Avantages supplémentaires de l’AIOps : réponse et reporting
L’avantage le plus immédiat de l’AIOps dans le domaine de la santé est la compréhension du fonctionnement des applications cliniques critiques. « C’est utile pour les choses qui vous tiennent le plus à cœur d’être toujours opérationnel, disponible et performant de la bonne manière », explique Lin. Il en va de même pour l’infrastructure qui exécute ces applications.
À partir de là, les équipes informatiques sont habilitées à prendre les mesures appropriées. De bons outils AIOps analyseront les événements et les modèles et détermineront s’ils sont liés, poursuit Lin.
Il s’agit d’un pas en avant par rapport au passé, où les organisations réunissaient souvent les responsables informatiques et de la sécurité dans une « salle de guerre », souvent à des heures indues, pour séparer le signal du bruit. « Une grande partie de l’AIOps vous aide à comprendre ce qui n’est pas normal afin que vous puissiez faire quelque chose pour y remédier », dit-il.
De plus, AIOps est bien équipé pour évaluer une situation et recommander le bon niveau de réponse aux incidents, explique Sai. Cela s’applique à tout, depuis un ticket d’assistance apparemment routinier jusqu’à la série d’alertes envoyées au personnel informatique travaillant de nuit.
« Combien de systèmes sont concernés ? Quelle est la nature de la vulnérabilité ? Quel est le rayon potentiel de l’explosion ? Qui doit être réveillé à 3 heures du matin et quelles parties prenantes peuvent être informées plus tard ? » dit Sai, décrivant les questions auxquelles l’AIOps pourrait répondre pour le personnel informatique. En plus de l’aide à la décision, cela offre une tranquillité d’esprit aux employés subalternes qui peuvent intervenir pour la première fois face à un incident grave.
Le journal continu des incidents et des réponses de l’outil AIOps aide les organisations de deux autres manières importantes, ajoute Sai. La première consiste à fournir une piste d’audit qui complète les rapports de conformité.
L’autre consiste à identifier et même à prédire les vulnérabilités des systèmes, telles que les dispositifs médicaux omniprésents exécutant des systèmes d’exploitation obsolètes. Il est par ailleurs difficile de les suivre manuellement étant donné le volume considérable de charges de travail en cours dans un hôpital typique, note Sai.
L’avenir de l’AIOps dans le secteur de la santé : améliorer les opérations commerciales
AIOps aide les organisations à utiliser les données pour obtenir les résultats de performances souhaités pour leurs applications métier. Selon Lin, la prochaine étape consiste à appliquer l’AIOps au-delà de l’informatique.
Un exemple à l’hôpital est le débit des services d’urgence. Les outils AIOps sont bien placés pour déterminer quand le service d’urgence ne transfère pas ou ne traite pas les patients aussi bien qu’il pourrait l’être. L’heure de la journée, de la semaine ou du mois est-elle un facteur ? Certaines populations de patients nécessitent-elles une attention supplémentaire ?
« AIOps a pour objectif de vous avertir lorsque les performances ne correspondent pas à vos attentes », explique Lin. « Une grande partie des données que vous collectez sont liées aux résultats commerciaux et aux résultats pour les patients. »
