Il existe deux types de solution en support à l’Expérience Client ⚡️
Les solutions de Data Management jouent un rôle clé dans la centralisation et le traitement des données client pour augmenter la Connaissance Client. 🎯
Les solutions opérationnelles autour de l’Expérience Client sont alimentées par ces données. Elles facilitent la gestion des Parcours Client sur la vente, la fidélisation et le service client, créant ainsi un cycle d’alimentation mutuelle entre les deux types de solutions. ⚙️
N’hésitez pas à contacter notre équipe si vous avez des questions supplémentaires.
Impulsées par l’avènement du Cloud et du DevOps, les mouvances “as Code” et “Software Defined X” ont grandement amélioré la gestion du cycle de vie des assets informatiques (infrastructure, middleware, serveur d’application, …) avec principalement :
L’Infrastructure as Code (IaC),
La Configuration as Code,
Nous détaillerons dans un futur article le positionnement de chacun et les grands paradigmes en présence (procédurale vs déclaratif), qui reposent sur une caractéristique commune: l’utilisation de template/playbook au format normalisé (HCL, YAML, …) décrivant l’état final à atteindre ou le moyen d’y aller.
Même si la syntaxe est Human Readable, il peut être fastidieux à l’échelle d’un SI enperpétuelle évolution d’écrire et de mettre à jour ces fichiers de description.
Bien qu’il existe de plus en plus de plateformes simplifiant la création de ceux-ci sur base de conception visuelle en LowCode/NoCode ou de schématisation…Que diriez-vous de troquer d’un point de vue utilisateur le ”as Code” par du ‘as Prompt” ?
#GenAI à la rescousse
Le terrain de jeux des Large Language Models (LLM) et de la GenAI ne cesse de croître, en n’oubliant pas au passage l’ingénierie logicielle.
Imaginez pouvoir simplement demander “Provisionne un cluster de VM EC2 avec NGINX en exposition publique ainsi qu’une base Elasticache” pour voir votre souhait exaucé instantanément.
D’ailleurs, n’imaginez plus, car l’Infrastructure as Prompt (IaP) est déjà proposée par Pulumi AI, et bien d’autres en cours (depX) ou à venir.
Ce positionnement et les avancées rapides et significatives dans ce domaine ne sont pas étonnantes car nous sommes en plein dans le domaine de prédilection des LLMs: les langages.
Qu’ils s’agissent de langages parlés (Français, Anglais, …), de langages de programmation (Python, JavaScript, Rust), de langage de description (HCL, YAML, …), ils ont tous deux concepts fondamentaux:
Un dictionnaire, un vocabulaire, une liste de mots avec une (plusieurs) signification(s) connue(s),
Une grammaire et des règles syntaxiques plus ou moins strictes donnant un sens particulier à la suite de mots d’une phrase ou d’une ligne de fichier de configuration.
Plus le dictionnaire et la grammaire d’un langage sont dépourvus d’ambiguïtés, plus le degré de maturité et la mise en application de la GenAI et des LLMs sur celui-ci peut-être rapide.
L’Infrastructure as Prompt n’est pas une rupture totale avec le “as Code”, simplement une modernisation de l’interface “Homme-Clavier”.
En effet, peu importe le moyen (création manuelle, auto-génération via prompt) l’aboutissement de cette première étape est la disponibilité du fichier de description.
Le cœur du réacteur, à savoir la traduction du <fichier de conf> en actions pour <provisionner et configurer les ressources>, est toujours nécessaire.
A l’avenir elle pourra se révéler un parfait assistant pour faire des recommandations et propositions d’ajustement vis-a-vis de la demande initiale pour optimiser l’architecture à déployer:
Prioriser les services managés,
Prioriser le serverless,
Etre compliant avec les best practices des frameworks d’architecture des Clouders (AWS Well Architected Framework, …),
Security By Design,
RIght sizing de l’infrastructure,
Opter pour des ressources ayant une empreinte carbone et environnementale optimisées.
#La confiance n’exclut pas le contrôle
Bien que la baguette magique qu’apporte cette surcouche soit alléchante, nous ne pouvons qu’abonder les paroles de Benjamin Bayard dans son interview Thinkerview Intelligence artificielle, bullsh*t, pipotron ? (25min) : “tous les systèmes de production de contenus si ce n’est pas à destination d’un spécialiste du domaine qui va relire le truc, c’est dangereux.” Dans un avenir proche l’Infrastructure as Prompt // la Configuration as Prompt n’est pas à mettre dans les mains de Madame Michu (que nous respectons par ailleurs) qui ne saura pas vérifier et corriger le contenu de Provisioning, de Configuration ou de Change qui a été automatiquement généré. Nous vous laissons imaginer les effets de bords potentiels en cas de mauvaise configuration (impact production, impact financier, …) dont le responsable ne serait autre que la Personne ayant validé le déploiement. Impossible de se dédouaner avec un sinistre “c’est de la faute du as Prompt”.
Vous l’avez compris, la déferlante LLM et GenAI continue de gagner du terrain dans l’IT, le potentiel est énorme mais ne remplace en rien la nécessité d’avoir des experts du domaine. Le “as Prompt” se révèle être un énorme accélérateur pour l’apprentissage du sujet, ou dans le quotidien de l’expert .. qui devra avoir une recrudescence de prudence quant aux configurations qui ont été automatiquement générées.
