AIOPS

                      Les 5 meilleurs outils pour l’AIOps en 2025

Pourquoi l’AIOps reste stratégique

La multiplication des micro-services, l’essor de l’IA générative et la généralisation du multi-cloud complexifient les opérations IT. Les plates-formes AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) s’imposent donc pour :
  1. Détecter plus tôt les anomalies.
  2. Réduire le bruit d’alertes.
  3. Automatiser ou guider la remédiation.
  4. Accroître la disponibilité des services tout en allégeant la charge des équipes Ops / SRE.
Le comparatif suivant présente cinq solutions de référence, décrites selon un format homogène : AperçuPoints fortsLimites.

L’IA no code permet à n’importe qui de créer et d’utiliser des applications d’intelligence artificielle sans avoir à écrire de code. Cette technologie est encore relativement nouvelle, mais elle a le potentiel de révolutionner de nombreux secteurs d’activité.

L’un des avantages les plus importants de l’IA no code est qu’elle permet aux entreprises de toute taille de profiter des avantages de l’intelligence artificielle. En effet, l’IA traditionnelle est souvent complexe et coûteuse à développer et à maintenir. Avec l’IA no code, les entreprises peuvent créer des applications d’IA rapidement et facilement, sans avoir à investir dans des ressources importantes.

Un autre avantage de l’IA no code est qu’elle permet aux entreprises de créer des applications d’IA personnalisées. En effet, l’IA traditionnelle est souvent basée sur des modèles prédéfinis qui peuvent ne pas répondre aux besoins spécifiques d’une entreprise. Avec l’IA no code, les entreprises peuvent créer des applications d’IA qui sont adaptées à leurs besoins spécifiques.

L’IA no code est une technologie encore en développement, mais elle a le potentiel de révolutionner de nombreux secteurs d’activité. En permettant aux entreprises de toute taille de créer et d’utiliser des applications d’intelligence artificielle, l’IA no code peut aider les entreprises à améliorer leur productivité, leur efficacité et leur compétitivité.

IA no code
IA no code

Comment l'IA no code peut être utilisée pour améliorer votre entreprise ?

L’IA no code peut être utilisée pour améliorer votre entreprise de nombreuses façons: 

  • Améliorer la productivité : L’IA no code peut être utilisée pour automatiser des tâches manuelles, ce qui peut libérer du temps pour vos employés pour se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
  • Améliorer l’efficacité : L’IA no code peut être utilisée pour améliorer la précision et la cohérence des processus, ce qui peut entraîner une réduction des erreurs et une amélioration de la qualité du travail.
  • Améliorer la compétitivité : L’IA no code peut vous aider à vous différencier de vos concurrents en vous permettant de proposer de nouveaux produits et services, d’améliorer la qualité de votre service client et de réduire vos coûts.
  • Si vous souhaitez en savoir plus sur l’IA no code et sur la façon dont elle peut être utilisée pour améliorer votre entreprise, n’hésitez pas à nous contacter.

Pour que l’IA no code soit vraiment efficace, il est important de pouvoir connecter vos données et vos modèles AI à d’autres applications et systèmes. C’est là qu’interviennent les connecteurs.

Un connecteur est un type de logiciel qui permet de connecter deux applications ou systèmes différents. Dans le contexte de l’IA no code, les connecteurs sont utilisés pour connecter vos données et vos modèles AI à d’autres applications et systèmes, tels que des bases de données, des applications de gestion de projets, des outils d’analyse et des plateformes de marketing.

Il existe de nombreux connecteurs différents disponibles, chacun ayant ses propres avantages et inconvénients. Certains connecteurs sont plus généraux et peuvent être utilisés pour connecter une grande variété d’applications et de systèmes, tandis que d’autres sont plus spécifiques et ne peuvent être utilisés que pour connecter des applications et des systèmes spécifiques.

 

Lors du choix d’un connecteur, il est important de tenir compte des besoins spécifiques de votre projet. Par exemple, si vous souhaitez connecter vos données et vos modèles AI à une base de données, vous devrez choisir un connecteur qui prend en charge le type de base de données que vous utilisez.

 

Une fois que vous avez choisi un connecteur, vous pouvez l’utiliser pour connecter vos données et vos modèles AI à l’application ou au système que vous souhaitez. Le processus de connexion dépendra du connecteur spécifique que vous utilisez, mais il est généralement assez simple.

L’utilisation de connecteurs est essentielle pour l’IA no code. En vous permettant de connecter vos données et vos modèles AI à d’autres applications et systèmes, les connecteurs vous permettent de créer des applications d’IA plus puissantes et plus flexibles

 

Voici quelques exemples de cas d’utilisation des connecteurs pour l’IA no code :

 

  • Connecter vos données de vente à un modèle d’intelligence artificielle pour prédire les ventes futures.
  • Connecter vos données de marketing à un modèle d’intelligence artificielle pour automatiser vos campagnes marketing.
  • Connecter vos données de service client à un modèle d’intelligence artificielle pour améliorer la satisfaction client.
  • Connecter vos données de production à un modèle d’intelligence artificielle pour améliorer l’efficacité de votre chaîne d’approvisionnement.
  • Les possibilités sont infinies. En utilisant des connecteurs, vous pouvez créer des applications d’IA qui vous aideront à améliorer votre entreprise de toutes les manières imaginables.
IA no code

Voici quelques-uns des meilleurs connecteurs pour l’IA no code :

  • Zapier: Zapier est un connecteur universel qui permet de connecter plus de 2 000 applications et systèmes différents. Zapier est très facile à utiliser et il offre une large gamme de fonctionnalités.
  • Integromat: Integromat est un autre connecteur universel qui offre de nombreuses fonctionnalités similaires à Zapier. Integromat est un peu plus puissant que Zapier, mais il est également plus complexe à utiliser.
  • Make: Make est un connecteur spécialisé qui est conçu pour les tâches d’automatisation. Make est très facile à utiliser et il offre une large gamme de fonctionnalités pour les tâches d’automatisation.
  • Microsoft Power Automate: Microsoft Power Automate est un connecteur qui est intégré à la suite Microsoft 365. Power Automate est très puissant et il offre une large gamme de fonctionnalités pour l’automatisation des tâches et l’intégration d’applications.
  • Google Cloud Platform: Google Cloud Platform offre une large gamme de connecteurs qui peuvent être utilisés pour connecter des applications et des systèmes à Google Cloud Platform. Les connecteurs Google Cloud Platform sont très puissants et ils offrent une large gamme de fonctionnalités.
  • Le meilleur connecteur pour vous dépendra de vos besoins spécifiques. Si vous avez besoin d’un connecteur universel qui peut connecter une grande variété d’applications et de systèmes, Zapier ou Integromat sont de bonnes options. Si vous avez besoin d’un connecteur spécialisé pour les tâches d’automatisation, Make est une bonne option. Si vous avez besoin d’un connecteur qui est intégré à la suite Microsoft 365, Microsoft Power Automate est une bonne option. Si vous avez besoin d’un connecteur qui est disponible sur Google Cloud Platform, les connecteurs Google Cloud Platform sont une bonne option.

Draft’n run

Draft’n run est une plate-forme open source qui couvre tout le cycle de vie d’une fonctionnalité IA : design, tests, QA, gestion de versions, déploiement, rôles, monitoring et traçabilité. Licence standard : 30 € / utilisateur / mois ; licence premium : 150 € / utilisateur / mois ; version gratuite disponible.

Points forts

  • UX ultra-simple : console unifiée, prise en main immédiate.
  • Couverture tout-en-un : évite de chaîner plusieurs outils pour passer de l’idée à la production.
  • Ouverture et sécurité : code source accessible, rassurant pour l’audit et la personnalisation.
  • Cible grands comptes tech : puissance suffisante pour de larges équipes tout en restant rapide à déployer.

Limites

  • 100% focalisé sur l’IA
Hébergement SaaS ou auto-hébergée pour l’instant ; une déclinaison on-prem managée est annoncée mais pas encore disponible.

Dynatrace

Plate-forme d’observabilité full-stack avec l’IA Davis, qui détecte, explique et prédit les incidents. Un agent unique découvre automatiquement toute la stack (infrastructure, services, Kubernetes).

Points forts

  • Analyse causale et prédictive très précise.

  • Carte topologique automatique des dépendances.

  • Large éventail d’intégrations CI/CD et cloud.

Limites

  • Coût premium.

  • Richesse fonctionnelle qui nécessite une montée en compétence.

datadog

 Datadog

Solution SaaS unifiée (infrastructure, APM, logs, sécurité) dotée du moteur Watchdog, capable d’apprendre les comportements « normaux » et d’alerter automatiquement sur les écarts.

Points forts

  • Démarrage rapide grâce à plus de 500 intégrations et un niveau gratuit.

  • Interface web moderne et tableaux de bord prêts à l’emploi.

  • Montée en charge gérée côté Datadog (pas d’infrastructure à maintenir).


Limites

  • Addition des modules (logs, traces, sécurité) peut alourdir la facture à grande échelle.

Ajustements nécessaires pour éviter la profusion d’alertes par défaut.

Splunk IT Service Intelligence (ITSI)

Extension AIOps de Splunk : ingestion de volumes élevés de données, dashboards orientés services et machine-learning prédictif sur les KPI métiers.

Points forts

  • Tableaux de bord très flexibles et personnalisables.

  • Communauté et écosystème (Splunkbase) particulièrement riches.

  • Capacités analytiques avancées pour les grandes entreprises.

Limites
  • Mise en œuvre exigeante (configuration et ressources).

    Coût lié au volume de données indexées.
splunk

Moogsoft

Pionnier de la corrélation d’événements : agrège les alertes issues d’outils tiers, les regroupe et propose une cause racine probable.

Points forts

  • Réduction massive du bruit (regroupe des centaines d’alertes en quelques incidents).

  • Console collaborative centrée sur la timeline des incidents.

  • Intégrations ITSM pour automatiser tickets et notifications.

Limites
  • Ne collecte pas lui-même métriques ou logs : dépend d’un outillage existant.

  • Environnement SaaS prioritaire ; communauté plus restreinte que celle des solutions généralistes.

Conclusion

  • Simplicité et ouverture : Draft’n run se distingue par son interface épurée et son modèle open source tout-en-un.

  • Analyse de pointe : Dynatrace excelle pour expliquer et prédire les incidents complexes.

  • Polyvalence SaaS : Datadog reste la solution la plus accessible pour unifier monitoring et sécurité.

  • Analytique massive : Splunk ITSI brille lorsque les volumes de données sont colossaux.

  • Corrélation d’alertes : Moogsoft est la référence pour réduire la fatigue d’alerte dans les environnements sur-outillés.

Le choix dépendra donc de vos priorités : rapidité d’adoption, profondeur analytique, budget, ouverture ou encore réduction du bruit opérationnel.

Vous nous quittez ?

Restez au courant des actualités et des articles de blog
en vous abonnant à notre newsletter !