Simon Pilar porte tout à fait le titre de directeur DevOps et DLC Toolchain R&D Platform Engineering pour le fournisseur de technologies de santé Clario. Nous avons pris la parole lors d’un récent événement Dynatrace pour en savoir plus sur la manière dont les outils de gestion, l’observabilité et l’AIOps aident à atteindre les objectifs d’automatisation de Clario.
Merci de m’avoir rejoint, Simon. Commençons peut-être par : Qu’est-ce que Clario cherche à offrir à ses clients via un logiciel ?
Clario est un fournisseur d’équipements et de logiciels travaillant sur les essais cliniques et la gestion des données et des appareils associés. Cela signifie rassembler des preuves cliniques (données, images, analyses et autres informations) provenant d’une grande variété de types d’équipements et les transmettre aux personnes qui dirigent les essais, le tout dans un cadre réglementaire strict.
Nous avons été fondés en 1972 et nous opérons désormais dans 120 pays. Une grande partie de notre activité concerne les logiciels – nous avons environ un millier de développeurs. Comme la plupart des organisations, nous avons modernisé nos plateformes pour fournir des services de pointe à nos clients pharmaceutiques et médicaux, tels que Bring Your Own Device et des informations basées sur l’IA.
Alors, pourquoi l’observabilité est-elle importante pour Clario ?
Dans un essai clinique, la personne la plus importante dans la salle est le patient – c’est ce qui motive notre innovation. Nous voulons être connus pour offrir la meilleure expérience client, ce qui signifie rendre les choses aussi simples que possible pour les patients et les cliniciens.
En conséquence, nos systèmes doivent stocker, sécuriser et traiter les données cliniques rapidement, avec des résultats fournis de manière complète et de qualité. Lorsqu’un patient est invité à un essai, il est probablement atteint d’une maladie et peut-être que le médicament étudié pourrait améliorer sa vie. Mais si un médecin a besoin d’un retour d’information sur l’analyse et que celle-ci est retardée, le patient pourrait devoir attendre ou même être exclu de l’essai.
Des choses comme celles-là peuvent arriver, donc le système influence réellement la vie des gens. C’est ce que je dis à mon équipe : ce que vous faites est vraiment important car vous pouvez influencer non seulement les résultats, mais aussi la participation des personnes à un essai clinique.
C’est là que s’inscrit l’observabilité – elle est obligatoire pour les architectures modernes. Nos outils de gestion surveillent les processus de candidature et garantissent le bon fonctionnement des flux de données. Mais avec les microservices et tout ce qui les entoure, il est difficile d’analyser toutes les données des applications. C’est comme chercher une aiguille dans une botte de foin. Un logiciel comme Dynatrace est devenu incontournable.
S’il y a un incident, vous devez d’abord investir du temps pour trouver la cause profonde et la décrire aux autres afin de pouvoir y remédier. Ensuite, vous devez être en mesure de dire à vos principales parties prenantes ce qui s’est passé et pourquoi cela s’est produit. Nous devons nous asseoir devant des clients, tels que les sociétés pharmaceutiques, pour leur poser des questions sur les incidents. Nous ne voulons pas nous retrouver dans une situation où nous ne pouvons pas expliquer ce qui se passe.
De nouvelles capacités et outils opérationnels apparaissent, comme l’AIOps. Vous facilitent-ils la vie ?
De meilleurs outils apparaissent constamment, mais ce n’est pas le problème. Par exemple, AIOps est assez facile à déployer, mais le plus difficile est de construire votre processus autour de lui. Il s’agit de la transformation de l’informatique. Il n’est pas si facile de passer des structures informatiques traditionnelles à ce qu’elles seront dans le futur. Vous devez créer de nouveaux processus autour de la création de technologies, y compris des éléments tels que l’infrastructure en tant que code. Tout est code.
Les nouveaux outils et les nouveaux processus doivent fonctionner ensemble : mettez en place la bonne automatisation, et des choses comme l’AIOps deviennent plus simples à mesure qu’elles prennent en charge ce que vous automatisez.
Comment aborder cela et susciter le changement ?
Au cours de mes 23 années de carrière, j’ai appris qu’il ne faut pas trop communiquer avec le changement. Cela prend du temps et vous avez besoin de l’influence de l’équipe pour le mettre en œuvre et en montrer les avantages. Pour conduire cela, je choisis des gens qui sont des techniciens et qui aiment essayer de nouvelles choses. Laissez-les jouer avec les nouveautés, et cela se répandra automatiquement.
Kubernetes en est un exemple. Nous avons joué avec cela en informatique, puis nous l’avons montré à certains développeurs, et cela a commencé à se répandre, et maintenant la technologie est utilisée. C’est ce qui est cool avec les nerds (je me considère comme l’un d’entre eux !) : vous pouvez utiliser la curiosité des gens pour initier un véritable changement transformationnel. Vous devez trouver un influenceur dans l’équipe, le mettre de votre côté, puis il influencera les autres.
Je peux craindre que nous soyons en retard, mais quand je regarde les autres sessions de la conférence Dynatrace, je pense que nous faisons de bons progrès. De plus, j’ai dix choses écrites à faire ou à regarder, des idées sur la façon dont nous pouvons mieux faire les choses.
Comment avez-vous présenté l’analyse de rentabilisation des outils de gestion destinés au niveau C pour l’obtenir ?
Je dirais deux choses : l’efficacité et la capacité. L’agilité n’était pas le principal moteur : dans notre secteur, nous n’avons pas le modèle économique nécessaire pour publier des logiciels rapidement. Ce n’est pas le cas, car un essai clinique et le logiciel qui l’accompagne doivent être validés. Au lieu de cela, l’efficacité était importante : il faut investir de l’argent pour en tirer des économies. De plus, vous devez avoir la capacité de travailler avec vos clients.
Des outils comme Dynatrace créent la possibilité de mesurer davantage d’événements commerciaux – comme je l’ai dit plus tôt, lorsque vous êtes assis devant un client pharmaceutique, vous devez expliquer pourquoi quelque chose s’est produit. Vous ne voulez pas vous retrouver dans une situation où vous ne savez pas pourquoi quelque chose a échoué ni comment cela a été affecté.
Cela est également vrai pour le niveau C. Avoir une solution qui peut vous dire : « Ces dix clients ont été affectés et cette fonction est à l’origine du problème. » De toute évidence, si vous parvenez à résoudre les problèmes à l’avance, vous n’avez pas besoin d’avoir ces conversations, car le système ne fait que fonctionner !
Quelle baguette magique brandiriez-vous pour l’industrie technologique, en particulier dans le domaine de la gestion ?
Cela impliquerait l’IA, ce que Dynatrace fait actuellement, mais bien plus encore – par exemple, de telle sorte que non seulement les techniciens puissent extraire des informations du logiciel. Ensuite, la prochaine grande chose que nous prévoyons déjà est d’augmenter l’automatisation pour résoudre les problèmes, par exemple en augmentant automatiquement les ressources. S’il y a un problème, résolvez-le automatiquement et envoyez-moi un e-mail pour me dire que c’est fait.
Nous y sommes presque. Plus nous pouvons automatiser, moins nous devons former du personnel et plus vite nous pouvons nous transformer. L’automatisation est à l’origine de cette transformation de l’informatique vers DevOps – Shift Left, les équipes de développement assumant la responsabilité de l’automatisation de l’infrastructure. C’est tellement crucial. Combien de fois avons-nous eu une situation où quelque chose a échoué et quelqu’un a dit : ce n’est pas ma responsabilité ; c’est l’équipe cloud. Oh, et cela a fonctionné dans mon environnement de test !
Ainsi, avec plus d’automatisation, nous pouvons améliorer notre culture et notre mentalité pour mieux livrer, assumer nos responsabilités et faire passer de telles discussions dans le passé. Vous pouvez utiliser la technologie à son plein potentiel, mais seulement avec la bonne culture et la bonne mentalité.
