[EXCLUSIF]S’assurer que l’entreprise atteigne ses objectifs stratégiques, actionne les bons processus, fasse intervenir les bonnes personnes et utilise les technologies adéquates sont les principaux axes de l’ITSM (gestion des services informatiques). D’après le rapport du Gartner intitulé « Hype cycle for the IoT, 2016 », au fur et à mesure que l’Intelligence Artificielle (IA) va pénétrer les réseaux d’entreprises et les administrations, les DSI (et plus particulièrement les services en charge de l’ITSM) vont être chargés de la lourde tâche de garantir le bon fonctionnement de ses systèmes intelligents.
Jean-Benoît Nonque, Vice-Président France, Europe du Sud, Moyen-Orient et Afrique, Ivanti
Processus de back-end automatisés et améliorés grâce à l’IA
Depuis quelques années, l’IA prend la forme de robots conversationnels ou chatbots, qui envahissent les services clients des opérateurs télécoms, marques, banques… Hormis certains d’entre eux qui sont ostensiblement sommaires, les bots 2.0 sont bâtis autour de solutions de reconnaissance vocale de plus en plus pointues, à grands renforts d’intelligence artificielle. Très prochainement, ils seront capables de déterminer ce que l’humain souhaite exprimer (émotion, sentiment) et non pas seulement la parole prononcée. La naturalité d’un robot va donc dépendre de sa capacité à intégrer et à gérer le contexte de la conversation. Une fonction qu’il est nécessaire de prévoir, et de chiffrer le cas échéant, dans le cadre du développement d’un chatbot. Dans une autre étude, le Gartner met en lumière le fait que les chatbots qui reposent sur l’IA vont jouer un rôle important dans les interactions avec les clients, au sein de l’entreprise et dans les échanges entre les entreprises. Ainsi, les processus automatisés d’ITSM sont conçus pour fonctionner lorsque les informations fournies sont exactes.
La difficulté demeure dans l’identification d’un problème. Dans de nombreuses entreprises, les formulaires à remplir en ligne par les utilisateurs pour spécifier une demande ou un incident sont souvent complexes et n’apportent pas d’informations. L’expérience client est donc médiocre, la plupart des demandes étant retardées ou perdues. Tant que ces difficultés ne sont pas résolues, les DSI hésiteront à troquer leurs analystes humains pour des IA de peur que la correction des erreurs ne soit trop chronophage. Alors qu’en y ajoutant des chatbots évolués, les solutions d’ITSM automatisées seront capables d’interpréter correctement les incidents et les demandes. Par ailleurs, l’ITSM regroupe des processus back-end conçus pour gérer toutes les demandes et tous les incidents entrés dans le système. Traditionnellement, les incidents et demandes sont entrés dans le système par un analyste ou un utilisateur final, via un portail en self-service. Cependant, les solutions d’ITSM qui s’intègreront à d’autres systèmes du réseau seront capables de détecter et d’ouvrir automatiquement une demande ou un incident, sans intervention humaine. Avec la maturité des technologies, l’expérience utilisateur va s’améliorer et se personnaliser et l’efficacité de la solution de gestion de services va augmenter.
La gestion des connaissances, un levier de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle est aujourd’hui plus accessible qu’elle n’y paraît. Pour un traitement automatisé de volumes importants de données, qu’il serait impossible de confier à une « horde » d’humains, l’IA devient une nécessité. Mieux encore, le machine learning ou la capacité d’une machine à utiliser un réseau de neurones dernière génération est désormais combiné à un système d’apprentissage ultra précis. Ce modèle se conçoit en effectuant une analyse prédictive des données qui lui sont soumises. Par conséquent, une solution d’ITSM dotée d’IA pourra consulter et se fier à des bases de connaissances pour trouver des réponses. Si ces bases ne suffisent pas, elle pourra se référer à des sites de connaissances répertoriés dans le cloud.
Résoudre des incidents ou répondre à des demandes seront des tâches que les dernières solutions d’ITSM prendront en charge aisément, en raison d’une quantité presque infinie de données. Cette IA sera également capable de consigner ses informations de résolution de problèmes dans des bases de connaissances qui serviront également au support des intervenants humains tels que les utilisateurs et les analystes. En effet, les solutions de gestion des connaissances combinées à de l’AI apprendront en appliquant les techniques du deep learning. Raisonner comme un humain, converser de manière dynamique et fluide avec une personne, reconnaître des formes dans des images et reconnaître des objets dans des vidéos sont autant de sujets qui ne peuvent pas être traités par des algorithmes classiques.
Au contraire, les architectures de deep learning ont des champs d’applications qui comprennent la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, les bases d’un langage naturel, la reconnaissance audio, le filtrage des réseaux sociaux, la bio-informatique… et ont produit des résultats comparables voire supérieurs à ceux des experts humains. Ainsi, une solution d’ITSM dotée de technologies d’IA apprendra au fur et à mesure qu’elle mettra à jour sa base de connaissances qui remplacera des documents créés par des analystes humains, souvent obsolètes ou non pertinents pour le problème concerné. Cependant, en attendant que l’IA soit maîtrisée, d’ici quelques dizaines d’années, l’intervention humaine reste vitale pour les solutions de connaissances ITSM. Peu à peu, les analystes ITSM humains changeront d’activité pour se concentrer sur les incidents majeurs, la gestion des problèmes et la gestion du changement. Au fil du temps, l’implication humaine dans les processus d’ITIL, quels qu’ils soient, va continuer à diminuer. Les analystes IT du futur se concentreront bien plus sur les objectifs de l’entreprise que sur les objectifs IT.