L'IA semble être un outil prometteur pour les entreprises cherchant à naviguer dans la complexité de l'ITSM. Cependant, une étude récente a montré que seulement 48 % des experts IT en sont à l'étape de recherche de l'adoption de l'IA pour le support informatique et les opérations ITSM. Nous souhaitons voir ce chiffre augmenter, et sensibiliser le public est notre manière de le faire.
Donc, si vous avez des doutes ou des questions sur l'intégration de l'IA dans votre stratégie ITSM, cet article est ce dont vous avez besoin. Il explore comment l'IA transforme les processus ITSM traditionnels et examine ses avantages potentiels, vous aidant à gérer le processus d'adoption en toute confiance.
Qu'est-ce que l'IA dans l'ITSM, et comment fonctionne-t-elle ?
De nombreux processus dans l'ITSM traditionnel, tels que la gestion des tickets, la gestion des incidents et la gestion des demandes de services, sont manuels et peuvent être chronophages. Cependant, avec l'IA en jeu, ces tâches peuvent être automatisées, permettant aux équipes IT de se concentrer sur des problèmes de plus grande priorité, tels que la planification stratégique ou les audits de sécurité.
En termes simples, l'IA dans la gestion des services IT signifie intégrer l'IA dans les flux de travail IT pour automatiser les tâches, réduire la charge de travail des professionnels IT et améliorer la prise de décision.
En formant des modèles d'IA sur des données historiques et en temps réel, l'IA dans l'ITSM aide à bien plus que l'automatisation des processus. Elle permet aux équipes IT de prendre des décisions éclairées en apprenant des interactions précédentes avec les clients, en identifiant des modèles en temps réel et en s'adaptant aux demandes évolutives. Et ceci n'est qu'un des nombreux avantages de l'intégration de l'IA avec l'ITSM.
11 avantages de l'IA dans l'ITSM
Dans une étude récente, 150 DSI, directeurs IT et responsables des services d'assistance ont partagé leurs réflexions sur l'utilisation de l'IA dans l'ITSM. Ils estiment que l'IA influencera les pratiques ITSM suivantes de manière significative :
- Gestion des incidents (79 % des répondants)
- Gestion des connaissances (73 %)
- Gestion des demandes de services (67 %)
Mais ce ne sont certainement pas les seuls processus avec lesquels l'IA peut aider, voici donc d'autres façons d'utiliser l'IA pour l'ITSM.
Gestion automatisée des incidents
Les équipes IT traitent souvent les incidents après qu'ils se soient produits et peuvent passer des heures à résoudre le problème manuellement.
L'intelligence artificielle, quant à elle, surveille en continu les performances du système, identifiant les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent. Dès qu'un incident est détecté, le système peut appliquer des correctifs préprogrammés de manière autonome (comme redémarrer un serveur ou résoudre des dysfonctionnements réseau). Et si le problème dépasse le cadre de l'IA, celle-ci peut rapidement transmettre l'incident à l'équipe appropriée, en fournissant tous les détails nécessaires.
Gestion intelligente des connaissances
La gestion d'une base de connaissances manuellement prend beaucoup de ressources, et pourtant les informations qu'elle contient peuvent toujours être obsolètes ou incohérentes. La gestion des connaissances basée sur l'IA, cependant, permet des mises à jour régulières automatiques, la classification du contenu, des résultats de recherche contextuels et des suggestions de nouveaux articles de connaissances lorsque le système détecte des lacunes.
Par exemple, l'IA peut analyser les demandes de services et les journaux d'incidents pour déterminer quels articles doivent être mis à jour ou remplacés. Elle peut également recommander des articles aux utilisateurs en fonction de leurs précédentes requêtes.
Automatisation des demandes de service
Les demandes de service courantes (comme les installations de logiciels ou les réinitialisations de mot de passe) créent des goulets d'étranglement et augmentent la charge de travail du personnel informatique. En attendant, un chatbot basé sur l'IA peut authentifier l'utilisateur, créer un ticket de demande de service, réinitialiser le mot de passe et confirmer la complétion de la demande — tout cela sans intervention humaine.
Gestion des tickets automatisée
Évaluer l'urgence et l'importance des incidents, les catégoriser, transmettre les problèmes à différentes équipes… Tout cela peut être un processus long avec des temps de réponse lents et des temps d'arrêt accrus. Mais l'IA peut automatiser bon nombre de ces étapes.
Les systèmes de gestion des tickets alimentés par l'IA peuvent classer les tickets en fonction du type de problème et les attribuer aux experts appropriés en utilisant des règles prédéfinies ou des données historiques. Par exemple, si un utilisateur soumet une demande concernant un problème logiciel, le système crée un ticket, le classe sous « logiciel » et l'envoie à l'équipe responsable de ce type de problème.
Assistants virtuels et chatbots
Bien qu'il y ait beaucoup de choses que les gens font très bien, travailler 24 heures sur 24 n'en fait pas partie. Les agents humains peuvent se fatiguer, faire des erreurs et mettre du temps à répondre, surtout s'ils ont travaillé pendant des heures sans repos approprié.
Mais les chatbots alimentés par l'IA peuvent facilement évoluer, être disponibles jour et nuit et fournir des réponses cohérentes. Grâce au traitement du langage naturel (NLP), ils peuvent désormais comprendre le contexte de la conversation et sont plus que capables de gérer des demandes simples ou modérément complexes. Et s'il y a quelque chose qu'ils ne peuvent pas résoudre, des agents humains sont là pour aider.
Gestion des actifs informatiques
Les outils de gestion d'inventaire alimentés par l'IA peuvent suivre les licences logicielles et la performance du matériel, en les signalant pour des mises à niveau ou des maintenances en fonction des données en temps réel et des données de maintenance générale. Vous pouvez donc dire adieu à une utilisation inefficace des ressources, aux pannes inattendues, au matériel égaré et, par conséquent, à une augmentation des coûts.
Analytique prédictive
Sans outils prédictifs, les équipes répondent généralement aux problèmes lorsqu'ils surviennent, ce qui peut être trop tard. Mais l'analytique prédictive et la gestion proactive peuvent éviter les pannes de systèmes, les interruptions de services et l'utilisation inefficace des ressources.
L'analytique prédictive peut également être appliquée à la prévision de la demande de services. Par exemple, en analysant les tendances historiques et le comportement des utilisateurs, les équipes informatiques peuvent prévoir les pics de demandes de service et allouer les ressources plus efficacement pour gérer la charge accrue.
Analyse des causes profondes
Habituellement, les équipes informatiques doivent trier manuellement les journaux système et une grande quantité de données pour identifier la source d'un problème. Cependant, les outils d'ACD alimentés par l'IA peuvent rationaliser le processus en analysant toutes ces données et en repérant des modèles difficiles à détecter pour les humains. L'intelligence artificielle peut rapidement identifier qu'un problème est lié à une action spécifique (comme un changement récent du système) et aider les équipes informatiques à résoudre les problèmes beaucoup plus efficacement.
Analyse du comportement des utilisateurs
L'analyse du comportement des utilisateurs dans l'ITSM aide les équipes informatiques à comprendre comment les utilisateurs interagissent avec les systèmes et les services, leur permettant de repérer les comportements inhabituels ou risqués. Cependant, suivre manuellement les actions des utilisateurs est, bien sûr, difficile et chronophage, c'est pourquoi les outils d'analyse du comportement alimentés par l'IA sont là pour automatiser ce processus.
Les modèles d'apprentissage machine peuvent être formés sur les données de comportement normal, telles que les heures de connexion habituelles, les accès et les lieux. Lorsqu'une activité inhabituelle (comme une connexion tard dans la nuit ou l'accès à des données sensibles depuis un nouveau périphérique) est détectée, le système peut la signaler comme comportement suspect et bloquer l'accès ou alerter une personne responsable.
Analyse des sentiments
En analysant le langage des utilisateurs, l'IA moderne peut comprendre les émotions derrière leurs retours, leurs demandes de support ou leurs conversations avec des chatbots. Elle peut détecter s'ils se sentent frustrés, satisfaits ou confus. Par exemple, si plusieurs utilisateurs expriment régulièrement leur insatisfaction dans des discussions de support, l'IA peut signaler ces conversations pour une attention plus approfondie par l'équipe informatique.
Dans l'ITSM, cela permet d'identifier les problèmes sous-jacents liés à la satisfaction des utilisateurs, permettant aux équipes informatiques de résoudre les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent. En suivant les émotions des utilisateurs en temps réel, les entreprises peuvent améliorer l'expérience utilisateur globale et éviter que des tendances négatives n'affectent leur réputation.
Maintenance prédictive
La maintenance prédictive dans l'ITSM utilise l'IA pour prédire quand un équipement ou un système pourrait échouer, permettant aux équipes informatiques de résoudre les problèmes avant qu'ils ne causent des pannes. L'IA peut identifier des modèles indiquant une usure ou une baisse de performance en analysant les données en temps réel provenant des appareils. Cela permet à l'équipe de planifier la maintenance au bon moment plutôt que d'attendre qu'un problème se produise.
Comme vous pouvez le voir, l'IA est très bénéfique pour l'ITSM de plusieurs manières, en faisant gagner du temps aux équipes informatiques et de l'argent aux entreprises. Cependant, comme pour l'adoption de toute nouvelle technologie, la mise en œuvre de l'IA dans l'ITSM présente des défis.
Défis courants de l'implémentation des solutions IA pour l'ITSM
Il est naturel que les entreprises aient des préoccupations lorsqu'il s'agit d'implémenter de nouvelles technologies. Et bien que ces défis puissent susciter des doutes quant à savoir si cela en vaut la peine, nous voulons vous assurer qu'aucun problème ne peut être résolu avec la bonne approche.
Problèmes d'intégration
Des problèmes de compatibilité peuvent surgir lorsque vous introduisez l'IA dans un système ITSM existant. Par exemple, si votre organisation utilise un système de gestion des tickets plus ancien, vous devrez peut-être effectuer des personnalisations supplémentaires pour intégrer des outils d'automatisation alimentés par l'IA.
Pour surmonter cela, vos experts informatiques doivent auditer soigneusement le système actuel et choisir les outils d'IA qui se connectent via des API ou des plateformes d'intégration.
Qualité des données et gestion
L'IA repose sur des données pour fonctionner de manière précise. Si vous fournissez à votre IA des données incohérentes ou obsolètes, elle risque de mal classer les incidents ou de fournir des recommandations incorrectes. Il est donc crucial de mettre en place de solides pratiques de gouvernance des données au sein de votre entreprise et de vous assurer que des informations précises sont disponibles pour les systèmes d'IA.
Si vous envisagez de passer à un système alimenté par l'IA et avez besoin d'aide pour transférer vos données d'une plateforme ITSM à une autre rapidement et facilement, notre outil Help Desk Migration peut le faire en quelques clics. Essayez-le avec notre Démo gratuite.
Contraintes de coûts et de budget
Les outils d'IA nécessitent souvent un investissement dans de nouveaux logiciels, matériels et peut-être même du personnel supplémentaire. Pour surmonter ce défi, vous pouvez commencer petit et implémenter l'IA dans des domaines spécifiques de l'ITSM qui offrent le meilleur retour sur investissement, comme l'automatisation des tâches répétitives, puis étendre progressivement l'adoption de l'IA.
Une autre façon de réduire les coûts est d'adopter des solutions IA basées sur le cloud, qui ont souvent des coûts initiaux plus faibles par rapport à une implémentation IA sur site.
Problèmes de confidentialité et de sécurité
Les systèmes IA accèdent à toutes sortes de données, ce qui peut soulever des préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité, notamment si des informations sensibles sont impliquées. Par exemple, les outils d'IA analysant les données comportementales des utilisateurs pourraient potentiellement divulguer les informations personnelles sur lesquelles ils ont été formés.
Bien que cela soit un problème récurrent pour toutes les solutions IA, il existe des moyens de le réduire : anonymiser les données, ajouter du bruit aux ensembles de données avant l'entraînement, entraîner les modèles localement et ne partager que les mises à jour, utiliser des données synthétiques qui imitent les vraies données mais ne contiennent pas d'informations sensibles, et bien d'autres.
Manque de compétences et besoins en formation
Implémenter des outils alimentés par l'IA nécessite de l'expérience avec l'apprentissage automatique, le traitement des données et les algorithmes d'IA, compétences que de nombreuses équipes informatiques n'ont pas. En solution, vous pouvez offrir des opportunités de formation à vos employés, collaborer avec des experts en IA ou faire appel à des prestataires tiers pour aider à l'implémentation des systèmes IA et fournir du support.
Une autre solution consiste à utiliser des outils d'IA avec une interface intuitive et à faible code, qui est bien plus facile à comprendre sans expertise spécifique en IA.
Acceptation des utilisateurs et confiance
Introduire l'IA dans l'ITSM peut parfois provoquer une résistance de la part des employés qui se sentent mal à l'aise avec la nouvelle technologie ou qui s'inquiètent pour la sécurité de leur emploi.
Pour encourager l'acceptation des utilisateurs, impliquez-les tôt dans le processus d'adoption de l'IA et communiquez clairement comment l'IA va améliorer plutôt que remplacer leur travail. Vous pouvez également offrir de la formation et du support sur la façon de travailler avec les outils IA et encourager les retours pendant l'implémentation de l'IA.
Avec la bonne approche, chaque défi peut être abordé et navigué efficacement. Et cela donne à l'IA dans l'ITSM un avenir prometteur pour transformer la manière dont les équipes informatiques travaillent.
IA pour l'ITSM : Tendances futures et prédictions
Les entreprises de tous secteurs explorent actuellement comment l'utilisation de l'intelligence artificielle peut encore optimiser la gestion des services. ServiceDesk Plus conclut que les spécialistes IT sont assez optimistes concernant l'avenir de l'IA dans l'ITSM, et voici quelques-uns des résultats que nous pouvons attendre.
Automatisation des processus améliorée
Les outils d'automatisation IA qui résolvent de manière autonome des incidents de faible niveau, comme les redémarrages de serveurs ou les réinitialisations de réseaux, peuvent faire économiser des heures de travail manuel aux équipes IT et réduire les coûts. Et, selon une étude de ServiceDesk Plus, 81 % des répondants s'attendent à ce que l'automatisation ait un impact significatif sur la réduction des coûts et l'efficacité des services au cours des cinq prochaines années.
Meilleure intégration avec d'autres outils IT
L'ITSM évolue pour s'intégrer plus facilement avec AIOps (intelligence artificielle pour les opérations IT). Auparavant, l'ITSM et AIOps échangeaient des données via des transferts basiques, mais désormais l'intégration deviendra plus unifiée, permettant de consolider et de visualiser les données de divers systèmes en un seul endroit.
Utilisation accrue du traitement du langage naturel (NLP)
Le NLP aide les machines à comprendre le langage humain et l'intention de manière plus efficace, permettant aux chatbots de l'ITSM de répondre de manière précise aux requêtes. Lorsque les machines comprennent la parole humaine, elles peuvent facilement automatiser la classification et le routage des tickets ou améliorer la gestion des connaissances avec des résultats de recherche pertinents et un étiquetage automatisé.
Comme de nombreux sous-domaines de l'intelligence artificielle, le NLP continuera d'évoluer, et nous nous attendons à une compréhension encore plus nuancée des subtilités de la parole humaine dans le futur.
Résolution proactive des problèmes
La capacité de l'IA à analyser des données pour prédire et résoudre des incidents IT potentiels transforme l'ITSM d'une approche réactive à une approche proactive. Cela permettra aux équipes de prévenir les incidents et de maintenir la stabilité des systèmes en abordant les problèmes avant qu'ils n'affectent les opérations.
Utilisation étendue de l'apprentissage automatique pour l'analyse des causes profondes (RCA)
Selon Karina Dubé, responsable produit chez MoreSteam, l'apprentissage automatique excelle dans la détection de schémas cachés au sein de vastes ensembles de données que les méthodes traditionnelles pourraient manquer. En apprenant en continu à partir des données, les modèles ML peuvent identifier les causes profondes de manière plus précise, même dans des scénarios complexes avec plusieurs facteurs contributifs.
Nous pouvons donc conclure que l'IA a bien plus à offrir à l'ITSM que ce que nous pensions initialement, et elle continuera d'évoluer. L'avenir promet encore plus d'innovations, améliorant l'efficacité et les informations de manière que nous ne pouvons qu'imaginer aujourd'hui.
Conclusion : L'IA ouvre une nouvelle ère dans l'ITSM
Les preuves statistiques et les avis d'experts ne laissent aucun doute sur le fait que l'IA peut faire des merveilles pour l'ITSM, et nous espérons que cet article vous a poussé à envisager de la mettre en œuvre après tout. Car les avantages qu'elle apporte surpassent les défis associés à l'introduction de chaque nouvelle technologie. De plus, vous pouvez toujours obtenir de l'aide pour résoudre ces défis.
Par exemple, si vous avez des difficultés avec la migration de données, nous sommes là pour vous. Si vous devez transférer votre service desk d'un système à un autre, sachez que vous pouvez le faire facilement et rapidement avec notre outil Help Desk Migration. Essayez sa démo gratuite dès aujourd'hui !
FAQ sur l'IA dans l'ITSM
L'IA transforme les processus ITSM traditionnels en automatisant les tâches routinières et chronophages. Par exemple, elle catégorise les tickets, gère les incidents et traite les demandes de service plus rapidement. L'Intelligence Artificielle utilise l'analyse prédictive pour anticiper et résoudre les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.
De plus, les assistants virtuels et les chatbots alimentés par l'IA offrent un support 24h/24 et 7j/7 pour traiter les demandes courantes. L'apprentissage automatique identifie les schémas dans les données système, ce qui aide les équipes à trouver rapidement les causes profondes. Le résultat ? Des résolutions plus rapides, une meilleure utilisation des ressources et un système ITSM plus efficace.
L'utilisation de l'IA dans l'ITSM présente plusieurs avantages clés :
- Résolution plus rapide des tickets : L'IA automatise la classification et l'acheminement des tickets, réduisant les temps de réponse et accélérant les résolutions.
- Détection proactive des problèmes : L'analyse prédictive de l'IA identifie les problèmes potentiels tôt, ce qui aide les équipes à prévenir les arrêts et les interruptions coûteuses.
- Amélioration de l'expérience utilisateur : Les chatbots alimentés par l'IA offrent des réponses instantanées, un support 24h/24 et 7j/7, et peuvent résoudre les problèmes courants sans intervention humaine.
- Attribution efficace des ressources : L'automatisation réduit les tâches manuelles, permettant aux équipes IT de se concentrer sur des problèmes complexes et des projets stratégiques.
- Informations basées sur les données : L'IA analyse les données historiques pour identifier les tendances et les causes profondes, permettant une amélioration continue des services IT.
- Réduction des coûts opérationnels : En automatisant les tâches routinières et en optimisant les flux de travail, l'IA réduit les coûts associés à la main-d'œuvre manuelle et aux processus répétitifs.
En somme, l'IA améliore l'efficacité, la fiabilité et la satisfaction des utilisateurs dans la gestion des services IT.
L'IA améliore la gestion des incidents dans l'ITSM de plusieurs manières :
- L'IA surveille les systèmes, signale les anomalies et prédit les incidents.
- Elle classe les incidents, définit les priorités et achemine les tickets efficacement.
- L'IA repère les schémas, trouvant les causes profondes plus rapidement.
- Elle évalue l'impact des incidents, aidant les équipes à prioriser les problèmes critiques.
- L'IA fournit des suggestions de solutions basées sur des incidents similaires.
- L'IA gère les tâches répétitives, libérant les équipes IT pour les problèmes complexes.
En résumé, l'IA améliore la vitesse, la précision et la prévention dans la gestion des incidents.
Oui, l'IA peut automatiser la gestion des demandes de service. Voici quelques exemples :
- Les chatbots ou agents virtuels alimentés par l'IA peuvent gérer les demandes courantes telles que les réinitialisations de mot de passe, les installations de logiciels ou les demandes d'accès sans intervention humaine.
- L'IA classe et priorise les demandes en fonction de l'urgence, les acheminant vers l'équipe ou le département approprié.
- Les bases de connaissances alimentées par l'IA offrent des solutions aux utilisateurs, réduisant ainsi le nombre de demandes soumises.
- L'IA peut initier des workflows automatiques pour remplir les demandes, accélérant ainsi le processus.
- L'IA apprend des demandes passées, améliorant la précision et l'efficacité des réponses au fil du temps.
Les outils d'IA couramment utilisés dans l'ITSM incluent :
- Chatbots/Assistants Virtuels : Des outils comme ServiceNow Virtual Agent automatisent le support client, résolvent les incidents courants et guident les utilisateurs dans les processus.
- Gestion des connaissances alimentée par l'IA : Des outils comme Zendesk's Answer Bot et Freshservice AI offrent des suggestions automatisées à partir des bases de connaissances, améliorant les options en libre-service.
- Gestion des incidents et des problèmes : Jira Service Management ou ServiceNow peuvent prédire les incidents et classer les problèmes en fonction des données historiques, offrant des résolutions proactives.
- Outils d'analyse : SolarWinds Service Desk et Zoho Analytics analysent les données pour détecter les tendances, améliorer la prise de décision et optimiser les processus de gestion des services IT.
Ces outils d'IA améliorent l'efficacité, automatisent les tâches et améliorent la prestation de services dans l'ITSM.
La mise en œuvre de l'IA dans l'ITSM présente plusieurs défis, notamment :
Qualité des données et intégration : L'IA repose sur de grands volumes de données de haute qualité. S'assurer que les données provenant de divers systèmes informatiques sont exactes, propres et intégrées pour que l'IA puisse prendre des décisions efficaces peut être complexe.
Résistance au changement : Les employés et les équipes ITSM peuvent hésiter à adopter l'IA en raison de préoccupations concernant la perte d'emplois ou du scepticisme quant à l'efficacité de la technologie.
Complexité de la configuration et de la personnalisation : L'intégration de l'IA nécessite souvent une personnalisation et une configuration importantes, ce qui peut être chronophage et nécessiter une expertise spécialisée.
Coût et besoins en ressources : Développer et mettre en œuvre des solutions ITSM basées sur l'IA peut être coûteux et nécessiter des investissements continus dans la formation, l'infrastructure et la maintenance.
Assurer la précision et la fiabilité : Les systèmes d'IA doivent être formés en continu avec des données réelles pour être performants. Des résultats incorrects ou des prévisions erronées peuvent nuire à la prestation de services et à la prise de décision.
Problèmes de sécurité et de confidentialité : L'utilisation de l'IA dans l'ITSM pourrait exposer des données sensibles à des risques si elles ne sont pas correctement sécurisées.
Confiance des utilisateurs : Construire la confiance dans la capacité de l'IA à gérer les demandes de service et les incidents est essentiel pour une adoption réussie. Si les utilisateurs estiment que l'IA est peu fiable ou impersonnelle, ils pourraient résister à son utilisation.
Voici quelques risques potentiels de l'utilisation de l'IA dans l'ITSM :
- Confidentialité des données : L'IA pourrait exposer des données sensibles des clients ou de l'organisation.
- Dépendance excessive : Une dépendance excessive à l'IA pourrait réduire la surveillance humaine.
- Complexité : Les systèmes d'IA peuvent être difficiles à gérer et à comprendre, ce qui peut poser des défis lors de l'implémentation.
- Prise de décision incorrecte : Des données de mauvaise qualité ou des modèles d'IA incorrects peuvent conduire à des décisions erronées.
- Dépasser le budget : Les coûts d'installation initiaux et de maintenance continue peuvent dépasser les attentes.
L'IA gère la confidentialité et la sécurité des données dans l'ITSM en utilisant le chiffrement, l'anonymisation et des contrôles d'accès pour protéger les données sensibles. Elle garantit également la conformité aux réglementations telles que le RGPD et la HIPAA.
L'IA peut détecter les menaces de sécurité en temps réel, appliquer le masquage des données et maintenir des pistes d'audit pour suivre l'accès aux données. Ces mesures fonctionnent ensemble pour garantir que les données restent sécurisées et privées.
