Par Julian Fernandez, Consultant, Tionis‍

Comprendre le comportement de son système d’information devient un prérequis essentiel pour les DSI. Cette priorité s’explique par le besoin de garantir une disponibilité maximale : un système d’information performant exige une vigilance continue pour réagir rapidement et anticiper les interruptions. C’est précisément là qu’intervient l’observabilité, une discipline encore émergente mais désormais indispensable pour comprendre, améliorer et maîtriser la disponibilité et la performance d’un système d’information.

De la supervision à l’observabilité

Lorsqu’un incident de performance survient, la première difficulté consiste à identifier la cause. Est-elle liée à l’application, au réseau, au poste utilisateur, au serveur ou à un système tiers ? L’observabilité vise à répondre à cette question en fournissant une vision complète de l’environnement numérique, du poste utilisateur jusqu’au serveur. Contrairement à la supervision ou monitoring, qui se limite à vérifier l’état d’un équipement ou d’un service et qui se concentre sur des éléments précis, l’observabilité analyse le comportement global du système d’information. Elle permet de le comprendre. L’observabilité repose sur la collecte, la corrélation et l’analyse d’un large volume de données et d’événements : journaux de logs, traces applicatives, requêtes API, actions utilisateurs, transactions réseau, etc. Imaginez un horloger qui va décortiquer chaque rouage pour comprendre le défaut d’une montre ; de la même manière, l’observabilité va passer à la loupe chaque maillon de la chaîne (routeur, switch, serveur, application) pour analyser le point de blocage. Grâce à l’observabilité, on remonte à la source de l’interruption.

Beaucoup d’organisations confondent encore supervision et observabilité. La première indique par exemple si les serveurs sont «allumés» ; la seconde explore la qualité réelle de l’expérience utilisateur. Cette granularité supplémentaire permet de détecter des signaux faibles : une latence intermittente, un goulot d’étranglement applicatif, un défaut de configuration réseau, ou encore un comportement anormal lié à une application SaaS. Cette approche devient d’autant plus nécessaire que les architectures informatiques se complexifient. Avec la généralisation du cloud, des environnements hybrides, de l’informatique distribuée ou de l’IoT, la visibilité de bout en bout devient essentielle pour maintenir un niveau de performance optimal. Cette complexité de l’écosystème numérique génère une augmentation de la durée moyenne de résolution des incidents. Aujourd’hui, on estime en moyenne le MTTR (Mean Time To Resolve) à 224 minutes ; un chiffre source d’une baisse de productivité mais qui illustre surtout tout le potentiel des outils d’observabilité en tant que levier de performance et de retour sur investissement direct.

L’observabilité s’exprime à travers trois volets complémentaires :

• L’audit de performance, réalisé ponctuellement pour diagnostiquer un incident et localiser les points de blocage.
• Le maintien en conditions opérationnelles (MCO), qui consiste à exploiter les outils d’observabilité au quotidien pour détecter les anomalies avant qu’elles n’affectent les utilisateurs.
• L’AIOps, qui permet de corriger les problèmes de performance avant qu’ils ne surviennent. En intégrant intelligence artificielle et machine learning, les équipes IT bénéficient d’une gestion prédictive de leurs systèmes.

L’observabilité intervient lorsque les équipes ne savent plus identifier l’origine d’un incident et se renvoient la balle. En apportant une vision transverse du SI, elle casse les silos technologiques et propose un cadre commun pour les différentes composantes : postes de travail, serveurs, réseaux et applications. Cette approche est d’autant plus critique que, dans 39 % des cas, ce sont les utilisateurs finaux qui détectent les problèmes. Un projet d’observabilité, par essence transversal, nécessite une cellule dédiée capable d’assurer l’audit de performance ponctuel et le MCO au quotidien. Une nécessité car les applications utilisées aujourd’hui reposent sur une multitude de services ; grâce à l’observabilité on peut savoir quel service, quelle ligne de code est impacté.

Les solutions d’observabilité actuels (plateformes, outils open source ou propulsés par l’IA) permettent d’identifier les problèmes, mais aussi d’améliorer la qualité de l’expérience utilisateur et d’anticiper les dégradations de service. Leur efficacité repose toutefois sur une analyse de la donnée en continu.

Un nécessité à l’ère de l’instantanéité numérique

Les conséquences d’une mauvaise performance numérique dépassent le périmètre technique. Un poste de travail lent, une application SaaS instable ou un outil métier indisponible quelques minutes par jour peuvent générer frustration et désengagement.

Si les nouvelles technologies ont permis d’augmenter l’efficacité opérationnelle, elles ont également fortement changé notre rapport au temps. Nous vivons dans une ère d’instantanéité numérique, avec un accès immédiat aux informations et où la patience digitale n’a pas sa place. C’est particulièrement vrai dans le monde du travail où la dépendance numérique est omniprésente. Les collaborateurs ont besoin d’un accès permanent aux outils et la démocratisation du télétravail a accéléré ce besoin d’avoir accès aux mêmes services, et ce, peu importe le lieu de travail. L’observabilité devient alors un levier de productivité et d’attractivité interne, autant qu’un sujet purement technologique. Elle permet également de renforcer la confiance entre une organisation et ses collaborateurs en prouvant la maîtrise de ses infrastructures, applications et données. L’observabilité devient aussi un élément clé dans la mise en place d’une sécurité proactive du système d’information. Elle offre cette capacité à anticiper les problèmes et interruptions en analysant l’historique, en créant des patterns qui vont caractériser les incidents et permettre aux équipes IT de mettre en place les processus adéquates pour les éviter.

La mise en œuvre de l’observabilité nécessite un changement culturel : passer d’une logique réactive (« j’agis quand il y a une panne ») à une approche proactive fondée sur la compréhension profonde du système d’information. Si la démarche est encore émergente, la demande croît rapidement. Les entreprises prennent conscience que la supervision ne suffit plus à assurer la continuité de service dans des systèmes distribués, hybrides et interconnectés. A l’heure où les organisations sont en quête d’optimisation et d’une meilleure performance opérationnelle, l’observabilité s’impose comme une brique incontournable de la gouvernance IT.