Le point de vue de Erwan Taloc chez
Combodo, société éditrice d'iTop.
L’intelligence
artificielle s’est imposée dans toutes les conversations autour du numérique.
Mais une fois qu’on a dit ça, qu’est-ce qu’on fait ? Et surtout, qu’est-ce que
ça change concrètement dans la gestion des services informatiques ? C’est la
question que se posent aujourd’hui bon nombre de DSI, entre pression des
directions, attentes des utilisateurs et promesses parfois très floues des
fournisseurs.
Ce que l’IA permet
(vraiment) aujourd’hui dans l’ITSM
L’intégration de l’IA
dans les outils de gestion des services informatiques, ce n’est plus de la
science-fiction. Il y a aujourd’hui plusieurs usages concrets, accessibles et
déjà testés sur le terrain. En voici quatre principaux.
1. Mieux aider les
agents de support
L’IA peut assister les
équipes support dans des tâches répétitives et consommatrices de temps. Par
exemple, proposer une catégorisation automatique d’un ticket, suggérer des
réponses types, résumer une longue conversation client, ou encore repérer des
tickets similaires déjà traités. L’objectif n’est pas de remplacer l’humain,
mais de lui faire gagner du temps. On aime parler d’« exosquelette », ou même
de « vélo électrique » : l’agent fait toujours le travail, mais avec moins
d’effort.
2. Rendre le
self-service plus fluide
Beaucoup d’organisations cherchent à réduire le nombre de sollicitations de niveau 1.
Le chatbot revient souvent dans les projets. L’idée : répondre directement à l’utilisateur quand la demande est simple (réinitialisation de mot de passe, procédure courante, etc.). Mais attention : ce n’est pas un remède miracle, et encore moins un remplacement du support humain. Il s’agit d’un complément, qui fonctionne sur des scénarios bien cadrés.
3. Anticiper certains
problèmes
L’IA peut analyser des historiques de tickets pour faire ressortir des tendances : une augmentation inhabituelle des incidents sur une application, ou un type de panne qui revient souvent à la même période. C’est ce qu’on appelle l’analyse prédictive.
4. Générer plus
rapidement des rapports
L’IA peut également
servir à créer des tableaux ou graphiques sans avoir à construire une requête
complexe, seulement en interprétant la demande en langage naturel.
Ce que l’IA ne fait pas
(ou pas bien)
Face à l’engouement
général, il est tentant de croire que l’IA peut tout faire. Mais la réalité est
plus nuancée.
Non, l’IA ne remplace
pas les agents
Certaines organisations
abordent encore la question sous l’angle budgétaire. Peut-on réduire de 25% nos
équipes support ? » Mais c’est une
fausse bonne idée : « Les demandes traitées dans les centres de services sont
souvent complexes, spécifiques, et nécessitent du jugement humain. »
Non, l’IA n’est pas
toujours fiable
Les outils IA ne sont
pas infaillibles. Ils peuvent se tromper, mal interpréter, produire des
réponses floues. Et contrairement à un agent, les utilisateurs tolèrent mal
qu’une machine se trompe. Il faut donc être vigilant dans les cas d’usage.
Non, l’IA n’est pas
gratuite
Même si certains outils
semblent accessibles, l’IA a un coût matériel (infrastructure, serveurs GPU),
d’usage (facturation au nombre de requêtes ou de tokens) et de mise en œuvre
(intégration, formation, supervision…). Certains éditeurs facturent jusqu’à 30
à 40€ par utilisateur et par mois pour une brique IA additionnelle. Un coût
qu’il faut mettre en balance avec les gains réels.
C’est justement pour
éviter ces excès ou ces angles morts qu’il est nécessaire de définir une
stratégie claire. Les fournisseurs de technologies doivent intégrer ce point
dans leurs plans de développement.