Elastic est nommé Leader dans le Gartner® Magic Quadrant™ 2026 dans la catégorie Plateformes d'observabilité

Les volumes de télémétrie explosent sous l'impulsion de l'IA, entraînant une hausse des coûts dans tout le secteur. La réponse classique consiste à réduire le stockage : politiques de conservation plus strictes, échantillonnage agressif et relégation au second plan de certains types de données. Le problème de cette approche est qu'elle engendre un effet cumulatif : chaque donnée de télémétrie écartée représente une perte de contexte, or c'est précisément sur ce contexte que reposent les investigations pilotées par l'IA.

Elastic adopte une approche différente. Elasticsearch stocke les logs et les traces jusqu'à 4 fois plus efficacement que l'indexation standard, et les métriques jusqu'à 2,5 fois mieux que Prometheus. La solution s'appuie sur deux moteurs spécialisés accessibles via une interface unique : un moteur de recherche en texte intégral optimisé pour les logs et les traces, et un moteur entièrement orienté colonnes optimisé pour les métriques. Chaque moteur est conçu pour s'adapter à la structure des données qu'il traite, ce qui génère des gains d'efficacité. Tous deux partagent le même langage de requête, les mêmes API et les mêmes tableaux de bord. Les équipes peuvent ainsi gérer ces trois types de signaux depuis une interface unique, sans avoir à maintenir des backends distincts ni à changer constamment d'outil. Le stockage de tous ces éléments coûte moins cher que d'en stocker une partie seulement sur une plateforme moins performante.

Les logs sont le signal le plus riche en matière d'observabilité, mais ils souvent sous-exploités car ils sont non structurés et coûteux à stocker en conservant leur niveau de détail intégral. La plupart des équipes ne conservent que ce que leur budget de stockage permet et considèrent la recherche dans les logs comme une tâche réactive, effectuée par des experts lorsqu'un incident l'exige.

Elastic Streams extrait automatiquement la structure, la signification et le contexte opérationnel des logs bruts, transformant ainsi un signal réactif, réservé aux experts, en un signal proactif. Grâce à l'IA, il met en évidence les indicateurs de connaissance (KI) sans que les ingénieurs aient besoin de savoir à l'avance ce qu'ils doivent rechercher, en extrayant les entités et les dépendances des données non structurées afin que le contexte pertinent soit déjà disponible lorsqu'une alerte est déclenchée.

Elastic propose des agents IA et le machine learning (ML) développés sur le contexte le plus riche possible pour les investigations et l'analyse des causes racines (RCA). Grâce à un stockage efficace de la télémétrie qui ne nécessite aucune suppression de données et à une structuration optimale des logs pour les rendre exploitables, l'IA dispose d'un contexte complet pour opérer. 

À la base de tout cela se trouve la couche de récupération. Elasticsearch récupère les logs, les métriques et les traces pertinents par une approche sémantique, et non par simple correspondance de mots-clés. La qualité de cette récupération détermine si l'IA identifie le contexte exact ou une approximation satisfaisante. C'est là que l'ingénierie du contexte devient essentielle : Elastic structure et enrichit la télémétrie dès l'ingestion, en étiquetant les entités, en extrayant les dépendances et en créant des mappings des services, afin que les données soient prêtes à être exploitées par l'IA avant même le déclenchement d'une alerte.

Pour les équipes qui doivent développer leurs propres workflows d'investigation, Elastic Agent Builder et Workflows fournissent les primitives pour créer des agents IA personnalisés. Elastic propose également un référentiel ouvert de skills d'agent qui peuvent interroger Elasticsearch, exécuter ES|QL et raisonner sur les résultats. Les fonctionnalités préconfigurées de détection d'anomalies et de catégorisation des logs constituent depuis des années un élément central de la plateforme. Toutes ces capacités prennent en charge les investigations et les mesures correctives pilotées par des agents.

Miser sur une pile fermée implique des opérations de migration à chaque évolution de l'écosystème. Toute modification de l'instrumentation entraîne un coût d'ingénierie lié à la mise en place de nouveaux pipelines, à la conversion de schémas et au rapprochement des données. En matière d'observabilité, OTel s'impose comme la norme d'instrumentation dominante, tandis que Prometheus est souvent la norme de référence pour les métriques.

Elasticsearch est un système ouvert par conception, indépendant du schéma et entièrement basé sur OTel. Grâce à Elasticsearch, les équipes peuvent ingérer des données de n'importe quelle source (Prometheus, OTel ou tout autre format), les stocker nativement et les interroger telles quelles. Les données conservent leur format d'origine, sans couche de traduction ni perte d'informations lors de la conversion.

Nous pensons que notre désignation en tant que Leader dans le Gartner Magic Quadrant pour la troisième année consécutive reflète ce que nos clients nous ont confié : l'observabilité ne doit pas imposer de compromis ; les équipes doivent pouvoir stocker efficacement toutes leurs données de télémétrie, s'appuyer sur des standards ouverts plutôt que fermés, et garantir que les investigations pilotées par l'IA disposent de tout le contexte nécessaire.

Chacun des quatre domaines abordés ici est lié aux autres : l'efficacité permet d'obtenir un contexte complet, ce contexte complet rend les investigations pilotées par l'IA fiables, et les normes ouvertes garantissent que les investissements ne seront pas perdus lorsque le secteur évoluera. Nous pensons que cette reconnaissance reflète nos progrès continus dans ces quatre domaines.

Les rapports Gartner® Magic Quadrant™ for Observability Platforms 2026 et Gartner® Critical Capabilities for Observability Platforms 2026 sont maintenant disponibles.

Accédez aux rapports pour en savoir plus sur le marché de l'observabilité et découvrir pourquoi, selon nous, Elastic a été nommé Leader.

Découvrez comment Elastic Observability aide les entreprises à enquêter plus rapidement sur les problèmes, à monitorer les applications alimentées par l'IA, à adopter des normes ouvertes et à opérer en toute confiance à l'échelle.