New Relic a dévoilé Logs Intelligence, un ensemble de fonctionnalités renforcées par l’Intelligence Artificielle qui vise à répondre à une problématique historique dans le monde SRE/DevOps : réduire le temps moyen de résolution (MTTR) et passer d’une montagne de textes non structurés à des insights exploitables dès la premier minute d’un incident. La société, qui se définit comme « l’Observabilité Intelligente », met en avant trois éléments clés de cette offre : AI Log Alerts Summarization, Scheduled Search et Fine Grain Access Control. L’objectif est clair : automatisé l’analyse, fournir un contexte immédiat lors du déclenchement d’une alerte, tout en assurant la sécurité et la conformité sans compromettre l’observabilité.

Pourquoi c’est important : du “cherche une aiguille dans une botte de foin” à un point de départ informé

L’image de fond parle à toutes les équipes d’opérations modernes. Aujourd’hui, un système moyen peut générer plus de 50 Go de logs par jour pour chaque cluster de 100 nœuds, dépasser les 10 000 lignes par transaction quand plusieurs services interviennent, et si l’on intègre de l’IA, on ajoute des logs verbose d’inférence qui saturent davantage les pipelines d’observabilité. Ce volume rend la gestion des logs traditionnels – essentielle pour le débogage, mais dépendante de recherches manuelles et de corrélations faites à la main – une course contre la montre.

La proposition de New Relic consiste à transférer cette charge analytique à l’IA et à l’intégrer dans le flux de travail habituel des équipes. Selon Siva Padisetty, CTO de la société, « Les systèmes modernes distribués et l’IA génèrent des logs à un rythme inégalé. Le logging traditionnel devient infiniment complexe à cette échelle. Avec Logs Intelligence, la masse de données non structurées se transforme en informations exploitables, permettant d’accélérer les réponses aux incidents, réduire le MTTR et libérer les équipes pour des tâches à plus haute valeur ajoutée. »

AI Log Alerts Summarization : quand une alerte se déclenche, le “pourquoi” accompagne aussi

Une des nouveautés majeures est AI Log Alerts Summarization. Au lieu de recevoir une simple notification du type “quelque chose ne va pas”, la plateforme analyse automatiquement les logs liés à l’alerte, met en évidence les schémas d’erreur dominants et propose une hypothèse de résolution claire et exploitable. En résumé, elle fournit le pourquoi à l’alerte.

Pour les ingénieurs, cela signifie obtenir un résumé structuré du problème dans leur flux de travail (via la plateforme, email, outils de messagerie), ce qui réduit le MTTR et, surtout, diminue le stress lors de la phase critique d’un incident. L’idée sous-jacente est une redistribution des tâches : que la machine fasse le tri des corrélations, pendant que les humains se concentrent sur la mise en œuvre de solutions avec le contexte nécessaire.

Ce paradigme est soutenu par l’industrie. Stephen Elliot, Vice-Président du groupe chez IDC, résume ainsi : “Dans des systèmes distribués complexes, le volume et la vitesse des logs dépasse même les équipes les plus expérimentées. Les solutions pilotées par l’IA capables de faire émerger la cause profonde derrière une alerte et de transformer des logs bruts en insights exploitables sont cruciales pour réduire les interruptions, accélérer la réaction et libérer les équipes de tâches routinières.”

Scheduled Search : rapports exploitables, quand et où vous en avez besoin

Autre composante de Logs Intelligence : Scheduled Search. Conçue pour lutter contre le piège des requêtes manuelles répétitives, cette fonctionnalité automatise l’exécution de recherches clés et diffuse les résultats où les équipes en ont besoin — par exemple, par email ou Slack — sous forme de rapports cliquables permettant une action immédiate.

New Relic insiste sur le fait que, à la différence de “concurrents qui envoient des PDFs statiques”, Scheduled Search propose des rapports exploitables qui diminuent les délais, améliorent l’efficacité et garantissent que les signaux importants ne se perdent pas dans le bruit des logs. En pratique, c’est une démarche de proactivité : détecter en amont, décider plus vite, éviter des interruptions inutiles.

Fine Grain Access Control : conformité et observabilité en harmonie

Le troisième pilier est Fine Grain Access Control for Logs, qui introduit des permissions granulaires et des politiques d’accès précises sur les logs. La difficulté est connue : la sécurité et la conformité exigent le principe du moindre privilège et un contrôle strict sur qui voit quoi, tout en laissant aux ingénieurs un contexte complet pour le débogage. Grâce à ces contrôles fins, les deux objectifs peuvent coexister : les permissions seront alignées avec la politique d’entreprise, tout en permettant aux équipes d’accéder rapidement aux logs dans leur contexte pour résoudre les incidents.

Ce que cela change concrètement pour SRE/DevOps

• Hypothèse immédiate au déclenchement d’une alerte : moins de temps “à lire” et plus de temps à corriger.
• Moins de toil (travail répétitif) avec les recherches manuelles : Scheduled Search libère des heures pour des tâches à plus haute valeur.
• Position proactive : rapports planifiés et analyses automatiques permettent de identifier des signaux faibles avant qu’ils ne deviennent critiques.
• Gouvernance intégrée : avec des contrôles fins, le respect des règles et l’observabilité ne sont plus antagonistes.

Le futur que promet New Relic est une transition du modèle manuel vers une approche guidée par les insights, intégrée dans sa Plateforme d’Observabilité Intelligente.

Un environnement contrôlé et de confiance

Les annonces insistent sur le fait que ces capacités sont proposées dans un environnement sécurisé et maîtrisé. Cela signifie que l’automatisation n’est pas une “boîte noire” en dehors du stack corporatif, mais une étape supplémentaire dans la plateforme d’observabilité, avec traçabilité des actions, contexte et sécurité alignée sur la politique de l’organisation.

Disponibilité et feuille de route

Les innovations — AI Log Alerts Summarization, Scheduled Search et Fine Grain Access Control — sont accessibles en version preview limitée dans le cadre de la Plateforme d’Observabilité Intelligente de New Relic. La société invite à s’inscrire pour bénéficier des accès anticipés et présente ces fonctionnalités lors de son événement New Relic Now 2025, comme opportunité d’approfondir cas d’usage et adoption.

Il convient toutefois de noter la petite ligne du communiqué : New Relic ne s’engage pas à commercialiser ou à livrer ces fonctionnalités dans un délai précis, et les informations sont susceptibles d’être modifiées. Les résultats concrets pourraient différer de ces annonces.

Recommandations pratiques pour démarrer efficacement

Bien que l’IA promette des avancées qualitatives, son efficacité dépend de la qualité des données en entrée. Sur la base des nouveautés, ces conseils permettront d’optimiser Logs Intelligence dès le premier jour :

1. Structurer autant que possible dès aujourd’hui : horodatages cohérents, IDs de corrélation, niveaux de gravité, champs clés (service, version, trace). L’IA exploite cette organisation.
2. Élaborer des runbooks avec décisions : si AI Log Alerts Summarization fournit une hypothèse, quelles actions suivre, quels contrôles effectuer et quels enregistrements conserver ?
3. Planifier des recherches ciblées : utiliser Scheduled Search pour repérer signaux précoces (erreurs intermittentes, dégradations, pics de retries) et transmettre les résultats dans des canaux de décision.
4. Définir une matrice de permissions claire : avec Fine Grain Access Control, Security et SRE doivent collaborer pour définir qui voit quoi selon la conformité, tout en conservant la possibilité d’accéder rapidement aux logs dans leur contexte.
5. Mesurer le MTTR/MTTD avant et après : établir une ligne de base et suivre régulièrement. Automatiser demande un investissement : justifiez-le en minutes et en chiffres.

Quels risques faut-il anticiper ? Attentes et biais

Automatiser l’analyse ne supprime pas le jugement humain. Les hypothèses produites par l’IA doivent être validées — tout comme un expert ne peut pas deviner la cause d’un problème uniquement en regardant une partie des logs. Par ailleurs, si la source contient du bruit, des doublons ou des données incomplètes, le résumé en héritera. La bonne nouvelle : un point de départ cohérent sera généralement plus utile qu’une page blanche en situation de stress, et permet une résolution plus rapide tout en réduisant la pression sur les équipes d’astreinte.

L’importance de la cohérence

Ce que Logs Intelligence apporte le plus, c’est sans doute la cohérence : recevoir toujours le même type de résumé structuré, à temps, dans le même canal, avec des actions suivantes claires. L’expérience montre que les équipes performent mieux avec des rituels réplicables. Si l’IA permet d’institutionnaliser ces routines sans friction, le MTTR diminue et la disponibilité augmente.

FAQ

Qu’est-ce que Logs Intelligence et quels enjeux métier résout-il ?
C’est un ensemble de capacités de New Relic —AI Log Alerts Summarization, Scheduled Search, et Fine Grain Access Control— qui automatise l’analyse des logs, fournit du contexte exploitable lors des alertes et assure la conformité et la sécurité. Son objectif est de réduire le MTTR, d’accélérer la réponse aux incidents et d’éviter les interruptions.

Comment fonctionne en pratique AI Log Alerts Summarization ?
Lorsqu’une alerte est déclenchée sur des logs, l’IA analyse l’ensemble, met en avant les schémas d’erreur majeurs et propose une hypothèse de résolution. Ce résumé structuré arrive dans le flux de travail (plateforme, email, Slack), permettant à l’équipe de agir avec un “pourquoi” clair plutôt que de parcourir des milliers de lignes sous pression.

En quoi Scheduled Search se distingue-t-elle des requêtes manuelles ou des tableaux PDF ?
Elle automatise les recherches clés et fournit des rapports exploitables dans des canaux comme email ou Slack, avec des liens cliquables permettant d’agir immédiatement. Elle évite que des signaux importants se perdent dans le bruit des logs et encourage une démarche proactive pour détecter et résoudre rapidement.

Comment Fine Grain Access Control concilie-t-il sécurité et rapidité de dépannage ?
Il définit des permissions granulaire selon des politiques, pour que chaque rôle voit seulement ce qu’il doit, tout en conservant la possibilité pour les ingénieurs de accéder rapidement dans leur contexte. Cette approche garantit le principe du moindre privilège sans sacrifier l’efficacité de l’intervention.

Source : newrelic