Projets

Audi optimise la gestion de son cloud AWS grâce à l'IA agentique

Audi utilise l’IA et le Machine Learning non seulement dans la gestion du cloud, mais aussi en production. Notamment en contrôle qualité. (Photo : Audi AG)

Un assistant IA aide les équipes du constructeur à gérer son infrastructure cloud plus efficacement et à automatiser ses processus.

PublicitéDes entreprises comme Audi disposent d'une infrastructure informatique complexe, reposant en partie sur le cloud. Pour optimiser l'utilisation des environnements cloud et automatiser les demandes d'assistance récurrentes, l'équipe Audi cloud foundation services (ACS) utilise l'intelligence artificielle basée sur des agents (Agentic AI). Et l'assistant Devbot de l'éditeur Storm Reply, un partenaire d'AWS, joue un rôle clé à cet égard.

Cette entreprise du groupe Reply se concentre sur la conception et la mise en oeuvre de systèmes cloud et de services associés. Devbot repose sur un système multi-agents combinant plusieurs modules d'IA spécialisés. Contrairement aux chatbots traditionnels, il s'agit d'une plateforme proactive. Elle détecte par exemple de manière autonome les failles de sécurité dans l'infrastructure cloud ou suggère des éléments constitutifs d'une infrastructure-as-code (IaC). Des fonctions qui contribuent à améliorer le niveau de sécurité et de flexibilité. De plus, cette approche permet à l'équipe chargée de la gestion du cloud d'Audi d'optimiser les coûts.

LLM et RAG

Pour développer ce système, les experts de Storm Reply ont combiné plusieurs technologies du cloud AWS. Le modèle de langage étendu (LLM) Claude gère la communication intuitive. Un processus de génération augmentée par récupération (RAG) développé par Storm Reply garantit que toutes les réponses de Devbot reposent sur des informations vérifiables et à jour. Le contrôle d'accès est un autre élément important du système. Il protège les données sensibles et garantit que seuls les utilisateurs autorisés y ont accès.

Avec Devbot, les employés de l'équipe Audi cloud foundation services peuvent, entre autres, optimiser les coûts de leurs services cloud.

Selon un post de blog sur le site web d'AWS concernant le projet, l'un des principaux défis résidait dans la nécessité pour Devbot de prendre en charge les tâches complexes d'ACS dans plusieurs domaines, notamment la sécurité, l'optimisation des coûts, les éléments constitutifs de l'infrastructure as-code et la conception de l'architecture. Le tout en proposant une expérience utilisateur fluide et cohérente.

Les équipes d'Audi ont également été très attentives à la fiabilité et à la précision des informations générées par l'IA. Par exemple, lors de l'analyse des configurations de sécurité, Devbot doit fournir des résultats précis et vérifiables. Il en va de même pour les recommandations basées sur le framework AWS Well-Architected. Ce framework aide les utilisateurs à évaluer les avantages et inconvénients des décisions d'architecture qu'ils prennent. Sans une fiabilité élevée, l'adoption de l'outil serait limitée et son utilité restreinte.

PublicitéDes gains de temps massifs

Le bot fournit aux employés des recommandations personnalisées en temps réel pour répondre à leurs demandes, de manière sécurisée. « Avec Devbot, nous automatisons une grande partie des demandes répétitives d'assistance. Cela libère des ressources précieuses pour le développement des futures solutions cloud - un facteur crucial pour notre pérennité technologique et la compétitivité d'Audi », souligne Gregor Endl, responsable cloud chez Audi AG.

Dans l'article de blog, les auteurs d'AWS, d'Audi et de Storm Reply soulignent les gains de temps liés à l'utilisation de Devbot. Par exemple, la consultation de la documentation d'AWS en matière d'architecture (le framework AWS Well-Architected) demande en moyenne 30 minutes à un expert d'Audi. « L'agent récupère les informations pertinentes avec une latence minimale, ce qui entraîne un gain de temps direct de près de 99 % », écrivent les auteurs du billet de blog. De même, la recherche manuelle d'un composant IaC vérifié prend environ dix minutes. Le bot réduit ce temps de 98 %. L'identification et la résolution des problèmes de sécurité demandent généralement au moins cinq minutes. Durée que Devbot réduit en moyenne de 95 %. L'équipe ACS peut ainsi résoudre les problèmes de sécurité et adapter les ressources cloud plus rapidement et avec moins d'efforts.