Grâce aux algorithmes d’analyse prédictive, il est désormais possible d’anticiper une panne sur une machine et d’intervenir de façon proactive. Un avantage tant pour l’utilisateur, que pour la DSI ou encore l’entreprise dans son ensemble !
Un disque dur qui lâche de bon matin, un nouveau collaborateur qui rejoint l’équipe, une faille de sécurité à corriger en urgence, tous ces événements font le quotidien des équipes en charge des postes de travail dans une entreprise. Une mission qui tend à se complexifier avec des systèmes de plus en plus nombreux et de plus en plus hétérogènes. D’après les données publiées par IDC, 14 % du temps des équipes IT serait consacré à la gestion des terminaux. Et si toutes ces tâches pouvaient être anticipées, préparées et déléguées sous la forme d’un service ? Bienvenue dans le monde du DaaS et de la gestion prédictive.
Une stratégie gagnant-gagnant
DaaS, c’est le Device as a Service, et le principe est assez simple. Plutôt que d’acquérir un équipement, de le maintenir pendant toute sa durée de vie, puis de le remplacer par un appareil plus récent, vous optez pour un service clé en main. Pour un prix mensuel fixe, vous obtenez le poste de travail de votre choix, les accessoires dont vos collaborateurs ont besoin au quotidien et l’accès à toute une gamme de services sur mesure (déploiement, configuration, maintenance, sécurité, support…). Pour les utilisateurs, c’est plus de productivité et de confort grâce à l’assurance d’avoir un matériel moderne, performant et adapté à son usage. Pour l’administrateur, c’est un gain de temps précieux grâce à une gestion simplifiée du parc. Enfin pour l’entreprise, c’est un coût fixe et prévisible. Tout le monde est donc gagnant. Mais là où les choses commencent à devenir particulièrement intéressantes pour toute l’organisation, c’est lorsque l’on rajoute une couche d’analyse prédictive sur ce service.
Sans que l’on s’en aperçoive nécessairement, nos ordinateurs émettent quantité d’informations sur leur état de santé. Si l’on observe attentivement le comportement de composants comme la batterie, le disque dur ou encore le processeur, il est possible de recueillir des renseignements précieux sur l’appareil. Mais le grand nombre d’indicateurs à surveiller multiplié par le nombre d’appareils qui constituent le parc informatique d’une entreprise peut rendre la tâche très compliquée. C’est ici qu’interviennent les algorithmes d’apprentissage profond, ou deep learning.
Une IA à l’écoute de son PC
Fort de sa connaissance du monde PC, un acteur historique comme HP dispose d’un volume de données considérables sur le fonctionnement de ses machines et de leurs composants. En faisant ingérer ces quantités massives de données à une intelligence artificielle, il est possible d’en extraire des modèles prédictifs permettant de résoudre de manière proactive un incident avant même que celui-ci ne se produise. C’est le rôle de la plate-forme APM (Analytics Proactive Management). Un support de stockage mécanique par exemple, commencera à montrer des signes de faiblesse avant de tomber de panne. Tout comme l’autonomie d’une batterie diminuera au fil des cycles de recharge. En captant ces signaux en temps réel, il devient possible d’intervenir avant qu’une panne ne vienne empêcher un utilisateur de travailler.
Les forfaits HP DaaS incluent cette dimension analytique via APM. Les appareils fournis aux collaborateurs sont reliés à un système intelligent qui va dresser des rapports sur l’état de santé du parc et les transmettre aux équipes informatiques afin qu’elles décident des mesures à prendre. Pour gagner encore davantage de temps, les administrateurs peuvent choisir d’automatiser le processus de remplacement d’une pièce défectueuse. Les rapports vont même plus loin en effectuant un inventaire détaillé des logiciels et en vérifiant la compatibilité de l’appareil avec les normes de sécurité de l’entreprise. Une visibilité précieuse qui achèvera de convaincre des équipes IT, garantes de la disponibilité de l’outil informatique.
