L'Observability Agent est un assistant IA intégré à Azure Monitor, ancré dans les données de télémétrie réelles . Ses capacités principales incluent :

• Couche de dépannage intelligente : corrélation des logs, métriques, traces, topologie, état des ressources et contexte opérationnel dans les environnements cloud .
• Chat en langage naturel : les ingénieurs peuvent poser des questions ouvertes et mener des investigations guidées sans écrire de requêtes KQL .
• Investigations approfondies : l'agent formule des hypothèses, rassemble des preuves, compare les signaux par période/périmètre/type, écarte les explications faibles et présente une piste de raisonnement complète .
• Transparence du raisonnement : l'agent montre ce qu'il a trouvé, ce qu'il a écarté et pourquoi, laissant l'humain prendre la décision finale .
• Large corrélation de signaux : applications surveillées par Azure, AKS, machines virtuelles, télémétrie Foundry, infrastructure et signaux de plateforme .
• Intégration Azure RBAC : le chat et les investigations utilisent l'identité et les droits de l'utilisateur connecté .
• Pas d'entraînement sur les données utilisateur : les prompts et réponses ne sont pas utilisés pour entraîner les modèles de fondation .

Opérations autonomes (preview publique)

En parallèle de la version générale, Microsoft a lancé les opérations autonomes en preview publique. Ces capacités fonctionnent en arrière-plan pour réduire le travail de triage manuel :

• Corrélation continue des alertes : l'agent analyse les alertes au fur et à mesure, les regroupe en un seul incident Azure Monitor et joint une explication en langage naturel de pourquoi ces alertes vont ensemble .
• Création d'incidents à partir d'alertes importantes : l'agent peut créer un incident pour une alerte individuelle selon des instructions personnalisées (ex. : "toujours créer un incident pour les alertes de sévérité 2") .
• Investigations automatiques approfondies : l'agent peut lancer des investigations poussées sur les incidents qu'il a créés .

Point crucial : l'humain garde le contrôle. L'agent ne redémarre pas de ressources, ne modifie pas de configuration et ne résout rien tout seul . Toutes les décisions de mitigation restent entre les mains de l'ingénieur . Les opérations autonomes sont soumises aux Conditions d'utilisation supplémentaires pour les préversions Microsoft Azure .

Comment l'agent diagnostique les pannes cloud

L'agent s'appuie sur des années d'expérience de Microsoft dans l'exploitation d'Azure. Il est conçu pour diagnostiquer ce qui ne va pas lors d'une panne, sans le stress, la fatigue ou la vision tunnel qui peuvent affecter les opérateurs humains .

Il connecte logs, métriques, traces, alertes, dépendances, graphe de ressources, état des ressources, journaux d'activité, télémétrie Foundry et changements pour remonter à la cause probable . Brendan Burns, co-créateur de Kubernetes, décrit l'agent comme une couche de formation d'hypothèses au-dessus de l'automatisation déterministe : l'agent peut émettre une théorie sur ce qui a mal tourné, la tester contre les données, et continuer à chercher une solution .

Limitations et contraintes

Plusieurs contraintes s'appliquent à cette version :

• Les opérations autonomes sont en preview publique uniquement – elles ne sont pas couvertes par les conditions de support de la version générale et sont soumises aux conditions juridiques des préversions .
• Aucune action autonome : l'agent investigate et recommande, mais ne redémarre pas de ressources, ne modifie pas de configuration et ne résout pas d'incidents .
• Limite des instructions personnalisées : 8 192 caractères maximum par ressource Observability Agent .
• Plafond d'investigation approfondie : une seule opération d'investigation approfondie est plafonnée à 500 Azure Agent Credits (AAC) .
• Pas de filtre dédié pour les incidents créés par l'agent : dans la vue liste des incidents, seul le préfixe [<AppName>] dans le titre distingue les incidents créés par l'agent .
• Contraintes de région et de périmètre : les opérations autonomes s'exécutent sur une ressource dédiée Microsoft.Monitor/observabilityAgents avec une identité managée limitée .

Tarification et facturation

• Modèle de tarification à la consommation : vous payez uniquement pour le travail IA effectué par l'agent, mesuré en Azure Agent Credits (AAC) .
• Trois modes de facturation : le chat (généralement le moins coûteux), les investigations approfondies (plus coûteuses, plafonnées à 500 AAC par opération) et les opérations autonomes (la corrélation d'alertes n'est pas facturée pendant la preview ; les investigations automatiques approfondies le sont) .
• Prix unitaires AAC : disponibles sur la page de tarification d'Azure Monitor .
• Début de la facturation : 1er juillet 2026 .
• Corrélation d'alertes : le regroupement continu des alertes en arrière-plan n'est pas facturé pendant la preview publique .

Note concernant KPMG

Les sources disponibles couvrent le déploiement par KPMG d'Agent 365 (la plateforme de gouvernance globale des agents de Microsoft), et non l'Observability Agent lui-même. KPMG a déployé Agent 365 auprès de 276 000 personnes dans le cadre d'une initiative d'entreprise de gouvernance des agents . Aucun résultat ni métrique spécifique pour l'utilisation par KPMG de l'Azure Copilot Observability Agent n'a été trouvé dans les sources fournies. Les articles de blog et les publications de la communauté technique de Microsoft mettent en avant la disponibilité générale de l'agent mais ne citent pas KPMG comme adoptant précoce de cet agent particulier.

L'Observability Agent est un assistant IA intégré à Azure Monitor, ancré dans les données de télémétrie réelles . Ses capacités principales incluent :

• Couche de dépannage intelligente : corrélation des logs, métriques, traces, topologie, état des ressources et contexte opérationnel dans les environnements cloud .
• Chat en langage naturel : les ingénieurs peuvent poser des questions ouvertes et mener des investigations guidées sans écrire de requêtes KQL .
• Investigations approfondies : l'agent formule des hypothèses, rassemble des preuves, compare les signaux par période/périmètre/type, écarte les explications faibles et présente une piste de raisonnement complète .
• Transparence du raisonnement : l'agent montre ce qu'il a trouvé, ce qu'il a écarté et pourquoi, laissant l'humain prendre la décision finale .
• Large corrélation de signaux : applications surveillées par Azure, AKS, machines virtuelles, télémétrie Foundry, infrastructure et signaux de plateforme .
• Intégration Azure RBAC : le chat et les investigations utilisent l'identité et les droits de l'utilisateur connecté .
• Pas d'entraînement sur les données utilisateur : les prompts et réponses ne sont pas utilisés pour entraîner les modèles de fondation .

Opérations autonomes (preview publique)

En parallèle de la version générale, Microsoft a lancé les opérations autonomes en preview publique. Ces capacités fonctionnent en arrière-plan pour réduire le travail de triage manuel :

• Corrélation continue des alertes : l'agent analyse les alertes au fur et à mesure, les regroupe en un seul incident Azure Monitor et joint une explication en langage naturel de pourquoi ces alertes vont ensemble .
• Création d'incidents à partir d'alertes importantes : l'agent peut créer un incident pour une alerte individuelle selon des instructions personnalisées (ex. : "toujours créer un incident pour les alertes de sévérité 2") .
• Investigations automatiques approfondies : l'agent peut lancer des investigations poussées sur les incidents qu'il a créés .

Point crucial : l'humain garde le contrôle. L'agent ne redémarre pas de ressources, ne modifie pas de configuration et ne résout rien tout seul . Toutes les décisions de mitigation restent entre les mains de l'ingénieur . Les opérations autonomes sont soumises aux Conditions d'utilisation supplémentaires pour les préversions Microsoft Azure .

Comment l'agent diagnostique les pannes cloud

L'agent s'appuie sur des années d'expérience de Microsoft dans l'exploitation d'Azure. Il est conçu pour diagnostiquer ce qui ne va pas lors d'une panne, sans le stress, la fatigue ou la vision tunnel qui peuvent affecter les opérateurs humains .

Il connecte logs, métriques, traces, alertes, dépendances, graphe de ressources, état des ressources, journaux d'activité, télémétrie Foundry et changements pour remonter à la cause probable . Brendan Burns, co-créateur de Kubernetes, décrit l'agent comme une couche de formation d'hypothèses au-dessus de l'automatisation déterministe : l'agent peut émettre une théorie sur ce qui a mal tourné, la tester contre les données, et continuer à chercher une solution .

Limitations et contraintes

Plusieurs contraintes s'appliquent à cette version :

• Les opérations autonomes sont en preview publique uniquement – elles ne sont pas couvertes par les conditions de support de la version générale et sont soumises aux conditions juridiques des préversions .
• Aucune action autonome : l'agent investigate et recommande, mais ne redémarre pas de ressources, ne modifie pas de configuration et ne résout pas d'incidents .
• Limite des instructions personnalisées : 8 192 caractères maximum par ressource Observability Agent .
• Plafond d'investigation approfondie : une seule opération d'investigation approfondie est plafonnée à 500 Azure Agent Credits (AAC) .
• Pas de filtre dédié pour les incidents créés par l'agent : dans la vue liste des incidents, seul le préfixe [<AppName>] dans le titre distingue les incidents créés par l'agent .
• Contraintes de région et de périmètre : les opérations autonomes s'exécutent sur une ressource dédiée Microsoft.Monitor/observabilityAgents avec une identité managée limitée .

Tarification et facturation

• Modèle de tarification à la consommation : vous payez uniquement pour le travail IA effectué par l'agent, mesuré en Azure Agent Credits (AAC) .
• Trois modes de facturation : le chat (généralement le moins coûteux), les investigations approfondies (plus coûteuses, plafonnées à 500 AAC par opération) et les opérations autonomes (la corrélation d'alertes n'est pas facturée pendant la preview ; les investigations automatiques approfondies le sont) .
• Prix unitaires AAC : disponibles sur la page de tarification d'Azure Monitor .
• Début de la facturation : 1er juillet 2026 .
• Corrélation d'alertes : le regroupement continu des alertes en arrière-plan n'est pas facturé pendant la preview publique .

Note concernant KPMG

Les sources disponibles couvrent le déploiement par KPMG d'Agent 365 (la plateforme de gouvernance globale des agents de Microsoft), et non l'Observability Agent lui-même. KPMG a déployé Agent 365 auprès de 276 000 personnes dans le cadre d'une initiative d'entreprise de gouvernance des agents . Aucun résultat ni métrique spécifique pour l'utilisation par KPMG de l'Azure Copilot Observability Agent n'a été trouvé dans les sources fournies. Les articles de blog et les publications de la communauté technique de Microsoft mettent en avant la disponibilité générale de l'agent mais ne citent pas KPMG comme adoptant précoce de cet agent particulier.