Ronak Desai, fondateur et PDG de Ciroos – Série d’entretiens

Ronak Desai, fondateur et PDG de Ciroos, dirige l’entreprise avec une mission claire pour éliminer les tâches fastidieuses en matière de TI et rendre du temps aux ingénieurs SRE, DevOps et opérations. Il est convaincu que l’IA devrait augmenter de manière significative l’expertise humaine plutôt que de la remplacer, en particulier dans les environnements opérationnels à haut risque. Avant de fonder Ciroos, Desai a passé plus de 20 ans chez Cisco, où il a occupé plusieurs postes de direction, notamment celui de vice-président senior et directeur général de Cisco Full-Stack Observability et AppDynamics. Au cours de sa carrière, il s’est concentré sur la création de plateformes scalables et axées sur le client, détient plus de 50 brevets en cours d’utilisation aujourd’hui et fait progresser les principes d’innovation et d’obsession client qui ont façonné son mandat chez Cisco.

Ciroos est en train de créer un partenaire SRE basé sur l’IA conçu pour réduire considérablement le temps nécessaire pour enquêter et résoudre les incidents IT complexes dans des environnements modernes et multi-domaines. La plateforme utilise une intelligence artificielle multi-agente native pour raisonner à travers les signaux, automatiser les enquêtes et soutenir l’automatisation, l’augmentation et les opérations autonomes, tout en s’assurant que les humains restent fermement en contrôle. En corrélant les données à travers les outils et les domaines traditionnellement cloisonnés, Ciroos permet aux équipes de passer d’une lutte contre les incendies réactive à une prise de décision plus rapide et plus confiante, libérant les ingénieurs pour se concentrer sur des travaux à plus forte incidence plutôt que sur des tâches opérationnelles fastidieuses et épuisantes.

Vous avez passé plus de deux décennies chez Cisco, aidant à construire certains de ses produits de réseau et d’observabilité les plus réussis. Qu’est-ce qui vous a inspiré pour faire le saut et fonder Ciroos ?

Au cours de mes interactions avec diverses équipes d’entreprise, j’ai vu la même histoire se répéter à plusieurs reprises. Les équipes opérationnelles étaient submergées par les tableaux de bord, poursuivaient les alertes et dépendaient de la connaissance institutionnelle pour résoudre les problèmes à travers plusieurs systèmes. Malgré les dépenses considérables en observabilité, ils manquaient encore d’un moyen de relier les preuves à travers les domaines en temps réel. Mes co-fondateurs et moi voulions changer cela. Nous nous sommes lancés dans la création d’un système d’IA qui pourrait raisonner comme un opérateur expérimenté et travailler en concert avec les SRE dès le départ, permettant aux équipes de se concentrer sur l’amélioration de la résilience et de la fiabilité plutôt que de passer du temps à rechercher des informations ou à lutter contre les problèmes.

Vous avez décrit Ciroos comme une réponse à l’un des problèmes les plus difficiles en matière d’opérations — les enquêtes qui s’étendent sur plusieurs domaines. Comment votre expérience en tant que responsable de l’entreprise AppDynamics et Full-Stack Observability chez Cisco a-t-elle façonné cette prise de conscience et influencé l’architecture de Ciroos ?

Chez AppDynamics, nous avons atteint un niveau élevé de compréhension du comportement des applications. Cependant, lorsque la cause d’un incident se trouvait en dehors de l’application (que ce soit dans la configuration du cloud, le réseau ou l’IAM), avoir une visibilité au niveau de l’application seule était insuffisant. Le défi était d’établir un contexte. Cette expérience a guidé la façon dont nous avons conçu Ciroos. Notre plateforme apporte une intelligence artificielle à l’échelle des opérations de production. Elle examine les signaux à travers les domaines, aligne les événements sur une chronologie commune et raisonne à travers les frontières de domaine pour déterminer les véritables causes profondes des incidents.

Ciroos introduit le concept d’un « partenaire SRE basé sur l’IA ». Comment cette idée d’IA en tant que collaborateur diffère-t-elle des outils d’automatisation ou d’observabilité traditionnels ?

Le partenaire SRE basé sur l’IA fonctionne plus comme un nouveau partenaire que comme un nouvel outil. Il écoute d’abord, acquiert une compréhension de l’environnement, accepte des tâches définies et favorise la confiance avec le temps. Alors que l’automatisation traditionnelle exécute des règles, le partenaire applique une intelligence artificielle. Lorsqu’il identifie un problème, il sélectionne les agents d’experts de domaine pertinents pour les interroger, rassemble des preuves à l’appui et les présente dans un contexte. Cet élément de collaboration libère le temps des ingénieurs pour valider et résoudre des problèmes plutôt que de dériver manuellement des corrélations.

Votre plateforme utilise une intelligence artificielle multi-agente. Pouvez-vous expliquer comment plusieurs agents d’IA coordonnent pour accélérer l’analyse des causes profondes et améliorer la précision à travers des systèmes complexes ?

Chaque agent possède une expertise de domaine — l’un en Kubernetes, un autre dans le cloud, un autre dans le réseau, etc. Lorsqu’un incident se produit, ces agents travaillent ensemble dans le cadre d’une couche de raisonnement central qui corrèle les résultats en temps réel. Le système détermine quels agents invoquer, quelles tâches assigner à chaque agent, dans quel ordre et pour combien de temps. Cette coordination réduit les temps d’enquête et améliore la précision en s’assurant que chaque couche est évaluée dans un contexte plutôt que dans un silo.

D’un point de vue technique, comment Ciroos raisonne-t-il de manière dynamique à travers des sources de données disparates — telles que la télémétrie du cloud, les journaux d’applications et les métriques d’infrastructure — sans submerger les utilisateurs avec du bruit ?

Ciroos considère chaque source de données comme un seul objectif dans une image plus large. Il aligne les observations à travers les sources de données sur une chronologie unifiée et ne met en surface que les relations causales pertinentes. Par exemple, si un événement de redémarrage de pod se produit après un petit changement dans l’IAM ou la politique de réseau, Ciroos relie automatiquement cette séquence. Il va au-delà de la fourniture de tableaux de bord bruts et assemble plutôt une histoire complète basée sur les preuves qui aident les ingénieurs à comprendre pourquoi quelque chose s’est produit.

La confiance et l’explicabilité sont centrales dans votre philosophie de conception. Comment vous assurez-vous que les recommandations basées sur l’IA restent transparentes et que les ingénieurs humains restent fermement en contrôle ?

Chaque recommandation est accompagnée des preuves à l’appui et du raisonnement qui a conduit à celle-ci. Les ingénieurs peuvent retracer chaque conclusion, tester leurs hypothèses et gérer le niveau d’autonomie du système, de l’assistance à la semi-autonomie. Le système conserve les connaissances contextuelles avec le temps grâce à la rétroaction humaine, ce qui lui permet d’améliorer la qualité de la décision tout en restant entièrement régi. Notre approche ressemble à la façon dont une équipe intègre de nouveaux membres, avec des garde-fous clairs, un raisonnement direct et une surveillance humaine totale. La confiance se construit à mesure que le système montre des performances de plus en plus fiables avec le temps.

Les premiers utilisateurs signalent que Ciroos réduit le temps d’enquête de plusieurs heures à quelques minutes. Quels types de modèles ou de connaissances vous ont le plus surpris lorsque les équipes ont commencé à utiliser le partenaire SRE basé sur l’IA en production ?

Il y a eu deux agréables surprises — premièrement, la rapidité avec laquelle même les grandes entreprises ont réagi favorablement à notre proposition de valeur fondamentale a été encourageante. Deuxièmement, nos clients ont examiné de près notre technologie et ont trouvé des cas d’utilisation très uniques qui vont bien au-delà de l’analyse des causes profondes. Ces cas d’utilisation mettent en évidence les défis du monde réel auxquels les grandes entreprises sont confrontées aujourd’hui dans leurs opérations de production.

Le terme « IA en tant que partenaire » suggère une collaboration plutôt qu’un remplacement. Comment voyez-vous cette idée évoluer à mesure que les organisations deviennent plus à l’aise pour travailler aux côtés de systèmes intelligents ?

Nous considérons cela comme un voyage impliquant l’automatisation, l’augmentation et, en fin de compte, le pilotage automatique. Même si Ciroos prend en charge les trois modes aujourd’hui, nous voyons généralement l’adoption de l’IA par les entreprises suivre une courbe de maturité. Pour commencer, les entreprises utilisent notre système d’IA pour automatiser des tâches clairement définies et répétitives tout en minimisant la surcharge cognitive pour les humains. En revanche, les systèmes non natifs basés sur l’IA obligent les opérateurs humains à configurer de nombreux paramètres et règles avant que les clients réalisent une valeur.

Dans la prochaine phase, les entreprises utilisent le système d’IA pour augmenter la raison humaine à l’échelle sur plusieurs domaines, même si le système fournit des explications et des recommandations détaillées pour la remédiation que l’humain valide et exécute. C’est là que se trouvent la plupart des entreprises aujourd’hui.

Au fil du temps, l’IA peut gérer les flux de travail d’incident de manière autonome pour l’entreprise, n’escaladant vers un humain que lorsque cela est nécessaire. Nous nous attendons à ce que cela soit progressivement ouvert en fonction de la tâche. Cette progression est similaire à la façon dont les équipes développent la confiance avec les nouveaux employés. À mesure que vous gagnez plus de confiance, le partenariat se renforce.

De nombreuses entreprises s’appuient déjà sur des plateformes d’observabilité et de gestion d’incidents établies. Comment Ciroos s’intègre-t-il à ces écosystèmes existants sans perturber les flux de travail ?

Dès le début, l’intégration n’a jamais été optionnelle. Nous croyons qu’un modèle de données fédéré offre aux entreprises le temps de valeur le plus rapide, le plus d’options et le coût total de possession le plus bas. Le partenaire SRE basé sur l’IA de Ciroos s’intègre à sept catégories différentes de systèmes d’entreprise aujourd’hui — observabilité, réponse aux incidents, outils de collaboration, plateformes cloud, systèmes de ticketing, outils CI/CD et infrastructure physique via des API ouvertes et des protocoles tels que MCP et A2A. Il s’intègre dans les flux de travail établis au lieu d’exiger que les équipes adoptent de nouveaux. Cette conception a aidé à rendre son adoption facile pour les entreprises. Les équipes obtiennent des réponses plus rapides sans modifier leurs flux de travail existants.

Vous avez mis l’accent sur l’obsession client et l’innovation tout au long de votre carrière. Comment ces valeurs guident-elles la culture de Ciroos et sa vision à long terme pour redéfinir l’ingénierie de la fiabilité ?

Être obsédé par le client signifie être sans cesse concentré sur les défis du monde réel auxquels sont confrontées les équipes opérationnelles de nos clients, tels que les longues heures, la fatigue, les tâches fastidieuses et la recherche constante de réponses aux questions qui se posent dans les opérations. L’innovation consiste à résoudre ces problèmes de manière à rendre du temps et à améliorer la focalisation. Nous nous imaginons toutes les équipes opérationnelles ayant un partenaire d’IA qui apprend en continu, s’adapte à la demande et aide à assurer la fiabilité à travers les systèmes. À long terme, nous voyons le service d’IA devenant un logiciel standard dans tout le cycle de développement à la production — des systèmes qui pensent, agissent et s’améliorent aux côtés de leurs pairs humains. Si nous pouvons offrir à nos utilisateurs la clarté et la marge de manœuvre dont ils ont toujours eu besoin, nous avons fait notre travail correctement. Ces utilisateurs pourraient être des SRE, du personnel d’opérations TI, des ingénieurs d’opérations de production, des ingénieurs d’opérations cloud, des membres de l’équipe DevOps effectuant des opérations de production.