Conseils de la NASA :Tech, culture et données s'unissent pour piloter l'IAOps

Des organisations comme la NASA partagent leurs expériences avec l'IA et l'AIOps avec ceux qui débutent.

Les organisations intéressées par la mise en œuvre de l'AIOps ont l'avantage d'apprendre des conseils d'autres personnes qui ont pris des mesures dans l'utilisation de l'intelligence artificielle dans leurs opérations et leurs groupes DevOps.

L'un de ces innovateurs partageant des conseils est la NASA, qui a récemment souligné l'importance d'adopter une approche holistique pour déployer l'IA pour les applications commerciales de l'agence spatiale comme la finance et l'approvisionnement, en particulier dans un environnement AIOps.

Dans une présentation au groupe d'opérations AI ATARC, les chefs du groupe de science des données de la NASA ont identifié les trois éléments clés dont une initiative AIOps a besoin. La technologie est peut-être la plus évidente, mais les entreprises doivent également préparer leurs données pour s'assurer qu'elles sont prêtes pour l'IA, et un changement de culture d'entreprise est tout aussi important, les gens acceptant la nécessité de laisser les données aider à façonner les décisions.

Pourquoi écouter la NASA ? Peut-être parce que ce sont eux qui peuvent honnêtement dire :"Oui, nous sommes des spécialistes des fusées."

"Le bit où l'algorithme est exécuté est une très petite partie. Les données sont rarement sous une forme où vous pouvez vraiment les utiliser. Les gens ont déjà leurs façons de faire les choses; il y a ce problème d'avoir besoin d'apprendre un nouvel outil ou ensemble d'outils et de comprendre comment cela fonctionne vraiment. Les gens ont des conceptions différentes de ce que l'IA peut faire pour eux », a déclaré Nikunj Oza, responsable du groupe des sciences des données de la NASA, selon un rapport de Government CIO Media.

Il a ajouté:"Les données ne sont pas [automatiquement] prêtes à être utilisées par l'IA, vous pouvez donc démarrer un projet AIOps et il s'arrête brutalement car les autres parties de votre système ne sont pas prêtes pour cela."

Conseils AIOps

Shenandoah Speers, CIO associé des applications à la NASA, a déclaré au public de l'ATARC que la transformation numérique de l'agence est en cours, mais qu'elle est encore en cours de maturation. "Nous constatons un grand afflux de données, et comment digérer ces données et prendre des décisions commerciales et des décisions de mission sur ces données."

Oza a également évoqué certaines des idées fausses qui entourent l'IA et l'apprentissage automatique, y compris la crainte interne que l'IA vole des emplois aux humains.

Un conférencier du webinaire du Joint Artificial Intelligence Center (JAIC) du département américain de la Défense a également évoqué le défi de la qualité des données. "Il y a des problèmes avec la qualité des étiquettes, la qualité des données", a déclaré Yevgeniya Pinelis, chef des tests et de l'évaluation de l'IA/apprentissage automatique chez JAIC. « Il y a des problèmes d'infrastructure, bien sûr. … Pour que nous puissions vraiment construire des systèmes d'IA dignes de confiance, nous devons avoir cet écosystème et toute la tuyauterie en place.”

Elle a ajouté que la culture est un facteur en raison de la nécessité d'amener les équipes à adopter Agile et DevSecOps. "Si votre utilisateur et votre testeur sont engagés très tôt, c'est ainsi que vous obtenez ce processus Agile et que vous évitez les catastrophes à la fin. C'est un grand changement de culture que nous traversons. Nous avons eu beaucoup de chance dans le domaine de la logistique conjointe :il s'agit généralement de problèmes d'IA bien définis, bien que la préparation des données soit toujours un problème."

À mesure que de plus en plus d'entreprises acquièrent de l'expérience avec l'AIOps et l'observabilité, il existe de plus en plus d'opportunités pour ceux qui débutent de recueillir des conseils sur l'AIOps auprès des pionniers.