Top 11 des cas d'utilisation de l'IA dans l'ITSM et exemples
L'exploitation de l'IA pour les outils de gestion des services informatiques (ITSM) aide les organisations en ce qui concerne :
- l'efficacité opérationnelle,
- la maintenance proactive des actifs informatiques,
- l'évolutivité,
- une meilleure prise de décision, et
- la personnalisation.
Découvrez les 11 principaux cas d'utilisation de l'IA dans l'ITSM, des exemples et les avantages de l'exploitation de l'IA dans l'ITSM.
Cas d'utilisation natifs de l'IA
L'ITSM natif de l'IA désigne une nouvelle manière de gérer le support interne et les opérations informatiques, où l'intelligence artificielle n'est pas une fonctionnalité ajoutée mais fait partie des fondations. Ces systèmes utilisent l'apprentissage automatique, le traitement automatique du langage naturel et l'IA générative pour interpréter les messages, prédire les problèmes et apprendre des demandes de service passées.
L'objectif est d'améliorer la manière dont les équipes traitent les problèmes, partagent les connaissances et répondent aux employés. Au lieu de s'appuyer sur des portails ou des formulaires, les systèmes natifs de l'IA capturent et traitent les informations directement depuis les outils où le travail s'effectue, comme Slack ou Microsoft Teams. Cette approche réduit le travail répétitif, favorise le libre-service et aide les organisations à mieux exploiter leurs données historiques.
1. ITSM natif de l'IA
Passer d'un logiciel ITSM traditionnel à un système natif de l'IA ne se limite pas à installer une nouvelle technologie. Cela nécessite une planification et une adoption progressive de l'IA.
- Les organisations commencent généralement par des cas d'utilisation limités, comme l'automatisation des demandes d'accès ou la collecte de données à partir des messages Slack. Mesurer les améliorations du temps de réponse, de l'expérience des employés et de la précision des tickets permet de valider les premiers résultats.
- La sécurité et la gouvernance sont également essentielles. Comme les systèmes natifs de l'IA utilisent des données historiques et du contenu conversationnel, garantir la sécurité des données et la conformité aux réglementations sur la confidentialité est indispensable. Étendre l'utilisation de l'automatisation intelligente à tous les services permet de maximiser la valeur.
Technologies clés soutenant l'ITSM natif de l'IA
Les plateformes natives de l'IA reposent sur plusieurs technologies interconnectées plutôt que sur une seule fonctionnalité d'IA. Les composants suivants collaborent pour améliorer la gestion informatique et les opérations du centre de services :
- Les modèles d'apprentissage automatique prédisent les catégories de problèmes, identifient les problèmes récurrents et soutiennent l'analyse des causes profondes.
- L'IA générative crée des résumés et ébauche de nouveaux articles de connaissances à partir des tickets résolus.
- L'analyse prédictive aide à détecter les incidents potentiels avant qu'ils n'entraînent une interruption de service.
- L'IA agentique combine raisonnement et action, permettant aux agents IA de décider comment traiter des demandes de service complexes entre différents outils.
- Les capacités fondamentales de l'IA agentique en gestion des services informatiques (ITSM) incluent l'apprentissage à partir des données historiques, la détection des anomalies avant l'apparition de perturbations, la prise de décisions dynamiques et l'exécution autonome des tâches tout en maintenant la conformité.
Exemple concret : Atomicwork
Ammex Corp rencontrait des difficultés avec des flux de travail complexes, des processus manuels et des inefficacités qui ralentissaient le support et exigeaient une intervention humaine constante.
En adoptant Atomicwork, Ammex a mis en place des agents IA qui automatisent les demandes de service informatique et des employés courantes et fournissent un support conversationnel instantané directement dans des outils comme Microsoft Teams. Cela a réduit le volume de tickets, amélioré les temps de réponse et renforcé l'expérience globale des employés.1
Exemple concret : Salesforce Agentforce IT Service
Agentforce IT Service de Salesforce est un centre de services informatiques basé sur des agents conçu pour automatiser la résolution des incidents et les demandes de service sur des canaux tels que Slack, Microsoft Teams, les portails employés et le chat web. Le produit vise à réduire la dépendance aux flux de travail ITSM traditionnels basés sur les tickets en permettant aux employés d'obtenir un support instantané via des conversations en langage naturel.
La solution comprend un centre de services informatiques alimenté par l'IA, plusieurs agents IA spécialisés et une base de données de gestion des configurations (CMDB) intégrée avec un graphe de services pour cartographier les dépendances de l'infrastructure. Salesforce affirme que cette approche unifiée contribue à éliminer les silos de données et à améliorer la précision des résolutions en utilisant une source unique de vérité.
Salesforce met également l'accent sur les capacités d'intégration, avec un lancement comprenant plus de 100 connecteurs et flux de travail préconstruits par l'intermédiaire de partenaires dont Google, IBM, Microsoft, Oracle NetSuite, Workday et Zoom.
Figure 1 : Exemple de tableau de bord de centre de services informatiques de Salesforce.
Cas d'utilisation de la gestion des tâches
2. Gestion des incidents
L'exploitation de l'IA dans l'ITSM joue un rôle important dans la gestion des incidents en permettant la création automatisée de tickets, où les systèmes d'IA créent et catégorisent automatiquement les tickets en fonction du contenu des demandes de service ou des incidents entrants.
Ce processus réduit la charge de travail manuelle du personnel informatique et garantit que les tickets du centre de services sont correctement classés, ce qui conduit à des délais de résolution plus courts.
De plus, les systèmes d'IA utilisent l'apprentissage automatique pour prioriser les incidents en fonction de facteurs tels que la gravité, l'impact et l'urgence, et garantissent que les problèmes critiques sont traités rapidement. Cette priorisation contribue à améliorer l'efficacité du service et à minimiser l'impact sur les opérations métier.
Une autre application de la gestion des incidents est l'analyse des causes profondes alimentée par l'IA. En analysant les données historiques pour identifier des modèles et prédire les causes profondes des problèmes récurrents, l'IA dans l'ITSM contribue à résoudre les problèmes sous-jacents plus efficacement, réduisant la fréquence des incidents et renforçant la fiabilité du système.
Exemple concret : SysAid avec le comté de Grand Traverse
L'équipe informatique de 12 personnes du comté de Grand Traverse gérait 3 500 actifs avec des feuilles de calcul, une billetterie par e-mail incohérente, une visibilité limitée sur les performances et un chaos dans les licences logicielles.
Avec SysAid, ils ont mis en place une billetterie conforme à ITIL, des SLA automatisés, une gestion des actifs et des licences en temps réel, un chatbot IA, un copilote IA et des flux de travail automatisés.
Le résultat a été une résolution plus rapide, moins de travail manuel, une meilleure résolution au premier appel, une visibilité accrue des actifs et un meilleur contrôle des renouvellements de logiciels, des risques de conformité et des dépenses informatiques.2
Exemple concret : SolarWinds Service Desk
SolarWinds Service Desk fournit un système conçu pour gérer les incidents qui peuvent ne pas nécessiter de soumission formelle. Alors que les agents rencontrent souvent des difficultés à gérer de grands volumes de demandes à faible priorité, la plateforme de gestion des incidents exploite l'intelligence artificielle pour s'intégrer à la base de connaissances et suggérer automatiquement des articles aux utilisateurs lors du processus de création de tickets.
De plus, l'agent virtuel offre aux utilisateurs finaux l'accès à des solutions de la base de connaissances qui traitent leurs problèmes techniques les plus courants.
En conséquence, les utilisateurs finaux bénéficient d'un accès plus rapide aux réponses pour les problèmes courants, ce qui réduit les perturbations dans leur flux de travail.
3. Gestion des demandes de service
Les demandes de service sont gérées grâce à l'automatisation des demandes :
L'IA peut automatiser le traitement des demandes de service courantes telles que la réinitialisation des mots de passe, les installations de logiciels et les autorisations d'accès. En utilisant des flux de travail prédéfinis et un traitement intelligent, les systèmes d'IA peuvent gérer ces demandes sans intervention humaine.
Par exemple, lorsqu'un utilisateur soumet une demande de réinitialisation de son mot de passe, ces outils alimentés par l'IA peuvent vérifier l'identité de l'utilisateur au moyen de questions de sécurité ou d'une authentification multifacteur, puis procéder à la réinitialisation du mot de passe et en informer l'utilisateur. Cela réduit le temps et les efforts requis de la part du personnel informatique et offre une résolution plus rapide aux utilisateurs.
L'automatisation de ces tâches courantes améliore l'efficacité et réduit également le risque d'erreurs associées au traitement manuel.
4. Gestion des changements
L'IA apporte des améliorations significatives à la gestion des changements en renforçant l'évaluation et la gestion des changements informatiques :
Analyse d'impact :
L'analyse d'impact avec l'IA évalue l'impact potentiel des changements proposés sur l'environnement informatique. En analysant les données historiques et les configurations système actuelles, l'IA peut prédire les conflits et perturbations potentiels, aidant les équipes informatiques à prendre des décisions éclairées et à éviter des résultats négatifs.
Cette approche proactive minimise le risque d'interruption et garantit des transitions plus fluides lors des changements. En fournissant une évaluation détaillée de l'impact, l'IA permet une planification et une exécution plus efficaces des changements, ce qui se traduit par une infrastructure informatique plus stable et plus résiliente.
5. Automatisation des flux de travail et des processus
Automatisation des flux de travail :
L'automatisation des flux de travail implique l'utilisation de l'IA pour automatiser des tâches routinières et répétitives qui prennent généralement beaucoup de temps au personnel informatique.
Automatisation des processus :
L'automatisation des processus va plus loin que l'automatisation des flux de travail en automatisant des processus entiers, de l'initiation à la réalisation. Cela peut inclure des processus tels que le déploiement de logiciels, l'intégration des utilisateurs et les sauvegardes système. Les outils d'IA peuvent gérer ces processus de bout en bout pour garantir que chaque étape est exécutée avec précision.
Par exemple, lors du processus d'intégration des utilisateurs, les systèmes d'IA peuvent créer automatiquement des comptes utilisateurs, attribuer les autorisations d'accès appropriées et déployer les applications logicielles nécessaires.
L'automatisation des processus inclut également la capacité de surveiller et d'optimiser les processus en continu en analysant les données de performance des processus, en identifiant les goulets d'étranglement et en recommandant des améliorations.
Exemple concret : SysAid avec la Ross School of Business
La Ross School of Business de l'Université du Michigan a collaboré avec SysAid pour soutenir l'établissement avec des flux de travail automatisés et une gestion des actifs centralisée.
Cette collaboration a entraîné une réduction de 54 % du temps de soumission des tickets, une collaboration renforcée grâce à une base de connaissances étendue, ainsi qu'une meilleure planification et budgétisation grâce à des informations centralisées. À l'avenir, Ross IT prévoit d'étendre l'intégration de SysAid pour soutenir davantage d'activités de gestion des événements et créer des flux de travail complets pour les employés.
Exemple concret : SysAid avec St. George
St. George, la municipalité à la croissance la plus rapide des États-Unis, était confrontée à d'importants défis de gestion des services informatiques en raison d'une expansion rapide et de ressources limitées.
En mettant en œuvre SysAid, ils ont automatisé des processus clés tels que la gestion des correctifs, le suivi des actifs et la gestion des tickets, ce qui a entraîné une amélioration de 90 % du taux de réussite des correctifs logiciels et une réduction de 20 % du délai moyen de résolution (MTTR).
Les outils alimentés par l'IA de SysAid, notamment le Chatbot de Copilot et l'Emailbot, ont permis aux utilisateurs finaux de résoudre les problèmes de manière autonome. Cette transition a permis à l'équipe informatique de passer d'une gestion réactive à une gestion proactive, tout en améliorant la productivité.
Mesures prédictives et surveillance
6. Analyse prédictive
Les modèles d'IA peuvent prédire les pannes d'équipement avant qu'elles ne surviennent, alertant ainsi les équipes informatiques pour une maintenance proactive. Étant donné que les techniques d'apprentissage automatique surpassent généralement et produisent des résultats supérieurs par rapport aux méthodes informatiques traditionnelles, cette approche prédictive est cruciale.
En automatisant les flux de travail, en gérant les plannings et en envoyant des notifications pour les tâches à échéance, les outils ITSM alimentés par l'IA visent à prolonger la durée de vie des équipements et à garantir des opérations de gestion des services informatiques ininterrompues.
En utilisant l'analyse prédictive, les organisations peuvent prévoir les performances futures et les pannes potentielles à l'aide de données historiques et en temps réel. Ce processus soutient la prise de décision et l'allocation des ressources pour les activités de maintenance.
La surveillance continue de la santé de l'infrastructure informatique grâce à l'IA détecte les anomalies et fournit des alertes précoces aux équipes informatiques en leur permettant de traiter les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent.
Exemple concret : BMC Helix AIOps
BMC Helix AIOps analyse les événements provenant de multiples sources informatiques (infrastructure, applications, réseaux et outils de surveillance tiers) et les corrèle en « situations » en fonction de facteurs tels que le moment, la topologie, les signatures et les messages d'événement. Cela aide les équipes à passer d'alertes isolées à des incidents groupés qui reflètent l'impact réel sur le service.
La plateforme prend en charge deux principaux types de situations : les situations basées sur des politiques (créées à partir de politiques d'événements prédéfinies dans BMC Helix Operations Management) et les situations basées sur le ML (créées automatiquement à l'aide de la corrélation IA/ML). 3
Exemple concret : ServiceNow Predictive Intelligence
ServiceNow Predictive Intelligence exploite les données historiques pour prédire les résultats et recommander des actions de gestion des tâches, telles que la catégorisation, le routage et la priorisation des incidents et des demandes.
Predictive Intelligence peut identifier des modèles, tels que des problèmes récurrents ou des goulets d'étranglement potentiels, et faire des suggestions pour améliorer l'efficacité du service.
Cette fonctionnalité aide les organisations à réduire le travail manuel, à minimiser les erreurs et à améliorer les temps de réponse en automatisant les tâches répétitives et en prédisant les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.4
7. Gestion des performances
La gestion des performances pilotée par l'IA se concentre sur l'optimisation des ressources et des services informatiques en :
La planification des capacités, où l'IA analyse les modèles d'utilisation et prédit les besoins futurs en ressources. Cela aide les organisations à planifier efficacement les capacités et à allouer les ressources, en s'assurant qu'elles peuvent répondre aux demandes futures sans surprovisionnement.
L'optimisation des performances, où les outils d'IA surveillent et optimisent en permanence les performances des services informatiques. En analysant les indicateurs de performance en temps réel, la technologie d'IA identifie les domaines à améliorer et met en œuvre des changements pour renforcer l'efficacité opérationnelle et la satisfaction des utilisateurs. Cette optimisation continue garantit que les services informatiques fonctionnent de manière fluide et efficace.
8. Gestion de la sécurité
La gestion de la sécurité avec les outils d'IA se concentre sur la protection des systèmes informatiques contre les menaces et sur la garantie de la conformité via :
Détection des menaces :
La détection des menaces comprend la détection et la réponse aux menaces de sécurité en temps réel. En analysant les modèles et les anomalies, l'IA peut identifier les violations potentielles et prendre des mesures immédiates pour atténuer les risques. Cette approche proactive améliore considérablement la posture de sécurité d'une organisation.
Surveillance de la conformité :
Elle comprend la surveillance des environnements informatiques pour vérifier le respect des politiques et des réglementations. Cette approche garantit que les organisations restent conformes aux normes du secteur et réduit le risque de problèmes juridiques et réglementaires.
La surveillance de la conformité pilotée par l'IA assure une supervision continue, aidant les organisations à maintenir une infrastructure informatique sécurisée et conforme.
Exemple concret : Freshservice avec Databricks
Databricks, une entreprise leader dans l'IA et l'analyse de données, avait besoin d'améliorer ses opérations de services informatiques pour réduire les interruptions et accroître l'évolutivité.
Ils ont choisi Freshservice pour ses capacités sans code et son automatisation alimentée par l'IA. La mise en œuvre a entraîné un taux de déviation en libre-service de 23 %, réduisant ainsi la charge de travail du personnel informatique et améliorant l'efficacité.
Leur collaboration avec Freshservice a conduit Databricks à étendre son utilisation à huit autres services, dont les RH et le juridique, créant ainsi un hub unifié pour le support des employés.
Cette transition a amélioré l'expérience des employés, soutenu les opérations et réduit les coûts informatiques.
Libre-service et performance des agents : cas d'utilisation
9. Assistants virtuels et chatbots
Les assistants virtuels et les chatbots améliorent l'expérience ITSM en fournissant un support personnalisé et efficace. Les systèmes alimentés par l'IA peuvent adapter les réponses et les solutions à chaque utilisateur en fonction de ses rôles, de ses préférences et de son historique, et peuvent améliorer la satisfaction des utilisateurs ainsi que l'efficacité du support informatique.
L'analyse des sentiments et le traitement automatique du langage naturel (NLP) aident à analyser les retours des utilisateurs et à identifier les domaines d'amélioration des services et du support informatiques. Cette approche aide les organisations à mieux comprendre les besoins des utilisateurs et à améliorer la qualité de service.
Les chatbots alimentés par l'IA fournissent un support en temps réel 24/7, répondant aux questions courantes et résolvant les problèmes routiniers sans intervention humaine, garantissant ainsi une disponibilité continue du support et réduisant les temps d'attente.
De plus, les assistants virtuels peuvent guider les utilisateurs à travers les étapes de dépannage, offrant une expérience de support plus interactive et efficace tout en réduisant le temps nécessaire pour résoudre les problèmes et en améliorant la satisfaction globale des utilisateurs.
Portails libre-service :
Les portails libre-service exploitent l'IA pour analyser les profils des utilisateurs, les interactions passées et les problèmes courants afin d'offrir un support personnalisé. Lorsqu'un utilisateur se connecte et décrit son problème, les outils d'IA peuvent suggérer des articles pertinents de la base de connaissances, des FAQ ou des solutions automatisées qui ont résolu des problèmes similaires par le passé.
Par exemple, si un utilisateur demande fréquemment des installations de logiciels, le portail libre-service peut mémoriser cette préférence et fournir un accès rapide aux procédures d'installation ou des liens directs pour télécharger le logiciel nécessaire.
Exemple concret : le chatbot Risotto avec Fundrise
Fundrise a remplacé un chatbot informatique peu performant par Risotto afin d'améliorer le support aux employés et de réduire le travail manuel sur les tickets.
En s'intégrant directement dans Slack, Risotto a aidé les employés à obtenir des réponses, à demander des accès et à effectuer des approbations sans quitter leur flux de travail habituel. Après un mois, Risotto a résolu automatiquement 33 % des tickets informatiques et a contribué à 26 % supplémentaires, automatisant près de 60 % des tâches de support.
Fundrise a également apprécié la capacité de Risotto à apprendre des interactions quotidiennes des équipes, à réduire la documentation et à soutenir l'attribution des accès grâce à des flux de travail d'approbation flexibles.5
Exemple concret : l'agent virtuel Zia IA de ManageEngine
L'agent virtuel Zia IA de ManageEngine prend en charge les conversations à plusieurs tours via une interface LLM, permettant aux utilisateurs de poser des questions et d'effectuer des tâches sans naviguer manuellement dans les menus.
Zia peut comprendre le contexte, fournir des réponses instantanément et résumer des informations issues des bases de connaissances internes ou des grands modèles de langage connectés. Il maintient la continuité entre les relances et prend en charge des actions sur les tickets, telles que la mise à jour des statuts, l'ajout de notes ou la clôture des demandes, en fonction des prompts conversationnels.
Zia prend également en charge les entrées multimodales (texte, voix, images) et conserve le contexte de conversation pour les questions de suivi.6
Exemple concret : Freshservice Freddy IA
Freddy IA Copilot est un module complémentaire d'IA pour Freshservice (Pro/Enterprise) et Freshservice pour les équipes métier. Il aide les équipes informatiques et métier à réduire le travail répétitif en automatisant le traitement des tickets, en améliorant la qualité des réponses et en accélérant la prestation de services dans des départements tels que l'informatique, les RH, la finance, le juridique et le marketing.
Les principales capacités comprennent :
- Résumé des tickets et génération de notes de résolution
- Suggestions de réponses (y compris le support multilingue) et aide à la rédaction
- Détection d'incidents similaires et recommandations de changements associés pour l'analyse des causes profondes (RCA)
- Remplissage automatique des champs et traduction des tickets
- Génération d'articles de connaissances et recommandations de contenu
- Génération de rapports post-incident et création de cas de test
Freddy Copilot prend en charge plusieurs langues, dont l'anglais, l'allemand, le français, l'espagnol, le néerlandais, le suédois et le portugais (Brésil), bien que le Similar Incident Suggester soit actuellement disponible uniquement en anglais.7
Figure 2 : Tableau de bord de Freshservice Freddy IA Copilot.
Exemple concret : l'agent virtuel de Jira Service Management
L'agent virtuel de Jira Service Management améliore le support informatique en automatisant les tâches de support courantes. Cet agent virtuel alimenté par l'intelligence artificielle s'intègre à des plateformes, dont Slack, pour fournir un support conversationnel, en utilisant le NLP pour comprendre et répondre aux demandes des utilisateurs, en détectant l'intention, le sentiment et le contexte afin d'offrir des interactions personnalisées.
L'agent virtuel peut traiter les problèmes courants, répondre aux questions fréquentes et gérer les demandes de support afin que les agents humains se concentrent sur des tâches plus complexes. Pour les problèmes plus complexes, l'agent virtuel peut créer des tickets et transférer la conversation à un agent humain sans perdre le contexte.
En plus de l'automatisation, les agents Rovo (coéquipiers IA agentiques) aident les équipes d'exploitation informatique en faisant remonter les incidents associés, les risques liés aux changements, les causes profondes probables, les intervenants suggérés et les playbooks recommandés. Les agents Rovo peuvent également générer des ébauches de revues post-incident (PIR) et déclencher des flux de travail d'automatisation lors de la réponse aux incidents.
Les équipes de service peuvent surveiller et optimiser l'efficacité de l'IA grâce à un tableau de bord des performances alimenté par l'IA qui fournit des informations sur les taux de résolution, les lacunes de connaissances et les opportunités d'amélioration, y compris la création d'articles de connaissances suggérée par l'IA.
La plateforme prend également en charge des flux d'intention personnalisables à l'aide de modèles, des étapes telles que « Demander des informations » et « Requête web », ainsi que des recommandations d'IA intégrées dans les flux de travail des agents pour accélérer les délais de résolution et améliorer l'efficacité de la prestation de services.8
Figure 3 : Tableau de bord de support libre-service de Jira.9
10. Gestion des connaissances
Dans ce domaine, les technologies d'IA soutiennent l'organisation et l'accessibilité de l'information grâce à :
Curation de contenu :
Les systèmes d'IA peuvent sélectionner et recommander des articles pertinents de la base de connaissances au personnel informatique et aux utilisateurs finaux en fonction du contexte de leurs requêtes. Cela garantit que les utilisateurs reçoivent rapidement les informations nécessaires et renforce leur capacité à résoudre les problèmes de manière autonome.
Analyse documentaire :
L'analyse documentaire consiste à analyser et à catégoriser de grands volumes de documentation. Ce processus aide les utilisateurs à trouver et à utiliser l'information tout en améliorant l'efficacité globale des processus de gestion des connaissances.
En organisant les documents et en créant des catégories intuitives, les outils ITSM alimentés par l'IA facilitent l'accès aux informations critiques, augmentant ainsi la productivité et réduisant le temps passé à chercher des solutions.
Exemple concret : construction autonome de connaissances avec Nebula ITSM
Nebula ITSM collecte automatiquement des données provenant de plusieurs systèmes informatiques, applications et bases de données sans nécessiter d'intégrations personnalisées ni d'efforts manuels importants.
Le système identifie les relations et les dépendances dans les données pour créer un réseau cohérent d'informations pour la base de connaissances.
Le système ne nécessite pas de curation manuelle ni d'intervention du personnel informatique pour maintenir ou construire le graphe de connaissances. Cela se traduirait par un déploiement plus rapide, une réduction des frais opérationnels et la capacité d'apprendre et de s'adapter en continu à mesure que de nouvelles données sont introduites, sans que des experts humains aient à superviser constamment le processus.10
11. Gestion des actifs
La gestion des actifs informatiques avec l'intelligence artificielle se concentre sur l'automatisation et l'optimisation de divers aspects de la gestion du cycle de vie des actifs.
Le suivi automatisé des stocks permet d'obtenir des enregistrements d'actifs précis et en temps réel tout en réduisant les efforts manuels et en améliorant l'exactitude des données.
Les outils d'IA peuvent également prédire le moment où les actifs nécessitent une maintenance ou un remplacement, optimisant ainsi leur cycle de vie. Cette approche prédictive aide à la planification et à l'allocation des ressources, en garantissant que les actifs sont bien entretenus et opérationnels.
De plus, les outils d'IA renforcent la sécurité des actifs en détectant les accès non autorisés ou les activités inhabituelles liées aux actifs et fournissent une couche de protection supplémentaire.
Les analyses pilotées par l'IA offrent des informations sur l'utilisation des actifs, aidant les organisations à prendre des décisions éclairées et à réaliser des économies.
Exemple concret : Ivanti Neurons Self-Healing avec IA
L'auto-réparation désigne la capacité des systèmes à détecter, diagnostiquer et résoudre automatiquement les problèmes au sein de l'infrastructure informatique sans nécessiter d'intervention manuelle.
L'auto-réparation est rendue possible par :
- Surveillance proactive : Ivanti Neurons surveille en permanence les actifs informatiques tels que les terminaux et les serveurs en utilisant l'IA pour détecter les anomalies en temps réel. Il identifie les problèmes potentiels tels que la dégradation des performances, les vulnérabilités de sécurité ou les dysfonctionnements avant qu'ils ne s'aggravent.
- Diagnostics automatisés : Lorsqu'un problème est détecté, le système d'IA d'Ivanti exécute automatiquement des diagnostics pour identifier la cause profonde en analysant les journaux, les configurations et les modèles.
- Correction automatisée : Après avoir diagnostiqué le problème, le système lance des corrections automatiques telles que l'application de correctifs, le redémarrage de services ou l'exécution de scripts. Le processus est achevé sans intervention humaine afin de garantir des résolutions plus rapides.
- Gestion des terminaux : L'auto-réparation d'Ivanti peut être particulièrement efficace pour les terminaux, en surveillant les appareils et en résolvant automatiquement des problèmes tels que les vulnérabilités de sécurité et les mauvaises configurations.11
Ajouter comme source préféréeQuels sont les avantages de l'exploitation de l'IA dans l'ITSM ?
L'utilisation d'outils de gestion des services basés sur l'IA offre de nombreux avantages qui peuvent améliorer l'efficacité, la précision et l'efficacité globale des opérations informatiques. Voici quelques avantages clés des technologies d'IA pour l'ITSM :
L'IA peut automatiser les tâches répétitives et chronophages telles que la création, la catégorisation et le routage des tickets. Cela réduit la charge de travail manuelle du personnel informatique, lui permettant de se concentrer sur des tâches plus complexes et stratégiques.
Les systèmes d'IA peuvent fournir des réponses et des actions cohérentes afin de minimiser les erreurs humaines. Cela est particulièrement bénéfique dans les tâches courantes telles que la classification des incidents, l'analyse des causes profondes et les recommandations de solutions.
Les chatbots et les assistants virtuels permettent une disponibilité continue du service et réduisent les temps de réponse, tout en améliorant la satisfaction des utilisateurs. Ces outils d'IA peuvent évoluer pour gérer des volumes croissants de demandes, ce qui les rend idéaux pour les organisations de grande taille et en croissance
Les systèmes d'IA génèrent des informations précieuses à partir de grandes quantités de données pour aider les responsables informatiques à prendre des décisions éclairées.
En automatisant les tâches courantes et en réduisant le besoin d'une intervention humaine importante, les systèmes d'intelligence artificielle peuvent générer des économies. Ces systèmes optimisent l'utilisation des ressources et réduisent les coûts opérationnels associés à la gestion des services informatiques.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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}Journal des modifications
6 mises à jour- 2026
Ajout des exemples réels SysAid avec Grand Traverse County et Risotto avec Fundrise.
Supprimé les sections sur les exigences techniques, l'ITSM natif IA contre l'ITSM assisté par IA, l'intelligence conversationnelle et les bénéfices pratiques.
Ajout d'un exemple concret de BMC Helix AIOps dans la section Analyse prédictive.
- 2025
Ajout de la section « ITSM natif de l'IA ».
Remplacement du produit BMC HelixGPT par SolarWinds Service Desk dans la section de gestion des incidents.
- 2024
Ajout de BMC HelixGPT, ServiceNow Predictive Intelligence, Nebula ITSM et Ivanti Neurons Self-Healing avec IA aux exemples.
Liens de référence
Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.
Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d’un master en psychologie sociale et d’une licence en relations internationales.
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