Article updated on 12/06/26
Plus de 100 millions de personnes utilisent ChatGPT chaque semaine.
Et ce n’est qu’un programme d’IA.
Ajoutez-les à tous ceux qui utilisent les autres plateformes d’IA générative (telles que Gemini (anciennement Bard) de Google, Midjourney, Soundful, Descript, et bien d’autres) et il y a de fortes chances que si vous n’utilisez pas l’IA, l’un de vos collègues, lui, ne se prive pas des capacités de l’IA générative.
McKinsey décrit l’intelligence artificielle générative (IA) comme les algorithmes qui peuvent être utilisés pour créer de nouveaux contenus, notamment de l’audio, du code, des images, du texte, des simulations et des vidéos. Être capable de produire, ou de générer, de nouvelles choses est ce qui distingue l‘IA générative de l’IA traditionnelle.
Les premiers exemples d’IA générative sont apparus à la fin des années 1950 et dans les années 1960. On peut citer, par exemple, Joseph Weizenbaum, informaticien au MIT, qui a développé le premier chatbot, ELIZA, en 1961. ELIZA a été le premier programme informatique parlant capable de communiquer avec un humain en langage naturel. Un autre exemple est le développement du langage de programmation LISP (abréviation de list processing) pour les tâches d’intelligence artificielle par John McCarthy, chercheur en intelligence artificielle et créateur du terme « intelligence artificielle ».
Ce n’est donc, en aucun cas, un concept nouveau.
La technologie de l’IA a considérablement évolué au cours des 60 dernières années. Les leaders IT font face à quatre pressions fondamentales : améliorer les processus, réduire les coûts, satisfaire les utilisateurs finaux et fidéliser les talents. L’IA générative apporte des réponses concrètes à chacun de ces enjeux – à condition de l’intégrer dans une plateforme ITSM adaptée et sur des fondations de données solides. Si vous n’utilisez pas encore l’IA générative pour votre plateforme de gestion des services informatiques, il est grand temps de commencer à l’envisager.
L’IA dans l’ITSM : de l’automatisation classique à l’IA générative
Avant d’examiner les avantages spécifiques, il est utile de situer l’IA générative dans le spectre plus large de l’IA appliquée à l’ITSM. L’IA traditionnelle repose sur des règles prédéfinies et des modèles de classification pour automatiser des tâches spécifiques – par exemple, router un ticket vers la bonne équipe selon des mots-clés, ou déclencher une alerte lorsqu’un seuil de performance est dépassé. Ces approches sont efficaces pour les tâches répétitives et bien définies.
L’IA générative va plus loin : contrairement à l’automatisation basée sur des règles, qui suit des scripts prédéfinis, elle peut produire des réponses contextuelles nouvelles. Contrairement à l’IA prédictive, qui analyse des données historiques pour anticiper des événements, l’IA générative crée du contenu ou des actions à partir de ces données – rédiger un article de base de connaissances à partir d’un historique de résolution, générer un résumé d’incident pour un analyste, ou produire une réponse personnalisée à un utilisateur en langage naturel. Pour les équipes ITSM, cette distinction est stratégiquement importante : l’IA générative n’exécute pas seulement des règles, elle augmente les capacités cognitives des agents et des utilisateurs finaux.
5 avantages concrets de l’IA générative en ITSM (et leur impact sur vos opérations IT)
La gestion des services informatiques (ITSM), c’est-à-dire les processus et les pratiques qui aident les organisations à gérer et à améliorer les services informatiques afin d’aligner leurs services informatiques sur les objectifs de l’entreprise, n’est pas une mince affaire. Pour faire évoluer une entreprise, améliorer l’expérience utilisateur ou réduire les coûts dans certains domaines du service informatique, l’IA générative est une option qu’il ne faut pas écarter. Les outils et plateformes ITSM dotés d’une IA générative peuvent, en effet, améliorer et transformer la prestation de services informatiques afin d’accroître l’efficacité des employés, de prendre des décisions éclairées sur la base de données et d’améliorer l’expérience des utilisateurs finaux.
Bien que les avantages de l’utilisation de l’IA générative en ITSM soient nombreux, voici les 5 plus importants qui auront le plus grand impact sur votre département informatique et votre entreprise.
1. Automatisation du ticketing ITSM : traiter plus de demandes sans augmenter les effectifs
Tout le monde le sait : les agents des centres de services sont débordés.
Il y a un nombre disproportionné de demandes de service qui s’accumulent chaque jour sans qu’il soit possible de les clôturer. Cependant, cette augmentation ne devrait pas impacter le nombre de tickets que les centres de service peuvent absorber – c’est là que l’IA générative entre en jeu.
L’IA générative peut automatiser les processus de ticketing en catégorisant les demandes en fonction des données et du contexte. L’algorithme, basé sur des workflows – ou flux de travail automatisés – créés par l’homme, analysera les tickets, les hiérarchisera et les dirigera ensuite vers la prochaine étape (une équipe d’assistance ou une personne spécifique). De plus, des automatisations de tickets peuvent être configurées pour fournir des réponses aux requêtes courantes ou aux problèmes connus (FAQ), ce qui accélère le processus de résolution.
Pour illustrer ce que cela signifie en pratique : un employé signale une panne VPN via le portail self-service. L’IA générative catégorise automatiquement le ticket comme « accès réseau – priorité haute », génère une réponse initiale avec les étapes de dépannage connues, et escalade vers l’équipe réseau si le problème n’est pas résolu en 15 minutes. L’agent reçoit un résumé contextuel du ticket et de l’historique de l’utilisateur. Après résolution, l’IA met à jour la base de connaissances avec la solution.
Cette automatisation du ticketing signifie que les agents d’assistance de votre service informatique peuvent passer plus de temps à se concentrer sur des tâches complexes et critiques, et améliorer la qualité du service fourni par votre équipe. Selon les estimations du secteur, l’automatisation intelligente peut prendre en charge jusqu’à 80 % des tâches ITSM répétitives, réduisant la charge des agents de support de 25 % (source : EasyVista, données plateforme).
2. Agents virtuels et self-service conversationnel : l’IA générative au service de l’expérience utilisateur
La communication est au cœur de l’ITSM, c’est ainsi que les utilisateurs finaux obtiennent de l’aide.
Il peut y avoir des écarts dans le type et la qualité de la communication fournie aux utilisateurs, surtout s’il y a un manque de formation. C’est là qu’intervient l’IA générative – et plus précisément, la distinction entre un chatbot basique et un agent virtuel alimenté par un grand modèle de langage (LLM).
L’IA générative excelle dans le traitement du langage naturel. Cette technologie peut comprendre, interpréter et générer un texte semblable à celui d’un être humain, ce qui aide les utilisateurs à résoudre toute sorte de problèmes en quelques secondes. Contrairement aux chatbots traditionnels qui suivent des arbres de décision rigides, les agents virtuels conversationnels alimentés par l’IA générative comprennent le contexte, reformulent les questions ambiguës et génèrent des réponses adaptées à la situation spécifique de l’utilisateur.
Cette compréhension du langage naturel se fait le plus souvent avec des agents virtuels alimentés par l’IA qui sont conviviaux et accessibles aux personnes à la recherche d’une assistance. Lorsque ces agents virtuels sont utilisés, ils offrent la possibilité d’améliorer la communication entre les équipes informatiques et les utilisateurs finaux, tout en réduisant significativement le volume de tickets de niveau 1 qui parviennent aux agents humains – libérant ainsi ces derniers pour les problèmes qui nécessitent réellement leur expertise.
3. L’analyse prédictive pour une gestion proactive des problèmes
L’IA générative est idéale pour analyser de grandes quantités de données, puis en tirer des informations significatives. En exploitant cette capacité, votre entreprise peut évoluer d’une approche réactive à une gestion proactive (et prédictive) des problèmes en les identifiant avant qu’ils ne deviennent plus graves (ou même avant qu’ils ne surviennent).
Un mécanisme clé de cette gestion proactive est la corrélation des incidents : l’IA relie plusieurs tickets apparemment distincts à un problème racine unique, permettant de résoudre une seule cause pour éliminer plusieurs symptômes simultanément. Par exemple, un pic d’incidents liés à la lenteur du réseau peut être corrélé à une mise à jour de configuration déployée la veille – l’IA identifie ce lien avant que le service desk ne soit submergé.
Couplée à la détection d’anomalies en temps réel, cette capacité permet à certaines plateformes d’initier une auto-remédiation sur des problèmes connus, réduisant les temps d’arrêt sans intervention humaine. Ce passage à la gestion proactive des problèmes aidera vos opérations informatiques à s’aligner sur les objectifs de l’entreprise afin de minimiser les temps d’arrêt et d’optimiser les performances du système.
4. Gestion des connaissances et documentation
Il est facile de perdre des informations. Surtout dans de grandes organisations internationales. Ajoutez à cela une transformation numérique, et là, vous êtes servi ! Une gestion efficace des connaissances est essentielle à la réussite des plateformes et des ressources ITSM, mais elle est souvent mise de côté par manque de temps consacré à la création de nouvelles documentations et leur ajout à la base de connaissances de l’entreprise. L’IA générative atténue ce problème.
Avec l’IA générative, vous pouvez créer de la documentation (de haute qualité) basée sur des référentiels de données et de connaissances existants, par exemple, les FAQ, la documentation sur les procédures et les articles de la base de connaissances. Mettre en œuvre la capacité de l’IA générative à créer des documents de connaissances aidera vos collaborateurs du service informatique (en leur faisant gagner du temps), tout en permettant simultanément aux utilisateurs finaux de trouver leurs propres solutions à leurs problèmes techniques.
5. Amélioration de la sécurité et de la conformité
Il existe déjà de nombreuses réglementations et exigences pour les départements ITSM. En utilisant des outils d’IA générative, votre entreprise peut mettre en œuvre des processus avec cette technologie pour alléger certaines des pressions auxquelles vos employés font actuellement face en matière de conformité et de mesures de sécurité. Configurez des workflows et des automatisations dans votre système de gestion des services d’entreprise pour surveiller et appliquer les réglementations de sécurité et de sûreté, puis passez à vos autres tâches.
L’IA vous alertera si un problème survient. Elle s’occupera de mettre à jour les systèmes et de protéger vos données en continu. Si vous le souhaitez, vous pouvez améliorer votre ITSM afin d’analyser les menaces de sécurité, contribuant ainsi au développement de systèmes de sécurité intelligents (comme la génération de rapports et l’automatisation des contrôles de conformité).
4 défis à anticiper avant de déployer l’IA générative dans votre ITSM
L’IA générative dans l’ITSM a un immense potentiel pour développer de manière exponentielle l’industrie (pour les utilisateurs finaux et les entreprises). Il est important de reconnaître et de prendre en compte les défis et les considérations liés à l’utilisation de l’IA générative (une technologie en développement).
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IA éthique : Répondez dès le départ aux préoccupations de l’IA liées aux préjugés, à la confidentialité et à la transparence (il est important de se rappeler que la technologie est encore en cours de développement et de modification). Établissez des directives claires et des cadres éthiques pour éviter des conséquences involontaires qui pourraient affecter votre entreprise tant sur le plan interne qu’externe.
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Sécurité des données : les systèmes d’IA ont besoin de beaucoup de données. Assurez-vous de la sécurité et de la confidentialité de vos informations sensibles et mettez en place des procédures appropriées de gestion des incidents. Il est également important de noter que vous devez disposer de mesures de gouvernance et de sécurité appropriées pour vous protéger contre toute violation potentielle.
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Acceptation par les utilisateurs : les solutions alimentées par l’IA peuvent susciter une certaine résistance de la part des utilisateurs qui ne sont pas à l’aise ou qui ne sont pas familiers avec la technologie et son fonctionnement. Prenez le temps d’éduquer et d’impliquer les utilisateurs dans le processus d’intégration de l’IA dans votre organisation afin de favoriser son acceptation.
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Surveillance et amélioration continues : les modèles d’IA représentent beaucoup de travail. Ils nécessitent une attention constante, une surveillance et une amélioration continues des données. Votre entreprise doit investir dans la formation continue des modèles génératifs pour s’assurer que les employés comprennent comment utiliser les modèles de manière appropriée.
Comment déployer l’IA générative dans votre ITSM : un cadre en 3 phases
L’IA générative est en train de changer le fonctionnement de la gestion des services informatiques. En s’appuyant sur ces modèles génératifs, les organisations peuvent accélérer les processus, améliorer la communication interne et externe et résoudre les problèmes de manière proactive. Ce faisant, l’efficacité opérationnelle sera améliorée, tout en conduisant simultanément à un environnement informatique plus réactif, plus sûr et plus convivial.
Alors que votre entreprise explore les options d’utilisation de l’IA générative au sein de vos ressources ITSM, il est essentiel d’aborder la mise en œuvre de manière structurée et progressive. Voici un cadre en trois phases pour guider cette démarche :
Phase 1 — Fondations : Auditez la qualité de vos données et la maturité de vos processus ITSM existants. L’IA amplifie les processus en place — elle ne les corrige pas. Des workflows de gestion des incidents ou des changements mal définis produiront des résultats peu fiables, quelle que soit la sophistication du modèle. Définissez également votre cadre de gouvernance des données, notamment les règles d’accès et de conformité (RGPD).
Phase 2 — Activation : Déployez les premiers cas d’usage à fort ROI et faible risque : automatisation du ticketing, self-service conversationnel, génération de documentation. Ces cas d’usage produisent des résultats mesurables rapidement et permettent aux équipes de se familiariser avec la technologie avant d’aborder des scénarios plus complexes.
Phase 3 — Optimisation : Exploitez l’analyse prédictive, la corrélation d’incidents et l’amélioration continue basée sur les données. À ce stade, mesurez systématiquement les résultats : taux de résolution au premier contact, volume de tickets traités sans intervention humaine, temps moyen de résolution, et score de satisfaction des utilisateurs finaux. Ces métriques permettent de démontrer la valeur stratégique de l’IA au-delà des gains d’efficacité immédiats.
Il n’est pas nécessaire d’investir dans tous les outils d’IA générative existants. Trouvez une plateforme de gestion des services d’entreprise qui répond à vos besoins en matière de gestion du changement, de gestion des incidents et de gestion de la base de connaissances, et évaluez-la sur sa capacité à soutenir chacune de ces trois phases.
Adopter pleinement la technologie de l’IA au sein de vos ressources pour le département informatique peut vous aider à débloquer de nouvelles possibilités et à élever vos pratiques ITSM (atteindre plus rapidement la maturité informatique et rester conforme). L’avenir de la gestion des services informatiques récompensera ceux qui s’adaptent et innovent avec des outils d’IA générative pour disposer d’une infrastructure informatique plus efficace et résiliente.
