Depuis 50 ans, l'intelligence artificielle (IA) constitue un ressort scénaristique pour les œuvres de science-fiction. Mais oublions un moment Jarvis d'Iron Man ou HAL de l'Odyssée de l'espace. Pendant longtemps, l'IA fut reléguée au rang d'une technologie automatisant des tâches à faible valeur ajoutée. Pour chercher des informations, analyser des données, recueillir des contenus et trouver des corrélations entre différentes variables, l'IA est imbattable. Elle travaille 365 jours par an et vingt-quatre heures sur vingt-quatre. Elle est derrière Amazon, Netflix, mais aussi Office 365, Oracle, Adobe et beaucoup de solutions professionnelles. Mais savez-vous qu'elle peut aller encore plus loin et donner vie à une stratégie d'ITSM réellement intelligente ?
IA et machine learning : comment ça fonctionne ?
L'intelligence artificielle est le terme générique qui désigne l'ensemble des théories et des techniques développant des programmes informatiques capables de simuler certains traits de l'intelligence humaine. Le machine learning fait ainsi partie de ces technologies qui donnent la capacité à une machine d'apprendre par elle-même. Il ne s'agit donc pas de scénarios basés sur des règles écrites et développées par des ingénieurs et des développeurs dans un environnement prédéterminé.
Plus la machine est nourrie avec les bonnes données, plus elle devient performante. Chaque information est analysée, décodée et interprétée selon les données précédemment reçues. On retrouve ainsi le machine learning dans la traduction, la transcription automatique et la reconnaissance vocale, dans les recommandations personnalisées sur les sites de vente en ligne, dans la modération automatique sur les blogs, les applications mobiles et les réseaux sociaux, ainsi qu'en matière de prédiction financière pour repérer les cas de fraude ou d'évasion fiscale, entre autres exemples.
Comment le machine learning trouve sa place dans l'ITSM ?
À partir du moment où vous disposez de données, vous pouvez transformer vos processus internes avec de l'intelligence artificielle. Le machine learning sert ici de catalyseur pour collecter, connecter, analyser et participer à la prise de décision. Prêt pour un ITSM sous stéroïdes ?
Pour améliorer vos résultats de recherche
Lorsque le machine learning s'associe à un chatbot, il est possible d'améliorer vos résultats de recherche selon les comportements précédents. Par exemple, si vous sollicitez un chatbot, ce dernier est capable de vous identifier, de savoir dans quels service ou business-unit vous travaillez, afin de vous proposer des solutions qui sont en lien avec votre quotidien, plutôt que d'avoir une approche très générique. C'est la même chose avec vos terminaux. Si vous avez un problème avec un iPhone, le chatbot ne vous proposera que des solutions pour iOS sans même vous poser la question.
Pour réduire la sollicitation du service desk
La plupart des questions et sollicitations envoyées au service desk pourraient être traitées directement par les utilisateurs eux-mêmes s'ils avaient les moyens de chercher les réponses au bon endroit. Le machine learning peut faciliter ce travail si vous disposez d'une base de connaissances pertinente. Depuis une application, un portail ou un chatbot, votre self-help peut faciliter l'implémentation d'une stratégie dite de shift-left. Cela consiste à décaler le traitement des tickets basiques en donnant à vos clients internes et externes le moyen de le faire par eux-mêmes au lieu d'encombrer les files d'attente du service desk.
Pour anticiper votre maintenance technique
Quand votre parc est constitué de milliers de terminaux numériques, comment savoir à quel moment il faut intervenir pour mettre à jour un logiciel, une machine ou un système d'exploitation ? Le machine learning constitue un levier de performance précieux en matière d'asset management. Il peut ainsi prédire et analyser à quel moment une maintenance sera nécessaire pour limiter les indisponibilités des systèmes informatiques pour les clients.
Pour faciliter l'intégration de vos nouveaux talents
En matière d'onboarding, le machine learning est utile afin de faciliter l'expérience vécue par vos nouvelles recrues. Elles sont ainsi guidées et accompagnées tout au long des premières semaines pour savoir quelles informations retenir, quel formulaire remplir, quelles formations suivre et quelles sont les grandes étapes à passer jusqu'à une intégration complète. À une époque où le télétravail s'impose, une stratégie RH d'onboarding basée sur le machine learning permet aussi de mieux suivre ses talents, d'identifier les manquements ou les éventuels désengagements, et de s'assurer de la conformité de ses processus internes.
Pour une gestion des connaissances optimales, le couple ITSM et machine learning est très efficace. Non seulement vous pourrez gagner en productivité, réduire vos coûts opérationnels, mais également utiliser les données pour prendre les bonnes décisions au bon moment, tout en créant une expérience utilisateur optimale.
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