Les opérations informatiques éliminent leurs propres freins grâce à l’automatisation

Deux camps dans l’informatique annoncent actuellement les mêmes funérailles, et aucun ne semble avoir remarqué l’autre.

Dans l’observabilité, l’argument est que le lecteur humain est terminé. Le cas, répété à plusieurs reprises au cours de la dernière année, est que l’histoire entière de la discipline a été un effort pour compresser de vastes volumes de télémétrie en quelque chose que une personne pouvait prendre en un coup d’œil, et que l’IA élimine le besoin de cette compression. Les commentateurs soutiennent maintenant directement que l’observabilité a été conçue pour les humains et que les agents IA ont besoin de quelque chose de différent. Corey Quinn a utilisé une conférence à O11yCon, une conférence consacrée au sujet, pour dire à la salle que le principal lecteur de leur télémétrie n’est plus assis sur une chaise.

Dans la gestion des services, l’argument est que le ticket est terminé. Les prévisions de l’industrie pour 2026 estiment que les opérations sans ticket éclipseront l’automatisation des tickets, et la distinction est tracée nettement : l’automatisation des tickets réduit les efforts humains, tandis que les opérations sans ticket visent à les éliminer. Les fournisseurs de la catégorie promettent maintenant des postes de service où les problèmes sont détectés, diagnostiqués et corrigés avant que quiconque ne pense à soulever un incident.

Les deux camps ont raison sur ce qu’ils tuent. Ce que ni l’un ni l’autre n’a remarqué, c’est qu’ils démontent les deux moitiés opposées de la même structure, et que certaines des choses qu’ils retirent étaient porteuses de poids.

Deux disciplines, une contrainte

Considérez ce que l’observabilité consiste réellement en, sous la surface des outils.

L’échantillonnage existe parce que personne ne peut lire toutes les traces. L’agrégation existe parce que personne ne peut lire toutes les métriques. Les tableaux de bord existent parce qu’une personne a besoin de jeter un coup d’œil sur un système et de former une impression en quelques secondes. Les seuils d’alerte existent pour convertir un flux continu d’état en un signal binaire, de sorte qu’un humain soit interrompu uniquement lorsque l’interruption est justifiée.

Chacun de ceux-ci est un mécanisme de compression. L’observabilité, structurellement, est la pratique de rationner l’information en fonction de ce qu’une personne peut contenir dans sa tête.

Considérez maintenant la gestion des services.

Les niveaux de gravité existent pour décider qui obtient l’attention en premier. Les files d’attente existent pour contenir le travail que personne n’est libre de faire encore. Les niveaux d’escalade existent parce que l’expertise est rare et coûteuse. Les conseils consultatifs de changement existent parce que vous ne pouvez pas avoir tout le monde en train de revoir tout. Les accords de niveau de service sont, au fond, une promesse sur la rapidité avec laquelle un nombre limité de personnes vous atteindra.

Chacun de ceux-ci est un mécanisme d’allocation. La gestion des services informatiques, structurellement, est la pratique de rationner l’attention humaine sur plus de demandes qu’il n’y a d’humains.

Ainsi, les deux disciplines résolvent la même contrainte à partir d’extrémités opposées. L’observabilité rationne l’information qui entre dans une personne. La gestion des services rationne l’attention qui sort d’une personne. La personne au milieu est la raison pour laquelle les deux domaines ont la forme qu’ils ont.

Deux disciplines, une contrainte.

Aucune des deux disciplines n’a jamais décrit cela de cette façon, et c’est précisément pourquoi aucune ne peut voir clairement ce qu’elle est sur le point de renoncer.

L’industrie a décidé que la contrainte a disparu

L’argument pour éliminer l’humain du milieu est plus solide que ce que ses critiques admettent, et je veux l’exposer équitablement.

L’échantillonnage est réellement un compromis conclu sous la contrainte. Il jette les données que une machine pourrait utiliser, afin de produire un volume qu’une personne pourrait survivre, à une époque où le stockage était coûteux. Les machines n’ont pas besoin du tableau de bord. Ils peuvent contenir plus d’un système en mémoire de travail que n’importe quel ingénieur, et ils ne se fatiguent pas à trois heures du matin. Une réinitialisation de mot de passe n’a pas besoin d’une file d’attente. Elle a besoin d’un appel d’API. Si la plupart du volume du poste de service consiste en une poignée de types de demandes de routine, alors un poste de service conçu pour acheminer et trier ces demandes est un monument à un problème qui n’a plus besoin d’être résolu de cette façon.

Tout cela est vrai, et la plupart de ces choses sont en retard.

Mais voici le mouvement que l’industrie fait sans l’examiner. Ayant identifié que la lenteur humaine a façonné les deux disciplines, elle a conclu que tout ce qui est lent dans les deux disciplines l’était à cause de la lenteur humaine.

Cela ne s’ensuit pas. Lorsque vous supprimez une contrainte qui a influencé chaque décision de conception dans un domaine, vous ne pouvez pas supposer que chaque décision de conception n’a jamais été qu’à propos de cette contrainte. Certaines d’entre elles étaient à propos de quelque chose d’autre, et le fait qu’elles se trouvent à être lentes est accessoire.

Tout ce qui est lent n’était pas un goulet d’étranglement

Certaines des choses que ces disciplines contiennent sont un goulet d’étranglement. Il n’existe que parce qu’une personne est lente, il ne produit rien d’autre que du retard, et il devrait être supprimé sans cérémonie.

L’échantillonnage est un goulet d’étranglement. La corrélation manuelle à travers trois outils à deux heures du matin est un goulet d’étranglement. La catégorisation d’un ticket entrant à la main est un goulet d’étranglement. L’acheminement vers la bonne file d’attente est un goulet d’étranglement. Le triage de première ligne d’une réinitialisation de mot de passe est un goulet d’étranglement. Aucune de ces étapes n’ajoute rien. Ils sont une taxe.

Mais certaines des choses que ces disciplines contiennent sont un frein, et un frein est un objet tout à fait différent.

La classification de gravité n’est pas un retard. C’est une fonction de force. Cela oblige une personne nommée à déclarer, sur le registre, ce qu’elle croit être l’impact commercial de cet événement. La sortie n’est pas l’étiquette. La sortie est l’engagement.

Un conseil consultatif de changement n’est pas lent parce que les personnes qui le composent sont lentes. C’est lent parce que la délibération est ce qu’il produit. La réunion n’est pas une surcharge attachée à la décision. La réunion est la décision.

Un post-mortem est lent intentionnellement. La réflexion n’est pas de la latence. Une organisation qui apprend de l’échec en quatre secondes n’a rien appris.

Ce sont des freins. Ils existent pour introduire intentionnellement de la friction, exactement aux moments où la vitesse n’est pas la chose que vous voulez.

Et de l’extérieur, un frein et un goulet d’étranglement sont presque impossibles à distinguer. Ils ont la même apparence dans un diagramme de processus. Ils produisent la même plainte dans un sondage. Ils apparaissent tous les deux comme un écart entre le moment où quelque chose aurait pu se produire et le moment où cela s’est produit.

Ils ont tous les deux l’air d’attendre.

Goulet d’étranglement ou frein ? Les deux ont l’air d’attendre.

Ce que supprimer un frein coûte réellement

C’est là que l’argument cesse d’être une question de goût, car il y a maintenant des preuves.

Les recherches de Google DORA ont passé deux ans à mesurer ce qui se passe à la livraison de logiciels à mesure que l’adoption de l’IA augmente. Les résultats de 2024 estimaient que l’adoption accrue de l’IA était associée à une baisse de la stabilité de la livraison d’environ sept pour cent. L’année suivante, l’image de la productivité s’est améliorée, mais la relation négative avec la stabilité a été maintenue. La synthèse de Google était que l’IA accélère le développement, et que cette accélération expose les faiblesses en aval.

L’argument évident est que la vitesse paie pour les dégâts. Expédiez plus rapidement, cassez plus, réparez plus rapidement, sortez gagnant. DORA a testé cela. Les chercheurs ont vérifié si les gains de productivité de l’IA compensaient les dommages causés par l’instabilité accrue, et les données n’ont pas soutenu l’hypothèse. L’instabilité n’a pas été payée par la vitesse. Elle a simplement été absorbée ailleurs.

Regardez maintenant la prévision la plus aiguë du marché des agents. En juin 2025, Gartner a prédit que plus de 40 pour cent des projets d’IA agente seraient annulés d’ici la fin de 2027. Le nombre est cité partout, généralement sans sa date, et généralement comme un verdict sur la technologie.

Le nombre n’est pas l’aspect intéressant. Les causes le sont. Gartner a nommé trois : les coûts croissants, la valeur commerciale peu claire et les contrôles de risque inadéquats. La capacité du modèle n’est pas sur la liste. Aucun de ces trois modes d’échec ne serait résolu par un meilleur modèle.

Lisez cela comme un diagnostic d’exploitation et cela devient beaucoup plus clair. Gartner ne décrit pas des organisations dont l’IA n’était pas suffisamment bonne. Il décrit des organisations qui ont retiré les freins.

Les causes que Gartner a nommées, et celle qu’il n’a pas nommée.

“Une observation du terrain. La forme idéale est un cas où une équipe a automatisé une étape qui s’est avérée être porteuse de charge et l’a découvert par la suite, ou un client qui a conservé un processus lent contre les conseils et avait raison de le faire. Il n’a pas besoin d’être dramatique. Il doit être spécifique et vrai.”

L’exercice de tri que personne ne fait

Si l’argument tient, le travail des prochaines années dans les opérations informatiques n’est pas la vitesse. C’est le tri.

Prenez chaque étape lente dans les deux disciplines et posez une question à son sujet. Est-ce lent parce qu’un humain est lent, ou est-ce lent parce que le jugement prend du temps ?

La première catégorie devrait être automatisée sans sentiment. Personne ne devrait défendre la catégorisation manuelle des tickets sur des bases d’artisanat. Personne ne devrait défendre l’échantillonnage une fois que l’économie ne l’exige plus. Ces étapes ne sont pas sacrées. Elles n’ont jamais été autre chose qu’une taxe sur la rareté, et la rareté disparaît.

La deuxième catégorie a besoin de quelque chose de plus soigneux que la suppression. Le point n’est pas de garder une personne dans la boucle pour le sake de cela, ce qui est la façon dont la surveillance humaine se dégrade généralement en un tampon de caoutchouc. Le point est de changer ce que la personne est invitée à faire.

Arrêtez de leur demander d’effectuer le travail. Commencez à leur demander de décider sur le registre. Pas « examiner ce changement », mais « déclarer ce que vous croyez être le rayon d’impact ». Pas « trier cet incident », mais « mettre votre nom sur cet appel de gravité ». La machine peut faire l’enquête, assembler les preuves, proposer l’action et l’exécuter. Ce qu’elle ne peut pas faire, c’est être responsable de cela, et la responsabilité n’est pas une version lente d’une chose rapide. C’est une chose différente.

Le ticket était le frein

Cela me ramène au funeral.

L’industrie a décidé que le ticket est en train de mourir. Je pense que le contraire est plus proche de la vérité.

Éliminez tout ce qui entoure le ticket qui était un goulet d’étranglement. Enlevez l’acheminement, la catégorisation, la file d’attente, les niveaux, le triage manuel, l’attente. Tout cela était une armature construite autour d’un humain lent, et tout cela peut disparaître.

Il ne reste que la fonction irréductible du ticket. C’est l’artefact où une personne nommée a accepté la responsabilité d’un résultat. Ce n’est pas une étape de workflow. C’est le registre d’une décision, et c’est la seule chose dans tout l’appareil qui ne devient pas plus rapide lorsque les machines deviennent plus rapides.

Le poste de service est automatisé. Le tableau de bord devient facultatif. La file d’attente disparaît. Et la chose que tout le monde était le plus impatient de enterrer s’avère être le seul composant qui n’a jamais été à propos de la vitesse.

Alors la question que je poserais à n’importe quelle équipe sur le point de supprimer une étape lente de ses opérations est simple. Savez-vous quel type de lenteur c’était ?