L'IA agentique dans la gestion des services informatiques : 10 cas d'utilisation et exemples
L'IA agentique dans la gestion des services informatiques (ITSM) marque un tournant décisif dans la manière dont les organisations gèrent leurs opérations informatiques et la prestation de services. Au lieu de s'appuyer sur une automatisation statique ou des flux de travail prédéfinis, l'IA agentique permet un raisonnement contextuel, autorisant ainsi les agents d'IA à agir de manière autonome au sein des environnements informatiques.
Découvrez comment fonctionne l'IA agentielle dans l'ITSM, les cas d'utilisation et des exemples concrets pour aider les équipes informatiques à détecter les problèmes, à recommander ou à mettre en œuvre des solutions et à tirer des enseignements des données historiques pour s'améliorer au fil du temps.
IA agentique dans les outils ITSM
Outil | Détection proactive | Prise de décision | Action autonome et surveillance | Intégration |
|---|---|---|---|---|
Travail atomique | Détection permanente et découverte d'actifs | Routage prenant en compte les politiques avec logique SLA | Provisionnement et flux de travail, pas de correctifs natifs | Microsoft, Okta, Zendesk, Jira, IAM |
Freshworks Freshservice | DEX et détection des anomalies de service | Routage basé sur les compétences et tenant compte des sentiments | Automatisation des flux de travail, exécution d'infrastructure limitée | Écosystème Freshworks, intégrations externes modérées |
Neurones Ivanti | Détecte les problèmes liés aux points de terminaison et à l'expérience utilisateur | Priorisation axée sur les objectifs et fondée sur les risques | Correctifs natifs, déploiement, auto-réparation | ITSM, UEM, sécurité, gestion des actifs |
ManageEngine Site24x7 | Détection prédictive d'anomalies et corrélation causale | Analyse des causes profondes et suppression des alertes | Correction et récupération automatique des manuels d'exploitation | ServiceDesk Plus et l'écosystème Zoho |
Agent SRE de New Relic | Alertes intelligentes et analyse des risques de panne | Modélisation probabiliste des causes profondes | Recommande des actions, sans exécution en production | ServiceNow, PagerDuty, outils MCP |
Salesforce Agentforce | Détecte les incidents majeurs à partir des signaux et de la CMDB | Priorisation et escalade contextuelles | Automatisation des flux de travail ITIL, application de correctifs dépendante des partenaires | Slack et Service Cloud |
IA du copilote SysAid | Détecte les problèmes récurrents et les risques liés au sentiment | Évaluation de l'urgence basée sur le SLA, le risque et le sentiment | Actions sur le compte et l'appareil, aucune mise à jour automatique | Microsoft et connecteurs tiers |
Travail atomique
Atomicwork ITSM améliore son graphe de connaissances d'entreprise grâce à sa couche de contexte universel, en tirant des enseignements des interactions et des données système.
Il intègre des agents de détection permanents et la découverte des ressources via Lansweeper. Il peut exécuter des tâches d'automatisation du provisionnement et des flux de travail, mais ne dispose pas de fonctionnalités natives de gestion des correctifs.
Figure 1 : Tableau de bord ITSM de l'agent Atomicwork. 1
Freshworks Freshservice
Freshservice tire principalement ses enseignements des modèles de tickets et identifie les lacunes en matière de connaissances grâce à sa couche d'IA Freddy.
Elle propose une détection proactive grâce à la surveillance de l'expérience numérique des employés (DEX) et à la détection des anomalies de service. Son module d'automatisation des flux de travail permet l'exécution des processus, mais l'automatisation au niveau de l'infrastructure reste limitée.
Figure 2 : Exemple de flux de travail de l'agent IA Freshservice Freddy. 2
Neurones Ivanti
Ivanti Neurons assure une surveillance autonome des terminaux, détectant les dégradations de performances et d'expérience utilisateur. Il propose des correctifs natifs, le déploiement de logiciels et une remédiation automatique.
ManageEngine Site24x7
Site24x7 tire des enseignements des modèles de surveillance à l'échelle de l'infrastructure. Sa détection proactive utilise la détection prédictive d'anomalies combinée à la corrélation causale prenant en compte le domaine.
Pour la prise de décision, l'outil s'appuie sur l'intelligence causale afin d'identifier les causes profondes et de réduire le bruit des alertes.
Agent SRE de New Relic
L'agent SRE de New Relic s'adapte dynamiquement aux conditions d'exécution grâce à un moteur d'évaluation conçu pour les scénarios de défaillance. Il détecte les risques grâce à des alertes intelligentes et une analyse des performances qui anticipent les interruptions de service.
Cet outil utilise la modélisation causale probabiliste pour identifier les causes profondes. Il recommande des actions correctives, mais n'effectue aucune modification en environnement de production.
Salesforce Agentforce Service informatique
Agentforce IT Service (réf. 991259_1765) détecte les problèmes généralisés en analysant les signaux des employés et les données d'impact de la CMDB. Il automatise les flux de travail ITIL, mais s'appuie sur des partenaires externes pour les actions au niveau des terminaux, comme l'application de correctifs.
IA du copilote SysAid
SysAid Copilot AI tire des enseignements des tickets, des bases de connaissances et de la documentation interne via son pool de données.
Pour la prise de décision, SysAid utilise un système de notation d'urgence multifactoriel qui combine les exigences des SLA, les niveaux de risque et les signaux de ressenti. Il peut exécuter des actions au niveau du compte et du périphérique, mais ne gère pas automatiquement les correctifs.
L'IA agentique dans les cas d'utilisation ITSM
1. Libre-service des employés et résolution des demandes
Les chatbots et assistants virtuels basés sur l'IA offrent aux employés une assistance personnalisée et en temps réel pour la gestion des incidents et des demandes de service. Ils permettent aux utilisateurs finaux de résoudre des problèmes tels que la réinitialisation de mot de passe ou l'accès aux applications sans intervention humaine. Avantages :
- Réduction de la charge de travail au service d'assistance.
- Service plus rapide et satisfaction client accrue.
- Amélioration de l'efficacité opérationnelle grâce à l'automatisation des tâches répétitives.
2. Résolution automatique des incidents
Les systèmes d'IA agentiques peuvent détecter et résoudre les problèmes automatiquement. Par exemple, ils peuvent identifier une surcharge de serveur et réallouer les ressources sans intervention humaine. Ils facilitent notamment :
- Temps moyen de résolution (MTTR) plus court.
- Disponibilité continue du service.
- Dépendance réduite à l'égard de l'intervention manuelle.
3. Tri intelligent et création de tickets
En cas d'incident, l'IA d'agent compile les données contextuelles, les journaux et les captures d'écran pour générer des tickets détaillés. Elle priorise les incidents en fonction du rôle de l'utilisateur, de l'impact et des données historiques afin de garantir un acheminement précis. L'IA d'agent intégrée aux outils ITSM permet :
- Minimiser les échanges entre les utilisateurs et les agents.
- IntelPriorisation rigoureuse des demandes de service.
- Qualité de service constante pour l'ensemble des opérations informatiques.
4. Identification automatisée des problèmes
En analysant les corrélations entre les incidents récurrents, les agents d'IA peuvent identifier une cause profonde contribuant à de multiples problèmes système et prendre en charge :
- Réduction de la récurrence de problèmes similaires.
- Réduction des coûts grâce à la résolution à long terme de problèmes complexes.
5. Surveillance proactive et prévention
Les outils d'IA agentiques surveillent en permanence l'infrastructure et le comportement des utilisateurs, fournissant des alertes précoces en cas de perturbations potentielles afin de contribuer à :
- Temps d'arrêt réduit.
- Fiabilité du système et prestation de services améliorées.
- Résilience accrue grâce à la maintenance prédictive.
6. Gestion unifiée des terminaux
Les agents d'IA s'intègrent à des systèmes tels qu'Intune, JAMF ou Nexthink pour garantir la conformité, gérer les correctifs et maintenir l'intégrité des terminaux grâce à :
- Des normes de sécurité plus élevées et des vulnérabilités réduites.
- Amélioration des performances de l'appareil sans vérifications manuelles.
- Alignement des opérations informatiques avec les politiques de conformité.
7. Assistants IA pour le personnel du service d'assistance
Les solutions basées sur l'IA assistent les agents humains en synthétisant les tickets, en suggérant des solutions issues de la base de connaissances et en rédigeant des analyses des causes profondes. Ces outils permettent :
- Réduction des erreurs humaines dans la documentation.
- Des réponses plus cohérentes aux demandes de service.
- Productivité accrue pour l'équipe informatique.
8. Automatisation dynamique des flux de travail
L'IA agentique peut exécuter des flux de travail adaptatifs entre systèmes sans règles prédéfinies. Ces flux de travail évoluent en fonction des données, des applications ou du contexte utilisateur.
- Résolution des incidents plus rapide et plus précise.
- Maintenance réduite des flux de travail statiques.
- Flexibilité accrue pour les modèles de travail hybrides.
9. Engagement vocal et multilingue
Les agents IA à commande vocale peuvent authentifier les utilisateurs, résoudre les problèmes courants et fournir une automatisation basée sur l'IA pour les utilisateurs multilingues :
- Meilleure accessibilité mondiale.
- Temps d'attente réduit lors des appels d'assistance.
- Une expérience utilisateur cohérente dans toutes les langues.
10. Mode autonome pour les agents de support
Les systèmes pilotés par l'IA peuvent exécuter des tâches de bout en bout sous la supervision d'agents humains. L'équipe informatique peut intervenir au besoin et affiner la logique de l'IA au fil du temps. Ces systèmes peuvent :
- Collaboration équilibrée entre l'IA et l'expertise humaine.
- Apprentissage continu à partir des résultats.
- Privilégiez la maintenance préventive plutôt que les tâches répétitives.
Exemples concrets d'ITSM agentique
Service Rovo d'Atlassian Jira Service Management
Atlassian propose un accès anticipé aux fonctionnalités d'assistance basées sur l'IA pour Jira Service Management (JSM) sous l'égide de Rovo Service. Ces fonctionnalités visent à améliorer la façon dont les équipes de service internes traitent les demandes et interagissent avec les utilisateurs finaux.
Résolution des demandes de service Rovo
Rovo Service générera des plans de résolution détaillés directement dans les éléments de travail JSM. Ces plans, basés sur la documentation interne de l'organisation, guideront les agents dans la résolution des incidents et des demandes.
Il peut également automatiser des actions de support interne en plusieurs étapes, avec approbation et supervision d'agents humains, contribuant ainsi à réduire les efforts manuels et à potentiellement améliorer la cohérence.
Pour participer, l'organisation doit avoir activé l'IA sur son site JSM, des sources de connaissances internes accessibles à Rovo, les autorisations appropriées pour la configuration de Rovo et un administrateur de projet pour activer la fonctionnalité.
Chat en direct pour les employés
Le chat en direct pour les employés permettra aux utilisateurs de passer d'une interaction via le portail libre-service, où ils interagissent initialement avec Rovo, à une session de chat en direct avec un agent humain. Les messages échangés sont liés à un élément de travail JSM afin de préserver le contexte, les SLA et les rapports. Les agents peuvent gérer plusieurs conversations en direct simultanément à leurs files d'attente habituelles et consulter l'intégralité des transcriptions directement dans l'élément de travail. 3
Salesforce Agentforce Service informatique
Le service informatique Agentforce de Salesforce est conçu pour combiner plusieurs capacités de support informatique, notamment un centre de services amélioré par l'IA, des agents d'IA autonomes et une base de données de gestion de la configuration (CMDB) pour automatiser la gestion des incidents et les demandes de service.
Il vise à fournir une assistance conversationnelle en temps réel directement dans les environnements de travail tels que Slack ou Teams, réduisant ainsi la dépendance aux flux de travail manuels basés sur des tickets.
Figure 3 : Exemple de tableau de bord du service informatique Agentforce. 4
Agents d'IA et flux de travail d'agents ServiceNow ITSM
Collection d'agents d'IA de gestion des services informatiques de ServiceNow 5 intègre plusieurs flux de travail automatisés qui optimisent les processus ITSM essentiels, du triage des incidents à la gestion des changements. Chaque flux de travail combine plusieurs agents d'IA fonctionnant de manière autonome pour classifier, analyser et résoudre les problèmes, tout en garantissant l'exactitude des données et la conformité.
ServiceNow permet aux administrateurs de choisir parmi plusieurs modèles de langage étendus (LLM) pour alimenter les compétences et les agents d'IA de Now Assist, notamment Now LLM Service, Azure Gemini et Claude sur AWS. La configuration est gérée via AI Control Tower et la console d'administration de Now Assist, où les préférences peuvent être définies pour chaque compétence ou flux de travail.
L'accès à ces flux de travail automatisés est régi par des listes de contrôle d'accès (ACL) et des identités utilisateur. La fonctionnalité « Exécuter en tant que » permet d'exécuter des actions en tant qu'utilisateur dynamique ou IA, garantissant ainsi une automatisation sécurisée au sein de l'environnement ITSM.
Tri et catégorisation des incidents
Ce flux de travail classe automatiquement les incidents en déterminant la catégorie, la sous-catégorie et l'élément de configuration (CI) appropriés. Il recherche ensuite les incidents majeurs ou les problèmes connus associés et les relie au nouvel incident. Agents d'IA inclus :
- Catégoriser l'agent d'IA d'incident ITSM
- Agent d'IA de classification de service et d'intégration continue
- Lier l'agent IA d'incident majeur
- Associez l'incident à l'agent d'IA problématique
L'IA agentique d'Aisera pour la gestion des services informatiques (ITSM)
La solution Agentic AI for ITSM d'Aisera modernise la gestion traditionnelle des services informatiques grâce à des agents d'IA autonomes et à l'automatisation intelligente. S'appuyant sur l'IA générative et l'apprentissage automatique, elle connecte les services informatiques, les RH et les autres fonctions métiers au sein d'une plateforme unique, améliorant ainsi la coordination et réduisant les interventions manuelles.
Capacités principales :
- Résolution automatisée des incidents : des agents d’IA catégorisent, diagnostiquent et résolvent les demandes de service en temps réel, réduisant ainsi les délais de détection et de réparation.
- Opérations proactives : prédit les pannes à l’avance et soutient la maintenance préventive.
- Gestion des connaissances et des actifs : Génère automatiquement des articles de connaissances, suit les actifs et optimise leurs cycles de vie.
- Gestion des changements et des problèmes : identifie les causes profondes, évalue les risques et automatise les tests et les approbations pour des déploiements plus sûrs.
BDO avec Aisera :
BDO, l'un des plus importants cabinets comptables et de services-conseils du Canada, était confronté à des problèmes informatiques persistants dus à un volume élevé de demandes et à des options de libre-service limitées. Les demandes de service courantes accaparaient un temps précieux du personnel, ralentissant les délais de réponse et empêchant l'équipe informatique de se concentrer sur des initiatives à plus forte valeur ajoutée.
Pour relever ces défis, BDO a mis en œuvre EVA , un assistant IA basé sur les agents IA spécialisés d'Aisera. EVA gère de manière autonome les tâches informatiques quotidiennes telles que le déploiement de logiciels, le dépannage des comptes et les demandes de matériel grâce à un libre-service proactif. La suite analytique de la plateforme mesure en continu les performances, aidant ainsi le service informatique à optimiser les flux de travail et à améliorer l'efficacité opérationnelle.
Les résultats ont été significatifs :
- Taux de résolution automatique des demandes informatiques : 82 %
- augmentation de 72 % de la productivité des employés
- Économies de coûts annuelles projetées de 1,9 million de dollars
Figure 4 : Un exemple d'EVA sur la façon de résoudre les problèmes d'accès. 6
Kore.ai IA pour les processus
La plateforme d' IA pour processus de Kore.ai automatise les flux de travail complexes qui exigent une compréhension du contexte et une connaissance approfondie de la conformité. Elle est conçue pour réduire l'intervention manuelle dans les processus à forte intensité de connaissances en combinant des agents d'IA autonomes, des analyses et l'intégration aux systèmes d'entreprise. L'objectif est d'aider les organisations à gérer plus efficacement les tâches répétitives et décisionnelles, tout en garantissant l'exactitude et la traçabilité des décisions.
La plateforme propose un outil de création de processus sans code permettant aux équipes informatiques et aux utilisateurs métiers de créer des flux de travail automatisés sans compétences en programmation. Des modèles et connecteurs prédéfinis facilitent la mise en place des fonctions métiers standard telles que la finance, les achats et le service client. Les utilisateurs peuvent modifier et étendre ces flux de travail pour répondre aux besoins de l'organisation sans perturber les systèmes existants.
Les principales capacités comprennent :
- Automatisation contextuelle : les agents d’IA comprennent la logique métier, conservent la mémoire et prennent des décisions contextuelles tout au long des flux de travail.
- Visibilité et contrôle : les outils d’analyse intégrés surveillent les performances d’automatisation, suivent les résultats et enregistrent chaque action à des fins d’audit de conformité.
- Sécurité et gouvernance : Le contrôle d'accès et la supervision humaine garantissent que l'automatisation est conforme aux politiques de conformité et de sécurité des données de l'entreprise.
- Déploiement : Il prend en charge les environnements cloud, hybrides et sur site, permettant aux organisations de garder le contrôle sur les processus sensibles. 7
Qu’est-ce que l’IA agentique dans l’ITSM ?
L'IA agentique dans la gestion des services informatiques (ITSM) représente une avancée majeure dans la manière dont les organisations gèrent leurs opérations et services informatiques. Contrairement aux fonctionnalités d'IA traditionnelles de l'ITSM , telles que la gestion des tâches, les flux de travail et l'automatisation des processus, l'IA agentique utilise l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour prendre des décisions contextuelles et agir de manière autonome. Au sein de la gestion des services informatiques ( ITSM ), elle permet aux agents d'IA de gérer les demandes de service, les incidents et les tâches courantes qui nécessitaient auparavant une intervention humaine.
Cette approche permet aux équipes informatiques de passer de processus manuels à une automatisation intelligente qui s'adapte aux conditions du système en temps réel. Grâce à des agents d'IA autonomes qui apprennent des données historiques et des incidents passés, les services d'assistance peuvent réduire les tâches répétitives, diminuer les coûts opérationnels et améliorer l'efficacité. Ainsi, les services informatiques peuvent fournir un service plus fiable et améliorer la satisfaction des utilisateurs, tout en garantissant la conformité et en optimisant l'allocation des ressources.
Les outils d'IA agentique servent de partenaires intelligents aux agents humains plutôt que de les remplacer. Ils complètent l'expertise humaine en prenant en charge les décisions répétitives ou basées sur les données, permettant ainsi au personnel informatique de se concentrer sur la planification stratégique et la gestion proactive des opérations commerciales.
Capacités et composants clés
L'IA agentique fonctionne grâce à un réseau d'agents d'IA autonomes qui observent, analysent et exploitent les données opérationnelles. Ces systèmes d'IA combinent le traitement du langage naturel, le raisonnement contextuel et l'apprentissage continu pour prendre des décisions indépendantes. Leurs principales fonctionnalités sont les suivantes :
- Apprentissage et adaptation : les agents d’IA apprennent en continu des incidents, des demandes de service et des données opérationnelles afin d’améliorer leurs actions futures. Cet apprentissage permet une gestion proactive des performances du système et réduit le risque d’incidents futurs.
- Détection proactive : grâce à l’automatisation pilotée par l’IA, l’IA agentielle identifie les anomalies et les erreurs système avant qu’elles ne provoquent des perturbations. Cette capacité favorise l’autoréparation des systèmes et une résolution plus rapide des incidents.
- Prise de décision dynamique : au lieu d’exécuter des flux de travail statiques, les outils d’IA multi-agents évaluent la situation et déterminent les réponses appropriées. Par exemple, un agent IA peut prioriser les appels d’assistance en fonction du comportement de l’utilisateur et de l’impact sur les opérations commerciales.
- Action et surveillance autonomes : l’automatisation basée sur l’IA permet aux agents d’exécuter des tâches de gestion des changements, telles que la gestion des correctifs ou les installations de logiciels, tout en surveillant les résultats et en garantissant la conformité.
- Intégration aux écosystèmes informatiques : l’IA agentique dans ITSM se connecte aux outils de gestion unifiée des terminaux et aux plateformes ITSM existantes, permettant aux systèmes pilotés par l’IA de fonctionner sur l’ensemble des appareils, utilisateurs et services sans intervention manuelle.
voie de mise en œuvre et d'adoption
Pour intégrer efficacement l'IA agentielle dans la gestion des services informatiques , les organisations devraient :
- Commencez par des automatisations simples : concentrez-vous sur les tâches de niveau 1 telles que la réinitialisation des mots de passe ou les demandes d’accès de base.
- Intégrez-les dans des outils familiers : déployez des chatbots d’IA et des assistants virtuels au sein de plateformes de collaboration comme Teams ou Slack.
- Mesurer les performances : Suivre des indicateurs tels que le nombre de tickets évités, le temps de résolution et la satisfaction des utilisateurs.
- Itérer et étendre : Utilisez les premiers gains d'efficacité pour étendre l'adoption de l'IA à des flux de travail plus complexes, tels que la gestion du changement ou la maintenance prédictive.
- Assurer la gouvernance : alignez les systèmes pilotés par l’IA sur les politiques de sécurité et de conformité afin de maintenir le contrôle lors du déploiement à grande échelle de l’IA.
L'avenir de la gestion des services informatiques grâce à l'IA agentique
L'avenir de la gestion des services dépendra de l'évolution de l'IA agentielle au sein d'environnements informatiques complexes. À mesure que les agents d'IA continueront d'apprendre des données, la gestion des services informatiques (ITSM) passera d'un support réactif à des opérations proactives et préventives.
Les organisations qui intègrent rapidement l'IA agentique acquièrent un avantage concurrentiel en améliorant leur efficacité opérationnelle, en réduisant leurs coûts et en proposant des solutions sur mesure qui s'adaptent aux besoins des utilisateurs. À mesure que la transformation numérique s'approfondit, l'IA agentique deviendra un élément central de l'automatisation intelligente, permettant des services informatiques plus fiables, évolutifs et adaptatifs.
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