AIOps : quelle différence avec DevOps et MLOps ?
AIOps : quelle différence avec DevOps et MLOps ?
AIOps, DevOps et MLOps sont trois approches aujourd’hui utilisées dans les environnements numériques pour automatiser, industrialiser et améliorer les opérations IT. Si leurs noms sont proches, leurs objectifs ne sont pas exactement les mêmes.
Alors, quelle est la différence entre AIOps, DevOps et MLOps ? Et surtout, comment savoir quelle spécialisation correspond à son projet professionnel ?
Pour bien les distinguer, il faut commencer par comprendre le rôle de chacune de ces approches.
Qu’est-ce que l’AIOps ?
Le terme AIOps désigne l’utilisation de l’intelligence artificielle et du machine learning pour améliorer les opérations informatiques.
L’objectif est notamment d’exploiter de grandes quantités de données issues des systèmes IT afin de détecter plus rapidement les anomalies, comprendre les incidents et automatiser certaines actions.
Dans un environnement informatique complexe, les équipes peuvent recevoir un très grand nombre d’informations provenant des applications, serveurs, réseaux, infrastructures Cloud ou outils de supervision.
L’AIOps permet de rapprocher et d’analyser ces informations pour identifier des événements significatifs.
Une démarche AIOps peut notamment contribuer à :
- détecter des anomalies dans une infrastructure ;
- corréler différents événements issus des systèmes IT ;
- identifier plus rapidement certaines causes d’incidents ;
- automatiser certaines tâches opérationnelles ;
- anticiper certains problèmes ;
- améliorer la disponibilité et la performance des systèmes.
L’AIOps se situe donc principalement du côté des opérations IT et de leur optimisation grâce à l’intelligence artificielle.
Qu’est-ce que le DevOps ?
Le DevOps vise à rapprocher les équipes et les pratiques liées au développement des applications et à leur exploitation.
L’objectif est notamment d’automatiser et d’industrialiser les différentes étapes permettant de développer, tester et déployer une application.
Le DevOps s’appuie notamment sur :
- l’intégration continue ;
- le déploiement continu ;
- les pipelines CI/CD ;
- l’automatisation ;
- les infrastructures Cloud ;
- les conteneurs ;
- l’Infrastructure as Code ;
- la collaboration entre les équipes de développement et d’exploitation.
Par exemple, une entreprise peut mettre en place une chaîne CI/CD afin qu’une modification du code soit automatiquement testée puis déployée dans différents environnements.
Le DevOps concerne donc principalement l’industrialisation du développement et des opérations IT.
Qu’est-ce que le MLOps ?
Le MLOps reprend certains principes du DevOps pour les appliquer aux projets de machine learning.
Un modèle d’intelligence artificielle ne se limite pas à sa conception. Une fois développé, il doit être déployé, surveillé, maintenu et parfois réentraîné.
Le MLOps vise justement à industrialiser ces différentes étapes.
Il peut notamment concerner :
- la gestion des modèles ;
- les pipelines de machine learning ;
- le déploiement des modèles ;
- le suivi de leurs performances ;
- la gestion des versions ;
- l’automatisation des processus ;
- le monitoring des modèles en production.
Le MLOps se situe donc à l’intersection de la Data, de l’intelligence artificielle, du Cloud et de l’industrialisation des systèmes.
AIOps, DevOps et MLOps : quelles différences ?
Même si ces trois approches utilisent l’automatisation, elles ne répondent pas exactement aux mêmes problématiques.
| AIOps | DevOps | MLOps | |
| Objectif principal
|
Optimiser les opérations IT grâce à l’IA
|
Industrialiser le développement et les opérations
|
Industrialiser les projets de machine learning
|
| Sujet central | Systèmes et opérations IT | Applications et infrastructures | Modèles et systèmes ML |
|
Technologies |
IA, ML, observabilité, monitoring |
CI</CD, Cloud, conteneurs, IaC |
ML, pipelines, Cloud, monitoring |
|
Automatisation |
Analyse des événements et opérations IT |
Déploiement et infrastructure |
Déploiement et suivi des modèles |
|
Exemple |
Détecter automatiquement une anomalie |
Déployer automatiquement une application |
Mettre à jour et surveiller un modèle ML |
La différence peut être résumée simplement :
DevOps industrialise le développement et les opérations.
MLOps industrialise les projets de machine learning.
AIOps utilise l’IA pour améliorer les opérations IT.
AIOps et DevOps : quelle différence ?
La confusion entre AIOps et MLOps vient notamment du fait que les deux utilisent des technologies liées à l’intelligence artificielle et au machine learning.
Leur objectif reste cependant différent.
Le MLOps concerne principalement le cycle de vie des modèles de machine learning : développement, déploiement, supervision, maintenance et mise à jour.
L’AIOps utilise quant à lui l’intelligence artificielle et le machine learning pour améliorer les opérations IT.
On peut donc avoir recours au MLOps pour industrialiser un modèle qui sera ensuite utilisé dans une solution AIOps.
AIOps et MLOps : quelle différence ?
La confusion entre AIOps et MLOps vient notamment du fait que les deux utilisent des technologies liées à l’intelligence artificielle et au machine learning.
Leur objectif reste cependant différent.
Le MLOps concerne principalement le cycle de vie des modèles de machine learning : développement, déploiement, supervision, maintenance et mise à jour.
L’AIOps utilise quant à lui l’intelligence artificielle et le machine learning pour améliorer les opérations IT.
On peut donc avoir recours au MLOps pour industrialiser un modèle qui sera ensuite utilisé dans une solution AIOps.
Comment AIOps, DevOps et MLOps peuvent-ils fonctionner ensemble ?
Dans une organisation disposant d’une infrastructure numérique complexe, ces trois approches peuvent être complémentaires.
Le DevOps permet par exemple d’automatiser le développement et le déploiement des applications.
Le MLOps permet d’industrialiser les modèles de machine learning utilisés dans les projets d’intelligence artificielle.
L’AIOps peut ensuite exploiter les données provenant des infrastructures et des applications pour améliorer la supervision et la gestion des opérations IT.
On peut ainsi représenter leur complémentarité de manière simplifiée :
DevOps → applications et infrastructures
MLOps → modèles de machine learning
AIOps → opérations IT augmentées par l’IA
Ces domaines peuvent donc se croiser, sans pour autant être synonymes.
Quels métiers sont liés à ces technologies ?
Les compétences associées à l’AIOps, au DevOps et au MLOps peuvent être mobilisées dans différents métiers du numérique.
Un professionnel orienté DevOps pourra notamment travailler sur l’automatisation des déploiements, les infrastructures Cloud et les environnements de production.
Un professionnel spécialisé en MLOps pourra travailler sur l’industrialisation et le déploiement de modèles de machine learning.
Un profil orienté AIOps pourra quant à lui travailler sur la supervision, l’observabilité, l’analyse des événements IT et l’automatisation des opérations grâce à l’IA.
Ces métiers demandent des compétences différentes, même si certaines technologies et pratiques peuvent être communes.
Quelle spécialisation choisir entre AIOps, DevOps et MLOps ?
Le choix dépend avant tout du type de problématiques sur lesquelles vous souhaitez travailler.
Vous êtes intéressé par le Cloud et l’automatisation ?
Le DevOps peut correspondre à un projet orienté infrastructures, automatisation, CI/CD et déploiement.
Vous souhaitez travailler sur l’industrialisation de l’IA ?
Le MLOps peut être une piste si vous souhaitez travailler sur le déploiement, le suivi et la maintenance des modèles de machine learning.
Vous êtes intéressé par l’IA appliquée aux opérations IT ?
L’AIOps peut correspondre à un projet davantage orienté observabilité, analyse des événements, détection d’anomalies et automatisation des opérations.
Il ne s’agit donc pas de déterminer quelle approche est « meilleure », mais de comprendre quel type de missions et de problématiques correspond à son projet professionnel.
Pourquoi ces spécialisations sont-elles complémentaires ?
Les entreprises utilisent de plus en plus des environnements numériques composés d’applications, de services Cloud, de données et de modèles d’intelligence artificielle.
Cette complexité nécessite de pouvoir automatiser les processus, industrialiser les déploiements et surveiller les systèmes.
C’est précisément ce qui explique les liens entre DevOps, MLOps et AIOps.
Un même environnement peut ainsi mobiliser des compétences issues de ces trois domaines, avec des objectifs différents selon les équipes et les projets.
FAQ — AIOps, DevOps et MLOps
Quelle est la différence entre AIOps et DevOps ?
Le DevOps vise principalement à automatiser et industrialiser le développement et les opérations IT. L’AIOps utilise l’intelligence artificielle et le machine learning pour analyser les données des systèmes IT et améliorer leur supervision et leur exploitation.
AIOps et MLOps, est-ce la même chose ?
Non. Le MLOps concerne l’industrialisation du cycle de vie des modèles de machine learning. L’AIOps utilise notamment l’IA et le machine learning pour améliorer les opérations informatiques.
À quoi sert l’AIOps ?
L’AIOps peut notamment servir à détecter des anomalies, corréler des événements, faciliter l’analyse des incidents et automatiser certaines opérations IT.
Pourquoi utiliser l’intelligence artificielle dans les opérations IT ?
Les infrastructures modernes produisent de grandes quantités de données. L’IA peut aider à analyser ces informations, identifier des comportements inhabituels et faciliter certaines opérations de supervision et de gestion des incidents.
Quelle formation pour travailler dans l’AIOps ?
Une spécialisation dans les domaines du Cloud, des infrastructures, de l’observabilité, de la Data et de l’intelligence artificielle peut constituer une base adaptée. Le choix du parcours dépend ensuite du métier et des compétences recherchés.
Le MLOps fait-il partie du DevOps ?
Le MLOps reprend plusieurs principes et pratiques du DevOps, notamment l’automatisation, l’intégration continue et le déploiement. Il les adapte aux spécificités des projets de machine learning.
À retenir
AIOps, DevOps et MLOps sont trois approches différentes mais complémentaires.
Le DevOps se concentre sur l’industrialisation du développement et des opérations.
Le MLOps applique cette logique aux projets de machine learning.
L’AIOps utilise l’intelligence artificielle pour améliorer les opérations IT.
Pour choisir une spécialisation, le plus important est donc de regarder les missions, les technologies et les compétences associées à chaque domaine, puis de les rapprocher de son projet professionnel.