Rejoignez Open iT à l'IAITAM ACE 2026, l'événement incontournable pour les professionnels de la gestion des actifs informatiques confrontés à la complexité actuelle du paysage des audits. Découvrez comment les entreprises passent d'une défense réactive face aux audits à une conformité proactive et fondée sur les données, grâce à une analyse granulaire des licences.
Du 12 au 14 mai 2026
Le M Resort Spa & Casino
Las Vegas, Nevada
SPONSOR BRONZE
Que vous souhaitiez réduire le gaspillage, améliorer la conformité ou optimiser le retour sur investissement de vos investissements logiciels, notre équipe est prête à vous proposer des stratégies concrètes adaptées à votre environnement. Venez nous rendre visite sur notre stand à l'IAITAM et nous vous montrerons comment prendre pleinement le contrôle de vos actifs logiciels et réaliser des économies insoupçonnées.
SÉANCE D'INFORMATION
Les audits logiciels ne sont plus des événements ponctuels. Ils sont désormais fréquents, complexes et ont un impact financier important.
Au cours de cette session, Open iT explique comment une analyse détaillée des licences aide les équipes ITAM à passer d'une approche réactive de gestion des audits à une approche proactive de contrôle.
Découvrez comment :
Intervenants :
13 mai 2026 | Mercredi
11 h 15 – 12 h 15
Le M Resort Spa & Casino
Las Vegas, Nevada
Vous participez à l'IAITAM ACE 2026 ? Prenons contact avant que l'effervescence ne commence. Contactez notre équipe avant l'événement ou envoyez-nous un message sur LinkedIn pour convenir d'un rendez-vous à Las Vegas. Vous pouvez également venir nous rendre visite au stand n° 42 pendant le salon. Nous serons ravis de vous expliquer comment une analyse détaillée des licences peut vous aider à renforcer votre conformité, à réduire les risques liés aux audits et à optimiser vos dépenses logicielles.
Open iT
David Boyle
Dr Dávid Felhős, Karman Mechanics
Alors que la simulation technique occupe une place de plus en plus centrale dans le développement de produits, les entreprises sont soumises à une pression croissante pour faire évoluer leurs charges de travail de calcul à la fois dans des environnements sur site partagés et dans le cloud. Si les progrès réalisés en matière de capacités des solveurs et d’infrastructures de calcul ont permis d’accroître les capacités de simulation, la disponibilité des ressources est désormais souvent limitée par des modèles de licences et d’accès étroitement liés au comportement en exécution. Dans les workflows de simulation complexes, une consommation de ressources non gérée peut entraîner des variations dans les temps d’exécution, réduire le débit et compromettre la prévisibilité des calendriers d’ingénierie.
Cette présentation présente une approche de gouvernance fondée sur les données visant à gérer la consommation des ressources de simulation en tant que partie intégrante du processus de simulation, plutôt que comme une fonction administrative externe. Ce cadre considère les contraintes liées aux licences comme un paramètre au niveau du système, au même titre que la disponibilité de la puissance de calcul ou les limites de mémoire, et intègre la prise en compte de la consommation directement dans la planification et l'exécution du flux de travail de simulation. En établissant une corrélation entre les caractéristiques de la charge de travail, telles que la concurrence, le temps réel, la classe de solveur et le contexte d'exécution, et les modèles de consommation observés, cette approche permet aux ingénieurs et aux responsables de simulation d'anticiper les contraintes avant qu'elles n'aient un impact sur les étapes clés du projet.
La méthodologie repose sur la collecte et la normalisation de données de télémétrie granulaires provenant des environnements d’exécution et des couches de gestion des ressources. Ces flux de données sont agrégés en profils de consommation qui décrivent le comportement des différentes classes de charges de travail de simulation dans des conditions opérationnelles variables. Des modèles prédictifs dérivés des données d’exécution historiques sont ensuite utilisés pour faciliter la prise de décision proactive, notamment la hiérarchisation des charges de travail, la gestion des files d’attente et l’ordonnancement adaptatif. Il est important de noter que cette couche de gouvernance fonctionne indépendamment des solveurs ou des technologies de licence spécifiques, garantissant ainsi la portabilité entre différents domaines de simulation.
D'un point de vue systémique, cette présentation décrit une architecture qui intègre la collecte de données, l'analyse et l'application de règles à l'infrastructure existante des processus de simulation. Des mécanismes de règles légers sont utilisés pour traduire les informations prédictives en contrôles d'exécution, permettant ainsi aux organisations de concilier des objectifs contradictoires tels que le débit, l'équité et le respect des délais. L'accent est particulièrement mis sur le maintien de l'autonomie des ingénieurs, tout en mettant en place des garde-fous qui empêchent les conflits d'accès aux ressources pendant les périodes de forte demande.
Les mises en œuvre concrètes de ce cadre permettent d'observer une stabilité accrue dans l'exécution des simulations et une variabilité réduite des délais d'exécution des tâches. Plutôt que de se concentrer uniquement sur l'optimisation des coûts, l'analyse s'attache aux indicateurs de performance opérationnelle directement liés aux résultats techniques, notamment la stabilité des files d'attente, la régularité de l'utilisation des ressources et la prévisibilité des délais de simulation. Ces améliorations favorisent des cycles d'itération de conception plus fiables et réduisent le risque de retards en aval dans le développement des produits.
La session se termine par la présentation d'un ensemble d'indicateurs pratiques et de principes de gouvernance pouvant être adoptés par les organisations qui souhaitent faire évoluer leurs charges de travail de simulation de manière contrôlée et transparente. Les participants découvriront comment intégrer une gouvernance fondée sur les données au sein des processus de simulation afin de favoriser des opérations d'ingénierie résilientes, évolutives et bien coordonnées, en particulier dans les environnements où les ressources partagées et les flux de travail complexes sont la norme.