Aperçus du rapport sur l'état de la stratégie applicative 2025
Alors que les organisations cherchent à allier rapidité, sécurité et efficacité dans la fourniture de services numériques, la complexité opérationnelle devient un obstacle majeur. La dépendance accrue au multicloud, aux applications distribuées et aux architectures hybrides expose les équipes IT à des tâches chronophages et à des flux de travail fragmentés. Les indicateurs traditionnels ne parviennent pas à quantifier la friction cumulative que rencontrent quotidiennement les opérateurs.
Pour combler cette lacune, nous introduisons le Score d'expérience opérationnelle (OES), une métrique composite conçue pour quantifier la douleur opérationnelle et identifier les domaines où l'automatisation, notamment l'automatisation intelligente pilotée par l'IA (AIOps), devient indispensable. Ce score offre une vision claire et basée sur les données de l'efficacité des équipes informatiques, ainsi que des goulots d'étranglement et des inefficacités existantes.
Nous avons analysé comment d’autres domaines techniques évaluent l’« expérience » et en avons déduit une formule qui rassemble les données selon trois piliers :
Cette approche favorise une satisfaction accrue et pénalise les environnements où l'effort manuel et l'inefficacité prédominent. Nous appelons cela le Score d'Expérience Opérationnelle.
Parmi tous les répondants, l'OES moyen était de 5.50, avec des variations importantes selon le secteur d'activité. Voici les résultats :
Le score OES maximum possible est de 10, où 10 correspond à une expérience optimale (faible complexité des tâches, efficacité élevée, satisfaction élevée) et 1 à une expérience médiocre (complexité élevée, faible efficacité, faible satisfaction).
Un constat clair dans ces données révèle un OES nettement plus faible dans les industries fortement réglementées. Les secteurs des services financiers, du gouvernement et de l’énergie/utilités subissent régulièrement plus de frictions opérationnelles. Cela n’est pas une surprise. Ces secteurs évoluent sous des cadres de conformité stricts qui exigent souvent des contrôles manuels, des processus d’approbation rigides et des cycles de changement plus lents. En conséquence, même avec des outils d’automatisation disponibles, vous pouvez être limité dans leur utilisation complète.
De plus, l'infrastructure héritée tend à perdurer plus longtemps dans les environnements réglementés, ce qui pose des défis d'intégration et de modernisation susceptibles d'affecter l'efficacité des flux de travail. Et si les professionnels de ces secteurs sont souvent prêts à adopter l'IA, les politiques et l'aversion au risque ralentissent fréquemment son déploiement. La métrique OES met en lumière cette friction et souligne le rôle crucial qu'une AIOps bien gouvernée peut jouer pour simplifier la conformité tout en accélérant la livraison.
Les environnements applicatifs modernes sont complexes, non seulement par leur déploiement, mais aussi par la diversité qu'ils gèrent. Aujourd’hui, la plupart des organisations couvrent plusieurs types d'infrastructures : cloud public, centres de données privés, colocation, edge computing et SaaS. Parallèlement, elles pilotent des dizaines à des centaines d’applications sur ces environnements.
Pour mesurer l’impact, nous avons analysé deux variables clés :
L'échelle application ajoute pression verticale : plus d'applications impliquent davantage de configurations, de politiques et de mises à jour à gérer. La distribution introduit complexité horizontale : davantage d'environnements exigent plus d'intégrations, d'outils de visibilité et d'expertise spécialisée.
Mis ensemble, ils ralentissent de manière cumulative la vitesse opérationnelle.
Les secteurs comme les services financiers, l'énergie et l'industrie manufacturière, qui enregistrent les scores OES les plus faibles, comptent aussi parmi ceux avec la plus grande distribution et la portée applicative. À l'inverse, l'éducation et la santé, qui disposent en général de moins d'applications et de topologies d'infrastructure plus simples, affichent des scores OES nettement supérieurs.
Les équipes opérationnelles ne se contentent pas de gérer la complexité, elles s’y noient. Plus un environnement devient fragmenté et évolutif, plus les flux de travail deviennent fragiles, plus les réponses sont retardées et plus le besoin d’automatisation devient critique.
Le score d’expérience opérationnelle n’est pas simplement un chiffre, c’est une illustration des défis concrets que rencontrent les équipes IT et opérationnelles dans la gestion d’environnements modernes, distribués et souvent fragmentés. En analysant les tendances générales des données, plusieurs thèmes se dégagent, permettant de mieux comprendre à la fois les points faibles et l’urgence d’adopter l’automatisation et l’AIOps.
Malgré des années d'investissements dans des outils d'automatisation, une grande partie du travail opérationnel reste manuelle. Il ne s'agit pas seulement des systèmes hérités, mais aussi des lacunes entre les outils, de l'absence de standardisation et des obstacles créés par des scripts et des API qui n'étaient pas conçus pour être évolutifs.
Cela souligne un besoin urgent d'automatisation plus intelligente et flexible, capable de réduire notre dépendance à la logique codée en dur et aux connaissances tacites.
Les données montrent que les retards et les inefficacités ne se limitent pas à un outil ou un processus en particulier. Ils résultent plutôt de structures systémiques : chaînes d’approbation fragmentées, silos de processus et systèmes non intégrés.
{"source":"This demonstrates that improving workflow efficiency isn't just about deploying more tools, it's about reimagining processes and creating feedback loops that reduce latency between intent and action."}
Bien que le niveau d'automatisation varie, l'ouverture aux outils d'IA reste systématiquement forte dans tous les rôles et secteurs. Cet intérêt n'est pas hypothétique, il est fortement lié aux zones de friction opérationnelle élevée.
Cette volonté ouvre une opportunité majeure : Vous pouvez accélérer l'adoption de l'AIOps de bas en haut en donnant davantage de pouvoir aux équipes les plus sollicitées.
L’impact combiné de l’échelle des applications et de l’infrastructure distribuée pose un défi opérationnel unique. Bien que chaque facteur seul ait un effet limité sur l’OES, leur combinaison crée une friction perceptible.
Cela confirme que la complexité dépend de plusieurs facteurs : elle augmente avec la taille (charge verticale) et la répartition (étendue horizontale). C’est pourquoi l’automatisation, surtout l’AIOps, joue un rôle non seulement utile, mais indispensable.
Il est probable que la constatation la plus marquante soit que de nombreuses équipes approchent d’un point d’inflexion. L’accumulation de demandes croissantes, d’effectifs stables, d’outils hérités et de solutions de contournement manuelles crée une pression opérationnelle insoutenable.
Les données parlent clairement : la voie à suivre n’est pas davantage de scripts, d’outils ou de tableaux de bord, mais une automatisation intelligente et contextuelle qui peut évoluer en fonction des besoins opérationnels.
Pour mieux saisir le rôle de l'IA dans l'expérience opérationnelle, nous avons examiné les réponses aux questions portant sur l'IA et l'automatisation, notamment les domaines où vous souhaitez appliquer l'IA ou avez exprimé votre volonté de l'utiliser dans vos opérations. Nous avons ensuite confronté le nombre de réponses positives liées à l'IA au score d'expérience opérationnelle (OES) de chaque participant.
Cette corrélation négative forte révèle un schéma clair : plus une équipe rencontre de difficultés opérationnelles, plus elle souhaite que l'IA l’aide. En d’autres termes, ceux qui sollicitent le plus l’aide de l’IA, que ce soit pour résumer des logs, ajuster des politiques ou générer des configurations, sont aussi ceux qui affichent les scores d’expérience opérationnelle les plus faibles.
Cela souligne l'urgence d'adopter l'AIOps. Vous ne cherchez pas l'IA par simple nouveauté ; vous la considérez comme la réponse indispensable aux difficultés que vous rencontrez. Qu'elles proviennent de l'ampleur, de la complexité ou de processus dépassés, ces pressions créent une demande ascendante pour une automatisation intelligente, consciente du contexte et intégrée aux opérations.
Ces données montrent que l’intérêt pour l’AIOps n’est pas seulement aspiré, il est essentiel. Les répondants ne s’imaginent pas des cas d’utilisation futurs spéculatifs ; ils cherchent à éliminer les pertes de temps et à simplifier leur flux de travail actuel en réduisant la complexité manuelle.
Des tâches telles que l’écriture de scripts, la synthèse de journaux ou la mise à l’échelle de services ne sont pas de pointe, mais relèvent du quotidien pour gérer une infrastructure moderne. Et c’est précisément là que les répondants souhaitent bénéficier de l’aide de l’IA.
Les résultats indiquent une conclusion nette : les équipes les plus enthousiastes à l'idée de l'IA sont aussi celles qui approchent le plus de l'épuisement.
Ils recherchent des outils qui facilitent l'automatisation, la rationalisation et la montée en puissance des tâches opérationnelles essentielles. Et ils agissent ainsi parce que le statu quo, avec ses scripts fragmentés, ses workflows fragiles et le tri manuel, n'est pas viable.
Cela confirme la thèse centrale du cadre OES : La complexité opérationnelle se mesure, fait mal, et est profondément liée à la demande croissante d’IA dans les opérations informatiques.
Le score d'expérience opérationnelle délivre un signal clair et mesurable : les opérations informatiques modernes atteignent un seuil critique. La combinaison de l'ampleur, de la répartition et de la complexité dépasse les outils traditionnels et les processus adaptés à l’échelle humaine. Vous constatez ainsi une friction croissante, des coûts opérationnels qui augmentent et un risque accentué d'épuisement chez les équipes techniques.
Les données du rapport mondial sur la stratégie applicative 2025 sont claires. Dans tous les secteurs, les défis opérationnels majeurs sont familiers et nets :
Ces réalités ne sont pas nouvelles, mais la reconnaissance croissante que l'effort humain seul ne suffit pas à les résoudre l'est davantage.
{"source":"And yet, there is a silver lining: practitioners are ready.","target":"Et pourtant, il y a une lueur d'espoir : les praticiens sont prêts."}
Les réponses à l’enquête révèlent que ceux qui ressentent le plus la douleur sont aussi les plus enclins à changer :
Cela marque un changement culturel : les équipes ne craignent plus l'IA, elles la réclament. Pas pour remplacer le jugement humain, mais pour le renforcer, l’accélérer et le libérer des tâches répétitives.
Chaque script que vous écrivez pour corriger un transfert interrompu. Chaque déploiement retardé à cause d'approbations manuelles. Chaque ticket créé parce que les systèmes ne communiquent pas entre eux. Il ne s'agit pas de simples désagréments ; ce sont des sources qui s'accumulent et alourdissent la dette opérationnelle.
Dans un monde où la performance numérique impacte directement les résultats commerciaux, cette dette se traduit par :
L'OES met en lumière ce coût caché avec exactitude et vous indique quelles organisations risquent le plus de se laisser distancer.
Tout comme l’infrastructure est passée du physique au virtuel puis au cloud natif, les opérations doivent évoluer du manuel à l’intelligent. L’AIOps n’est pas une tendance, c’est la prochaine étape de maturité dans l’évolution des opérations d’entreprise.
Les organisations qui adoptent l'AIOps bénéficieront de :
Et ceux qui ne le font pas ? Ils resteront attachés à des processus incapables de suivre la cadence de votre entreprise.
L’AIOps constitue une évolution essentielle pour relever la crise de l’expérience opérationnelle causée par la complexité. Ce n’est plus une option, c’est une nécessité.
Productivité des tâches
Efficacité des processus
Satisfaction utilisateur
Distributivité et empreinte de l'application
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