Datadog annonce le lancement de Feature Flags, un module qui relie directement les commutateurs de fonctionnalités aux données d’observabilité applicative. L’éditeur entend réduire le risque des mises en production en automatisant les déploiements et les retours arrière à partir de signaux techniques en temps réel, tout en s’attaquant à une dette largement répandue dans les équipes produit : l’accumulation de fonctionnalités abandonnées dans le code.
Les mises en production restent l’un des moments les plus exposés du cycle de développement. Dans de nombreuses organisations, la gestion des fonctionnalités s’effectue encore en silo, séparée des outils d’observabilité. Résultat : lorsqu’une régression apparaît, les ingénieurs doivent reconstituer manuellement la chaîne de causalité entre une nouvelle fonction, une hausse de latence ou un pic d’erreurs, au prix de délais d’analyse et d’arbitrages souvent empiriques.
Avec Feature Flags, Datadog rapproche ces deux mondes. Chaque fonctionnalité activée devient immédiatement corrélable aux métriques issues de l’APM et du RUM, permettant d’observer son impact précis sur les performances applicatives et sur l’expérience utilisateur, sans passer par des scripts personnalisés ni par une supervision humaine continue.
Relier les fonctionnalités aux signaux APM et RUM
Le principe est simple sur le papier, mais structurant sur le plan opérationnel : chaque feature flag est associé aux traces, aux journaux et aux indicateurs de santé collectés par Datadog. Une dérive de temps de réponse ou une augmentation du taux d’erreur peut ainsi être attribuée immédiatement à une fonctionnalité donnée, plutôt qu’à une hypothèse vague de configuration ou de charge.
Cette corrélation native permet d’industrialiser des pratiques déjà répandues – déploiements canaris, stratégies bleu/vert, en les rendant pilotées par la donnée. Les bascules et retours arrière peuvent être déclenchés automatiquement à partir de seuils mesurés en production, sans intervention manuelle, ce qui raccourcit les cycles de livraison tout en renforçant la fiabilité globale des services.
Automatiser les retours arrière et réduire la dette technique
Datadog ajoute également une couche d’automatisation sur un sujet rarement traité de front : le nettoyage des feature flags obsolètes. Dans beaucoup de bases de code, ces commutateurs s’accumulent après les phases de test, créant des chemins morts et une complexité croissante.
Le module intègre des mécanismes capables d’identifier les flags inutilisés et de générer automatiquement des pull requests pour supprimer ces portions de code. L’éditeur s’appuie pour cela sur ses briques d’IA internes, afin de transformer une tâche historiquement manuelle en processus continu de réduction de dette technique.
Faire de l’observabilité un moteur d’exécution
Pour Datadog, cette annonce est bien plus qu’un ajout de fonctionnalité. Elle traduit une évolution de l’observabilité, qui commence à piloter l’exécution elle-même. En connectant la livraison logicielle aux signaux temps réel, la plateforme se positionne comme une couche centrale du cycle applicatif, entre CI/CD, exploitation et expérience utilisateur. Le lancement souligne l’importance d’automatiser la détection des régressions et l’application de garde-fous de fiabilité à mesure que les cadences de publication s’accélèrent.
Pour les entreprises, l’intérêt est directement opérationnel : diminution du risque lors des mises en production, accélération des cycles de livraison, amélioration mesurable de la stabilité applicative et maîtrise progressive de la dette technique. À moyen terme, ce type d’approche transforme l’observabilité en infrastructure de pilotage du changement logiciel, avec à la clé des gains de productivité, une réduction des incidents et une meilleure prévisibilité des environnements de production.
