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En confiant l'analyse de premier niveau aux algorithmes, vous redonnez à vos équipes le temps nécessaire pour concevoir des architectures résilientes.\nimageNumber: '3'\nauteur: Yanis\ndatemodified: '2026-10-01'\nidentifier: '179084636855667'\nimagenurl: https://media.dexon.fr/blog/1790845946334-aiops-en-production-utiliser-lia-pour-predire-les-pannes-informatiques-et-correler-les-logs-dinfrastructure.webp\nimagenalt: 'AIOps en production : Utiliser l''IA pour prédire les pannes informatiques et corréler les logs d''infrastructure.'\n---\n## L'obsolescence des approches de supervision traditionnelles\n\nLes architectures logicielles contemporaines reposent massivement sur la distribution des composants. L'adoption des microservices, des environnements hybrides et des conteneurs éphémères a multiplié les nœuds de communication au sein des systèmes d'information. 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Elles n'ont pas tenté d'activer l'intelligence artificielle sur l'ensemble de leur système d'information de manière simultanée. Elles ont ciblé un périmètre restreint, souvent le composant le plus critique ou le plus sujet aux pannes complexes. En démontrant la valeur de la prédiction sur ce sous-ensemble, elles ont suscité l'adhésion des équipes opérationnelles. L'AIOps ne remplace pas l'expertise de l'ingénieur de production. Il la démultiplie en le libérant des tâches de surveillance fastidieuses pour lui permettre de se concentrer sur l'optimisation durable de l'architecture. 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