Le nombre moyen d'alertes reçues quotidiennement par les équipes IT s'élève à 2973, un taux en hausse de 19% sur 12 mois. En conséquence, une majorité (70%) des organisations interrogées déclarent rencontrer des difficultés à traiter ces alertes. 75% estiment par ailleurs que ces alertes ne sont la plupart du temps pas pertinentes, seuls 26% des événements en moyenne nécessitant une action.
Le tri de ces alertes consomme beaucoup de ressources, en particulier quand les équipes doivent le faire de façon manuelle. Les collaborateurs de la DSI consacrent ainsi près de 15% de leur temps à identifier les alertes réellement pertinentes. Cette perte de temps représente un coût très élevé pour les organisations : en moyenne, 1 530 000 dollars selon l'étude. Par ailleurs, le volume excessif d'événements remontées par les outils engendre davantage de difficultés pour les services chargés de l'exploitation qu'il n'en résout. 70% des organisations témoignent avoir rencontrés des problèmes car elles étaient submergées par les alertes, ce qui les a empêchées de détecter et de traiter à temps un certain nombre d'incidents : 21 par an en moyenne échappent à leur vigilance.
La persistance de tâches manuelles liées à la gestion des alertes pénalise les organisations, en particulier celles souhaitant fournir un cloud d'entreprise. Automatiser les processus d'exploitation est en effet essentiel pour offrir la flexibilité et l'agilité souhaitées par les métiers. Dans ce contexte, les technologies d'intelligence artificielle suscitent l'intérêt des DSI, en permettant de trier les alertes et de remonter rapidement jusqu'à leurs causes.