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.
Dans le paysage médiatique numérique d’aujourd’hui, les podcasts sont devenus un canal d’information et de connaissances très prisé.  En France, le domaine de la data science n’est pas en reste avec une pléthore de podcasts consacrés au sujet. Les podcasts data français couvrent un large éventail de thématiques, de la big data à l’intelligence augmentée, en passant par les stratégies data des entreprises françaises.  Voici un tour d’horizon de certains des podcasts les plus influents dans le domaine de certains des podcasts les plus influents dans le domaine de la data en France :
Podcast Intelligence Artificielle & Data

Data Driven 101 : Dans le podcast Data Driven 101, Marc Sanselme s’intéresse aux applications concrètes de la Data en général et de l’intelligence artificielle en particulier.

Un objectif : démystifier ces concepts.

Data GEN : Robin Conquet y décortique chaque semaine les stratégies data des entreprises les plus performantes en France, de BlaBlaCar à Deezer.

Podcast data Datagen
podcast data big data hebdo

Big Data Hebdo : animé par quatre experts en IT et Big Data, ce podcast bimensuel explore les aspects techniques de la big data et ses implications organisationnelles.

Étant donnée : podcast des acteurs de la data crée par splunk associé à Netmedia  et met en scène les acteurs et actrices de la data, qui transforment leurs industries en exploitant la richesse qui se niche au cœur des données. 

podcast data etant données
podcast data dans tous ses états

La Data dans tous ses états : un podcast pour comprendre la digitalisation des entreprises à travers les yeux de ceux qui la vivent.

DATA BREAK : chez fifty-five, vous découvrirez les enjeux de la transformation data d’une industrie, les points de vue de divers experts et les dernières solutions technologiques du moment.

podcast data data break
podcast data citizen

Data Citizen Podcast : animé par Hymaia, ce podcast cherche à éduquer la communauté Data en partageant des expériences.

#DataOops : ce podcast met l’accent sur l’optimisation des performances, les bonnes et mauvaises pratiques en matière de données, et le développement DevOps.

podcast data dataoops
podcast data decideo

Decideo – Data Science, Big Data, Intelligence Augmentée : ce podcast se présente comme un réseau social pour les professionnels de la donnée, proposant des informations et des échanges sur une gamme de sujets liés à l’analyse de données.

Que vous soyez un expert de la data ou simplement curieux d’en apprendre plus, il existe une multitude de podcasts français dédiés à la data qui peuvent vous aider à approfondir vos connaissances et à comprendre les tendances actuelles.

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.

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