La gestion des incidents à l'ère de l'intelligence artificielle

Avec l'avènement de l'intelligence artificielle, la gestion des incidents a connu une évolution significative. Les entreprises peuvent désormais utiliser des outils d'IA pour détecter et résoudre les problèmes plus rapidement et efficacement que jamais. Dans cet article, nous allons explorer les avantages et les défis à l'ère de l'IA au sein d’une DSI pour la gestion des incidents.

L’IA, au service de la détection d’incident ?

La gestion des incidents est un processus crucial de la Direction des Systèmes d'Information d'une entreprise. Bien qu'elle soit souvent peu visible, elle reste l'un des éléments clés pour garantir la qualité du service rendu. Au fil des années, ce processus a énormément évolué. Selon ITIL, un incident peut être défini comme “un événement inattendu qui entraîne une interruption ou une baisse de la qualité du service rendu.” Cette interruption peut avoir un impact négatif sur l'ensemble de l'entreprise, d'où l'importance de traiter chaque incident avec le plus grand soin. Traditionnellement, un incident était signalé par un utilisateur et traité par l'équipe adaptée en fonction de sa complexité et de son urgence. Aujourd'hui, les entreprises ont à leur disposition des outils de gestion sophistiqués qui leur permettent de suivre et d'analyser chaque incident de manière à améliorer continuellement leur processus de gestion des incidents.

Vous pouvez lire notre article pour mieux comprendre ITIL : définition, glossaire, avantages.

Cette méthode a cependant été améliorée par l'utilisation d'outils de supervision tels que Centreon, Nagios et SolarWinds. Ceux-ci permettent de récupérer des informations sur l'infrastructure, et ainsi détecter les incidents avant qu'ils n'atteignent les utilisateurs, et même les résoudre. Malgré cette innovation, il est important de noter que les systèmes informatiques sont de plus en plus complexes et requièrent une analyse plus approfondie ainsi que l'intervention de l'intelligence artificielle.

C'est ainsi qu'est né l'AIOps, un terme qui désigne l'utilisation de technologies d'intelligence artificielle pour la surveillance des systèmes informatiques et la détection des incidents. En effet, les algorithmes d'intelligence artificielle collectent et analysent en temps réel des données provenant des outils de supervision, afin de générer des alertes précises et de détecter des anomalies n'ayant pas été détectées par les outils de surveillance. Cela permet de prévenir les incidents avant qu'ils ne se produisent et d'améliorer la disponibilité et la performance des systèmes informatiques. De plus, l'AIOps permet également un suivi plus efficace des tendances et une meilleure compréhension des comportements des utilisateurs, ce qui peut être utile pour anticiper les besoins futurs de l'infrastructure informatique.

Les avantages de l'utilisation de l'IA pour résoudre les incidents

L'utilisation de l'IA pour la gestion des incidents et des problèmes est de plus en plus répandue dans les entreprises. L'IA peut aider à détecter et à résoudre les problèmes plus rapidement et efficacement que jamais, ce qui améliore la disponibilité des systèmes et la satisfaction des utilisateurs.

Dans le domaine de l'exploitation : les équipes peuvent bénéficier de l'IA en analysant les journaux d'événements pour identifier les dysfonctionnements, les services associés et les redémarrer préventivement. Cela permet de minimiser les temps d'arrêt et d'améliorer la disponibilité des systèmes. De plus, l'IA peut être utilisée pour surveiller en temps réel les systèmes et prévenir les incidents avant qu'ils ne se produisent. Les outils d'IA peuvent également être utilisés pour optimiser la performance du système en ajustant automatiquement les paramètres en fonction des modèles de trafic et des charges de travail.

Pour le DSI : l'IA peut résumer les incidents survenus au cours d'une période donnée et faciliter la communication en interne. Cela peut aider à mettre en place des mesures préventives pour éviter les futurs incidents. De plus, l'IA peut être utilisée pour analyser les tendances des incidents et identifier les causes profondes des problèmes. Les données d'incident peuvent être utilisées pour améliorer la planification et la budgétisation de l'informatique, ce qui peut aider à réduire les coûts et à améliorer l'efficacité.

En ce qui concerne l'équipe de support : l'IA peut être utilisée pour répondre aux utilisateurs de manière autonome via un chatbot, ce qui est connu sous le nom de Self-Help. Cela peut réduire le nombre de tickets de support et améliorer la satisfaction des utilisateurs. En outre, l'IA peut être utilisée pour analyser les tickets de support existants et identifier les problèmes les plus courants afin de les résoudre de manière proactive. Les chatbots peuvent également être utilisés pour fournir des informations utiles aux utilisateurs, telles que des instructions d'utilisation et des liens vers des ressources utiles.

L'IA peut également aider les agents de support en augmentant leur capacité à répondre aux utilisateurs lors d'un chat en direct (ou live chat). En utilisant l'IA pour analyser les données de l'utilisateur, les agents peuvent fournir des réponses plus précises et plus rapides. En outre, l'IA peut être utilisée pour recommander des solutions aux agents de support en fonction de l'historique de l'utilisateur et des problèmes similaires résolus dans le passé. Les outils d'IA peuvent également être utilisés pour contrôler les interactions des agents de support avec les utilisateurs et pour fournir des commentaires sur la qualité du service, ce qui peut aider à améliorer la formation et les performances des agents.

Enfin, il est important de noter que l'IA peut également produire des résultats incorrects, ce qui peut nuire à l'efficacité de la gestion des incidents. Il est donc crucial pour les entreprises de s'assurer que leurs systèmes d'IA intègrent des données fiables et à jour pour obtenir les résultats souhaités. Les développeurs doivent travailler avec des experts du domaine pour comprendre les besoins spécifiques de la gestion des incidents et s'assurer que leurs systèmes d'IA répondent à ces besoins. Les entreprises doivent également être conscientes des limites de l'IA et travailler à améliorer continuellement la qualité des données et des systèmes utilisés.

En bref :

Comme nous venons de le voir, l’IA va continuer son rôle de copilote de la résolution des incidents dans les prochaines années. Ces outils vont permettre de traiter le volume croissant de données arrivant de nos différents systèmes. Et si nous avons beaucoup parlé de la gestion des incidents au sens ITIL, l’IA peut contribuer dans les mêmes proportions à la détection et au traitement des incidents de sécurité dans le domaine de la Sécurité des Systèmes d’Information. Ce traitement peut se faire via l’analyse de connexions anormales dans des logs applicatifs et dans l’application de procédure de sécurisation automatisée.

Du point de vue de vos utilisateurs, cela peut également se faire à l’aide d’un chatbot automatisant la communication, l’information et l’aide à la décision. Envie d’en savoir plus ? Venez échanger sur le sujet avec nous ⤵️