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Offre phare

Les outils d'observabilité intègrent désormais de l'IA.
Sans expertise métier pour les ancrer dans votre contexte, ces capacités restent sous-exploitées.

Azean fait le pont entre l'expertise Ops et l'intelligence artificielle — pour des opérations plus fiables, des incidents résolus plus vite et des coûts cloud maîtrisés.

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Trois piliers, un fil directeur

Chaque pilier s'appuie sur le précédent. On commence par comprendre l'existant, on intègre les capacités IA là où elles produisent un effet mesurable, puis on optimise les coûts.

1. Audit d'observabilité augmentée

Avant d'intégrer quoi que ce soit, nous analysons ce que vous avez déjà — et pourquoi une partie ne fonctionne pas comme prévu.

  • Analyse de la stack existante : Splunk, Dynatrace, Datadog, ELK, Prometheus/Grafana, OpenTelemetry
  • Identification des tâches répétitives automatisables : triage d'alertes, corrélation de logs, génération de runbooks, rédaction de post-mortems, requêtes en langage naturel
  • Cartographie des angles morts : métriques manquantes, alertes sans contexte, runbooks non maintenus
  • Livrable : feuille de route de transformation avec gains estimés (heures économisées, ETP, réduction du MTTR, optimisation des coûts d'ingestion)

2. Intégration AIOps

Déployer les bons outils dans le bon ordre, avec le bon paramétrage. Les modules IA natifs de vos plateformes ou des solutions dédiées — selon ce qui est pertinent dans votre contexte.

  • Configuration des modules IA natifs : Davis CoPilot (Dynatrace), Splunk AI Assistant, Bits AI (Datadog), AWS DevOps Guru
  • Intégration de solutions tierces si pertinent : BigPanda, Moogsoft, Rootly, resolve.ai
  • Construction des workflows d'automatisation : de l'alerte au diagnostic, du diagnostic au runbook, du runbook à la remédiation assistée
  • Mise en place de pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) sur la documentation interne, les runbooks et les post-mortems — pour que les agents IA répondent avec le contexte spécifique de votre organisation

3. FinOps augmenté par l'IA

Les coûts d'observabilité peuvent représenter 10 à 30 % du budget cloud. L'IA permet de réduire ce volume sans dégrader la visibilité — et d'anticiper les dérives budgétaires avant qu'elles deviennent problèmes.

  • Optimisation du volume de logs ingérés : filtrage intelligent, déduplication, tiering (hot/warm/cold)
  • Sampling adaptatif des traces OpenTelemetry en fonction de la criticité et de la valeur diagnostique
  • Détection d'anomalies de coûts cloud : identification des ressources sous-utilisées, des pics inattendus, des oublis de cleanup
  • Dashboards FinOps prédictifs, alerting sur les dérives budgétaires, recommandations automatisées d'optimisation

Pour qui ?

DSI & CTO

Vous investissez dans des plateformes d'observabilité et vous cherchez à en extraire la valeur réelle. Vous voulez des résultats concrets, pas un projet IA de plus sans retour sur investissement.

Responsables SRE & Ops

Vos équipes passent trop de temps à trier des alertes bruit, à rédiger des runbooks à la main et à investiguer les mêmes classes d'incidents. Vous avez besoin d'automatiser ce qui peut l'être sans perdre le contrôle.

Équipes plateforme

Vous gérez la stack d'outillage Ops et vous souhaitez intégrer les capacités IA natives de vos outils existants ou évaluer des solutions complémentaires — sans partir de zéro ni tout refaire.

FinOps managers

Les coûts d'observabilité et les dérives cloud sont difficiles à anticiper. Vous voulez des dashboards prédictifs et des mécanismes d'alerte intelligents, pas des rapports statiques mensuels.

Technologies couvertes

Nous intervenons sur les plateformes et outils que vos équipes utilisent déjà — pas sur une stack imaginaire.

Par où commencer ?

Un premier échange de 30 minutes suffit pour évaluer si votre contexte se prête à une intervention AIOps et identifier les gains les plus rapides. Pas de deck générique — une conversation sur votre stack, vos outils et vos irritants.

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