Un guide pratique pour l’utilisation de l’IA pour la gestion des problèmes en 2025

Si vous travaillez dans l’informatique ou le support, vous connaissez ce sentiment. Ce petit agacement que vous ressentez en fermant le même ticket pour la cinquième fois de la semaine, sachant que son jumeau réapparaîtra probablement demain. Vous êtes essentiellement coincé dans une boucle réactive, à éteindre les mêmes incendies encore et encore. Cette lutte constante contre les incendies ne fait pas qu’épuiser votre équipe ; elle ralentit toute l’entreprise et fait perdre un peu de confiance aux utilisateurs à chaque fois.

La gestion des problèmes est censée être la solution pour sortir de ce cycle, mais soyons honnêtes, c’est généralement un processus lent et manuel. C’est là que l’utilisation de l’IA pour la gestion des problèmes peut complètement changer la donne. Elle donne à votre équipe les moyens de trouver et de corriger efficacement les causes profondes des problèmes, transformant une enquête occasionnelle en une tâche qui s’exécute automatiquement en arrière-plan.

Ce guide vous expliquera ce qu’est l’IA pour la gestion des problèmes, vous montrera à quoi elle ressemble en pratique et vous aidera à choisir les bons outils pour construire une opération IT plus résiliente, sans les maux de tête habituels.

Qu’est-ce que l’IA pour la gestion des problèmes ?

Tout d’abord, clarifions les choses. La gestion des problèmes consiste à identifier les causes profondes des incidents pour éviter qu’ils ne se reproduisent. Imaginez : la gestion des incidents, c’est comme écoper l’eau d’un bateau qui fuit pour rester à flot, tandis que la gestion des problèmes, c’est trouver et colmater la brèche pour ne plus avoir à écoper.

L’IA pour la gestion des problèmes consiste donc simplement à utiliser l’intelligence artificielle pour accélérer et améliorer tout ce processus. Au lieu d’attendre qu’un agent de support repère manuellement une tendance ou qu’une équipe passe des jours à fouiller dans les journaux, l’IA fait le gros du travail pour vous.

Ce simple changement vous fait passer d’une posture réactive à une posture proactive :

• Gestion réactive des problèmes : C’est la manière classique de faire les choses. Vous attendez une panne majeure ou un afflux de tickets similaires avant que quelqu’un ne lance une enquête manuelle. C’est lent, cela dépend de la capacité de quelqu’un à remarquer la tendance, et cela signifie que vous avez toujours un temps de retard.

• Gestion proactive des problèmes (pilotée par l’IA) : C’est la direction que prend le support informatique moderne. Les systèmes d’IA analysent discrètement en arrière-plan les données des tickets, les journaux système et les métriques de performance. Ils repèrent les schémas et peuvent même prédire les problèmes potentiels avant qu’ils ne causent un véritable casse-tête, permettant à votre équipe de prendre enfin une longueur d’avance sur les problèmes.

Comment l’IA pour la gestion des problèmes transforme les processus clés

L’IA n’est pas un bouton magique unique sur lequel on appuie. C’est un ensemble d’outils qui interviennent tout au long du cycle de vie de la gestion des problèmes, rendant chaque étape un peu plus rapide et beaucoup plus intelligente. Voici comment cela fonctionne.

Regroupement automatisé des incidents et analyse des tendances

Votre service desk est une mine d’or de données, mais il est aussi incroyablement bruyant. Les algorithmes d’IA peuvent passer au crible des milliers de tickets entrants en temps réel, regroupant automatiquement les incidents connexes qui pourraient sembler totalement distincts à un agent humain.

Par exemple, vous pourriez recevoir des tickets avec des descriptions comme « impossible de se connecter », « mon application plante sans cesse » et « la page de profil ne se charge pas ». Ils pourraient provenir de différents utilisateurs à des moments différents. Une IA peut rapidement les regrouper en fonction d’éléments tels que la localisation de l’utilisateur, le type d’appareil ou les modifications récentes du système, indiquant un problème sous-jacent unique comme un serveur défaillant dans un centre de données particulier. Cela signifie que votre équipe peut cesser de plisser les yeux devant des feuilles de calcul pour trouver des tendances et recevoir à la place des signalements automatiques de problèmes potentiels.

Analyse des causes profondes (RCA) plus rapide

Une fois qu’un problème est signalé, le vrai travail commence : trouver la cause profonde. C’est là que l’IA est vraiment utile. Au lieu qu’un gestionnaire de problèmes passe des heures (voire des jours) à fouiller manuellement dans les descriptions de tickets, les journaux d’application et les récents changements de configuration, une IA peut tout passer au peigne fin en quelques secondes.

Elle analyse ces énormes ensembles de données pour trouver les causes les plus probables et vous donne une liste restreinte de coupables à forte probabilité. Cela libère vos experts pour qu’ils puissent concentrer leur énergie à vérifier la cause et à déployer un correctif, plutôt que de se perdre dans un océan de données. Certaines plateformes, comme eesel AI, peuvent même être entraînées sur l’historique des résolutions de tickets de votre équipe. L’IA apprend comment vous avez résolu des problèmes similaires par le passé et peut suggérer des correctifs dont vous savez déjà qu’ils fonctionnent dans votre environnement.

eesel AI peut être entraînée sur l'historique des résolutions de tickets pour apprendre comment des problèmes similaires ont été résolus par le passé, accélérant ainsi l'analyse des causes profondes.

Création proactive de base de connaissances

L’une des plus grandes lacunes de la gestion traditionnelle des problèmes est la dernière étape : documenter réellement la solution pour ne pas avoir à la résoudre à nouveau la prochaine fois. C’est cette tâche que tout le monde s’accorde à juger importante, mais qui est souvent négligée lorsque le prochain incendie se déclare. L’IA aide à boucler cette boucle.

Lorsqu’un problème est résolu, l’IA peut générer une ébauche d’article de base de connaissances expliquant les symptômes, la cause profonde et la solution étape par étape. Le gestionnaire de problèmes n’a plus qu’à le relire rapidement, apporter les modifications nécessaires et cliquer sur Publier. Cela garantit que des connaissances précieuses ne restent pas coincées dans la tête d’une seule personne. Par exemple, l’Agent IA d’eesel AI peut transformer directement les résolutions de tickets réussies en ébauches pour le centre d’aide, vous aidant à trouver et à combler les lacunes en matière de connaissances avec un contenu qui a déjà fait ses preuves auprès de vos utilisateurs.

L'IA pour la gestion des problèmes aide à identifier et à combler les lacunes en matière de connaissances en transformant les résolutions de tickets en ébauches d'articles.

Choisir la bonne solution

Toutes les solutions d’IA ne se valent pas. Le marché regorge d’outils qui promettent monts et merveilles mais qui, souvent, ne font qu’ajouter de la complexité. Le bon outil devrait simplifier votre flux de travail, pas ajouter un autre système à gérer. Voici quelques éléments clés à rechercher.

Intégration ou refonte totale

De nombreuses grandes plateformes ITSM traditionnelles comme ServiceNow ou Jira Service Management proposent désormais leurs propres fonctionnalités d’IA. Le piège ? Elles attendent généralement que vous vous engagiez pleinement dans leur écosystème. Utiliser leur IA implique souvent des modules complémentaires coûteux, une configuration compliquée et un enfermement dans la méthode de travail d’un seul fournisseur.

Une approche plus flexible et moderne consiste à trouver une solution qui se connecte directement aux outils que vous utilisez déjà. Recherchez des plateformes qui se connectent à votre service d’assistance, comme Zendesk ou Freshdesk, en quelques minutes. eesel AI excelle dans ce domaine, offrant des intégrations en un clic qui vous permettent d’ajouter une IA puissante à votre configuration existante sans migration douloureuse ni perturbation des flux de travail de votre équipe.

Personnalisation et contrôle

Votre entreprise est unique, et votre IA ne devrait pas être une boîte noire universelle. De nombreux outils d’IA vous laissent très peu de contrôle sur leur fonctionnement, ce qui peut sembler risqué lorsque vous débutez.

Une meilleure solution vous offre un contrôle précis. Vous devriez pouvoir décider exactement quels types d’incidents l’IA examine, quels types d’actions elle peut entreprendre et comment elle rapporte ses conclusions. Par exemple, avec le moteur de flux de travail personnalisable d'eesel AI, vous pourriez configurer une règle pour n’effectuer une analyse des causes profondes que pour de simples problèmes de réinitialisation de mot de passe, tout en envoyant automatiquement tout ce qui concerne la facturation à un humain. Cela vous permet de déployer l’automatisation en toute confiance, en commençant petit et en élargissant au fur et à mesure que vous vous familiarisez avec le système.

Avec un moteur de flux de travail personnalisable, vous pouvez définir des règles spécifiques sur la manière dont l'IA traite différents types d'incidents.

Sources de connaissances unifiées

La solution à un problème complexe se trouve rarement en un seul endroit. La cause profonde peut être suggérée dans des tickets passés, mais le correctif pourrait être documenté dans une page Confluence, dans les notes d’un développeur dans un Google Doc, ou enfoui dans un canal Slack.

Malheureusement, de nombreux outils d’IA ne consultent que les connaissances stockées dans votre service d’assistance. Cela conduit à des analyses incomplètes et à des connexions manquées. Pour être vraiment utile, votre IA a besoin de la vue d’ensemble. Choisissez un outil qui peut se connecter à toutes vos sources de connaissances. eesel AI se connecte à plus de 100 applications différentes, garantissant que ses analyses et recommandations sont basées sur tout ce que votre organisation sait.

Une IA efficace pour la gestion des problèmes se connecte à toutes les sources de connaissances de l'organisation, pas seulement au service d'assistance, pour une analyse complète.

Les obstacles courants et pourquoi certains projets d’IA échouent

Adopter l’IA semble formidable sur le papier, mais de nombreux projets trébuchent dès le départ. Connaître les pièges courants est la première étape pour les éviter. Voici ce à quoi il faut faire attention.

Ne pas avoir d’environnement de test sécurisé

Déployer une nouvelle IA qui interagit avec vos systèmes en production est assez angoissant. Et si elle se trompait sur un problème critique ou suggérait un mauvais correctif ? La plupart des fournisseurs vous montreront une démo impeccable, mais cela ne vous dit pas comment l’outil se comportera réellement avec vos données et vos processus.

Un mode de simulation vous permet de tester l'IA sur des tickets historiques pour voir ses performances avant de la déployer sur des données réelles.

Des implémentations qui durent des mois

Les projets d’IA et d’ITSM à l’ancienne sont réputés pour prendre une éternité à mettre en place. Ils nécessitent souvent des consultants coûteux, du codage personnalisé et des sessions de formation obligatoires, ce qui signifie que vous ne verrez aucune valeur réelle avant des mois. L’alternative moderne devrait être en libre-service. Vous devriez pouvoir vous inscrire, connecter votre service d’assistance et commencer à voir de la valeur en quelques minutes. Pouvoir démarrer gratuitement et tout configurer vous-même, comme vous pouvez le faire avec eesel AI, est un bon signe que vous avez trouvé une plateforme conviviale conçue pour les équipes d’aujourd’hui.

Des coûts confus et imprévisibles

Certains fournisseurs utilisent un modèle de tarification « à la résolution » ou « à l’incident ». Cela peut sembler juste, mais cela crée une situation étrange où ils gagnent plus d’argent lorsque vous avez plus de problèmes. Votre facture peut grimper en flèche après un mois chargé, ce qui rend impossible une budgétisation correcte.

Une approche moderne de la tarification des outils d’IA

Comprendre la tarification des outils d’IA peut être un véritable casse-tête. Voici un bref aperçu de ce que vous verrez et de ce qu’il faut rechercher.

• Modèle à la résolution/au ticket : Ce modèle est courant, mais il lie vos coûts directement au nombre d’incidents que vous avez. Il entraîne des factures imprévisibles et vous pénalise essentiellement pour avoir eu un mois chargé.

• Modèle d’abonnement à la plateforme : Il est souvent inclus avec les grandes suites ITSM. Cela peut être une bonne affaire si vous utilisez absolument toutes les fonctionnalités, mais vous finirez probablement par payer pour de nombreux outils dont vous n’avez pas réellement besoin pour la gestion des problèmes.

• Modèle transparent, basé sur les interactions : C’est l’approche la plus juste et la plus prévisible. Vous payez un forfait pour un certain nombre d’interactions de l’IA (comme une analyse, une suggestion ou une ébauche d’article). Ce modèle signifie que le succès du fournisseur est lié à votre efficacité accrue, ce qui est logique.

eesel AI utilise ce modèle transparent. Il n’y a pas de frais à la résolution, donc vos coûts sont toujours prévisibles, et vous n’êtes jamais pénalisé pour automatiser davantage votre travail. Les formules sont également flexibles, avec des options mensuelles que vous pouvez annuler à tout moment.

Arrêtez d’éteindre des incendies et commencez à résoudre les problèmes avec l’IA

Utiliser l’IA pour la gestion des problèmes n’est plus une idée lointaine, c’est un outil pratique qui peut vous aider à construire une organisation informatique plus stable et efficace dès aujourd’hui. En automatisant le travail fastidieux de recherche et de correction des causes profondes, vous pouvez enfin vous libérer du cycle réactif qui consiste à gérer les mêmes incidents encore et encore.

Le résultat ? Un volume d’incidents plus faible, des résolutions plus rapides lorsque des problèmes surviennent, et plus de temps pour que votre personnel informatique qualifié se concentre sur des projets intéressants qui font réellement avancer l’entreprise. L’astuce est de choisir un outil facile à configurer, qui vous donne un contrôle total et qui fonctionne avec les systèmes que vous avez déjà en place.

Ne laissez pas les incidents récurrents épuiser le temps et l’énergie de votre équipe. Avec une plateforme comme eesel AI, vous pouvez démarrer en quelques minutes, connecter toutes vos sources de connaissances et tester son impact en toute sécurité avant de vous engager.

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