Boulogne, le 26 août 2026 – Dynatrace (NYSE: DT), plateforme leader de l’observabilité pilotée par l’IA publie les résultats de son étude The State of SRE and Platform Engineering 2026. Cette étude analyse la manière dont les grandes entreprises articulent observabilité, automatisation et IA pour développer l’ingénierie de fiabilité des sites (SRE) et le platform engineering. Menée à l’échelle mondiale auprès de 919 responsables IT, l’enquête conclut que l’adoption rapide de l’IA et les spécificités de ses workloads redéfinissent les missions de ces équipes. Ce changement de paradigme contraint les organisations à repenser leur gestion de la montée en charge, de l’automatisation et du contrôle. 

 Les équipes SRE et de platform engineering sont désormais en première ligne pour intégrer de nouveaux indicateurs, outils et fonctionnalités au sein de leurs environnements de développement et de fiabilité. Le cabinet Gartner® prévoit d’ailleurs que d’ici 2028, 80 % des entreprises adopteront des pratiques SRE, contre seulement 30 % en 2024. Fortes du soutien de leurs directions et d’une responsabilité partagée, ces équipes portent désormais une responsabilité croissante dans le succès ou l’échec des projets d’IA. 

 Combler le fossé entre développement et exploitation de l’IA 

C’est dans ce contexte que s’inscrit la récente annonce de l’acquisition d’Arize par Dynatrace. Alors que 67 % des SRE placent la surveillance des modèles d’IA en tête de leurs priorités et que le suivi de leur précision est déjà la capacité IA la plus déployée (58 %), la demande d’évaluation de l’IA dépasse les capacités des outils actuels. Pour l’heure, l’IA ne tient pas encore ses promesses en matière de réduction des coûts et du temps moyen de résolution des incidents (MTTR), et plus d’un tiers des ingénieurs plateforme citent l’intégration des outils comme leur principal obstacle. 

 Son projet d’acquisition d’Arize vise à répondre directement à cet enjeu : intégrer l’évaluation native de l’IA au cœur même de la plateforme d’observabilité. L’objectif est de permettre aux équipes qui conçoivent les modèles et à celles qui les exploitent en production de s’appuyer sur une source de données unique, sans avoir à juxtaposer des systèmes cloisonnés. 

Pourquoi le passage à l’échelle est le prochain défi des grandes entreprises 

L’étude confirme que les démarches SRE et de platform engineering sont désormais bien ancrées dans les grands groupes : 

 Pour les SRE : 92 % des organisations déclarent bénéficier du soutien de leur direction. 

  • Pour les ingénieurs plateforme : 89 % des entreprises appliquant ces méthodes ont mis en place une plateforme interne pour les développeurs (IDP), et 60 % font état d’une adoption large. 
  • Pour l’ensemble de ces métiers : 73 % des équipes SRE et de platform engineering collaborent et partagent la responsabilité des enjeux de fiabilité et de plateforme. 

 Ces données témoignent des investissements massifs réalisés dans la fiabilité, l’automatisation et la productivité des développeurs. Les entreprises attendent désormais de ces équipes qu’elles appliquent ce socle à la nouvelle phase de leur transformation numérique. Si les workloads d’IA s’intègrent de plus en plus aux infrastructures de production, la complexité croissante, les nouvelles télémétries et des modes de défaillance inédits sollicitent fortement les outils d’observabilité. 

 L’IA élève les exigences de fiabilité et de contrôle 

Selon l’étude, l’émergence de l’IA agentique fixe de nouvelles priorités et soulève de nouveaux défis : 

 Côté SRE : 89 % utilisent des objectifs de niveau de service (SLO). Pour 67 %, la surveillance des modèles d’IA est devenue l’usage prioritaire. 

  • Côté Platform Engineering : 55 % priorisent la mise à disposition d’outils d’IA pour les développeurs (copilotes de code, chatbots). 

 Si l’IA répond globalement aux attentes en matière de fiabilité et de productivité des développeurs, ses retombées restent décevantes sur la réduction des coûts et du temps moyen de résolution (MTTR). Cet écart souligne la nécessité d’une intelligence système et d’une orchestration des flux plus poussées. Près de la moitié des SRE interrogés indiquent par ailleurs que la multiplication des sources de données et des métriques nuit à leur capacité à définir et gérer des SLO efficaces. 

 On note toutefois que les équipes choisissent de privilégier la visibilité et le contrôle humain avant d’étendre l’automatisation. Le suivi de la performance et de la précision des modèles reste la fonctionnalité d’IA la plus déployée par les SRE (58 %). 

 L’observabilité devient le plan de contrôle des opérations pilotées par l’IA 

À mesure que les entreprises progressent vers l’automatisation et les opérations assistées par l’IA, l’observabilité devient un pilier central de la gouvernance, de la fiabilité et de l’optimisation. Néanmoins, l’intégration des outils, la complexité et le morcellement des données freinent les avancées : 

 Plus d’un tiers (37 %) des ingénieurs plateforme citent l’intégration aux outils existants comme leur premier défi. 

  • Seuls 40 % d’entre eux déclarent intégrer l’observabilité à toutes les étapes du déploiement. 

 Désormais, la moitié des SRE utilisent des capacités d’IA pour l’automatisation de la gestion des incidents. Cette évolution marque un glissement vers des opérations agentiques où l’observabilité doit jouer le rôle de tour de contrôle, encadrant le moment et la manière dont les actions autonomes sont exécutées. 

 « Le SRE et le platform engineering ont posé les bases de la fiabilité numérique moderne, mais l’IA rebat les cartes. Les entreprises ne doivent plus seulement gérer leurs systèmes, elles doivent les orchestrer en reliant observabilité, automatisation et IA agentique pour opérer à la vitesse requise », explique Steve Tack, Chief Product Officer chez Dynatrace. « Cette étude confirme également la pertinence de notre projet d’acquisition d’Arize. Les équipes chargées de l’ingénierie de l’IA utilisaient jusqu’ici un ensemble d’outils d’évaluation, tandis que les équipes d’exploitation surveillaient la production avec un autre. Ce cloisonnement n’est plus soutenable à mesure que l’IA s’implante au cœur des systèmes de production. » 

 Foires aux questions (FAQ) 

Que couvre l’étude The State of SRE and Platform Engineering 2026 et quel est le profil du panel ? 

 Il s’agit d’un rapport mondial réalisé par Dynatrace auprès de 919 responsables IT, décideurs et managers rattachés au SRE, au platform engineering ou aux opérations IT au sein d’entreprises réalisant un chiffre d’affaires annuel d’au moins 500 millions de dollars. Le rapport analyse la manière dont les organisations orchestrent observabilité, automatisation et IA pour faire évoluer leurs pratiques à mesure que les projets d’IA passent en production. 

 En quoi l’IA modifie-t-elle le périmètre de responsabilité de ces équipes ? 

L’IA élargit leur rôle au-delà de leur périmètre historique. Pour les SRE, la surveillance des modèles d’IA (performance et dérive) est devenue la première priorité, devant la gestion des incidents. Pour les ingénieurs plateforme, l’intégration des outils d’IA nécessite des cadres de provisionnement et de gouvernance que les plateformes existantes n’avaient pas été conçues pour supporter. 

 Pourquoi ces équipes gagnent-elles en importance avec la montée en charge de l’IA ? 

À mesure que les applications d’IA rejoignent les environnements de production, la responsabilité de la fiabilité, de l’évolutivité et de la robustesse de ces systèmes incombe à ces équipes. L’adoption rapide de l’IA les oblige à revoir leurs méthodes de gestion de la montée en charge, de l’automatisation et du contrôle. 

 Quels sont les enseignements clés du rapport ? 

L’étude montre que les pratiques SRE et de platform engineering sont solidement implantées : 92 % des entreprises font état d’un soutien de leur direction pour le SRE, 89 % de celles qui pratiquent le platform engineering ont déployé une plateforme interne pour les développeurs, et 73 % de ces deux typologies d’équipes collaborent étroitement. 

 Pourquoi traiter conjointement le SRE et le Platform Engineering ? 

 Ces deux disciplines subissent simultanément les transformations liées à l’IA, mais selon des angles différents. Les SRE garantissent la fiabilité en production, tandis que les ingénieurs plateforme conçoivent les outils utilisés par les développeurs. Les analyser ensemble permet d’observer la manière dont l’IA sollicite l’ensemble de la chaîne opérationnelle. 

 Quels nouveaux types de défaillances l’IA introduit-elle ? 

Les systèmes d’IA présentent des modes de défaillance différents de ceux des logiciels traditionnels : la dérive des modèles, l’inconstance des résultats, l’augmentation des coûts d’inférence et les risques liés à la confidentialité des données ne ressortent pas via les métriques d’infrastructure classiques. Cela exige de nouveaux outils de mesure, de gouvernance et d’observabilité. C’est pourquoi 67 % des SRE et 63 % des ingénieurs plateforme considèrent les fonctionnalités d’IA comme la capacité d’observabilité la plus critique. 

 Méthodologie 

Ce rapport repose sur une enquête internationale menée entre octobre 2025 et janvier 2026 par Y2 (partenaire de Qualtrics) pour le compte de Dynatrace, auprès de 919 décisionnaires et responsables IT d’entreprises réalisant plus de 500 millions de dollars de chiffre d’affaires. Le panel couvre les régions Amériques, EMEA et Asie-Pacifique. 

Mise en garde concernant les déclarations prospectives 

Ce communiqué de presse contient certaines « déclarations prospectives » au sens de la loi Private Securities Litigation Reform Act de 1995, y compris des déclarations concernant les capacités et la plateforme de Dynatrace, ainsi que les avantages actuels et futurs attendus par les organisations utilisant la plateforme Dynatrace. Ces déclarations prospectives incluent toutes les déclarations qui ne sont pas des faits historiques ainsi que les déclarations identifiées par des termes tels que « sera », « s’attend à », « anticipe », « a l’intention de », « prévoit », « croit », « cherche à », « estime », et d’autres termes de signification similaire. Ces déclarations prospectives reflètent nos points de vue actuels concernant nos plans, intentions, attentes, stratégies et perspectives, qui sont basés sur les informations dont nous disposons actuellement et sur les hypothèses que nous avons émises. Bien que nous estimions que nos plans, intentions, attentes, stratégies et perspectives, tels que reflétés ou suggérés par ces déclarations prospectives, soient raisonnables, nous ne pouvons donner aucune assurance que ces plans, intentions, attentes ou stratégies seront atteints ou réalisés. Les résultats réels peuvent différer matériellement de ceux décrits dans les déclarations prospectives et seront affectés par une variété de risques et de facteurs qui échappent à notre contrôle, y compris les risques énoncés sous le titre « Risk Factors » (Facteurs de risque) dans notre rapport annuel sur formulaire 10-K, nos rapports trimestriels ultérieurs sur formulaire 10-Q, ainsi que dans nos autres dépôts auprès de la SEC. Nous n’assumons aucune obligation de mettre à jour les déclarations prospectives contenues dans ce document en raison de nouvelles informations, d’événements futurs ou autres.