Les 10 meilleures plateformes AIOps de 2026

Robin Autonomous IT est l'agent de service informatique autonome d'Atera qui diagnostique et résout les problèmes des appareils et du cloud de bout en bout, grâce à un triage piloté par l'IA, des résumés d'escalade, et un apprentissage continu à partir des tickets passés pour soutenir les techniciens informatiques.

À qui s'adresse Robin Autonomous IT ?

Robin Autonomous IT convient particulièrement aux équipes informatiques et aux prestataires de services informatiques qui traitent de grands volumes de demandes récurrentes au centre de services et doivent réduire la charge de travail manuelle liée à la résolution des incidents.

Pourquoi ai-je choisi Robin Autonomous IT

J'ai inclus Robin Autonomous IT dans mon top des choix en raison de la façon dont il gère la résolution IT conversationnelle de bout en bout. Lorsqu'un employé soumet une demande via Teams ou Slack, Robin détecte l'intention, pose des questions complémentaires pour obtenir le contexte complet et confirme immédiatement que la demande est en cours de traitement. Ce qui m'impressionne vraiment, c'est qu'il ne se contente pas de faire le triage ; il vérifie l'utilisateur auprès de fournisseurs d'identité comme Okta et Azure AD, puis exécute la correction directement sur l'appareil ou dans le cloud sans attendre l'intervention d'un technicien.

Fonctionnalités clés de Robin Autonomous IT

• Moteur de résolution basé sur des playbooks : Robin suit des playbooks prédéfinis pour sélectionner et exécuter le bon parcours de résolution selon le type d'incident détecté.
• Escalade avec transfert de contexte : Lorsque Robin ne peut pas résoudre un problème de façon autonome, il remonte le cas à un technicien avec un résumé diagnostique complet déjà attaché au ticket.
• Tableau de bord de suivi des performances : Suivez les taux de résolution, le nombre total d'actions effectuées et le temps économisé lors de toutes les interactions autonomes dans une vue de rapport dédiée.
• Moteur d'apprentissage continu : Robin analyse les tickets résolus au fil du temps et propose des suggestions pour de nouveaux scripts, playbooks et articles de base de connaissances selon les tendances qui émergent.

Intégrations de Robin Autonomous IT

Robin propose des intégrations intégrées avec des fournisseurs d'identité tels que Google, Azure AD et Okta, et prend en charge la saisie des requêtes via Microsoft Teams, Slack et WhatsApp. Il se connecte aussi à des outils CRM comme HubSpot et à des plateformes ITSM tierces, avec une connectivité additionnelle possible via Cloud Actions, MCP et Zapier.

Dataiku est une plateforme de développement et d'exploitation de l'IA qui couvre l'ensemble du cycle de vie, de la préparation des données et l'entraînement des modèles jusqu'au déploiement, au suivi et à l'orchestration multi-agents.

Pour qui Dataiku est-il le mieux adapté ?

Dataiku convient particulièrement aux équipes de data science et d’ingénierie IA des grandes entreprises qui ont besoin d’une plateforme partagée pour gérer le cycle de vie complet des modèles au sein d’organisations vastes et transversales.

Pourquoi j'ai choisi Dataiku

J’ai inclus Dataiku dans mes meilleurs choix parce que c’est l’une des rares plateformes AIOps qui place la collaboration au cœur du flux de travail de la data science. Les analystes, data scientists et ingénieurs peuvent tous travailler dans le même environnement projet, en utilisant des approches sans code, low-code ou full-code, sans fragmenter le travail sur des outils séparés. J’apprécie particulièrement le Flow partagé, qui permet à chaque membre de l’équipe de visualiser l’ensemble du pipeline de données et de modèles. Le suivi intégré des expérimentations et la documentation de la lignée garantissent que mon équipe ne perd pas le contexte à mesure que les projets passent de l’exploration à la production.

Fonctionnalités clés de Dataiku

• Suivi des modèles et détection de dérive : Surveillez les performances des modèles en production et recevez des alertes automatiques quand les prédictions s’écartent du comportement attendu.
• LLM Mesh : Gérez de façon centralisée l’accès aux LLM auprès de plusieurs fournisseurs, avec contrôles de coûts intégrés, suivi d’utilisation et garde-fous de sécurité.
• Automatisation de scénarios : Planifiez et déclenchez des workflows automatisés pour les pipelines de données, le réentrainement des modèles et les étapes de déploiement sans intervention manuelle.
• Contrôles de gouvernance de l’IA : Appliquez la documentation automatisée, les tests de robustesse et les pistes d’audit aux modèles tout au long de leur cycle de production.

Intégrations Dataiku

Dataiku propose des connecteurs natifs pour Salesforce, Jira, Zendesk, Splunk, ServiceNow, Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Amazon S3 et SharePoint Online, ainsi que des connecteurs pour de nombreuses autres plateformes SQL, NoSQL et de stockage cloud. Le support Zapier n’est pas intégré, mais Dataiku fournit une API REST publique et un framework de plugins pour des intégrations personnalisées.

Site24x7 est une solution de surveillance basée sur le cloud qui exploite l'intelligence artificielle pour superviser l'ensemble de votre infrastructure informatique. Elle fournit des informations en temps réel sur la performance des sites web, des serveurs, des réseaux et des applications.

Pourquoi j'ai choisi Site24x7 : Ce que j'apprécie, ce sont ses capacités avancées de détection des anomalies. Le système surveille en permanence les indicateurs de performance critiques et identifie les écarts par rapport au comportement habituel, vous alertant des problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent. Cette approche proactive garantit la fluidité et la continuité de vos opérations informatiques. Il propose aussi une analyse prédictive. En analysant les données historiques, la plateforme prévoit les tendances futures de l'utilisation des ressources, telles que l'espace disque et la mémoire.

Caractéristiques et intégrations remarquables de Site24x7 :

Les fonctionnalités incluent la résolution automatisée des incidents, qui utilise des scripts simples pour régler les problèmes sans intervention manuelle, réduisant ainsi les temps d'arrêt et les coûts opérationnels. La plateforme propose également des outils de visualisation de données et d'intelligence d'affaires, organisant les données critiques en graphiques, tableaux de bord et rapports pour une analyse et un dépannage rapides.

Les intégrations incluent ServiceNow, PagerDuty, Opsgenie, Jira, ManageEngine AlarmsOne, ManageEngine ServiceDesk Plus, Slack, Microsoft Teams, Zoho Cliq, Amazon EventBridge, Zapier et Webhooks.

Coralogix est une plateforme de gestion des journaux qui aide les organisations à analyser leurs données à grande échelle et à garantir une sécurité de bout en bout grâce à une réponse automatisée aux incidents.

Pourquoi j'ai choisi Coralogix : J'ai inclus Coralogix dans cette liste car il automatise les évaluations de posture pour garantir la conformité avec les normes de sécurité des données telles que SOC, ISO, et HIPAA. La fonctionnalité TCO Optimizer vous permet de désigner certains types de journaux comme des données de conformité.

Fonctionnalités et intégrations remarquables de Coralogix :

Les fonctionnalités qui distinguent Coralogix des autres outils AIOps, selon moi, sont ses évaluations automatisées des vulnérabilités. Cette fonctionnalité utilise l’IA pour surveiller en continu vos données de journaux et détecter les vulnérabilités de sécurité connues ; si une vulnérabilité est détectée, une description du problème et une estimation de sa gravité seront affichées afin que vous puissiez prioriser et remédier de manière appropriée. J’apprécie également le fait que le support 24/7 soit intégré directement dans l’application.

Les intégrations comprennent plus de 100 options natives vers des plateformes et services tels que AWS, CircleCI, Jenkins, Microsoft Azure, PagerDuty, Perimeter 81, Cloudflare et NXLog. Vous pouvez utiliser ses API REST pour connecter d’autres applications.

PagerDuty est une plateforme de surveillance d'infrastructure qui tire parti de l'IA et du ML pour aider les entreprises à anticiper les problèmes critiques et à réduire les processus manuels.

Pourquoi j'ai choisi PagerDuty : Rassembler des données provenant de toutes les plateformes et services que vous utilisez n’est pas facile, c’est pourquoi j’ai inclus PagerDuty dans cette liste. Il propose des intégrations natives avec plus de 700 outils et des instructions détaillées pour les plateformes populaires comme AWS. Vous pouvez également utiliser son Events API v2 pour ingérer et traiter différents types de données d’événements.

Fonctionnalités et intégrations remarquables de PagerDuty :

Fonctionnalités que je trouve particulièrement distinctives chez PagerDuty par rapport aux autres outils AIOps : son groupement intelligent d’alertes, qui utilise le ML pour regrouper les alertes liées en un seul incident. Cela permet de réduire le bruit des alertes et d’accélérer les temps de résolution. Automation Actions est une autre fonctionnalité que j’ai trouvée utile, car elle permet de créer des workflows automatisés de gestion d’incidents pour les problèmes courants ; cependant, il convient de noter que cette fonctionnalité n’est disponible que sous forme d’option payante.

Intégrations disponibles nativement pour plus de 700 plateformes, dont AWS, ServiceNow, Salesforce, Zendesk, Atlassian et Datadog.

LogicMonitor est une plateforme de surveillance d'infrastructure basée sur le cloud, dotée de capacités AIOps qui aident les organisations à prévenir les pannes et à rationaliser leurs opérations.

Pourquoi j'ai choisi LogicMonitor : J'ai inclus LogicMonitor dans cette liste pour sa détection d'anomalies. Le système applique le machine learning aux données historiques afin de détecter les anomalies en dehors des schémas habituels. Les seuils dynamiques garantissent que vous ne recevez des alertes qu'en cas de problèmes critiques.

Fonctionnalités et intégrations remarquables de LogicMonitor :

Les fonctionnalités qui, selon moi, distinguent LogicMonitor des autres plateformes AIOps incluent son outil de prévision des données, qui utilise les données historiques pour effectuer des prédictions sur votre infrastructure. Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour anticiper quand l'espace disque d'un serveur sera épuisé. Ces analyses peuvent vous aider à adopter une approche plus proactive pour prévenir les pannes.

Des intégrations sont proposées en natif pour plus de 2 000 plateformes. Les intégrations notables comprennent Microsoft Azure, Google Cloud Platform, VMware, AWS, ServiceNow, Citrix, Fortinet, Java, MySQL et ConnectWise.

ServiceNow est une plateforme cloud de gestion des opérations informatiques. Elle exploite l'intelligence artificielle pour simplifier l'ingestion des données et automatiser la résolution des incidents.

Pourquoi j'ai choisi ServiceNow : J'ai sélectionné ServiceNow ici car elle offre un éventail de fonctionnalités permettant aux organisations de gérer et d'optimiser leur infrastructure informatique. Elle peut découvrir automatiquement les applications et cartographier leurs dépendances, détecter et corriger les anomalies, et même optimiser les ressources afin de réduire les dépenses liées au cloud.

Fonctionnalités remarquables et intégrations de ServiceNow :

Les fonctionnalités  qui, selon moi, rendent ServiceNow intéressante incluent ses capacités prédictives d'AIOps, qui peuvent identifier instantanément les anomalies dès qu'elles se produisent. La plateforme propose également des actions préconfigurées que vous pouvez appliquer aux alertes pour accélérer la résolution. J'ai aussi trouvé ses tableaux de bord de santé des services utiles pour comprendre quelles applications étaient à risque.

Les intégrations  sont disponibles nativement pour des plateformes telles qu'AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Citrix, Okta, Jira et SAP. Vous pouvez aussi utiliser les API REST de ServiceNow pour vous connecter à davantage d'applications.

New Relic est une plateforme d'observabilité réseau qui vous permet de surveiller l'état de votre infrastructure. Elle détecte automatiquement les anomalies et corrèle les incidents afin de simplifier la résolution des problèmes.

Pourquoi j'ai choisi New Relic : J'ai choisi New Relic car elle excelle dans l'élimination du “bruit” et la réduction des faux positifs. La plateforme utilise un moteur de corrélation alimenté par l'IA qui analyse les incidents et regroupe les problèmes liés pour créer une seule alerte. Vous pouvez facilement configurer des workflows pour notifier et fournir le contexte pertinent aux bonnes personnes afin qu'elles puissent intervenir immédiatement.

Fonctionnalités et intégrations remarquables de New Relic :

Fonctionnalités qui distinguent New Relic incluent son flux de signalements qui fournit une vue d'ensemble claire des problèmes détectés par le système. Je pouvais approfondir chaque incident pour obtenir des détails comme la durée du problème, le type d'entité et les actions des utilisateurs. J'ai également trouvé sa fonctionnalité « post-mortem » utile, car elle offrait des retours sur ce qui a fonctionné ou non lors de la gestion d'un incident.

Intégrations : options natives pour diverses plateformes et systèmes, notamment Amazon ECS, Elasticsearch, Synk, Kubernetes, Azure Batch, Google BigQuery, Kamon et Comet.

Elastic Observability unifie les données de journaux, les traces d’application et les métriques d’infrastructure en un seul endroit. Il utilise l’IA pour automatiser la détection des anomalies et réduire le dépannage manuel.

Pourquoi j’ai choisi Elastic Observability : Identifier la cause racine d’un problème n’est pas facile à moins d’être prêt à examiner de grands volumes de données. J’ai choisi Elastic Observability car il propose une variété de modèles ML préconfigurés capables de détecter les anomalies et d’automatiser l’analyse des causes profondes. Vous pouvez appliquer ces modèles à tous les types de données d’applications et d’infrastructure.

Fonctionnalités et intégrations remarquables d’Elastic Observability :

Fonctionnalités  notables d’Elastic Observability incluent sa bibliothèque d’intégrations prêtes à l’emploi, permettant d’ingérer des données depuis n’importe quelle source, telles qu’applications, endpoints et serveurs. Une autre fonctionnalité intéressante est l’assistant d’apprentissage automatique. L’outil vous guide à chaque étape, afin que vous puissiez « former » le système et créer vos propres modèles de détection d’anomalies, même si vous avez peu d’expertise technique.

Intégrations  disponibles nativement pour diverses plateformes, comprenant AWS S3, Azure Logs, GitHub, PagerDuty, Slack, ServiceNow, et Fortinet.

Splunk est une plateforme d'observabilité qui utilise l'IA et l'apprentissage automatique pour détecter les anomalies et automatiser la gestion des incidents dans des environnements hybrides.

Pourquoi j'ai choisi Splunk : J'ai choisi Splunk parce qu'il offre un écosystème robuste d'applications et d'intégrations permettant aux entreprises multi-cloud d'obtenir une visibilité complète de leur infrastructure. Ses tableaux de bord au niveau du service permettent d'aller jusqu'au code pour rendre le dépannage des problèmes plus efficace.

Fonctionnalités et intégrations marquantes de Splunk :

Fonctionnalités qui m'ont impressionné chez Splunk : notamment son outil d'analyse prédictive, qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire à quoi pourrait ressembler le score de santé d'un service dans 30 minutes. Grâce à ces modèles, je pouvais déterminer quels services nécessitaient une attention immédiate avant qu'une panne ne survienne. J'apprécie également que Splunk permette de créer et d'ajouter des modèles pour standardiser les réponses aux incidents.

Intégrations : incluent des applications préconçues et natives disponibles via Splunkbase — une place de marché d'applications et d'extensions pour Splunk.