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Résumé

Les directeurs informatiques et PDG d'aujourd'hui ont lancé des projets pilotes afin d’expérimenter l'intelligence artificielle (IA) au sein de leurs organisations. Le service desk traite au quotidien différents types de tâches, qu’elles soient routinières ou non. Gartner rapporte que les organisations IT dépensent 66% de leurs ressources en opérations quotidiennes, sur des activités qui consistent à “gérer les affaires courantes". Les utilisateurs finaux, qui sont de la génération Y (milléniaux) et Z, exigent plus grande efficacité. L'intelligence artificielle et les technologies IA exploitent la puissance des données afin d’établir des prévisions et d’automatiser les processus pour qu'ils répondent aux attentes des clients.

Voitures sans conducteur, assistants virtuels et robots font parmi de ces outils alimentés par les technologies de l’IA telles que le traitement automatique du langage naturel (TALN), l'Apprentissage machine ou machine learning (ML), ou encore les assistants vocaux. Aujourd'hui, ces technologies ne sont plus seulement un battage médiatique mais une réalité dans bon nombre d'entreprises. L'intelligence artificielle est un investissement à long terme qui demande du temps, des ressources et de la planification pour en tirer des bénéfices. 2018 serait l'année où les entreprises créent de nouveaux rôles et investissent dans l'intelligence artificielle et les outils d'analyse. Selon Gartner, “D'ici 2020, l'individu lambda aura davantage de conversations avec des bots qu'avec son conjoint.”

 

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Si l’intelligence artificielle et le machine learning ont déjà posé leur empreinte dans les secteurs de l'e-commerce et de l'automobile, l'IT commence tout juste à adopter ces tendances. La gestion des services informatiques (ITSM) peut potentiellement bénéficier de l'intelligence artificielle car les agents du service desk effectuent une grande variété de tâches transactionnelles. Mais attention, il est important de comprendre les fondamentaux de l'IA, l'impact généré par son adoption et d’effectuer des recherches préparatoires avant de la mettre en œuvre. L'IA aide l'IT à répondre aux attentes grandissantes des utilisateurs en termes de rapidité de service et de technologie de pointe. La digitalisation alimente l'IA afin d’exploiter les données et d’accélérer la performance opérationnelle.

Si l'intelligence artificielle et le machine learning ont déjà posé leur empreinte dans les secteurs de l'e-commerce et de l'automobile,  l'IT commence tout juste à adopter ces tendances. La gestion des services informatiques (ITSM) peut potentiellement bénéficier de l'intelligence artificielle car les agents du service desk effectuent une grande variété de tâches transactionnelles. Mais attention, il est important de comprendre les fondamentaux de l'IA, l'impact généré par son adoption et d’effectuer des recherches préparatoires avant de la mettre en œuvre. L'IA aide l'IT à répondre aux attentes grandissantes des utilisateurs en termes de rapidité de service et de technologie de pointe. La digitalisation alimente l'IA pour exploiter les données et accélérer la performance opérationnelle.

Se débarrasser des inhibiteurs

  • Manque de formation
  • Gestion incohérente des données
  • Shadow IT
  • Gestion des changements inadéquate

La formation et la sensibilisation sont essentielles lorsqu'on lance le coup d'envoi de nouveaux investissements en termes de technologie. Puisque l'IA n'est pas une technologie encore complètement mature, les parties prenantes ont toujours une attitude ambiguë à son égard, en particulier les agents du service desk. Un manque de formation mène à l'échec de l'adoption. Une communication efficace et une formation adéquate offerte aux administrateurs et agents de l'IT expliquant les avantages de l'IA permettrait d'améliorer leur perspective à ce sujet. Tout d'abord, les membres de l'organisation pourraient montrer de la réticence envers cette nouvelle technologie par peur de perdre leur travail. Il est important de surmonter cette résistance par le biais d'une formation adéquate. Expliquez les différences entre ces technologies variées, telles que l'IA et le ML, ainsi que leurs bénéfices potentiels.

Astuce - Commencez à faire des démonstrations sur le theme de l’intelligence artificielle, et montrez la façon dont elle peut réduire les tâches routinières des agents.

Manque de formation

La formation et la sensibilisation sont essentielles lorsqu'on lance le coup d'envoi de nouveaux investissements en termes de technologie. Puisque l'IA n'est pas une technologie encore complètement mature, les parties prenantes ont toujours une attitude ambiguë à son égard, en particulier les agents du service desk. Un manque de formation mène à l'échec de l'adoption. Une communication efficace et une formation adéquate offerte aux administrateurs et agents de l'IT expliquant les avantages de l'IA permettrait d'améliorer leur perspective à ce sujet. Tout d'abord, les membres de l'organisation pourraient montrer de la réticence envers cette nouvelle technologie par peur de perdre leur travail. Il est important de surmonter cette résistance par le biais d'une formation adéquate. Expliquez les différences entre ces technologies variées, telles que l'IA et le ML, ainsi que leurs bénéfices potentiels.

Astuce - Classez, stockez et gérez les données pour chaque processus

Shadow IT

Le fait d'apporter son propre appareil (BYOD) et les applications sur le cloud augmente le risque du shadow IT (ndt : terme fréquemment utilisé pour désigner des systèmes d'information mis en œuvre au sein d'organisations sans approbation de la direction des systèmes d'information.) Les employés et les départements en silos ont tendance à utiliser des applications indépendantes afin de travailler plus rapidement. Si cela peut améliorer leur productivité, l'utilisation d'applications non autorisées sur le lieu de travail augmente les risques en termes de sécurité. Le département informatique n'a pas connaissance de ces données, et cela empêche des technologies telles que l'IA et le ML de fonctionner correctement lorsqu'il s'agit d'analyser les données historiques. Éliminer le shadow IT permet d’avoir une approche holistique et de mettre en place un bon fonctionnement des implémentations technologiques.

Astuce - Laissez l'IT être le seul point de contact pour toute implémentation d'une nouvelle technologie

Gestion inadéquate des changements

Il est essentiel de gérer le changement de culture, les dilemmes éthiques et la résistance des agents lorsqu'on implémente l'intelligence artificielle pour l'ITSM. Il est essentiel de planifier une gestion des changements adéquate. Les agents et les utilisateurs finaux doivent être formés sur les solutions alimentées par l'IA et leurs bénéfices potentiels. Il est très important de souligner que les technologies IA remplacent pas les humains, et qu’au contraire, elles vont compléter le travail des agents humains afin d'augmenter l'efficacité globale. Il incombe au management de communiquer les objectifs de l'IA et de faire disparaître l'aversion des agents. Bâtir la confiance, avec une gestion des changements efficace, permet de faciliter l'adoption.

Astuce : Lancez un projet pilote pour expérimenter l'IA avec quelques groupes d'agents

Accélérateurs

Gestion des services d'entreprise

Les employés préfèrent utiliser un portail unique pour accéder à l'ensemble des services. L'IA et le ML produisent de meilleurs résultats en termes de configuration centralisée. L'IA doit être une initiative menée à l'échelle de l'entreprise avec un volume important de données disponibles pour toutes les fonctions. La gestion des services d'entreprise implique une activité importante de collecte et d'analyse des données. Cela conduit à la mise en œuvre massive de données afin de pouvoir en tirer des inférences exploitables. Cela permet une meilleure gestion de la réussite client, ainsi que la prise de décision et l’analyse fondées sur des données concrètes.

Gestion des connaissances

Il est essentiel de mettre en place un répertoire des FAQ et de solutions afi développer une gestion des connaissances efficace. La base de connaissances est la source des analyses des données et de l'IA. La veille technologique est le résultat d'une gestion efficace des connaissances. Deux des scénarios d'utilisation les plus courants sont l'identification de nouveaux articles de solution à ajouter à la base de connaissance, et la suggestion d'un article pertinent pour les utilisateurs finaux.

“Au cours de l'année 2020, 99% des initiatives de l’IA en ITSM échoueront, du fait de l'absence d'un bon fondement en termes de gestion des connaissances.” de new Predicts 2018 : IT Operations de Gartner

Transformation numérique

Dans la plupart des organisations, les initiatives numériques sont le vecteur de l'innovation en termes d'intelligence artificielle. La transformation numérique exploite l'innovation technologique comme vecteur de croissance et d'efficacité pour l'entreprise. Cet exercice commence par la revue des applications existantes et leur optimisation dans le but d'améliorer leur efficacité. La stratégie de l'expérience numérique doit être une initiative menée à l'échelle de l'entreprise, et non pas réservée au seul département informatique. Des exemples courants incluent l'application des technologies IA tels que les chatbots et les agents virtuels pour améliorer l'interaction client.

D'ici 2019, 40% des initiatives de transformation numérique seront soutenues par l'apprentissage machine et l'intelligence artificielle.” - IDC

Cadres Agile

L'agilité est importante pour permettre à n'importe quelle entreprise de se développer plus rapidement. Ainsi les applications, processus et modèles d'entreprise doivent être flexibles en termes de personnalisation et de configuration. Les implémentations de technologie IA nécessitent l'extraction et la disponibilité des données. La gestion des services utilise le cadre Agile afin d’accélérer le processus de développement et de raccourcir le délai de commercialisation.

Culture du libre-service

Développez une culture du libre-service en faisant la promotion de votre service desk, accessible depuis n'importe où. Les utilisateurs finaux exigent une réponse et une résolution immédiate au travers du libre-service. De de fait, les chatbots et les agents virtuels améliorent le taux de réponse et offrent une expérience utilisateur cohérente. Les demandes de niveau I peuvent être évitées au moyen de ces technologies qui font gagner du temps et des ressources aux agents.

Checklist

Scénarios d'utilisation de l’IA en ITSM

L'IA peut être implémentée dans les modules de l’ITIL tels que la gestion des incidents, la gestion des demandes de service, la gestion des changements afin d’automatiser les activités de routine. Avant d'implémenter ces scénarios d'utilisation, il est recommandé de comprendre les inhibiteurs et les vecteurs de l'IA, comme mentionné ci-dessus. Les technologies IA interagissent principalement avec trois acteurs, qui sont :

  • IA & Agent
  • IA & Utilisateur final
  • IA & Management

IA & Agent

Les agents sont souvent surchargés par les tâches de routine telles que l'attribution des tickets, la résolution de problèmes urgents, etc. Les technologies optimisées par l'IA boostent la productivité et permettent aux agents de résoudre les problèmes complexes de niveau II et III en automatisant ces activités de routine.

Gestion des connaissances

La gestion des connaissances optimisée par l'IA fournit une solution au problème en se basant sur la base de connaissances si cette dernière est disponible, ou recherche dans le cloud pour proposer une solution appropriée. De plus, elle crée de nouveaux articles s'ils ne sont pas déjà disponibles et fournit des suggestions intelligentes aux agents informatiques lorsqu’ils sont en train de procéder à une résolution. La technologie d'apprentissage profond, ou deep learning, est utilisée dans la gestion des connaissances afin de proposer des recommandations de solutions aux agents et aux utilisateurs finaux.

Analyse émotionnelle

La satisfaction et l'expérience utilisateur sont devenues des indicateurs clés qui mesurent la réussite du service desk. Prédire le sentiment des utilisateurs finaux au moment de soumettre les tickets en fonction de l'utilisation des mots et des résultats CSAT précédents aide les agents à répondre et améliore le taux de CSAT. Les tendances ITSM impliquant l'intelligence artificielle et le machine learning jouent un rôle essentiel afin que cette analyse devienne proactive.

Maintenance prédictive

Les solutions ITSM s'intègrent à d'autres applications d'entreprise telles que les outils de supervision, la gestion des moyens généraux, etc. Le service desk alimenté par L’IA et le ML crée automatiquement des tickets dans le cas où une infrastructure particulière tombe en panne ou un autre élément se détériore. Il informe également les utilisateurs qui pourraient être affectés et crée un ticket relatif au problème afin de déclencher l'analyse de la cause première.

Gestion proactive des changements

La gestion des changements minimise les risques et leurs impacts. Le machine learning évalue le risque potentiel et avertit le gestionnaire des changements afin que ce dernier exécute le plan de retour arrière. Le ML apporte également son aide durant l'évaluation et le planning du changement pour planifier cette demande de changement de manière judicieuse.

Gestion des actifs

Le cycle de vie et la performance des actifs peuvent être supervisés de manière efficace par les technologies de l'IA. Si la performance d'un actif se détériore, le ML l'identifie en se basant sur les tendances précédentes et avertit le gestionnaire des actifs afin de que dernier remplace l'actif en question. Il envoie une demande de service automatique pour remplacer l'actif concerné.

IA & Utilisateur final

Conversation personnalisée

Les chatbots et les agents virtuels garantissent des interactions cohérentes, personnalisées et en temps réel avec les utilisateurs finaux, augmentant ainsi les niveaux de satisfaction client. Les chatbots permettent également de maintenir la cohérence en termes de langage, de temps de réponse et de disponibilité. Toutefois, ils ne remplacent pas les agents humains qui sont impliqués dans la résolution des demandes complexes de niveau II et III.

Classification des incidents vs demande de service

Les utilisateurs finaux ont souvent du mal à comprendre la différence entre un incident et une demande de service. La technologie de l’IA identifie le type de ticket en fonction de ses apprentissages passés et le classe pour les agents du service desk. Cela élimine la tâche de routine qu'est la classification du ticket effectuée par les agents.

Résolution automatique des tickets

Les technologies alimentées par l'IA répondent aux demandes des utilisateurs finaux au moyen de solutions en temps réel, et ce sans aucune intervention humaine. Les technologies recherchent des solutions dans la base de connaissances. Si celles-ci ne sont pas disponibles, elles vont suggérer des solutions à partir du cloud et créer de nouveaux articles qui peuvent être ajoutés au répertoire.

Approbation automatique des éléments de services

Lorsque les utilisateurs finaux envoient une demande de service, le machine learning vérifie la disponibilité de l'élément de service et approuve automatiquement la demande sans aucune intervention humaine. L'approbation est traitée en fonction de la priorité, de l'historique et de l'impact de l'élément demandé.

IA & Management

Prise de décision stratégique

Les analyses prédictives analysent les résultats passés et effectuent des projections, notamment sur le chiffre d'affaires, la satisfaction client et la planification des ressources. Cela permet au management de prendre des décisions éclairées pour les prévisions et la gestion des dépenses. Les analyses fournissent également des informations sur la performance des agents et du centre de services.

Prévision des infractions aux SLA et au contrat

En se basant sur les tendances précédentes, on peut identifier les futures infractions aux SLA et avertir le bon agent. C’est effectué en fonction du volume de tickets, de la charge de travail saisonnière, des pannes d'infrastructure et des problèmes de ressources. L'accord contractuel est respecté, et les problèmes clients sont résolus à temps.

Optimisation de la charge de travail

Les agents du service desk passent une grande partie de leur journée de travail à classer et assigner les tickets. Les technologies de l’IA sont chargés d'identifier le bon groupe et le bon agent. Elles envoient également des suggestions à la direction concernant l'embauche du personnel en fonction de la charge de travail, ainsi que sur la planification des futures ressources.

Évaluation des préparatifs à l'IA

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Importante réduction des coûts

Une gestion des connaissances efficace permet d'éviter les tickets de niveau 1 et 2. Cela permet également aux agents humains de se concentrer davantage sur des projets complexes. Vous gagnez du temps et des ressources.

Expérience cohérente pour l'utilisateur final

L'interaction avec le service desk devient cohérente pour les utilisateurs finaux à l'aide des chatbots et des agents virtuels qui fournissent une expérience de service transparente.

Résolution plus rapide des tickets

Ces technologies fournissent les ressources adéquates aux agents en traitant parfois les tickets par elles-mêmes, ce qui conduit à une diminution du temps moyen de résolution.

Prise de décision fondée sur des données exploitables

Les données peuvent être converties en informations exploitables, qui peuvent ensuite être utilisées par le management pour prendre des décisions judicieuses pour l'entreprise.

ITSM proactive

L'IA et le ML aident les entreprises à être proactives en identifiant les incidents potentiels et en évitant les questions banales, ce qui augmente la satisfaction client.