Comment l'observabilité améliore les flux de travail informatiques et de sécurité dans le secteur de la santé
Aujourd'hui, les établissements de santé sont confrontés à une pénurie de personnel et de compétences informatiques, ainsi qu'à des défis en matière de sécurité et de flux de travail informatiques. Lorsque le service informatique réagit aux signalements de pannes par les utilisateurs, il est souvent trop tard.
« La mise hors ligne d'un système peut être une question de vie ou de mort », déclare Bill Lobig, vice-président de la gestion des produits d'automatisation chez IBM . « C'est particulièrement problématique dans le secteur de la santé. »
Les outils d'observabilité permettent aux organisations d'analyser l'état interne d'un système. Elles déploient des piles complètes d'outils technologiques d'observabilité, à la fois sur le cloud et sur la pile matérielle. L'objectif est d'obtenir une visibilité complète sur les performances des applications et du réseau de l'organisation.
« Un outil d'observabilité peut surveiller chaque transaction, chaque appel d'API et chaque trace », explique Lobig. « Il dispose d'un ensemble complet d'objectifs de niveau de service, allant de la disponibilité à la latence, en passant par toutes ces dimensions lorsqu'il est utilisé avec l'IA. »
Bien que plus de la moitié des organisations affirment que l'observabilité leur permet de repérer les problèmes de performance dont elles n'étaient pas conscientes, seulement 23 % des entreprises ont mis en œuvre l'observabilité full-stack et l'ont déployée sur 90 % de leur entreprise, selon « The State of Observability 2024 », un rapport d'OpsRamp, une société Hewlett Packard Enterprise .
« Les pipelines d'observabilité unifiés consolident les données de l'ensemble de l'environnement numérique d'une organisation en un flux unique et cohérent, éliminant ainsi les cloisonnements entre l'informatique, la sécurité et les opérations métier », explique Tom Andriola , directeur de l'IA pour le secteur public chez Dynatrace . « Ces pipelines alimentent des tableaux de bord en temps réel alimentés par des informations issues de l'IA, permettant aux organisations de surveiller leurs performances, de suivre leurs indicateurs clés de performance et de prendre des décisions plus rapides et fondées sur les données. »
Répondre aux pénuries de personnel et de compétences informatiquesEn manque de personnel, les organisations reçoivent de nombreuses alertes , ce qui peut conduire à l'épuisement professionnel. Elles peuvent également avoir du mal à s'adapter à la complexité des environnements informatiques modernes. Les systèmes de santé sont confrontés à une inadéquation des compétences et à un sous-investissement dans le développement des ressources humaines en informatique, explique Andriola.
« Les secteurs comme celui de la santé, qui doivent adapter leurs rémunérations à des budgets opérationnels serrés , sont souvent les plus touchés », explique Andriola. « Par conséquent, les cliniciens et les patients dépendent de services numériques fiables et sécurisés, alors que les équipes informatiques sont souvent débordées, confrontées à un flux constant d'alertes, à des outils cloisonnés et à des données fragmentées , autant de facteurs qui contribuent à l'épuisement professionnel et à l'inefficacité. »
Les organisations de santé sont submergées par la multitude d'outils et de configurations d'analyse, explique Lobig. Certains processus sont mal définis et les silos entravent les efforts d'observabilité .
« De nombreuses organisations disposent souvent de multiples outils de surveillance et de sécurité disparates qui n'offrent qu'une vue partielle de leur environnement », explique Andriola. « Cela accroît les cloisonnements et la complexité opérationnelle, et ralentit la résolution des problèmes. »
Andriola souligne les dangers des temps d'arrêt dans le secteur de la santé : « En milieu clinique, chaque seconde compte, et les temps d'arrêt ne sont pas seulement perturbateurs, ils sont potentiellement dangereux. Que ce soit aux urgences, au bloc opératoire ou pour soutenir les soins personnalisés, les systèmes de santé doivent fonctionner en temps réel et en permanence. »
L’observabilité peut simplifier la complexité dans les organisations dotées de services numériques interconnectés, explique Andriola.
Comment l'observabilité offre une visibilité pour surmonter les angles mortsLes outils d'observabilité fournissent une topologie applicative pour aider les organisations à comprendre l'interconnectivité des systèmes et des points de terminaison réseau, et à cartographier les flux d'informations. Grâce aux données fournies par ces outils, les organisations peuvent mettre en quarantaine les vulnérabilités, suggère Lobig.
« En particulier, la capacité à comprendre les flux d’informations, les flux de services et à mettre en quarantaine les applications et/ou les points de terminaison en fonction de ces vecteurs de vulnérabilité est quelque chose que les outils d’observabilité peuvent faire », explique-t-il.
Pour pallier les « angles morts » des applications de surveillance traditionnelles, les outils d'observabilité offrent une « source unique de vérité » et une visibilité de bout en bout. Ils renforcent la gouvernance des environnements cloud, edge et hybrides, et intègrent les plateformes de données et les charges de travail des grands modèles de langage (LLM) , explique Andriola.
« Des plateformes d'observabilité plus avancées unifient les pipelines de données, la télémétrie de sécurité et les analyses métier en un seul flux, permettant ainsi d'obtenir des informations cohérentes et fiables à grande échelle », explique-t-il. « Ces outils aident les équipes à comprendre comment les données circulent entre les silos et les couches analytiques, renforçant ainsi la confiance dans la prise de décisions opérationnelles et stratégiques. »
DÉCOUVREZ : Quels sont les cinq principaux défis de santé résolus par les outils d’observabilité ?
Les outils d'observabilité s'attaquent aux silos en centralisant et en simplifiant la collecte et l'analyse des données. Ces outils permettent également de corréler les informations pour des organisations telles que les systèmes de santé. Dans le secteur de la santé, l'observabilité peut minimiser les perturbations des systèmes critiques pour les cliniciens et améliorer la sécurité de l'organisation, explique Andriola.
Les lacunes dans les soins aux patients peuvent mettre leur vie en danger, mais l'observabilité complète peut réduire les perturbations pour les cliniciens et le personnel informatique. Les consoles d'événements des outils d'observabilité permettent aux organisations de maintenir une visibilité et une réactivité optimales tout en consolidant les données de plusieurs systèmes.
« Mais la visibilité seule ne suffit pas », souligne Andriola. « Dans le contexte actuel, où le volume et la vitesse des opérations dépassent les modèles informatiques traditionnels, seules les plateformes d'observabilité intégrant intelligence et automatisation peuvent s'adapter à la demande. »
La visibilité complète rend le personnel informatique plus efficace , dit-il : « En leur donnant une visibilité complète en temps réel et un contexte clair sur les problèmes de performance ou de sécurité, l'observabilité aide les équipes à optimiser proactivement les systèmes, à résoudre les problèmes plus rapidement et à concentrer leur expertise là où cela compte le plus. »
Tom Andriola Directeur de l'IA pour le secteur public, Dynatrace
L'utilisation de l'IA dans les opérations informatiques est une stratégie clé qui permet aux organisations d'automatiser les correctifs, de réduire les distractions et de traiter les problèmes de manière proactive. Elle permet aux organisations de créer des réseaux autonomes pour prévenir les temps d'arrêt et les pertes financières.
« Les entreprises d'aujourd'hui doivent privilégier l'automatisation pour faire face aux menaces émergentes et à la complexité croissante, notamment face aux difficultés persistantes de recrutement », explique Andriola. « Certaines plateformes d'observabilité avancées, notamment celles qui intègrent l'AIOps , contribuent à combler le déficit de compétences en réduisant les tâches manuelles et en fournissant des informations exploitables en temps réel. »
AIOps peut générer moins de fausses alertes , une analyse plus rapide des causes profondes et une détection précise des vulnérabilités et des anomalies, explique-t-il.
« Je pense que l'AIOps est une fonctionnalité implicite de l'observabilité », explique Lobig. « Il s'agit en réalité d'utiliser l'IA pour rendre les choses plus intelligentes, comme le font de nombreux fournisseurs dans divers domaines liés à la technologie. »
Les modèles et agents d'IA permettront aux organisations de développer davantage leurs stratégies d'observabilité. À mesure que les outils d'observabilité évoluent, les responsables informatiques doivent développer une confiance accrue dans les agents d'IA et les LLM, selon Andriola.
« Investir dans l'observabilité unifiée n'est pas seulement une décision informatique », explique-t-il. « C'est un engagement stratégique en faveur de la résilience, de la performance et de l'alignement des activités dans un monde où les opérations numériques sont primordiales. »
À l’avenir, l’observabilité devra également aborder l’explicabilité et la performance à mesure que les organisations adopteront des LLM et des agents d’IA.
« Toutes les plateformes n’offrent pas ce niveau d’analyse contextuelle, qui deviendra de plus en plus important pour maintenir la visibilité sur les systèmes dynamiques et intelligents », explique Andriola.
healthtechmagazine
