Résumé Dans les systèmes complexes actuels basés sur le cloud et les microservices, il n'est pas surprenant que des problèmes surviennent. Bien que nous ayons fait d'énormes progrès dans la détection rapide des problèmes grâce aux outils d'observabilité modernes, identifier la cause profonde réelle d'un problème — ce qui a réellement provoqué l'incident — reste une tâche difficile, manuelle et chronophage. C'est là qu'interviennent les grands modèles de langage (LLM). Ces modèles d'IA sont entraînés à comprendre les journaux, les alertes, la documentation et le langage naturel — autant d'éléments cruciaux lors des incidents. En exploitant la puissance des LLM, les équipes peuvent accélérer considérablement l'analyse des causes profondes (RCA), réduire les temps d'arrêt et même jeter les bases de systèmes à auto-réparation.