Pour répondre à des besoins toujours plus complexes, l’infrastructure technologique des entreprises tend à s’étendre afin de gérer une charge de travail particulièrement importante.

C’est pourquoi disposer d’un cadre de gestion des incidents robuste, capable de gérer un nombre croissant d’utilisateurs et d’opérations au quotidien, permet aux équipes opérationnelles de maintenir un environnement informatique résilient.

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle soutient le processus de gestion des incidents dans toutes ses phases, de la détection à la résolution en passant par l’identification des causes profondes.

En particulier, les applications d’IA automatisent des tâches comme la catégorisation et la priorisation des incidents, en les améliorant et en les accélérant grâce à des technologies avancées comme l’apprentissage automatique (machine learning) et le traitement automatique du langage naturel (NLP).

Dans cet article, nous verrons pourquoi la gestion des incidents pilotée par l’IA est bien plus efficace que la gestion manuelle, souvent sujette, quant à elle, à des retards et à des erreurs de classification.

Qu’est-ce que la gestion des incidents ?

La gestion des incidents est processus structuré qui permet d’identifier, d’enregistrer, d’analyser et de résoudre les incidents IT. Une gestion des incidents efficace est essentielle pour minimiser les interruptions, fournir des réponses rapides, assurer la continuité des services informatiques et garantir un bon niveau de service.

Les incidents, dans ce contexte, désignent des interruptions non planifiées ou des dégradations de services IT, comme des pannes système, des ralentissements de performance ou d’autres problèmes affectant la productivité des utilisateurs.

Si elle est bien organisée et soutenue par les bons outils, la procédure de gestion des incidents permet aux équipes IT de traiter ces interruptions de manière systématique et efficace.

Les principales opérations d’une procédure de gestion des incidents sont :

• La détection et l’enregistrement : Il s’agit de repérer le problème et de le documenter.
• La catégorisation et la priorisation : Il faut classer l’incident et évaluer son urgence et son impact sur l’activité, puis l’orienter vers l’équipe la plus appropriée (pour l’enquête).
• La résolution et la clôture : Il est indispensable de mettre en œuvre une solution puis de clôturer l’incident.
• L’analyse rétrospective (si nécessaire) : Il s’agit d’examiner les incidents afin de prévenir leur réapparition.

L’objectif principal de ce processus est de rétablir le fonctionnement normal des services aussi rapidement que possible, tout en garantissant leur qualité et en minimisant l’impact des incidents sur l’activité.

Processus traditionnel de gestion des incidents vs. Gestion des incidents pilotée par l’IA

Les méthodes traditionnelles de gestion des incidents dans les opérations IT peuvent être chronophages et parfois inefficaces, tandis que la gestion des incidents assistée par l’IA exploite la technologie pour optimiser de nombreux aspects de la procédure.

Les plateformes ITSM classiques s’appuient fortement sur l’intervention humaine : les opérateurs classent manuellement les incidents en fonction de leur compréhension du problème. Cette approche est propice aux erreurs : mauvaise classification, priorisation incohérente et retards.

La gestion des incidents assistée par l’IA utilise des technologies comme le machine learning et le NLP pour automatiser et optimiser les procédures liées aux incidents dans les plateformes ITSM.

Un système d’IA peut collecter de vastes ensembles de données historiques sur tous les évènements (y compris de sources tierces), les analyser en temps réel et prendre des décisions plus précises, surpassant ainsi les méthodes manuelles en termes de rapidité et d’exactitude.

Comment l’IA transforme la priorisation des incidents

La priorisation des incidents détermine l’ordre dans lequel ceux-ci doivent être traités.

Une priorisation correcte, basée sur l’urgence et l’impact sur l’activité, donne la priorité aux incidents les plus critiques. Une mauvaise hiérarchisation peut entraîner des interruptions prolongées, avec des conséquences négatives sur l’activité.

La priorisation assistée par l’IA transforme radicalement ce processus.

En analysant instantanément des flux de données provenant de multiples sources et en s’appuyant sur des algorithmes d’apprentissage automatique, l’IA réduit la nécessité d’interventions manuelles tout en assurant une précision et une cohérence inégalées.

Clarifions la différence entre une procédure traditionnelle de gestion des incidents et une procédure pilotée par l’IA, en examinant trois domaines essentiels :

L’identification des incidents

• Gestion traditionnelle : les différentes équipes chargées de superviser et de résoudre les incidents collaborent pour identifier la cause, mais manquent souvent de visibilité complète sur les évènements clés, ce qui retarde le diagnostic.
• Gestion assistée par l’IA : l’IA catégorise automatiquement les événements et remonte à la source de l’incident, ce qui apporte une clarté immédiate et accélère la procédure de résolution.

L’attribution des tâches

• Gestion traditionnelle : un technicien examine l’incident manuellement et assigne les tâches nécessaires, en guidant parfois les collègues sur les mesures à prendre.
• Gestion assistée par l’IA : l’IA fournit une cartographie en temps réel des incidents avec regroupement des alertes (clusters), ce qui facilite l’attribution des tâches.

Analyse des causes profondes (Root Cause Analysis / RCA)

• Gestion assistée par l’IA : l’IA retrace les incidents jusqu’à leur origine et anticipe les problèmes potentiels, rendant de ce fait l’analyse plus rapide et proactive.
• Gestion traditionnelle : les équipes analysent manuellement les incidents pour en déterminer la cause, ce qui prend beaucoup de temps et reste un processus purement réactif.

Les avantages de l’IA pour la catégorisation et la priorisation des incidents

La gestion des incidents avec l’IA offre une approche transformative qui améliore considérablement la rapidité, la précision et l’efficacité des processus.

En exploitant les algorithmes de machine learning et les données historiques, l’IA peut automatiser les tâches répétitives, permettant aux équipes IT de se concentrer sur les enjeux critiques et de simplifier les workflows dans leur ensemble. Approfondissons un peu.
Les principaux avantages de l’utilisation de l’IA sont :

La rapidité

L’IA analyse immédiatement les incidents entrants, les catégorise à l’aide d’algorithmes prédéfinis et les priorise selon leur urgence et leur impact. Par exemple, si un serveur tombe en panne pendant les heures de travail, le système attribue automatiquement la priorité maximale à l’événement et s’assure qu’il sera traité rapidement.

Cette capacité à prendre des décisions sans délai accélère l’ensemble de la procédure de résolution, ce qui se traduit par des cycles de vie des incidents plus courts et une restauration plus rapide des services.

La précision

Dans la gestion manuelle des incidents, une catégorisation ou une priorisation incorrecte peut retarder la résolution du problème ou en affecter le traitement à la mauvaise équipe. L’IA réduit ce risque en détectant les schémas récurrents grâce aux données historiques.

Par exemple, un incident classé manuellement comme peu prioritaire pourrait être ignoré, entraînant un temps d’arrêt prolongé.

Avec l’IA, ce risque est largement réduit car le système reconnaît les incidents similaires passés et les classe correctement dès le départ, en veillant à ce que les ressources soient allouées efficacement et à ce que les incidents soient traités rapidement.

L’efficacité

L’IA améliore non seulement la rapidité et la précision de la gestion des incidents, mais aussi l’efficacité en automatisant les tâches répétitives.

Dans les environnements traditionnels, les équipes IT passent beaucoup de temps à classer et prioriser manuellement les incidents, ce qui gaspille des ressources, surtout lors des pics d’activité. L’automatisation de ces tâches permet aux équipes de se concentrer sur des problématiques complexes nécessitant une expertise humaine.

Par exemple, au lieu de traiter manuellement des tickets d’assistance de niveau 1, le personnel IT peut se consacrer à des projets de mises à niveau système ou à la résolution de problèmes graves.

En résumé, l’intégration de l’IA dans les processus de catégorisation et de priorisation des incidents change la donne pour la gestion moderne des services informatiques.

Les bonnes pratiques pour l’implémentation de l’IA dans la gestion des incidents.

Les entreprises souhaitant intégrer efficacement des solutions d’IA dans leurs workflows de gestion des incidents doivent adopter des stratégies qui maximisent l’impact et l’efficacité de ces nouvelles technologies.

Voici quelques bonnes pratiques à suivre pour optimiser l’intégration de l’IA :

• Identifier les domaines prioritaires à améliorer : cibler les processus où la classification et la priorisation manuelles sont longues ou sujettes à erreur.
• Exploiter les données historiques : Les solutions d’IA sont plus performantes lorsqu’elles sont formées à partir de données historiques précises. Les données doivent être propres, bien structurées et complètes pour améliorer l’efficacité du système.
• Surveiller les performances : vérifier que les applications d’IA s’adaptent aux nouvelles données et à l’évolution des besoins de l’entreprise. Des cycles réguliers de retour d’information améliorent la précision et la performance dans le temps.
• Adopter des logiciels spécialisés : choisir des logiciels conçus pour simplifier et optimiser la gestion des incidents.

Ce dernier point est particulièrement important. Aujourd’hui, les agents d’assistance disposent d’outils qui offrent une vue d’ensemble complète des services IT, de l’infrastructure aux postes de travail, en leur permettant d’identifier et de résoudre les problèmes de manière proactive avant qu’ils n’impactent l’entreprise.

L’avenir de la gestion des incidents avec l’IA : surmonter les défis, saisir les opportunités.

Bien que l’IA apporte indéniablement des améliorations majeures, certaines difficultés peuvent survenir lors de son implémentation. Le principal défi concerne la qualité des données, qui doivent être structurées et fiables. Un autre enjeu est l’adhésion des employés à l’utilisation d’outils basés sur l’IA : certains peuvent en effet exprimer des doutes – voire ressentir de l’insécurité – face à une automatisation croissante.

À mesure que les technologies évoluent, la perspective d’une gestion des incidents entièrement autonome devient de plus en plus réaliste : les systèmes d’IA semblent destinés à gérer la majeure partie du cycle de vie des incidents, de la détection à la résolution, sans intervention humaine.

À terme, l’IA pourrait même permettre aux équipes informatiques d’anticiper les incidents avant qu’ils ne surviennent, en détectant des tendances annonciatrices de défaillances.

En conclusion, la gestion des incidents par l’IA transforme la façon dont les plateformes ITSM traitent la catégorisation et la priorisation, avec des gains notables en vitesse, précision et efficacité.

FAQ.

Qu’est-ce que la gestion des incidents assistée par l’IA, et quels sont ses avantages par rapport aux méthodes traditionnelles ?
Il s’agit de l’utilisation de l’intelligence artificielle pour gérer le cycle de vie des incidents informatiques, de la détection à la résolution. Contrairement aux méthodes classiques, où la catégorisation et la priorisation sont manuelles, l’IA automatise ces procédures, réduisant les erreurs humaines tout en améliorant la vitesse et la précision.

Quelles sont les principales différences entre la gestion traditionnelle des incidents et celle basée sur l’IA ?
Dans les processus traditionnels, l’équipe IT identifie manuellement la cause d’un incident, le classe et définit les priorités. Ce processus est sujet aux erreurs et aux retards. Avec l’IA, ces étapes sont automatisées : le système identifie la source du problème et fournit immédiatement des données utiles à sa résolution.

Comment l’IA transforme-t-elle la priorisation des incidents ?
L’IA permet une priorisation plus précise grâce à l’analyse instantanée de données issues de multiples sources, en appliquant des algorithmes capables d’évaluer l’urgence. Ainsi, les incidents ayant le plus fort impact sur l’activité sont traités en priorité.