-il dans les efforts de résilience et de continuité des activités ? R : Une vision proactive et une analyse plus rapide des causes profondes complètent les programmes de reprise après sinistre en aidant les équipes à agir avant que des problèmes mineurs ne s’aggravent, soutenant ainsi les objectifs plus larges de résilience et de continuité mis en avant dans les pratiques industrielles en matière de cybersécurité et de reprise après sinistre.

Teja Medasani est chef de produit principal, IA, et Mrityunjay Upadhyay est directeur du développement chez Commvault.

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Le psychologue Abraham Maslow a dit cette phrase célèbre : « Si le seul outil dont vous disposez est un marteau, vous avez tendance à voir tous les problèmes comme des clous. » Et partout où l’on regarde aujourd’hui, les entreprises utilisent l’IA comme un marteau, dans l’espoir qu’elle puisse résoudre tous leurs problèmes commerciaux urgents : « Comment pouvons-nous utiliser l’IA ? Comment pouvons-nous vendre l’IA ? Comment pouvons-nous gagner de l’argent grâce à l’IA ? »

Mais voilà le problème : si vous commencez par ces questions, vous partez d’une hypothèse erronée. La bonne question n’est pas « Comment utiliser/vendre/faire fortune avec l’IA ? », mais « Quels problèmes essayons-nous de résoudre ? ».

Quel problème résolvez-vous ?

La technologie devrait nous permettre de mieux accomplir des tâches proprement humaines, et non remplacer notre capacité à penser, à créer et à tisser des liens les uns avec les autres. C’est cette approche consistant à partir de l’outil plutôt que du problème qui explique pourquoi tant de projets d’IA sont au point mort. Les entreprises appliquent la technologie à des problèmes qu’elles n’ont ni correctement définis ni bien compris.

L’approche que je recommande à tout dirigeant envisageant de recourir à l’IA : commencez par dresser la liste de vos problèmes concrets. Pas de problèmes théoriques, ni de problèmes que vous pensez devoir rencontrer, mais les véritables points de friction qui empêchent vos équipes de travailler rapidement. Posez-vous ensuite la question suivante : de quels outils disposez-vous pour aider à résoudre ces problèmes ? L’IA pourrait être l’un de ces outils. Il est logique d’explorer des solutions d’IA pour les tâches manuelles, répétitives et fastidieuses. Vous pouvez sans doute identifier facilement ces opportunités au sein de votre organisation.

Mais supposons que l’engagement de vos employés soit en baisse et que ceux-ci aient exprimé le besoin d’un meilleur soutien dans les moments difficiles. Vous recherchez ici une connexion humaine et une intelligence émotionnelle, et non des réponses algorithmiques. Commencer par le problème permet de trouver la solution appropriée.

Devrions-nous éliminer l’élément humain ?

Aujourd’hui, l’IA excelle dans l’automatisation des tâches répétitives, l’équivalent numérique du travail à la chaîne. Si vos administrateurs de sauvegarde effectuent sans cesse les mêmes tâches ou si vos équipes de saisie de données se concentrent uniquement sur un travail fastidieux sur des feuilles de calcul, l’IA peut sans aucun doute vous aider. Mais je pense que l’établissement de relations, la résolution créative de problèmes et la prise de décisions complexes nécessitent un jugement humain, de l’intuition et une compréhension contextuelle qu’aucun algorithme ne peut encore reproduire à l’heure actuelle.

Chez Commvault, nous nous engageons en faveur d’un développement et d’un déploiement éthiques de l’IA. Nous l’utilisons pour des tâches telles que la transformation de documents réglementaires complexes en résumés concis ou la création de versions ciblées de contenus. Cela permet aux employés de gagner du temps pour se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Aucun de ces travaux ne peut être réalisé sans une supervision humaine attentive.

Les entreprises qui réussissent comprennent cette distinction. Elles utilisent l’IA pour éliminer les tâches fastidieuses afin que les employés puissent se concentrer sur ce que les humains font le mieux : prendre des décisions nuancées, instaurer la confiance, gérer des relations complexes avec les parties prenantes et réfléchir à des problèmes qui n’ont pas de précédents clairs.

Un cadre pour l’adoption intelligente de l’IA

Avant de mettre en œuvre une solution d’IA, les équipes de direction doivent se poser les questions suivantes :

1. Quel problème spécifique cherchons-nous à résoudre ? Soyez concrets. « Nous voulons être plus efficaces » n’est pas suffisamment précis.
   Essayez plutôt : « Nous voulons automatiser X. »
2. Pourquoi ce problème mérite-t-il d’être résolu ? Quel est son impact réel sur l’activité ?
3. Dans quels domaines avons-nous besoin que le jugement humain reste dans la boucle ? Identifiez les points de décision, au-delà des scénarios à haut risque, qui exigent de la sagesse, et pas seulement de l’intelligence.
4. Comment mesurerons-nous le succès ? Pas seulement les taux d’adoption, mais la résolution effective des problèmes.
5. Revenez sur la conversation. La réussite de l’adoption de l’IA ne se mesure pas à un moment donné.

Pour en savoir plus, consultez les Principes directeurs pour une IA responsable.

La voie à suivre

Prenez le temps de mettre en place des procédures relatives au traitement des données, à la protection de la vie privée et à l’autorité décisionnelle. Qui contrôle les informations qui alimentent les systèmes d’IA ? Quelles données ne doivent en aucun cas être téléchargées sur des plateformes d’IA externes ? Comment empêcher que les données clients ne soient utilisées pour entraîner des modèles ?

Lorsque vous introduisez des informations dans un système d’IA, vous risquez de les partager non seulement avec ce fournisseur, mais aussi avec ses fournisseurs de cloud, ses sous-traitants et d’autres acteurs de sa chaîne d’approvisionnement en données. Un secret connu de plus de trois personnes n’est plus un secret – soyez donc prudent avant de confier le vôtre à des dizaines d’entités. Pour en savoir plus sur l’approche de Commvault, consultez la page Principes pour une intelligence artificielle responsable. Danielle Sheer est directrice de la confiance chez Commvault.