Data / IA
Riverbed veut faire passer l’IT du « zéro ticket » au « zéro disruption »
Par Guillaume Perissat, publié le 16 juin 2026
Avec une nouvelle génération de fonctions IA intégrées à sa plateforme Aternity, Riverbed ambitionne d’accompagner l’évolution des équipes IT d’une logique de réaction vers une logique de prévention. Pour ce faire, l’éditeur place au cœur de sa stratégie l’observabilité haute fidélité, l’encadrement de l’automatisation et l’emploi d’agents IA capables d’anticiper et de résoudre les incidents avant qu’ils n’impactent les utilisateurs.
À l’occasion de l’annonce de plusieurs nouveautés autour de sa plateforme Aternity, Riverbed a dévoilé sa vision d’une nouvelle étape dans l’évolution des opérations IT : l’ère du « Zero Disruption ». L’objectif affiché est clair. L’éditeur ne veut plus simplement accélérer la résolution des incidents, mais cherche désormais à empêcher certains incidents d’impacter les utilisateurs.
Pour l’éditeur, la multiplication des environnements hybrides, des services cloud et désormais des usages de l’intelligence artificielle rend les approches traditionnelles du support insuffisantes. « Nous passons d’un modèle réactif à un modèle préventif », résume Joseph Salameh, Director, Solutions Engineering chez Riverbed France. Une ambition rendue possible, selon l’éditeur, par la combinaison d’une collecte de données haute fidélité, d’une intelligence contextuelle enrichie par l’IA et de mécanismes d’automatisation pilotés.
Une IA agentique, mais sous contrôle humain
La principale nouveauté réside dans Riverbed IQ 4.0, présenté comme une couche d’intelligence destinée à accompagner la transition vers des opérations IT autonomes. La plateforme introduit notamment un framework agentique permettant à des agents IA d’exécuter des tâches d’investigation ou de remédiation via des Skills/ Tools prédéfinis.
Riverbed insiste toutefois sur un point : il ne s’agit pas d’automatisation totale, mais « d’assisted automation ». « L’ensemble du marché n’est pas encore prêt pour du full autonome », estime Joseph Salameh. Les « skills » exécutés par les agents reposent sur des scénarios construits et validés par les équipes IT, intégrant systématiquement des mécanismes de gouvernance humaine. Évidemment, la plateforme est en mesure de gérer les cas d’usage reposant sur du « full automation ».
L’éditeur se positionne également comme une couche d’orchestration capable d’interagir avec des agents ou services tiers. « Nous pouvons être l’orchestrateur de nos propres skills comme de celles d’autres éditeurs », explique-t-il. Une approche qui s’inscrit dans l’émergence des architectures ouvertes basées sur les protocoles d’interconnexion entre agents IA.
La qualité des données comme fondement de l’autonomie
Pour Riverbed, la fiabilité des décisions prises par l’IA repose avant tout sur la qualité des données observées. L’éditeur revendique plus de vingt-cinq ans d’expérience dans la collecte et l’analyse des performances applicatives, réseau et poste de travail.
« L’IA n’est pas nouvelle. Ce qui compte, c’est de disposer d’une base de données extrêmement propre », souligne Joseph Salameh. La société affirme s’appuyer sur des métriques fortement normalisées et gouvernées, dont les définitions restent constantes dans le temps.
Cette approche vise à réduire les risques liés aux hallucinations ou aux prises de décision imprécises. Les agents ne créent pas eux-mêmes leurs procédures de remédiation : ils exécutent des scénarios définis à partir de cas réels déjà résolus par les équipes IT. En cas d’écart ou de situation non prévue, l’intervention humaine reste requise.
Riverbed compare ainsi son modèle à une logique de décision explicable reposant sur d’immenses arbres de règles conditionnelles. « Derrière un skill, ce sont essentiellement des appels API associés à des conditions et à des actions. L’IA apporte la corrélation et la capacité à passer à l’échelle », précise le responsable. Pas de boîtes noires donc.
AI Assurance : surveiller les usages de l’IA… et le Shadow AI
Parmi les annonces les plus remarquées figure AI Assurance, une nouvelle fonctionnalité dédiée à l’observabilité de l’intelligence artificielle. Disponible plus tard cet été, l’outil doit permettre aux entreprises de suivre plusieurs indicateurs liés à l’adoption de l’IA : fréquence d’usage, coûts opérationnels, performances des agents ou encore détection des usages non autorisés, souvent regroupés sous le terme de « Shadow AI ».
« L’IA n’est pas nouvelle. Ce qui compte, c’est de disposer d’une base de données extrêmement propre »
Joseph Salameh, Director, Solutions Engineering
Riverbed France
Pour Riverbed, cette problématique s’apparente finalement à celle de la gestion d’actifs logiciels. « Une application IA reste une application comme une autre », observe Joseph Salameh. La nouveauté réside davantage dans les tableaux de bord et les indicateurs proposés que dans la nature des données collectées.
L’éditeur prévoit notamment des capacités d’analyse de l’adoption des outils IA, de suivi des coûts et d’identification des comportements agentiques au sein de l’entreprise.
Rejouer l’expérience utilisateur et relier l’incident à l’application
Riverbed complète cette approche avec Aternity Replay 2.0 et APM+, deux briques qui visent à réduire l’un des angles morts classiques du support IT : l’écart entre ce que voient les outils techniques et ce que subit réellement l’utilisateur.
Avec Replay 2.0, les équipes IT peuvent reconstituer les interactions d’un utilisateur dans une application web ou SaaS, non pas sous forme d’enregistrement vidéo, mais à partir des événements du navigateur, puis les corréler avec l’état du poste, du réseau et de l’application. Ainsi, il n’y a plus à demander à l’utilisateur de “reproduire le problème” et de donner au support une preuve exploitable pour comprendre ce qui s’est passé.
APM+ ajoute de son côté une lecture plus applicative à cette observabilité. Là où la DEX mesure l’expérience perçue par l’employé, l’APM descend dans le comportement de l’application, ses transactions, ses temps de réponse et ses dépendances. Le rapprochement des deux univers est important. Un ralentissement ressenti par un utilisateur peut venir d’un poste saturé, d’un Wi-Fi instable, d’un service applicatif dégradé ou d’une transaction backend trop lente. En reliant ces signaux dans les workflows IT et help desk, Riverbed cherche à transformer un symptôme vague (“y a un problème : l’application rame”) en diagnostic plus directement exploitable.
Une télémétrie plus fine pour détecter les incidents invisibles
Riverbed enrichit également sa plateforme avec Aternity High Frequency Analytics (disponibilité annoncée dans le courant de l’été), un module de collecte capable d’enregistrer des données de télémétrie à une granularité d’une seconde. Et ce afin de capturer des événements très courts ou intermittents souvent invisibles avec des approches classiques.
« Cette granularité permet aux équipes IT de diagnostiquer plus précisément les incidents et d’améliorer la compréhension des problèmes en temps réel » explique Joseph Salameh.
Vers une expérience IT centrée sur l’utilisateur
Au-delà de l’automatisation, Riverbed cherche à rapprocher davantage les opérations IT des usages métiers. Les nouvelles fonctions de la plateforme visent à traduire les données techniques en actions concrètes, telles que le remplacement d’une batterie défaillante, le nettoyage d’un cache ou le redémarrage ciblé d’un service.
En outre, les informations seront contextualisées pour les équipes d’observabilité via des tableaux de bord générés automatiquement selon les profils métiers. Cette approche est également incarnée par Riverbed Q, une interface conversationnelle destinée à s’intégrer dans les outils de collaboration tels que Microsoft Teams, Slack ou ServiceNow afin de simplifier les investigations et l’exécution des workflows.
Une vision de l’IT autonome qui se concrétise
Avec cette nouvelle génération d’innovations, Riverbed cherche à se différencier sur le marché du Digital Employee Experience (DEX) en combinant observabilité, AIOps et automatisation au sein d’une même plateforme.
L’éditeur affirme que ses clients ont exécuté plus de 250 millions d’étapes d’automatisation pilotées par l’IA en 2025, illustrant selon lui la montée en puissance des modèles opérationnels assistés par l’intelligence artificielle.
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