New Relic pousse un virage intéressant avec sa Agentic Platform (annoncée en février 2026, en avant-première) : au lieu de faire de “l’automatisation IT classique” façon scripts et RPA, l’éditeur mise sur des agents IA capables de raisonner et d’enchaîner des étapes pour aider vos équipes Ops/SRE.
Concrètement, on parle d’agents préconstruits (dont un SRE Agent), d’iRCA (analyse intelligente des causes racines) et d’intégrations natives avec ServiceNow, Atlassian, PagerDuty via le Model Context Protocol. La promesse : moins de temps à “trier”, plus de temps à “corriger et améliorer”. Typiquement le genre d’évolution qui parle aux DSI et dirigeants de PME qui ont une équipe IT courte… et déjà saturée.
L’Opportunité PME
Le chiffre qui pique : les ingénieurs passeraient 33% de leur temps à réagir aux incidents. Si vous avez 3 à 6 personnes côté run, ça représente vite des semaines-homme par an parties en fumée dans la chasse aux symptômes (logs, métriques, traces, tickets, Slack…).
L’intérêt de l’approche “agentique”, c’est qu’on n’est plus sur une automatisation figée. Une RPA ou un script fait exactement ce qu’on lui a demandé, jusqu’au jour où l’environnement change (nouvelle dépendance, nouveau format de log, nouveau chemin d’escalade) et là… ça casse. Un agent IA, lui, peut raisonner en multi-étapes : corréler signaux, proposer une hypothèse de cause racine, ouvrir/mettre à jour un ticket, suggérer une action, et apprendre de vos pratiques.
Autre point “PME-friendly” : le no-code et les agents préconstruits. Ça réduit le besoin de mobilisation de développeurs juste pour “brancher l’outil”. En clair : adoption plus rapide, ROI plus simple à prouver.
La Vigilance
Premier sujet : le lock-in. Si vos workflows d’incident, vos règles, vos automatismes et vos agents vivent dans l’écosystème New Relic, la marche arrière peut coûter cher (temps, rework, dépendance compétences).
Deuxième sujet : passer du “simple” au “complexe” n’est pas magique. Oui, démarrer avec un agent SRE préconstruit est rapide. Mais dès que vous voulez des scénarios sérieux (enchaînement d’actions, exceptions, validation humaine, escalade, séparation des environnements), il faut des tests et de la validation. Sinon, vous industrialisez… de mauvaises décisions.
Troisième sujet : la gouvernance. New Relic annonce du RBAC et de la journalisation d’audit intégrés. Très bien. Mais c’est à vous de définir jusqu’où l’agent agit : suggérer seulement ? exécuter ? ouvrir des tickets ? déclencher des remédiations ? Une autonomie mal cadrée, c’est un incident qui se transforme en domino.
Enfin : le budget. Le pricing n’est pas communiqué, et le modèle “agentique” est présenté comme une brique cloud distincte. Donc potentiellement un coût additionnel à l’observabilité existante. À challenger avant de s’emballer.
Le Point Conformité
Ici, on touche aux données : logs, traces, métriques, topologie applicative… et parfois des identifiants utilisateurs, des erreurs métier, voire des éléments assimilables à des données personnelles. L’iRCA qui corrèle et analyse sur un graphe peut donc traiter des informations sensibles selon votre contexte.
- Localisation : New Relic est basé à San Francisco. Vérifiez où vos données sont collectées et stockées (région UE disponible ?). Sans région UE adaptée, le risque RGPD grimpe.
- DPA : exigez un Data Processing Agreement conforme RGPD (et nLPD si vous avez des clients en Suisse).
- AI Act : si l’agent prend des décisions autonomes qui impactent des processus métier ou de conformité, il faut qualifier le cas d’usage (et cadrer l’autonomie).
- Alternatives : selon contraintes, regardez aussi des options orientées EU (ex : Scaleway Observability, offres à vérifier côté Infomaniak / OVH).
Conclusion & L’Accompagnement Cohesium
Les agents IA appliqués à l’observabilité, c’est potentiellement un énorme accélérateur : moins de triage, plus de disponibilité, et une IT qui reprend la main sur le temps long. Mais entre lock-in, gouvernance, conformité et pricing encore flou, le vrai sujet n’est pas “est-ce que c’est cool ?”, c’est “est-ce que c’est pilotable et rentable chez nous ?”.
Plutôt que de bricoler, Cohesium AI peut vous accompagner avec : (1) un audit stratégie IA (agents IA vs RPA, gouvernance, roadmap), (2) un audit Conformité & Data (RGPD/nLPD, localisation, DPA, impact AI Act), et (3) du développement sur-mesure si vous devez aller au-delà des templates d’éditeurs.
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