Points clés
- Les projets d’observabilité échouent à cause de la surcharge de données, de la fragmentation des outils et du manque de contexte.
- De nombreuses entreprises exploitent au moins deux plateformes de surveillance déconnectées, ce qui crée des angles morts que les équipes informatiques peinent à combler.
- Des alertes mal configurées poussent les ingénieurs à ignorer toutes les notifications, y compris celles qui comptent vraiment.
- Les pratiques de surveillance héritées du passé ne suffisent plus face aux systèmes distribués et aux environnements informatiques cloud-native.
- Améliorer l’observabilité commence par la consolidation et la priorisation, pas par l’ajout d’outils supplémentaires à un stack déjà fragmenté.
En informatique, on nous répète sans cesse que « la visibilité est primordiale ». Après tout, on ne peut pas réparer ce qu’on ne connaît pas, et à première vue, cette affirmation tombe sous le sens.
Mais elle n’explique pas vraiment toute la philosophie qui la sous-tend. La visibilité est primordiale, mais seulement si vous comprenez ce que vous avez sous les yeux. Prenons un exemple : imaginez-vous dans une salle de crise, face à des tableaux de bord qui s’illuminent comme un sapin de Noël. Bien sûr, vous savez que quelque chose ne va pas, vous le voyez, mais votre équipe et vous vous démenez soudain pour découvrir ce qui a cassé et pourquoi.
C’est là qu’apparaissent les défis de l’observabilité. Et malheureusement, ils n’ont fait que s’amplifier ces dernières années. Cela explique peut-être pourquoi une étude récente de Gartner a révélé qu’en 2026, 50 % des entreprises cherchent à adopter des outils d’observabilité des données plus robustes, contre moins de 20 % en 2024. Et cette tendance devrait encore s’accélérer dans un avenir proche.
Dans cet article, nous décortiquons les raisons les plus fréquentes de l’échec de l’observabilité, nous expliquons simplement pourquoi elles surviennent et nous vous présentons des moyens concrets de redresser la barre.
L’observabilité, de quoi parle-t-on exactement ?
Nous avons expliqué l’observabilité dans ce guide, mais pour faire simple : elle vous dit pourquoi quelque chose ne fonctionne pas et vous aide à remonter du symptôme à la cause racine.
On la confond souvent avec la « surveillance », qui suit des métriques prédéfinies et vous alerte, vous et votre équipe, lorsqu’un seuil est franchi. Or, comme vous le constatez sans peine, la surveillance est par nature réactive, tandis que l’observabilité va un cran plus loin.
Il existe également trois piliers de l’observabilité à garder en tête :
- Les logs : considérez-les comme le journal détaillé de votre environnement informatique, puisqu’ils contiennent des enregistrements horodatés des événements survenus dans votre système.
- Les métriques : ce sont les mesures chiffrées des performances du système dans le temps, comme l’utilisation du processeur ou les taux d’erreur.
- Les traces : elles suivent une requête tout au long de son parcours entre les différents services d’un système distribué et vous montrent exactement où elle a ralenti et échoué.
- L’UX (expérience utilisateur)* : certaines équipes informatiques ajoutent ce pilier pour mesurer la façon dont les utilisateurs réels interagissent avec le système, mais il n’est pas considéré comme standard.
On parle de véritable observabilité lorsque les trois piliers (ou quatre, selon votre entreprise) fonctionnent ensemble sans accroc et sont reliés à des résultats métier concrets. Dès qu’un de ces éléments manque ou dysfonctionne, tout le système en pâtit.
Cette compréhension de base de l’observabilité permet de mieux cerner les difficultés possibles et les raisons des dysfonctionnements. Nous en avons listé 7 parmi les plus courantes dans les sections ci-dessous.
Vue d’ensemble : 7 défis de l’observabilité
| Défi | De quoi s’agit-il | Pourquoi cela arrive | La solution | Impact |
| Surcharge de données | Un excès de télémétrie noie les signaux qui comptent vraiment | Chaque système émet des données par défaut | Collecter avec discernement | Élevé |
| Fragmentation des outils | Des outils déconnectés créent des silos de données et empêchent une vue unifiée | Les outils sont adoptés un à un au fil du temps | Consolider sur une plateforme unifiée ou intégrer les outils existants | Élevé |
| Absence de contexte | Les données brutes sont là, mais elles ne sont pas reliées entre elles | Logs, métriques et traces sont collectés séparément, sans règles de corrélation | Créer des cartes de services, une documentation des dépendances et des normes de balisage | Élevé |
| Complexité des systèmes distribués | Les microservices modernes et les environnements multicloud dépassent les capacités de la surveillance héritée | L’infrastructure grandit plus vite que les pratiques d’observabilité n’évoluent | Adopter des cadres d’observabilité cloud-native | Élevé |
| Fatigue liée aux alertes | Trop d’alertes de faible qualité poussent les équipes à ignorer complètement les notifications | Les règles d’alerte sont trop larges et statiques | Références de configuration dynamiques, regroupement des alertes et notifications riches en contexte | Élevé |
| Lacunes organisationnelles ou de compétences | Les équipes manquent de formation, de processus communs ou d’alignement transversal pour exploiter les données | L’observabilité est vue comme un achat d’outil, pas comme une pratique d’entreprise | Investir dans la formation, définir des SLO communs | Moyen |
| Coût et évolutivité | Les coûts de stockage et de traitement de la télémétrie explosent à mesure que les environnements grandissent | Aucune gouvernance sur ce qui est collecté ni sur la durée de conservation | Déploiement progressif, automatisation, politiques de gouvernance des données | Moyen |
7 défis de l’observabilité
Défi 1 : la surcharge de données
Commençons par le plus évident : on peut avoir trop d’une bonne chose. Les outils d’observabilité sont conçus pour vous apporter de la clarté, mais les environnements modernes génèrent des volumes de données de télémétrie colossaux. Sans stratégie réfléchie, toutes ces données deviennent du bruit et enterrent les signaux dont vous avez réellement besoin.
La solution : l’objectif n’est pas de collecter moins de données, mais de collecter plus intelligemment. Mieux vaut privilégier la détection d’anomalies aux alertes basées sur des seuils statiques. L’apprentissage automatique dans le RMM peut aider à faire remonter les schémas inhabituels et à les rattacher à des résultats métier concrets. Lorsque vos bonnes pratiques d’observabilité reposent sur des objectifs clairs, vous savez exactement quoi chercher, ce qui vous amène à collecter des données plus pertinentes.
Un point de départ concret : auditez vos sources de télémétrie actuelles et demandez-vous, pour chacune d’elles : « si ces données révélaient un problème, saurions-nous quoi en faire ? » Si la réponse est non, elles produisent sans doute du bruit plutôt que de l’information utile.
Défi 2 : la fragmentation des outils
C’est un écueil fréquent chez les entreprises en croissance. Au fil des ans, votre équipe a peut-être adopté plusieurs outils d’observabilité au gré des besoins, ce qui a inévitablement conduit à une multiplication des outils. Malheureusement, le cloisonnement des données (et des équipes) fait obstacle à une véritable observabilité, faute de… visibilité, justement. Personne ne sait vraiment qui fait quoi, d’où des temps de réponse lents et des problèmes de performance jamais résolus.
La solution : orientez-vous vers une plateforme de gestion informatique centralisée, comme NinjaOne. Une solution robuste peut s’intégrer à vos outils existants et vous permettre de partager les données entre les systèmes. Cette approche de panneau de contrôle centralisé améliore l’observabilité, puisque les données circulent dans l’ensemble de votre architecture informatique.
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Défi 3 : l’absence de contexte
C’est ce que nous appelons « la donnée sans signification ». Les données brutes, même en grande quantité, ne se transforment pas automatiquement en compréhension. Les données d’observabilité doivent être reliées entre elles : les logs rattachés aux transactions précises qui les ont générés, les métriques corrélées aux traces qui les expliquent, les événements mis en relation avec les dépendances de services qui les relient. Sans ces liens, votre équipe interprète des points de données isolés au lieu de lire une histoire cohérente.
L’absence de contexte empêche votre équipe informatique de retracer l’enchaînement des événements à l’origine d’un incident. Sans système centralisé doté d’un bon reporting, il devient presque impossible d’identifier le périmètre d’impact d’une panne, surtout au cœur d’un incident sous forte pression.
La solution : créez des cartes de dépendances entre services pour que votre équipe dispose de représentations visuelles des interactions entre composants et puisse anticiper les effets des changements. Cela permet aussi de cibler les efforts de dépannage.
Défi 4 : la complexité des systèmes distribués
Pour les entreprises en croissance, les défis de l’observabilité augmentent naturellement. C’est une conséquence attendue, mais que l’on peut facilement éviter. À mesure que vous grandissez, il est important de réfléchir à la façon dont vos réseaux et vos applications passent d’environnements statiques sur site à des systèmes distribués et dynamiques.
La solution : les environnements informatiques hétérogènes exigent une approche globale qui combine cloud, infrastructures sur site et edge. Cela suppose d’acquérir et de déployer des outils capables d’ingérer la télémétrie de différentes sources, comme NetFlow, syslog ou SNMP, dans un modèle unifié et corrélé. Il est également judicieux de rechercher des outils dotés de capacités de découverte automatique, afin qu’ils détectent les nouveaux services et infrastructures dès leur apparition.
Défi 5 : la fatigue liée aux alertes
La fatigue liée aux alertes survient lorsque vos systèmes de surveillance sont configurés de façon trop agressive et que votre équipe commence à ignorer les alertes, parce qu’elle a appris que la plupart n’appellent aucune action immédiate (pensez au petit garçon qui criait « au loup », sauf que la forêt, c’est votre environnement informatique). C’est l’un des modes de défaillance les plus dangereux en matière d’observabilité : quand une alerte réellement critique se déclenche, elle est traitée exactement comme les dizaines d’alertes parasites qui l’ont précédée.
La fatigue liée aux alertes va aussi de pair avec le défi 3. Même des alertes bien pensées peuvent échouer si elles manquent de contexte. Par exemple, une alerte indiquant « utilisation élevée du processeur sur le serveur X » ne vous dit pas quelle application est touchée, ce qui a changé récemment, ni à quoi ressemble la référence de configuration normale. Vos administrateurs informatiques doivent donc mener un vrai travail d’enquête, ce qui accroît le risque d’erreur humaine.
La solution : d’abord, vos alertes doivent s’appuyer sur la détection d’anomalies et sur des références de configuration dynamiques plutôt que sur des seuils statiques. Vous repérerez ainsi les problèmes subtils qui échappent aux règles statiques, sans noyer votre équipe sous les faux positifs. Ensuite, nous recommandons que chaque alerte transporte assez de contexte pour permettre un tri immédiat : ce qui est touché, pourquoi c’est important, ce qui a changé et quelles sont les prochaines étapes probables.
Défi 6 : les lacunes organisationnelles ou de compétences
Les deux défis suivants sont moins « critiques » que les précédents, ce qui ne les rend pas moins importants. En effet, on pourrait même soutenir qu’ils sont les plus insidieux, car ce sont les plus sous-estimés.
Le déficit de compétences, en particulier, constitue un obstacle largement sous-évalué. Les ingénieurs en observabilité ont besoin d’expertise en analyse de données, en architecture de systèmes distribués et en configuration d’outils. Autrement dit, on attend parfois des membres actuels de l’équipe qu’ils accomplissent certaines tâches sans avoir la formation nécessaire pour le faire efficacement, d’où des systèmes mal configurés, des métriques mal définies et des dispositifs d’observabilité qui n’apportent pas la valeur attendue.
La solution : instaurez une culture de l’apprentissage informatique dans votre entreprise, en mettant notamment en place un programme interne où certains membres de votre équipe (ceux qui maîtrisent suffisamment la technologie et le contexte de l’entreprise) accompagnent leurs collègues vers de bonnes pratiques. Il est également très utile d’établir une terminologie commune, des SLO communs et des processus partagés de réponse aux incidents au sein de votre équipe, afin que l’observabilité devienne une pratique à laquelle toute l’entreprise participe.
Défi 7 : le coût et l’évolutivité
L’observabilité peut vite coûter cher. Vous devez mettre en place un dispositif capable d’absorber les coûts à mesure de votre croissance, sous peine de vous retrouver avec une observabilité qui n’est plus tenable financièrement, ou qui ne le reste qu’au prix de compromis.
La solution : c’est ici que savoir quelles données présenter à vos investisseurs devient déterminant. L’investissement initial dans les outils d’observabilité peut être conséquent, mais il se justifie par un excellent ROI (retour sur investissement). Obtenir un budget informatique auprès des cadres supérieurs suppose de traiter l’observabilité comme une capacité métier, et non comme une simple dépense technologique. Demandez-vous : « de quelle visibilité avons-nous besoin pour atteindre nos objectifs de fiabilité de service ? », puis remontez jusqu’à l’infrastructure nécessaire. Ce cadrage donne généralement de meilleurs résultats, car il relie les investissements en observabilité à des résultats qui comptent pour l’entreprise.
À quoi ressemble une bonne observabilité
Maintenant que nous connaissons les défis courants de l’observabilité, il vaut la peine d’esquisser ce à quoi ressemble une bonne observabilité en pratique.
- Elle commence par une collecte de données réfléchie. La télémétrie est recueillie parce qu’elle sert un objectif précis de surveillance ou de diagnostic, pas simplement parce qu’elle est disponible.
- Elle repose sur des alertes intelligentes. Les alertes se déclenchent lorsque quelque chose requiert réellement l’attention, et elles contiennent assez de contexte pour permettre un tri rapide. Ces alertes s’appuient sur des références de configuration dynamiques et la détection d’anomalies plutôt que sur les seuls seuils statiques.
- Elle fonctionne depuis une plateforme unifiée. Votre entreprise n’a pas nécessairement besoin d’un outil unique (surtout si vous en avez utilisé plusieurs parfaitement satisfaisants par le passé). Il est toutefois recommandé de disposer d’un écosystème intégré où les données circulent entre les périmètres et où les équipes voient la même image.
- Elle est alignée sur les résultats métier. Les métriques les plus importantes sont rattachées à des objectifs de niveau de service qui reflètent ce que vivent réellement les utilisateurs et ce dont votre entreprise a besoin pour prospérer.
- Elle s’appuie sur un engagement de toute l’entreprise. L’observabilité n’est pas une affaire ponctuelle. Les équipes doivent être formées, les processus documentés, et une véritable collaboration transversale doit exister pour que tout se déroule le mieux possible.
Une feuille de route concrète : par où commencer
Si votre entreprise se débat avec des défis d’observabilité ou ne sait pas comment appliquer les bonnes pratiques en la matière, la séquence suivante constitue un point de départ raisonnable. Gardez bien sûr à l’esprit qu’il ne s’agit pas de règles figées : ajustez-les selon vos propres besoins.
- Commencez par un audit honnête : avant d’ajouter de nouveaux outils, faites l’inventaire de l’existant. Quels systèmes sont instrumentés ? Quelles données utilisez-vous réellement, par opposition à celles que vous vous contentez de collecter ? Où se situent les angles morts qui ont déjà causé de vrais problèmes ? Cet audit vous indiquera par où commencer.
- Consolidez avant d’élargir : il faut éviter à tout prix la multiplication des outils. L’idée peut sembler séduisante, mais si vous disposez déjà de plusieurs outils remplissant diverses fonctions, il sera sans doute plus efficace d’en intégrer quelques-uns que d’ajouter un nouvel outil à la liste.
- Définissez ce que « bon » signifie : travaillez avec les propriétaires d’applications, les parties prenantes métier et les équipes d’exploitation pour définir des SLO décrivant une performance acceptable du point de vue de l’utilisateur. Servez-vous de ces SLO pour orienter ce que vous observez et la façon dont vous alertez.
- Corrigez vos alertes avant d’ajouter de la télémétrie : vous éviterez facilement le défi 5 en réduisant d’abord le bruit.
- Investissez dans les compétences autant que dans les outils : acheter une plateforme d’observabilité de premier plan et la confier à une équipe qui n’y a pas été formée est un moyen sûr de gaspiller de l’argent. Prévoyez la formation au budget de chaque projet d’observabilité, et non comme une réflexion de dernière minute.
- Mesurez et itérez : suivez votre temps moyen de détection (MTTD) et votre temps moyen de réparation (MTTR) comme indicateurs de référence de l’efficacité de votre observabilité, et réexaminez régulièrement votre dispositif à mesure que votre environnement évolue.
Surmonter les défis de l’observabilité
Les défis de l’observabilité peuvent être étendus et coûteux mais, heureusement, il n’est pas nécessaire de tout refondre pour les résoudre. Ces sept défis courants s’atténuent simplement en clarifiant ce que vous cherchez à obtenir, en faisant preuve de rigueur sur ce que vous collectez et sur votre façon d’alerter, en intégrant les systèmes dont vous disposez déjà, en investissant dans les personnes qui doivent les utiliser et en traitant l’observabilité comme une pratique continue plutôt que comme un déploiement ponctuel.
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