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Le service informatique invisible : comment offrir des expériences sans friction avec l’IA agentique

Thu, 18 Jun 2026 19:42:35 Z

Toutes les entreprises ont investi dans l’IA, mais beaucoup attendent encore que cet investissement porte ses fruits. Le rapport 2026 sur la maturité de l’IA d’Ivanti a révélé que seules 2 % des organisations déclarent ne pas utiliser l’IA aujourd’hui. Alors que la majorité des organisations dépassent le stade de l’expérimentation de l’IA, le véritable facteur de différenciation concurrentielle consiste à savoir si cette IA apporte une valeur métier continue, à grande échelle.

Les entreprises déploient des chatbots que les utilisateurs ignorent. Elles mettent en place des agents auxquels personne ne fait confiance et déploient des outils « optimisés par l’IA » que les collaborateurs finissent par contourner, ou ignorent au profit d’outils d’IA personnels et non approuvés. Le problème n’est pas ce que l’IA peut faire. C’est ce que vous demandez aux utilisateurs d’en faire. La plupart des organisations abordent l’IA comme une fonctionnalité à déployer plutôt que comme une expérience à concevoir. Elles se concentrent sur ce dont l’IA est capable, au lieu de partir des besoins réels des utilisateurs. Résultat : une solution de plus qui reste inutilisée et génère davantage de frustration que de valeur.

L’expérience numérique est le chaînon manquant qui distingue les déploiements d’IA réussis de ceux qui échouent. Les organisations qui donnent la priorité à l’expérience utilisateur de l’IA peuvent identifier les écueils de mise en œuvre qui détruisent la confiance des utilisateurs et élaborer un cadre pratique pour déployer une IA agentique qui apporte des améliorations sans interruption. L’IA et l’IT donnent le meilleur d’eux-mêmes lorsqu’ils agissent comme des superpouvoirs invisibles. Les utilisateurs ne remarquent pas la technologie ; ils remarquent la facilité avec laquelle ils accomplissent leur travail.

Le paradoxe de l’adoption de l’IA

Une étude du MIT suggère qu’environ 95 % des initiatives d’IA en entreprise ne parviennent pas à produire un ROI mesurable, la plupart restant bloquées au stade du pilote au lieu de se traduire par une réelle valeur métier à grande échelle.

Comment cela se produit : La direction valide une initiative d’IA, l’IT déploie la technologie, des sessions de formation sont planifiées, les indicateurs d’adoption sont suivis et, au bout de six mois... plus personne ne l’utilise. Le chatbot reste silencieux, l’assistant IA est à l’arrêt, et vos collaborateurs développent des contournements pour éviter les outils mêmes censés leur simplifier la vie.

Il ne s’agit pas d’un échec de la conduite du changement, mais du résultat d’une incompréhension de ce que vivent réellement les utilisateurs lorsque vous ajoutez l’IA à toutes les autres technologies qu’ils utilisent au travail.

Les utilisateurs ne veulent pas de l’IA pour l’IA. Ils veulent que leur ordinateur portable démarre plus vite, que les applications ne se figent pas en pleine présentation, que les appels vidéo ne soient pas saccadés et que les problèmes soient résolus avant même qu’ils ne remarquent quoi que ce soit. Si vous les obligez à interagir avec une interface d’IA pour obtenir tout cela, vous avez déjà perdu.

Lire aussi :Comment l’IA agentique pour l’ITOps libère de la valeur à grande échelle

Pourquoi la plupart des mises en œuvre de l’IA échouent sur l’expérience utilisateur

Entrez dans n’importe quel environnement IT d’entreprise et vous constaterez le même schéma. La checklist de mise en œuvre de l’IA est suivie à la lettre :

Fournisseur technologique sélectionné
Plateforme déployée
Intégrations configurées
Utilisateurs formés
Mise en production effectuée

Mais six mois plus tard, la réalité s’impose. Une enquête EY 2025 a révélé que 64 % des collaborateurs déclaraient une augmentation de leur charge de travail malgré les déploiements d’IA, tandis que seulement 5 % affirmaient exploiter pleinement l’IA pour réellement transformer leur travail.

L’IT a tout fait correctement selon le manuel. Mais le problème, c’est que ce manuel a été écrit par des personnes qui vendent de l’IA, pas par celles qui l’utilisent.

Prenons le déploiement typique d’un chatbot IA censé « favoriser le libre-service » et « réduire le volume de tickets ». Dans la pratique, cela signifie que les collaborateurs qui envoyaient auparavant un simple message Slack à l’IT doivent désormais :

Accéder à un portail distinct
Trouver comment formuler leur question de manière à ce que le bot la comprenne
Parcourir les articles de connaissances non pertinents remontés par l’IA
Finir par abandonner et soumettre quand même un ticket, désormais agacés et avec quinze minutes de retard

Le ticket est tout de même créé et le problème doit toujours être résolu, mais une friction est apparue là où il n’y en avait pas, parce que vous avez ajouté des étapes au lieu d’en supprimer.

C’est l’erreur fondamentale : considérer l’IA comme une interface avec laquelle les utilisateurs interagissent, plutôt que comme une infrastructure qui travaille pour eux. Dès que vous demandez aux utilisateurs de modifier leur comportement pour s’adapter à votre IA, vous créez de la résistance, pas de l’adoption.

L’expérience numérique : là où l’IA prouve sa valeur

Les organisations qui tirent une réelle valeur de l’IA ont cessé de se demander « Comment faire adopter cet outil d’IA par les utilisateurs ? » et ont commencé à se demander « Comment utiliser l’IA pour améliorer ce que les utilisateurs font déjà ? » C’est un changement subtil, aux implications considérables.

Dans la gestion de l’expérience numérique, l’IA ne se place pas entre l’utilisateur et son travail. Elle se place entre l’utilisateur et le chaos : dégradations de performance, pannes applicatives, ralentissements inexpliqués, problèmes qui ne se sont pas encore manifestés mais qui le feront dans les 30 prochaines minutes.

C’est là que l’IA agentique change fondamentalement le champ des possibles. Les outils de supervision traditionnels alertent les équipes lorsqu’un problème survient. L’IA agentique, elle, empêche la panne avant qu’elle ne se produise. C’est la différence entre un détecteur de fumée et un système d’extinction automatique.

Les opérations IT traditionnelles mesurent les réponses aux incidents en heures, voire en jours. L’IA agentique avec remédiation autonome change radicalement la donne, en réduisant le temps moyen de résolution de plusieurs heures à quelques minutes, voire quelques secondes, grâce à la détection de schémas et à l’exécution de correctifs avant que les problèmes ne s’aggravent.

Voici à quoi cela ressemble concrètement :

Opérations IT traditionnelles :

L’ordinateur portable d’un utilisateur commence à montrer les premiers signes d’une défaillance de disque.
Les outils DX traditionnels signalent le problème et créent un ticket.
Un analyste IT examine l’alerte, évalue la gravité, planifie une maintenance et finit par contacter l’utilisateur.
Temps total de résolution : plusieurs jours.
Impact sur votre organisation : interruption planifiée, migration des données et perte de productivité.

IA agentique

Avec l’IA agentique, le schéma est détecté avant même que l’utilisateur ne remarque un problème.
L’agent déclenche de manière autonome les processus de sauvegarde automatisés, provisionne un appareil de remplacement, prépare les applications et les données de l’utilisateur, puis planifie l’échange pendant une période de faible activité.
L’utilisateur reçoit un e-mail : « Votre nouvel ordinateur portable vous attendra à l’accueil demain matin. Votre configuration existante a été transférée. »
Aucun ticket créé, aucune escalade nécessaire, aucune interruption subie.

C’est le même problème, mais avec une expérience radicalement différente.

Élaborer un cadre de mise en œuvre de l’IA sans friction

Pour obtenir une IA invisible, il faut repenser la manière dont vous déployez, mesurez et faites évoluer les initiatives d’expérience numérique. Les organisations qui constatent un réel ROI avec l’IA agentique suivent un schéma cohérent, qui privilégie l’expérience plutôt que les fonctionnalités.

Commencez par les irritants, pas par les possibilités

Les pires mises en œuvre de l’IA commencent par la question : « Que peut faire cette IA ? » Les meilleures commencent par : « Qu’est-ce qui est aujourd’hui pénible, répétitif ou ralentit inutilement les utilisateurs ?

Cartographiez les irritants de votre expérience numérique avant de cartographier les capacités de l’IA :

Où les utilisateurs attendent-ils le plus longtemps la résolution de leurs problèmes ?
Quels problèmes génèrent des tickets récurrents ?
Quelles dégradations de performance se produisent de manière prévisible sans être détectées proactivement ?
Sur quelles tâches ne nécessitant pas de jugement humain l’IT passe-t-elle le plus de temps ?

Ce sont des problèmes d’expérience utilisateur que l’IA peut éliminer, pas de simples « cas d’usage de l’IA », et la distinction est importante. Lorsque vous partez des irritants, vous aboutissez à des solutions que les utilisateurs souhaitent réellement.

Déployez l’IA derrière l’expérience

Les utilisateurs ne devraient jamais avoir à décider s’ils doivent interagir avec votre IA, car c’est votre rôle en tant qu’implémenteur. Concrètement, cela se traduit par :

Des agents autonomes qui détectent et résolvent les problèmes avant qu’une assistance ne soit nécessaire plutôt qu’un bot auquel les utilisateurs doivent demander de l’aide.
Un moteur d’insights prédictifs qui propose des solutions aux utilisateurs avant qu’ils ne les recherchent plutôt qu’un portail en libre-service avec recherche optimisée par l’IA.
Des systèmes autoréparateurs qui exécutent automatiquement les recommandations dans les limites approuvées plutôt que des recommandations optimisées par l’IA que les utilisateurs doivent appliquer eux-mêmes.

Le schéma est cohérent : réduire les points de décision pour l’utilisateur, éliminer les étapes supplémentaires et supprimer le besoin d’une maîtrise approfondie de l’IA. Votre IA agentique ne devrait nécessiter aucune formation utilisateur, car les utilisateurs ne devraient jamais interagir directement avec elle.

Mesurez l’expérience utilisateur, pas les performances de l’IA

C’est là que la plupart des mises en œuvre dérapent : elles mesurent les performances de l’IA plutôt que les résultats pour les utilisateurs.

Si vous suivez le nombre d’interactions avec l’IA, le temps de réponse de l’IA, les scores de précision des modèles ou le taux d’automatisation, vous ne mesurez pas les bons éléments.

À la place :

Suivez la réduction du temps moyen de résolution des problèmes des utilisateurs finaux. Le rapport 2026 sur la maturité de l’IA d’Ivanti a révélé que 45 % des professionnels IT déclarent que l’IA a rendu leur travail plus rapide et plus efficace.
Suivez la satisfaction déclarée par les utilisateurs concernant la réactivité de l’IT.
Suivez le pourcentage de problèmes résolus avant que les utilisateurs ne les remarquent.
Suivez le temps gagné sur les demandes répétitives.
Suivez la réduction du volume de tickets, non pas parce que vous détournez les problèmes, mais parce que vous les prévenez.

Le cadre de gouvernance qui rend possible l’autonomie de l’IA

Ce qui ralentit réellement la plupart des déploiements d’IA agentique n’est pas un problème technique : il s’agit de mettre les parties prenantes à l’aise avec l’idée que l’IA agisse sans demander d’autorisation au préalable.

Niveau d’autonomie	Niveau de risque	Exemples d’actions
Autonomie complète	Faible	Vidage du cache, redémarrages de services, optimisation des performances, application de correctifs de routine
Autonomie avec notification	Moyen	Réinitialisations de profils utilisateur, réinstallations d’applications, mises à jour de pilotes
Approbation humaine requise	Élevé	Modifications majeures de configuration, migrations de données, modifications d’infrastructure
Piloté par l’humain, assisté par l’IA	Critique	Réponse aux incidents de sécurité, décisions de conformité, approbations budgétaires

L’essentiel est de reconnaître que le « risque élevé » diminue avec le temps, à mesure que les agents IA prouvent leur fiabilité et que votre supervision détecte des schémas que vous n’aviez pas anticipés au départ. Les organisations qui considèrent la gouvernance de l’IA comme statique se retrouvent avec une IA qui n’en fait pas assez pour compter. Celles qui la considèrent comme dynamique obtiennent une IA qui élargit continuellement son impact tout en maintenant la sécurité.

À quoi ressemble la réussite

Les organisations qui mettent en œuvre des expériences de service optimisées par l’IA constatent des gains de satisfaction significatifs. Une étude de PwC a montré que les mises en œuvre les plus avancées ont obtenu des améliorations de NPS de 10 à 15 %, tout en gagnant en efficacité opérationnelle.

La conversation autour de l’IA change. Les utilisateurs cessent de parler de l’IT comme de quelque chose qui les freine, puis cessent tout simplement d’en parler, ce qui est précisément l’objectif. L’IT devient une infrastructure : invisible, fiable et présente uniquement lorsque cela est nécessaire de manière intentionnelle.

Votre centre de services constate le changement en premier, par exemple :

Le volume de tickets diminue, non pas parce que vous détournez les problèmes, mais parce que vous les prévenez
Les escalades diminuent, car l’IA détecte et résout les problèmes à des stades de plus en plus précoces
Le temps des analystes est réalloué de la gestion réactive des urgences à l’amélioration proactive des systèmes
Le temps moyen de résolution se réduit, car la remédiation intervient souvent plus vite que la détection ne le faisait avec l’ancien modèle

Pour les utilisateurs finaux, l’expérience est plus simple : tout fonctionne, les applications sont réactives, les systèmes sont disponibles et les ralentissements ne se transforment pas en pannes. Et les mystérieux problèmes de performance dont se plaignent leurs collègues ne leur arrivent curieusement pas, non pas parce qu’ils ont de la chance, mais parce que des agents IA optimisent en continu leur expérience, de manière totalement invisible pour eux.

Le véritable indicateur d’adoption, c’est le moment où les utilisateurs cessent de penser à l’IT. Non pas parce qu’ils l’ignorent, mais parce qu’il n’y a tout simplement plus rien à signaler.

Le vrai choix : IA invisible ou IA ignorée

Chaque organisation déploiera l’IA dans la gestion de l’expérience numérique. La question n’est pas de savoir si elle le fera, mais comment, et surtout si les utilisateurs en tireront réellement bénéfice ou se verront simplement imposer un outil supplémentaire.

Cela exige de repenser en profondeur la manière dont vous mettez en œuvre, mesurez et faites évoluer les initiatives d’IA. Faites-le correctement, et vous transformerez la perception de l’IT dans votre organisation : d’un centre de coûts en avantage concurrentiel, d’une gestion réactive des urgences en levier proactif, d’une charge nécessaire en infrastructure invisible qui fonctionne, tout simplement.

La meilleure IA, comme le meilleur IT, est celle que l’on ne voit jamais. Les utilisateurs ne font pas l’expérience de votre technologie, mais de l’absence de problèmes. Et c’est précisément l’objectif.

Prêt à améliorer votre expérience numérique grâce à l’IA agentique ?

Découvrez comment Ivanti Neurons for ITSM déploie une IA agentique qui travaille en arrière-plan, anticipe les problèmes, les résout de manière autonome et optimise les expériences avant même que les utilisateurs ne remarquent quoi que ce soit.

Comment l’IA agentique transforme l’infrastructure et les opérations

Thu, 11 Jun 2026 13:37:44 Z

Les équipes Infrastructure et opérations (I&O) évoluent depuis longtemps dans un paradoxe bien connu : plus l’entreprise se développe rapidement, plus l’I&O absorbe de pression. Chaque nouveau déploiement d’application, chaque endpoint ajouté et chaque charge de travail cloud lancée génèrent davantage de complexité, de risques et de tickets.

Les réponses traditionnelles à cette pression — davantage d’effectifs, d’outils, de scripts et d’API — n’ont apporté, au mieux, qu’un soulagement progressif. Pourtant, le problème structurel de fond, l’architecture sous-jacente des opérations réactives, est resté obstinément intact. Jusqu’à aujourd’hui.

L’IA agentique réinvente entièrement cette architecture.

L’IA dans l’IT et les opérations (I&O) a dépassé la phase d’assistance et de recommandation. Les agents autonomes capables de raisonner, de planifier, d’exécuter et d’apprendre sont désormais opérationnels, et ne sont plus seulement des éléments de feuille de route. Les organisations qui déploient délibérément l’IA agentique constatent déjà des bénéfices significatifs. Notre rapport d’étude 2026 sur la maturité de l’IA révèle que 57 % des organisations IT utilisent l’IA agentique pour plusieurs workflows IT importants, et que 17 % s’appuient sur elle pour des processus de bout en bout étendus. Ce déploiement permet de réduire les délais de résolution, qui passent de plusieurs heures à quelques minutes, et de détourner des milliers de tickets manuels par trimestre.

De plus, 89 % des organisations ayant déployé l’IA à grande échelle ou à un niveau critique pour l’activité déclarent que l’IA aide fréquemment leurs équipes à détecter les problèmes avant même que les utilisateurs finaux n’en aient conscience, contre 43 % au stade des premières expérimentations. Cette évolution fait passer l’I&O d’une posture réactive à une posture proactive et intelligente.

La question qui demeure est de savoir à quelle vitesse votre organisation peut réussir la transition vers la mise en œuvre de l’IA agentique à grande échelle dans votre environnement I&O.

En savoir plus :Transformer l’IT avec l’IA agentique : l’avènement d’un service autonome et accéléré

Pourquoi nous avons atteint les limites de l’automatisation traditionnelle

Pour comprendre l’importance de l’IA agentique, il est utile d’examiner ce qui l’a précédée et pourquoi cela n’a jamais suffi.

L’automatisation traditionnelle dans l’I&O a apporté une valeur considérable. Les runbooks ont codifié le savoir institutionnel. Les scripts ont standardisé les processus répétitifs. Les bots de Robotic Process Automation (RPA) gèrent des workflows structurés fondés sur des règles. Ces outils ont réduit l’effort manuel à la marge et permis aux équipes d’en faire davantage avec les mêmes effectifs. Mais ils ont toujours été fondamentalement fragiles : dépendants d’instructions explicites, incapables de s’adapter à des situations inédites et inaptes à agir sans intervention humaine.

Prenons un scénario classique : un déploiement de correctif échoue sur un sous-ensemble d’endpoints à 2 h du matin. Une automatisation fondée sur des règles pourrait enregistrer l’échec et créer un ticket. Un script plus complexe pourrait tenter une nouvelle exécution. Mais ni l’un ni l’autre ne peut diagnostiquer si l’échec provient d’une application en conflit, d’un agent corrompu, d’un problème de segmentation réseau ou d’une dérive de configuration de stratégie. Aucun ne peut adapter sa stratégie de remédiation en temps réel. Aucun ne peut communiquer le contexte au centre de services, mettre à jour la CMDB ou escalader intelligemment selon la criticité des actifs concernés. Un ingénieur humain est alerté. Le cycle continue.

C’est la limite de l’automatisation traditionnelle : elle exécute des instructions, mais elle ne réfléchit pas. Elle automatise des tâches, mais elle ne peut pas orchestrer des résultats. Et à mesure que les environnements d’infrastructure sont devenus exponentiellement plus complexes — couvrant les architectures on-premise, multicloud, edge et hybrides — l’écart entre ce que l’automatisation fondée sur des règles peut gérer et ce dont les équipes I&O ont besoin s’est transformé en véritable fossé.

L’IA agentique est la réponse pour combler cet écart.

Ce que signifie l’IA agentique pour l’I&O

Les systèmes d’IA agentique peuvent définir des objectifs de manière autonome, élaborer des plans pour les atteindre, mener des actions en plusieurs étapes sur différents outils et systèmes, évaluer les résultats et ajuster leur approche, le tout sans intervention humaine à chaque étape. Contrairement à un chatbot qui répond à une question ou à un script qui exécute un workflow prédéfini, un système agentique est orienté objectif et adaptatif. Il intervient sur l’ensemble du cycle de vie d’une tâche, de l’identification à la résolution.

Dans le contexte de l’I&O, cela signifie qu’un agent autonome peut réaliser ce qui exigeait auparavant un ingénieur qualifié ou une chaîne complexe et fragile de scripts d’automatisation : corréler des signaux issus de systèmes de supervision disparates, identifier la cause racine d’un incident, exécuter la remédiation appropriée, vérifier que le correctif a fonctionné, mettre à jour les enregistrements concernés et boucler la boucle, le tout dans le temps qu’il faudrait à un humain pour ouvrir un ticket.

Le changement n’est pas seulement opérationnel ; il est aussi philosophique. Nous passons d’un modèle où les humains déclenchent l’action et l’automatisation l’exécute, à un modèle où les agents intelligents initient, exécutent et vérifient l’action, tandis que les humains assurent la supervision et la gouvernance. Pour les responsables I&O, ce n’est pas une menace pour l’équipe. C’est le plus puissant multiplicateur d’efficacité dont votre équipe ait jamais disposé.

L’IA agentique donne à l’I&O les moyens d’évoluer à grande échelle

La file d’attente des tickets du centre de services est le symptôme le plus visible d’une fonction I&O sous tension. Réinitialisations de mots de passe, installations de logiciels, provisionnement des accès, dépannage de la connectivité : ces demandes à fort volume et faible complexité consomment une part considérable du temps des analystes et font augmenter les coûts opérationnels. Elles sont aussi particulièrement frustrantes pour les employés qui ont besoin d’une résolution immédiate, et non après un délai de SLA de 48 heures.

En savoir plus :De preneur de tickets à leader d’équipe : gérer une main-d’œuvre IT agentique

Éliminer la tyrannie de la file d’attente des tickets

L’IA agentique élimine la file d’attente comme goulot d’étranglement. Imaginez disposer d’un agent d’IA conversationnelle, comme Ivanti Neurons AI Self Service Agent, qui ne se contente pas d’extraire une réponse d’une base de connaissances : il valide l’identité, vérifie la politique de conformité, exécute le workflow de provisionnement, confirme le changement dans le système d’enregistrement et informe le demandeur, le tout en quelques minutes. Le ticket n’atteint jamais un analyste humain. Le temps de l’analyste est récupéré pour des travaux nécessitant un jugement humain.

Imaginez maintenant donner à un analyste davantage de temps pour traiter des tâches complexes. Un coéquipier numérique d’IA agentique travaille aux côtés d’un agent humain pour l’assister avec des insights proactifs, le conseiller sur la meilleure manière de résoudre le problème et automatiser les actions intelligentes.

Les organisations qui déploient l’IA agentique dans leur centre de services signalent régulièrement des réductions significatives du volume de tickets, souvent dès la première année de déploiement, avec un effet qui s’accentue à mesure que le système mûrit et apprend. Ce n’est pas de l’automatisation au sens traditionnel. C’est une orchestration intelligente à grande échelle.

Une remédiation proactive avant que les utilisateurs n’en ressentent l’impact

Les incidents les plus coûteux en I&O sont ceux qui auraient pu être évités. Une capacité disque qui n’a pas été surveillée jusqu’à atteindre 100 %. Des expirations de certificats qui n’ont pas été suivies jusqu’à l’interruption des services. Des vulnérabilités logicielles qui n’ont été corrigées qu’après avoir été exploitées. Avec le recul, ces défaillances étaient presque toujours prévisibles : les signaux étaient présents. Le problème, c’est que personne ne surveillait tout, en permanence.

La gestion autonome des endpoints avec l’IA agentique surveille en continu la télémétrie sur les endpoints, les réseaux, les applications et l’infrastructure cloud. Les agents détectent les anomalies, corrèlent les signaux faibles et initient la remédiation avant qu’un problème ne se manifeste sous forme de panne ou d’incident de sécurité. Un disque dont la capacité approche de la limite est étendu. Un certificat arrivant à expiration est renouvelé. Un endpoint vulnérable est corrigé lors de sa prochaine fenêtre de maintenance, avant que son exploitation ne devienne un risque.

Ce passage du réactif au proactif est la capacité la plus précieuse que l’IA agentique apporte à l’I&O. Elle ne se contente pas de réduire le coût des incidents : elle les évite, avec les temps d’arrêt, les perturbations métier et l’atteinte à la réputation qui les accompagnent. Pour les responsables I&O, cette évolution redéfinit la réussite opérationnelle. Elle déplace la mesure du délai moyen de résolution — une métrique réactive — vers le délai moyen de prévention : la fréquence à laquelle votre environnement détecte et corrige les problèmes avant qu’ils n’aient un impact sur l’activité.

Évoluer à grande échelle sans augmenter les effectifs

Les environnements IT d’entreprise se développent plus vite que les budgets IT. Le ratio d’endpoints par ingénieur continue d’augmenter. Les charges de travail cloud se multiplient. Les exigences de sécurité s’intensifient. Dans ce contexte, le levier traditionnel consistant à « recruter davantage » n’est ni financièrement soutenable ni opérationnellement suffisant : le marché des talents ne peut tout simplement pas fournir le volume d’ingénieurs qualifiés requis.

L’IA agentique redéfinit l’équation de la montée en charge. Un agent autonome n’a pas d’horaires de travail standard, de limites de bande passante cognitive ni de délais d’intégration. Il peut gérer des centaines de tâches simultanées sur des milliers d’endpoints sans dégradation des performances ni de la qualité. À mesure que l’environnement se développe, l’agent évolue avec lui, non pas de manière linéaire, mais exponentielle. Un agent autonome bien configuré peut couvrir une charge de travail auparavant répartie entre plusieurs analystes juniors, libérant les ingénieurs seniors pour qu’ils se concentrent sur l’architecture, l’innovation et les initiatives stratégiques plutôt que sur la remédiation de routine.

Il ne s’agit pas de remplacer les personnes. Il s’agit de leur permettre d’opérer au niveau que méritent leurs compétences.

Le système d’enregistrement comme fondation de la réussite

Déployer efficacement l’IA agentique exige plus qu’un moteur d’IA performant. Cela nécessite une fondation de données fiable et complète — et cette fondation est votre système d’enregistrement intégré à la plateforme Ivanti Neurons, qui contient une source de données faisant autorité, notamment l’intelligence des appareils, les vulnérabilités et expositions, l’inventaire logiciel et les informations de gestion des services. Un système d’enregistrement qui sait quels actifs existent, qui en est propriétaire et s’ils sont conformes.

Un système d’enregistrement dans le contexte de l’I&O est la source de vérité faisant autorité pour votre environnement IT : chaque actif matériel et logiciel, chaque configuration, chaque relation, chaque politique, chaque changement. C’est la couche d’intelligence qui permet à un agent autonome de prendre des décisions en toute confiance. Sans elle, un agent opérant dans votre environnement en est réduit à faire des suppositions. Avec elle, il raisonne à partir de faits.

Le système d’enregistrement le plus efficace pour l’IA agentique en I&O réunit plusieurs éléments essentiels. Les données de la Configuration Management Database (CMDB) doivent être exactes, à jour et enrichies : non pas le référentiel obsolète, mis à jour manuellement, dont la plupart des organisations ont hérité, mais un enregistrement maintenu dynamiquement de votre environnement réel. La gestion des actifs IT (ITAM) permet de gérer les actifs de leur création à leur mise au rebut et de garantir le maintien d’une propriété exacte.

Les workflows de gestion des services doivent être entièrement intégrés afin que les agents puissent créer, mettre à jour et résoudre des tickets dans le cadre de leur flux d’exécution. Les données d’identité et d’accès doivent être accessibles, ce qui permet aux agents de prendre des décisions conformes aux politiques en matière de provisionnement et de droits. Enfin, les flux de télémétrie issus des outils de supervision, de gestion des vulnérabilités et de performance doivent alimenter un contexte unifié que les agents peuvent interroger en temps réel.

Lorsque ces éléments sont en place, les agents autonomes agissent avec précision. Ils savent quels actifs sont critiques et lesquels ne le sont pas. Ils savent quels changements nécessitent une approbation et lesquels relèvent de périmètres d’automatisation définis. Ils connaissent l’historique d’un actif — défaillances précédentes, correctifs en attente, logiciels installés, vulnérabilités actives — et appliquent ce contexte à chaque décision.

Les organisations qui tentent de déployer l’IA agentique sans investir dans leur système d’enregistrement constatent généralement que leurs agents produisent des résultats incohérents ou nécessitent une correction humaine constante. L’IA n’est aussi intelligente que les données auxquelles elle a accès. Investir dans la qualité et l’intégration des données n’est pas un prérequis que l’on peut reporter : c’est ce qui détermine si l’IA agentique apporte une valeur transformationnelle ou une amélioration marginale.

Valeur métier : au-delà des métriques d’efficacité

Les bénéfices opérationnels de l’IA agentique en I&O sont convaincants en eux-mêmes. Des délais de résolution plus courts. Des volumes de tickets réduits. Un délai moyen de détection et de remédiation plus faible. Ce sont des métriques qui parlent aux responsables I&O et justifient l’investissement sur la seule base de l’efficience des coûts.

Mais la valeur métier va bien au-delà du tableau de bord du centre de services.

Lorsque les équipes I&O sont libérées du travail réactif et répétitif, elles réorientent leur capacité vers les initiatives qui créent une différenciation concurrentielle : accélérer le déploiement des applications, renforcer la posture de sécurité, permettre les programmes de transformation numérique et bâtir l’infrastructure résiliente et évolutive dont l’entreprise a besoin pour se développer. La fonction I&O évolue d’un centre de coûts absorbant le bruit opérationnel vers un facilitateur stratégique qui façonne les résultats métier.

L’expérience employé est une dimension souvent sous-estimée de cette valeur. Lorsque les employés reçoivent des réponses instantanées et intelligentes à leurs demandes au lieu d’attendre plusieurs jours dans des files de tickets, leur productivité augmente et leur frustration vis-à-vis de l’IT diminue. Dans un monde où l’expérience employé constitue un différenciateur concurrentiel pour l’acquisition et la rétention des talents, une fonction IT fluide et réactive est un véritable atout métier.

L’IA agentique apporte également une réduction significative des risques. Dans un environnement où un seul incident de ransomware peut coûter des millions en temps d’arrêt et en remédiation, et où les sanctions réglementaires liées à la non-conformité de sécurité s’accélèrent, la gestion proactive des vulnérabilités et l’application automatisée des politiques offrent une atténuation quantifiable des risques, qui trouve un écho bien au-delà de l’organisation IT, au niveau du conseil d’administration et de la direction financière.

Enfin, la valeur de l’IA agentique se renforce au fil du temps. Chaque interaction, chaque résolution, chaque décision d’escalade génère des données qui améliorent les performances futures de l’agent. Contrairement à l’automatisation statique qui se dégrade à mesure que les environnements évoluent, les systèmes agentiques s’adaptent et s’améliorent, générant des retours croissants sur l’investissement initial.

La voie à suivre

L’infrastructure et les opérations connaissent une transformation décisive. Les systèmes que nous supervisons aujourd’hui sont plus complexes, plus étendus et plus essentiels à la réussite de l’entreprise que jamais dans l’IT d’entreprise. Les exigences pesant sur l’I&O sont à leur plus haut niveau. Pourtant, le modèle opérationnel conventionnel, qui repose sur des interventions manuelles réactives et une automatisation fragile pilotée par des règles, a atteint son potentiel maximal.

L’IA agentique offre un modèle fondamentalement supérieur : un modèle dans lequel des agents intelligents et autonomes prennent en charge les tâches de gestion de l’infrastructure à fort volume, sensibles au temps et de plus en plus complexes, en continu, avec précision et à grande échelle, tandis que vos ingénieurs se concentrent sur le travail stratégique qui rend votre organisation plus compétitive et résiliente.

Les organisations qui investissent aujourd’hui dans cette capacité ne se contentent pas d’améliorer leurs opérations IT. Elles construisent une fonction I&O capable de répondre aux exigences de la prochaine décennie de technologies d’entreprise. Nous pensons que c’est le standard vers lequel chaque responsable I&O devrait tendre, et que l’IA agentique est l’outil le plus puissant disponible pour y parvenir.

Découvrez comment les capacités d’IA agentique d’Ivanti aident les équipes I&O à transformer leurs opérations dans Accompagner la transition vers l’IA agentique dans la gestion des services IT.

Transformez votre IT avec l’Agentic AI : l’avènement d’un service autonome et accéléré

Tue, 19 May 2026 14:50:29 Z

Le secteur de l’IT Service Management (ITSM) se trouve à un véritable point d’inflexion. Pendant des décennies, les services de support informatique ont fonctionné selon un modèle fondamentalement réactif : les collaborateurs rencontrent un problème, soumettent un ticket et attendent qu’un analyste humain diagnostique, trie et résolve leur demande. L’automatisation a certes amélioré ce modèle en termes de rendement – mais sans jamais en remettre en cause les fondements.

Le point d’inflexion : pourquoi l’ITSM ne sera plus jamais comme avant

L’agentic AI change radicalement la donne. Au lieu d’accélérer simplement la cadence de traitement humain, les systèmes agentiques comprennent l’intention, rassemblent les informations contextuelles, choisissent un plan d’action, exécutent les tâches sur les outils d’entreprise et confirment les résultats – sans attendre une validation humaine à chaque étape. Nous assistons au passage du IT Service Management à l’IT Service Autonomy, avec des implications profondes pour tous les CIO, CISO et responsables IT.

Les chiffres témoignent de l’urgence. Gartner prévoit qu’à la fin de 2026, environ 40 % des applications d’entreprise intégreront des agents AI spécifiques à certaines tâches, contre moins de 5 % en 2025. Une autre étude Gartner anticipe aussi que 70 % des entreprises déploieront des agents agentiques pour opérer leur infrastructure IT d’ici 2029 – contre moins de 5 % à ce jour.

Il ne s’agit pas de changements progressifs mais d'une véritable refonte de l’organisation, la sécurisation et l’optimisation des services technologiques.

Des bots scriptés aux agents autonomes : l’évolution de l’intelligence en ITSM

Pour comprendre où va le secteur, il faut d’abord comprendre d’où il provient. L’évolution de l’AI dans l’ITSM suit un arc clair, allant de la logique déterministe vers une forme de raisonnement réellement autonome.

Phase 1 : Automatisation basée sur des règles

La première vague d’automatisation ITSM s’est appuyée sur des workflows scriptés : lorsqu’un ticket comportait certains mots-clés, il était orienté vers une file prédéfinie ; lorsqu’un asset sortait de la conformité, un script de remediation était automatiquement lancé. Ces automatisations ont permis des gains d’efficacité mesurables en éliminant des tâches manuelles coûteuses et en rendant les opérations plus conformes et plus sûres. Mais elles sont restées limitées et fragiles : chaque nouveau cas nécessitait d’ajouter une règle, sans capacité à gérer l’ambiguïté ou à apprendre des issues précédentes.

Phase 2 : IT Service Management assisté par l’AI

L’arrivée du machine learning et de l’AI générative a ajouté une couche plus adaptative. L’AI a commencé à classifier automatiquement les tickets, à synthétiser les incidents pour les analystes et à générer des articles de knowledge base à partir de données historiques de résolution. Aujourd’hui, environ 40 % des organisations utilisent l’AI pour améliorer l’efficience des résolutions de tickets.

Les chatbots et virtual assistants ont introduit des interfaces conversationnelles de niveau grand public dans l’entreprise, permettant aux collaborateurs d’interagir avec le support informatique en langage naturel, sans formulaire structuré. C’était un bond en avant, mais le rôle de l’AI demeurait essentiellement celui d’un assistant, venant augmenter – mais non remplacer – la prise de décision humaine.

Phase 3 : Agentic AI et workflows autonomes

Aujourd’hui, le secteur se trouve au seuil d’une troisième phase, encore plus transformatrice. Les systèmes agentiques n’attendent plus d’instructions : ils observent, raisonnent, planifient et agissent.

En ITSM, un système agentique peut ainsi détecter une anomalie sur un endpoint, la corréler à des schémas de vulnérabilité connus, initier une séquence de healing, mettre à jour la Configuration Management Database (CMDB), et fermer le ticket – tout cela avant même que l’utilisateur concerné ait remarqué le problème. Gartner formalise cette trajectoire en prévoyant qu’en 2028, au moins 15 % des décisions quotidiennes seront prises, de façon autonome, via de l’agentic AI, contre 0 % en 2024 – et que 33 % des applications d’entreprise embarqueront de l’agentic AI à la même échéance.

La distinction majeure réside dans la notion d’agency. Les outils d’AI antérieurs réagissaient à des sollicitations : les systèmes agentiques poursuivent de réels objectifs. Ils conservent une mémoire des interactions, raisonnent sur le meilleur chemin vers un résultat et orchestrent des workflows complexes entre les systèmes d’entreprise intégrés. C’est ce saut architectural qui transforme l’ITSM, passant de la gestion des demandes à la délivrance d’outcomes ciblés.

Anatomie de l’ITSM agentique : intelligence basée sur la persona et intelligence task-based

À mesure que l’agentic AI se perfectionne, son application en ITSM s’articule autour deux architectures complémentaires : les agents "persona-based" (basés sur le rôle) et "task-based" (basés sur la tâche). Ensemble, ils dessinent ce que beaucoup qualifient de « front door conversationnelle » de l’IT – une interface intelligente et unifiée qui remplace portails fragmentés, formulaires et arborescences téléphoniques par des interactions naturelles et adaptatives.

Persona-based agents

Les persona-based agents sont conçus pour les besoins de certains rôles utilisateurs. Par exemple, un self-service agent sert de point d’entrée unique aux collaborateurs. Plutôt que d’obliger l'utilisateur à naviguer dans un catalogue de services via des formulaires, un agent conversationnel auto-service s’appuie sur la compréhension adaptive de l’intention et la collecte guidée de données pour transformer une demande en langage naturel en un ticket structuré, immédiatement exploitable. Résultat : friction considérablement réduite côté collaborateur et qualité des données optimisée pour les équipes support. Les retours sont significatifs : là où des virtual support agents pilotés par AI sont déployés, on observe 50 à 70 % de réduction des appels, avec des taux d’adoption de 80 à 85 %.

Service desk agents

À l’inverse, le service desk agent accompagne l’analyste humain : il fournit un guidage contextuel lors du traitement du ticket, accélère tri et classification, et offre un coaching en temps réel pour élever le niveau des analystes moins expérimentés.

La summarization automatique des incidents par l’AI permet de faire gagner un temps précieux aux analystes en condensant l’historique complexe d’un ticket en synthèses prêtes à l’action. L’analyste garde la main, mais la boucle de traitement devient plus rapide et mieux informée.

Task-based agents

Les task-based agents gèrent des fonctions opérationnelles précises, comme la recherche de knowledge, la création d’incidents, le fulfillement des service requests, la summarization ou le Q&A. Ils s’appuient sur un cadre agentique comprenant la définition d’objectifs, la modélisation de l’environnement, la mémoire, le raisonnement et l’exécution d’actions. Les standards d’interopérabilité émergents autour de l’Agent-to-Agent (A2A) et du Model Context Protocol (MCP) sont ici déterminants. Ils tracent la voie vers des écosystèmes multi-agents où des agents spécialisés collaborent à la résolution d’enjeux transverses – certains analystes parlant déjà de « squadrons d’agents ».

La feuille de route de Gartner corrobore cette orientation : d’ici 2027, un tiers des implémentations agentiques combineront des agents aseptisés de compétences variées, afin de gérer des tâches complexes dans les environnements applicatifs et de données. Conséquence pour l’ITSM : le service desk du futur ne sera pas un système monolithique unique, mais un ensemble orchestré d’agents spécialisés, chacun apportant une intelligence de domaine propre à une expérience de service unifiée.

Self-Healing, Self-Securing, Self-Serving : les 3 piliers de l’IT autonome

La promesse stratégique de l’agentic AI en ITSM repose sur trois capacités interconnectées, qui définissent concrètement ce que signifie un service véritablement autonome.

Self-Healing

Le self-healing marque la rupture la plus visible avec le support réactif traditionnel. Grâce à l’anomaly detection et au diagnostic automatisé, les plateformes modernes peuvent identifier les incidents (endpoints, sécurité) avant que l’utilisateur ne soit impacté. Les bots cloud pilotés par l’hyper-automation ne se contentent pas d’alerter les équipes IT, ils résolvent de manière proactive des problèmes non signalés ou ignorés, accélèrent la détection et l’automatisation des résolutions, libérant ainsi l’IT pour l’innovation. La tendance est nette : au fil du déploiement de ces capacités, le nombre de tickets traités manuellement diminue, et le rôle du service desk migre du support vers la gouvernance et l’amélioration continue.

Self-Securing

Self-securing traduit la réalité que cybersécurité et opérations IT ne peuvent plus fonctionner en silos. L’AI accroît la visibilité sur la totalité des devices, structures organisationnelles et parcours numériques, ce qui renforce la posture de sécurité en détectant proactivement les vulnérabilités sur la base des tendances sociales et du scoring de vulnérabilités.

Une gestion continue de l’inventaire logiciel permet d’identifier les expositions avant qu’elles ne deviennent des brèches exploitables. La convergence rapide entre ITSM et opérations de sécurité est accélérée par l’agentic AI qui joue le rôle de trait d’union entre threat detection, vulnerability management et workflows de remediation.

Les organisations unifiant IT et sécurité grâce à une plateforme AI disposent désormais de cet atout désigné dans le secteur comme la « sécurité invisible mais incontournable » : une protection continue et sans friction pour l’utilisateur final.

Le self-service repensé de fond en comble

Les portails traditionnels de self-service souffraient d’une adoption limitée car ils imposaient la logique du système à l’utilisateur au lieu de s’ajuster à son intention. L’AI conversationnelle inverse ce paradigme.

Les employés interagissent en langage naturel, tandis que le système gère automatiquement le routage, la classification et la résolution en back-office. Les virtual assistants alimentés par l’AI offrent des expériences de support exceptionnelles, boostent la productivité et la satisfaction, rapprochent l’ergonomie du grand public des outils professionnels et réduisent le volume d’appels. A l’avenir, le self-service évoluera encore, avec la généralisation de l’automatisation vocale, des interfaces mobile-first et des notifications proactives – pour un support omnicanal, partout où les collaborateurs travaillent : au bureau, en atelier, ou en déplacement.

Conséquences stratégiques : ce que cela implique pour le leadership IT

L’essor de l’agentic AI dans l’ITSM a des implications qui dépassent largement le cadre du service desk. Plusieurs axes stratégiques doivent retenir l’attention des CIO et responsables IT.

Du cost center au value center

Lorsque les incidents de routine se résolvent d’eux-mêmes et que l’AI prend en charge le triage de premier niveau, le service desk n’est plus défini par le volume de tickets et les temps moyens de traitement. Les équipes IT peuvent alors se concentrer sur des initiatives stratégiques : transformation digitale, innovation de l’expérience collaborateur, automatisation des processus métier. La vraie question n’est plus : « Comment traiter plus de tickets, plus vite ? », mais : « Comment valoriser les capacités dégagées par ce service autonome ? ».

Nécessité de gouvernance et de confiance

La même étude Gartner qui annonce cette forte croissance sonne l’alerte : plus de 40 % des projets agentiques pourront être annulés d’ici fin 2027 si coûts, définition de valeur ou maîtrise du risque font défaut. Pour réussir, il faut intégrer dès le départ conformité, règles de visibilité et d’application des politiques. La gouvernance AI n’est pas un add-on, mais une exigence fondamentale de conception. Les organisations qui intègrent des garde-fous, workflows d’approbation et traçabilité dans leurs architectures agentiques pourront créer de la valeur durable ; celles qui négligent la gouvernance feront face à des revers coûteux.

Convergence de l’IT et de la sécurité informatique

Les silos de données entre les équipes IT et sécurité affaiblissent la résilience des organisations depuis trop longtemps. Les plateformes agentiques unifiant Service Management, Endpoint Management et Exposure Management constituent un véritable « system of record » permettant une réponse coordonnée et intelligente sur des domaines historiquement distincts. Cette convergence n’est pas seulement technologique, elle implique aussi alignement organisationnel, indicateurs partagés et un engagement culturel à casser les barrières fonctionnelles.

L’expérience collaborateur comme avantage compétitif

La capacité de mesurer et d’objectiver le digital employee experience – à travers les devices, le service management, la sécurité et les applications – via l’analyse de sentiment par l’AI transforme l’expérience employé en discipline pilotée par la donnée. Les organisations offrant une expérience IT de niveau consumer attireront et fidéliseront mieux leurs talents que celles qui relèguent le support en backoffice. Le score Digital Employee Experience (DEX) émerge comme KPI critique, donnant au service desk la visibilité nécessaire pour un support personnalisé et empathique à grande échelle.

Enterprise Service Management au-delà de l’IT

L’une des conséquences les plus sous-estimées de l’agentic AI réside dans sa capacité à étendre l’intelligence du support au-delà de l’IT : RH, services généraux, finance et autres départements métiers. Si la plateforme sous-jacente prend en charge le no-code, le workflow design et les intégrations prêtes à l’emploi, les modèles éprouvés en ITSM s’appliquent à toute l’entreprise. Les directions métier qui s’appuient encore sur les e-mails, classeurs ou documents papier peuvent bénéficier massivement de ces capacités agentiques qui révolutionnent aujourd’hui l’IT.

L’impératif du service autonome

La transformation de l’IT Service Management par l’agentic AI n’est plus une perspective lointaine : elle est déjà en marche et s’accélère. Les organisations qui tireront leur épingle du jeu seront celles qui comprendront la nature profonde du changement : il ne s’agit pas d’une simple mise à niveau technologique, mais d’une re-conception radicale de la façon dont les services sont pensés, délivrés et vécus.

Le rôle humain se transforme, il ne disparaît pas. L’agentic AI ne supprimera pas les métiers IT : elle les valorisera. Les analystes passeront du statut de gestionnaires de tickets à celui de superviseurs d’AI, architectes de gouvernance et designers d’expérience. Les profils IT les plus recherchés de la prochaine décennie seront ceux capables de concevoir, entraîner et gouverner ces systèmes autonomes, et non de simplement les exploiter.

La clé est d’avoir une stratégie lucide : commencer par les bases de l’automatisation – workflows intelligents, classification assistée par AI, interfaces de self-service pour fluidifier la donnée. Construire ensuite des capacités autonomes : endpoints self-healing, environnements self-securing, agents conversationnels capables de résoudre un problème de bout en bout. Enfin, investir dans la gouvernance, la culture et le développement des talents indispensables au maintien d’opérations autonomes à l’échelle de l’entreprise.

La question n’est plus de savoir si l’agentic AI va transformer l’IT Service Management ; la vraie question : c’est à quelle vitesse et avec quelle ambition votre organisation saura l’opérationnaliser. L’ère du service autonome est déjà là, et l’avantage compétitif ira à ceux qui avançent résolument – pas à ceux qui attendent une certitude qui n’arrivera jamais.

Du traitement des tickets au pilotage d’équipe : gérer une équipe IT agentique

Thu, 30 Apr 2026 13:00:02 Z

La promesse de l’IA dans la gestion des services IT circule depuis des années. Des chatbots qui détournent les tickets. Des agents virtuels qui répondent aux FAQ. Une automatisation qui achemine les demandes. Ces capacités sont utiles, mais elles ne correspondent probablement pas à la vision idéale qui vous avait été présentée au départ.

Ce qui change aujourd’hui, c’est l’arrivée de l’IA agentique : des systèmes qui ne se contentent pas de répondre aux instructions, mais raisonnent, agissent et s’adaptent dans des workflows en plusieurs étapes aux conséquences bien réelles. Pour les responsables IT, la question n’est plus de savoir s’il faut adopter un ITSM agentique. Il s’agit de savoir comment le gouverner suffisamment bien pour avancer rapidement.

Les agents d’IA ne vont pas arriver dans votre centre de services : ils y sont déjà. Ivanti Neurons for ITSM est au cœur de cette évolution en intégrant directement des agents d’IA dans la gestion des incidents, les demandes de service et la gestion des connaissances.

Le centre de services agentique en action

Une équipe ITSM agentique n’est pas un chatbot avec quelques étapes en plus. Dans Ivanti Neurons, les agents d’IA sont conçus pour des personas ITSM définis : ils trient et classent les incidents dès leur arrivée, exécutent de bout en bout les workflows de changement approuvés, interrogent et rapprochent la CMDB sans intervention d’un analyste, et proposent des articles de connaissances qui résolvent réellement les problèmes au lieu de simplement les signaler.

Ces agents fonctionnent dans l’ensemble de votre stack technologique existante. Les agents d’IA agentique doivent opérer dans toute votre stack technologique, et non de manière isolée. Notre vision consiste à déployer des agents dans l’ITSM, la gestion des terminaux, la gestion des correctifs et la sécurité afin de rendre l’entreprise autonome.

Voici comment les responsables IT les plus visionnaires gouvernent, déploient à grande échelle et obtiennent des résultats concrets avec une équipe ITSM agentique.

Des résultats concrets, pas des projets pilotes

Les organisations qui ont dépassé le stade de l’expérimentation avec Ivanti Neurons for ITSM constatent des gains cumulatifs à mesure que les agents d’IA gagnent en maturité en production. Selon la propre étude AITSM d’Ivanti :86 % des professionnels IT déclarent que les technologies alimentées par l’IA sont essentielles pour rendre les organisations IT plus efficaces, et 85 % estiment que les solutions d’IA et d’automatisation, comme l’analyse des causes racines et la maintenance prédictive, peuvent contribuer à réduire le volume de tickets IT.

Ces résultats confirment l’ampleur de l’opportunité. Fait notable, 58 % des organisations utilisent déjà l’IA pour les réinitialisations de mot de passe et 52 % pour l’intégration des collaborateurs : des tâches routinières qui mobilisent du temps d’analyste tout en apportant peu de valeur stratégique.

Les analystes estiment que le coût moyen de résolution d’un ticket IT se situe entre 15 et 17 $, et qu’il peut être plusieurs fois supérieur pour les demandes escaladées. Les agents d’IA qui prennent en charge la partie à fort volume et faible complexité de cette file d’attente ne se contentent pas de réduire les coûts. Ils libèrent vos meilleurs talents pour les missions qui font réellement avancer l’entreprise.

— Ivanti AI: The Future of ITSM Automation Report.

Cette transformation est déjà à l’œuvre dans les secteurs où Ivanti Neurons for ITSM est déployé :

Santé : approvisionnement des appareils et demandes d’accès au dossier patient informatisé résolus de manière autonome dans des environnements multisites, réduisant les retards qui allongeaient auparavant les fenêtres de service.
Services financiers : l’évaluation du risque de changement par l’IA fait ressortir les alertes critiques pour le CAB, réduit le temps de revue et conserve des pistes d’audit complètes sans effort manuel.
Industrie manufacturière : les signaux d’état des terminaux sont automatiquement corrélés aux incidents ouverts, réduisant le MTTR dans des environnements OT et IT convergés.

La gouvernance n’est pas seulement un garde-fou : c’est le moteur

Les organisations ITSM agentiques les plus performantes partagent un point commun : elles traitent la gouvernance des agents d’IA avec la même rigueur que la gestion des changements. Des agents bien gouvernés ne se contentent pas d’exécuter : ils s’améliorent. Sans gouvernance, les agents se dégradent silencieusement, dérivent à mesure que les schémas de tickets évoluent, que les articles de connaissances deviennent obsolètes et que les changements organisationnels dépassent les hypothèses du modèle.

À quoi ressemble une bonne gouvernance des agents ITSM dans la pratique ?

Des limites d’autonomie définies. Les équipes IT doivent configurer précisément les étapes de workflow entièrement autonomes, celles qui nécessitent une confirmation humaine et celles qui doivent toujours être escaladées.
Une amélioration continue grâce à des boucles de feedback à chaque point de contact. Les agents apprennent des corrections des analystes, des scores de satisfaction des utilisateurs finaux et des résultats de résolution. Ces signaux apparaissent de manière agrégée : votre équipe ne se contente donc pas de clôturer des tickets, elle améliore aussi ses processus.
Des pistes d’audit pour chaque action d’agent. Chaque décision prise par un agent d’IA doit être journalisée avec son contexte complet : ce qui l’a déclenchée, les données utilisées et l’action effectuée. La conformité est intégrée dès le départ, et non ajoutée après coup.
Une escalade réellement efficace. Les agents connaissent leurs limites. Lorsque le niveau de confiance passe sous un seuil configurable, la technologie d’IA doit acheminer la demande de manière fluide vers la bonne personne, avec tout le contexte associé, afin que l’analyste ne reparte pas de zéro.
Des informations fiables. Les agents d’IA doivent utiliser des données auxquelles vous faites confiance, plutôt que de s’appuyer sur des sources externes inconnues ou sur des hallucinations. Garder le contrôle de vos sources de données est essentiel pour garantir la fiabilité des informations.

Les nouvelles compétences indispensables aux responsables IT

Le passage à une équipe ITSM agentique transforme ce que signifie être un manager IT efficace. La compétence clé n’est plus le volume de tickets traités ni la conformité aux processus, mais la capacité à orchestrer une équipe hybride composée d’humains et d’agents, à évaluer la performance des agents avec le même regard critique que pour un collaborateur direct, et à ajuster en continu le système aux besoins changeants de l’entreprise.

Le Technology at Work Report 2025 d’Ivanti et le rapport DEX 2025 mettent ce défi en évidence :

46 % des professionnels IT constatent une hausse du volume de tickets liée aux nouveaux déploiements logiciels.
34 % des centres d’assistance citent les tâches répétitives et chronophages ainsi que les longs délais de résolution comme leurs principaux irritants.

Ce sont précisément les pressions que l’IA agentique est conçue pour absorber, mais seulement si les dirigeants développent les capacités de pilotage nécessaires pour l’orienter.

Les responsables IT qui utilisent l’IA agentique avec l’ITSM devraient envisager d’instaurer des rituels hebdomadaires autour de l’évaluation des performances des agents, comme ils le feraient pour examiner les KPI des analystes, en posant des questions telles que :

Quels agents sont en sous-performance, et pourquoi ?
Quels workflows sont prêts pour une autonomie accrue de l’IA ?
Quels schémas d’escalade suggèrent une lacune de connaissances dans le modèle ?

Les organisations à la pointe de l’IA agentique doivent aller au-delà de l’évaluation séparée des analystes et des agents d’IA. Une véritable mesure de la performance consiste à les évaluer ensemble, comme une équipe intégrée d’humains et d’IA travaillant vers un objectif commun.

Une adoption lente crée de la dette technique

Dans l’IT, on a tendance à considérer l’adoption de l’IA comme quelque chose qu’il faut parfaitement maîtriser avant de passer à grande échelle. Ce réflexe est compréhensible, car l’ITSM touche toutes les parties de l’organisation, et les échecs sont visibles. Mais le calcul du risque s’est inversé. En 2026, avancer lentement ne permet pas d’éviter le risque : cela creuse l’écart avec les organisations qui renforcent leur avantage agentique trimestre après trimestre.

Les recherches d’Ivanti identifient les véritables obstacles : 42 % des professionnels IT citent les préoccupations de sécurité et de conformité comme le principal défi de l’automatisation IT. Par ailleurs, 44 % des organisations ont investi dans l’IA, mais indiquent que leurs collaborateurs ne disposent pas des compétences ou de la formation adéquates pour utiliser ces outils efficacement. Ces problèmes peuvent être résolus, mais seulement si la direction s’engage à les traiter.

L’obstacle à l’ITSM agentique est rarement technique : il est organisationnel. Une responsabilité floue concernant les résultats de l’IA, des incitations mal alignées et la résistance culturelle d’analystes qui craignent d’être remplacés plutôt qu’augmentés freinent l’adoption de l’IA à grande échelle.

Il convient de noter que 74 % des professionnels IT utilisent déjà des outils d’IA générative en 2025, contre 66 % l’année précédente. Les effectifs avancent. La question est de savoir si l’organisation avance avec eux ou si elle crée des frictions qui poussent cette adoption dans l’ombre.

Les principes qui génèrent une véritable transformation

Les organisations qui s’efforcent de bâtir des opérations IT véritablement agentiques partagent une même philosophie opérationnelle :

Commencez par les résultats, pas par les cas d’usage. Identifiez un indicateur stratégique — respect des SLA, MTTR, ratio analystes/tickets — puis remontez jusqu’aux workflows agentiques qui l’améliorent.
Traitez les agents d’IA comme des membres de l’équipe avec des plans d’intégration. Les nouveaux agents sont supervisés, accompagnés par du feedback et dotés d’une autonomie croissante lorsque leurs performances le justifient : ils ne sont pas simplement mis en production puis oubliés.
Mesurez la performance des agents comme celle des humains. Le taux de résolution, le taux d’escalade, la satisfaction des utilisateurs finaux et la contribution aux connaissances sont suivis par workflow d’agent, et pas seulement au niveau agrégé du centre de services.
Investissez dans les compétences humaines en parallèle des capacités de l’IA. Le centre de services s’améliore, et les personnes qui y travaillent aussi. Les meilleurs analystes ne sont pas remplacés : ils sont formés à devenir coachs IA, architectes de workflows et gestionnaires d’exceptions.
Mettez en place la gouvernance avant d’en avoir besoin. Configurez les seuils d’autonomie, la logique d’escalade et les politiques d’audit dès le premier déploiement, et non après le premier incident.
Considérez les agents d’IA et les analystes comme une seule équipe. Considérez les agents d’IA et les analystes humains comme une seule équipe : qui planifie, exécute et évalue ensemble. Guidez cette équipe combinée à travers le modèle de développement d’équipe Formation, confrontation, normalisation et performance afin de bâtir la confiance et la cohésion qui produisent des résultats réels.

L’ère du centre de services passif touche à sa fin. Fini l’attente d’un ticket, le traitement d’une file d’attente et la mesure du succès au taux de clôture. Les organisations qui définiront la prochaine décennie des opérations IT bâtissent des opérations de gestion des services proactives, capables de détecter, de raisonner et d’agir : les agents d’IA prennent en charge le volume, tandis que vos meilleurs talents préparent l’avenir.

Ivanti Neurons for ITSM est conçu pour ce centre de services. Reste à savoir si votre organisation est prête à le piloter.

Prêt à construire votre équipe IT agentique ?

Découvrez comment Ivanti Neurons for ITSM intègre des agents d’IA dans vos workflows de centre de services existants, dès le premier jour. En savoir plus.

Ivanti lance l’IA agentique sur le système de référence auquel vous faites confiance

Mon, 20 Apr 2026 22:00:02 Z

Les investisseurs et les entreprises posent enfin la question qu’ils évitaient jusqu’ici : quels éditeurs logiciels survivront à la révolution de l’IA, et lesquels deviendront obsolètes à cause d’elle ? La réponse devient claire. Les entreprises qui font office de système de référence, c’est-à-dire de source de vérité faisant autorité sur laquelle l’IA elle-même s’appuie, sont essentielles.

Aujourd’hui, Ivanti annonce une version contrôlée de Ivanti Neurons AI Self-Service Agent, notre première solution d’IA autonome. Nous nous appuyons sur une position de force stratégique en introduisant cette nouvelle solution d’abord au sein de notre framework de gestion des services IT (ITSM), dans la continuité de notre longue expérience de l’automatisation intelligente grâce aux workflows intégrés, à notre infrastructure de bots Neurons, aux outils d’IA générative et, désormais, à un agent autonome entièrement conversationnel.

Construire les fondations nécessaires pour déployer l’IA à grande échelle

Les discussions ne manquent pas sur ce que l’IA pourra faire à terme, mais ce potentiel n’a aucune valeur sans des fondations solides pour le soutenir.

Opérationnaliser l’IA autonome et en étendre l’impact à l’ensemble d’une organisation nécessite cinq capacités fondamentales.

Savoir ce qui existe : l’IA doit s’appuyer sur des données de découverte précises, et non sur des suppositions. Sans visibilité en temps réel sur les appareils, les utilisateurs, les configurations et les dépendances, les actions autonomes deviennent dangereuses.
Préserver la mémoire institutionnelle : l’IA a besoin d’un contexte durable qui résiste aux changements organisationnels. Les relations, l’historique et les dépendances doivent être conservés dans un système de référence.
Assumer la responsabilité : chaque action autonome doit avoir un propriétaire clairement identifié et une piste de décision. Lorsque l’IA agit au nom de l’organisation, quelqu’un doit en répondre.
Faire appliquer les politiques : l’IA doit distinguer ce qui est techniquement possible de ce qui est autorisé par l’organisation. L’optimisation sans gouvernance crée un risque de conformité.
Garantir l’auditabilité : chaque action ou décision effectuée par l’IA doit être traçable, explicable et défendable lors d’un audit.

Ce n’est pas une limite d’un modèle en particulier, mais bien la nature même du fonctionnement de l’IA. L’IA est puissante, mais elle repose sur des données. Et si ces données sont fragmentées, inexactes ou non gouvernées, l’IA construite dessus le sera également.

C’est précisément ce que Ivanti Neurons Platform a été conçue pour fournir. Notre plateforme Neurons sert de système de référence robuste et de panneau de contrôle pour les opérations IT et de sécurité. Notre Discovery Engine établit la réalité opérationnelle. Notre CMDB préserve les relations, les dépendances et l’historique des changements. Nos fonctionnalités de gestion des actifs IT (ITAM) attribuent la propriété, le cycle de vie et la responsabilité. Notre solution Software Estate Management fait appliquer ce qui est autorisé, par opposition à ce qui est simplement détecté.

Il s’agit de bien plus qu’une architecture produit. C’est la fondation dont votre organisation a besoin pour fonctionner de manière sécurisée et intelligente.

Le parcours vers une prestation de services autonome

L’IA agentique ne s’est pas construite du jour au lendemain. Chez Ivanti, nous avançons délibérément dans cette direction, avec une attention constante portée à la confiance, à la gouvernance et à la répétabilité.

Notre chemin vers une prestation de services autonome a été stratégique et intentionnel.

Automatisation traditionnelle : mise en place de workflows fondés sur des règles, exécutant des tâches prédéfinies en séquence.

IA cognitive : ajout d’intelligence grâce aux bots, au machine learning et à l’analytique prédictive, faisant passer l’IT d’un mode réactif à un mode proactif.

IA générative : introduction de grands modèles de langage et d’interactions en langage naturel.

IA conversationnelle : enrichissement des interactions grâce à la reconnaissance d’intention, à la détection du sentiment et à des garde-fous de sécurité, transformant l’IA d’un outil en un partenaire interactif.

Et désormais, des agents autonomes qui ne se contentent pas de répondre, mais orchestrent des actions dans différents systèmes tout en maintenant la gouvernance à chaque étape.

Chaque étape s’est construite sur la précédente. Et chaque étape n’a apporté une valeur réelle à l’entreprise que parce qu’elle reposait sur des données précises, une gouvernance et une responsabilité clairement établies. C’est cette fondation qui rend possible l’annonce d’aujourd’hui.

Présentation d’Ivanti Neurons AI Self-Service Agent

Le problème est bien connu de tous les responsables IT : les employés peinent à trouver des réponses disséminées dans des systèmes de connaissances déconnectés. Les tickets simples saturent le centre de services. Face à des portails confus, les utilisateurs finissent par les abandonner par frustration. Les équipes IT se retrouvent enfermées dans un cycle sans fin de tickets, effectuant des tâches répétitives au lieu de se consacrer aux projets stratégiques qui font réellement avancer l’entreprise. Les portails de self-service traditionnels n’ont pas résolu ce problème. Ils sont rigides, frustrants et créent souvent plus de difficultés qu’ils n’en résolvent.

Ivanti Neurons AI Self-Service Agent est différent. Nous avons tous déjà vu des chatbots, mais il s’agit ici d’autre chose. C’est un véritable agent d’IA conversationnelle. Il dialogue, investigue, résout et n’escalade que lorsque c’est nécessaire. La première version se concentre sur la recherche intelligente dans les connaissances, l’escalade des incidents et la possibilité de formuler une demande IT en langage naturel. L’expérience est aussi simple que l’envoi d’un message.

Cette version initiale offre trois capacités particulièrement abouties : la recherche intelligente dans les connaissances, l’escalade des incidents lorsque les connaissances ne suffisent pas, et la possibilité d’effectuer une demande depuis un catalogue de services sans la complexité des formulaires de portail de self-service.

Nous savons que le temps, la rapidité et la précision sont incontournables à l’ère numérique, et nous avons conçu ces fonctionnalités en conséquence. L’AI Self-Service Agent engage une conversation naturelle, pose les bonnes questions, interroge les sources internes et les sources externes approuvées, puis fait remonter des réponses vérifiées. Si ce processus ne suffit pas à résoudre le problème, l’agent escalade et capture un incident structuré à partir de la conversation, sans obliger l’utilisateur à répéter sa demande, pour garantir une expérience fluide.

Cette solution repose sur un framework d’IA conçu pour évoluer avec elle, à mesure que nous concrétisons notre vision complète de la gestion autonome des terminaux.

Générer les résultats réels et mesurables qui comptent le plus

Ce lancement fait directement progresser les résultats stratégiques de nos clients : améliorer la productivité IT, améliorer l’expérience numérique des employés et réunir les équipes et les fonctions métier au sein d’une plateforme unifiée. Voici ce que cela signifie :

Pour l’entreprise, cela se traduit par des gains de productivité mesurables, un coût par ticket réduit et une IT qui agit comme moteur de résultats stratégiques, plutôt que comme un goulot d’étranglement opérationnel.

L’autonomie exige une fondation fiable

Ce qui rend notre approche de l’IA autonome fiable et accessible, c’est que l’AI Self-Service Agent est conçu sur un système de référence au sein d’Ivanti Neurons Platform. Cela garantit que :

Notre IA agentique n’improvise pas, autrement dit, elle n’hallucine pas. Elle fonctionne à partir de données de découverte précises, d’informations d’actifs validées et de workflows gouvernés.
Elle sait quels appareils existent, qui en est responsable, quels logiciels sont autorisés et quelles politiques s’appliquent.
Elle maintient un état durable et applique la responsabilité à chaque action qu’elle entreprend.

Le modèle opérationnel est simple, mais puissant : détecter en continu les problèmes avant qu’ils n’impactent les utilisateurs. Décider à l’aide de données fiables issues du système de référence. Agir grâce à une automatisation gouvernée, dans des limites définies.

C’est ce qui distingue une IA qui génère des réponses d’une IA que les organisations peuvent utiliser en production en toute confiance, à l’échelle de l’entreprise.

L’avenir que nous construisons

Ce lancement est à la fois une étape majeure et une fondation pour la suite. Nous construisons des capacités autonomes sur le système de référence dont l’IA elle-même dépend. Cela rend notre plateforme plus résiliente, nos relations clients plus durables et la valeur que nous apportons plus forte au fil du temps.

L’avenir de l’IT est anticipatif, autonome et stratégique. Les responsables IT ne sont pas de simples gestionnaires de tickets réactifs. Ils orchestrent des infrastructures intelligentes capables de s’autoréparer. Les agents autonomes prennent en charge les tâches courantes, apprennent en continu et escaladent les situations complexes vers des experts humains, le tout dans le cadre de garde-fous de gouvernance appliqués par le système de référence.

Nous avons consacré des années à construire cette étape. Je suis fier de ce que notre équipe a réalisé, et je suis encore plus enthousiaste à l’idée de ce qui nous attend.

Tous les agents ne se valent pas : réussir l’IA agentique pour l’IT

Wed, 08 Apr 2026 13:00:06 Z

Il y a trois mois, une DSI m’a indiqué que son organisation avait « déjà déployé des agents ». Son équipe terminaux a supposé qu’elle parlait des clients de télémétrie présents sur chaque ordinateur portable géré. Son centre de services pensait qu’elle faisait référence à des chatbots d’IA. Pendant ce temps, son architecte sécurité a compris « prise de décision autonome ». Ils avaient tous raison, mais ne parlaient pas de la même chose.

C’est le problème de la confusion autour des agents. Cela peut sembler être une question de sémantique, mais cela crée un véritable décalage lorsque les équipes cherchent à mettre sérieusement en œuvre l’IA agentique. Clarifions donc les choses.

Trois types d’« agents » pour l’IT, et la façon dont ils s’articulent

1. Agents de terminaux

Les agents de terminaux sont les clients légers qui s’exécutent silencieusement sur les appareils gérés depuis des décennies : ils collectent la télémétrie, appliquent les règles et installent les correctifs. Si vous utilisez une plateforme moderne de gestion des terminaux, ils sont déjà présents dans tout votre parc et effectuent ce travail continu en arrière-plan. Ils constituent votre couche d’infrastructure : toujours à l’écoute et toujours en reporting, mais sans prendre de décisions.

2. Bots d’automatisation et workflows

Les bots d’automatisation et les workflows prennent en charge les processus répétitifs et structurés sur lesquels repose l’IT : identification proactive des incidents, auto-remédiation, réinitialisation de mots de passe, déverrouillage de comptes, provisionnement logiciel, chaînes d’approbation. Ce ne sont pas des limites héritées du passé dont il faudrait s’excuser. Un bot de réinitialisation de mot de passe bien conçu est rapide, prévisible et parfaitement adapté à cette tâche. Ils constituent votre couche d’exécution : fiable, auditable et conçue pour un objectif précis.

3. Agents d’IA

Les agents d’IA sont réellement différents. Là où les agents de terminaux collectent des données et les bots d’automatisation exécutent des tâches, les agents d’IA coordonnent les deux. Orchestrés par de grands modèles de langage (LLM), ils comprennent l’intention, raisonnent à partir du contexte issu de plusieurs systèmes, planifient des actions en plusieurs étapes et déterminent quand escalader un problème nécessitant une expertise humaine.

Mais voici la nuance essentielle : un agent d’IA bien conçu ne remplace pas le bot d’automatisation ; il l’appelle. Lorsqu’un employé demande à réinitialiser son mot de passe via une interface conversationnelle, l’IA gère le dialogue, vérifie l’identité, applique la logique des règles, puis déclenche le workflow existant pour l’exécution. L’intelligence orchestre l’automatisation. C’est l’architecture vers laquelle il faut tendre. Ajoutez la télémétrie des terminaux, et la vision devient encore plus riche.

Voici à quoi cela ressemble concrètement :

Un employé envoie le message suivant : « Mon ordinateur portable est très lent depuis le dernier correctif. »

L’agent d’IA :

Interprète l’intention et reconnaît un problème de performances potentiellement déclenché par un changement récent.
Récupère en temps réel la charge CPU, l’utilisation du disque et les données des processus de démarrage depuis la couche terminaux.
Déclenche une remédiation ciblée. Pas une approximation. Une action éclairée par les données et auditable.

C’est ainsi que se présente l’IT auto-réparatrice au niveau conversationnel.

Ce qui permet à l’IA agentique de fonctionner pour l’ITSM

Réussir l’IA pour la gestion des services IT agentique repose sur quelques fondations essentielles.

Commencez par des connaissances propres et à jour

Un agent d’IA ne vaut que par ce qu’il sait et par le contexte dont il dispose. Avant d’activer toute capacité agentique, auditez votre base de connaissances et posez-vous ces questions clés :

Est-elle à jour ?
Est-elle balisée par cas d’usage ?
Est-elle maintenue après les changements majeurs ?

Des connaissances obsolètes entraînent des résultats erronés qui détruisent rapidement la confiance des employés. Cela dit, ces mêmes agents d’IA peuvent aussi servir à accélérer la création de connaissances. Chaque ticket résolu est un brouillon d’article. Chaque question à laquelle l’agent ne peut pas répondre avec confiance révèle une lacune de connaissance qu’il vient de mettre en évidence pour vous. L’agent devient un contributeur à votre base de connaissances, et pas seulement un consommateur.

Fournissez du contexte

Les connaissances seules ne suffisent pas. Les agents ont besoin d’un contexte en temps réel dans l’ensemble de votre environnement IT. Cela inclut les données des appareils issues de votre CMDB, les informations sur les rôles et les accès provenant des systèmes RH, ainsi que l’historique des tickets dans l’ITSM. Avec cette couche de contexte, il devient possible de passer d’un bot qui donne l’impression d’être intelligent à un agent capable de boucler la boucle.

Définissez des garde-fous de gouvernance

Disposer de contrôles et de garde-fous pour l’IA n’est pas facultatif. Définissez précisément ce que l’agent traite de manière autonome, ce qui nécessite une étape d’approbation humaine et ce qui doit toujours être escaladé. Garder un humain dans la boucle ne relève pas d’un excès de prudence. C’est au contraire un choix de conception délibéré et intelligent. Pour tout ce qui est sensible sur le plan de la sécurité, comme les modifications MFA, les ajustements de privilèges ou les demandes d’accès aux données, l’agent doit présenter la décision, et non la prendre unilatéralement. Les entreprises doivent définir ces seuils dès le départ, et non tenter de les ajouter après coup.

Gestion du changement

Même avec une configuration parfaite, le déploiement échoue lorsque les entreprises ne prennent pas en compte la gestion du changement.

Votre équipe de centre de services a besoin d’un modèle mental clair de ce que l’agent prend en charge et du moment où elle doit reprendre la main. Vous pouvez l’envisager comme n’importe quelle autre répartition du travail : il ne doit pas y avoir de chevauchement. Vous ne voulez pas que des humains consacrent du temps à des tâches que l’agent peut traiter instantanément, et vous ne voulez surtout pas que l’agent prenne des décisions là où les règles exigent qu’un humain reste dans la boucle. Des frontières claires permettent aux deux parties d’apporter leur meilleure valeur.

Vos employés doivent avoir la certitude que le contexte ne sera pas perdu en cours de conversation lorsqu’un problème est escaladé de l’agent vers un humain. Autoriser immédiatement les agents à aller au-delà du support de base est le meilleur moyen de transformer un pilote prometteur en retour arrière douloureux. Commencez avec un périmètre restreint, puis gagnez la légitimité nécessaire pour l’élargir.

À quoi ressemble la réussite

Pour démontrer le ROI de l’IA agentique, les organisations doivent se concentrer sur des indicateurs opérationnels qui reflètent un impact réel et peuvent être améliorés grâce à une meilleure orchestration.

La déflexion des tickets montre avec quelle efficacité les agents résolvent les demandes courantes de bout en bout, sans intervention humaine. L’auto-remédiation met en évidence les cas où les systèmes peuvent diagnostiquer les problèmes et appliquer des actions correctives approuvées, réduisant ainsi l’effort manuel et le volume des files d’attente. Le temps moyen de résolution (MTTR) indique dans quelle mesure le système raccourcit le parcours entre la demande et le résultat en supprimant les transferts et les changements d’outil.

Ensemble, ces indicateurs montrent si l’IA agentique réduit réellement la charge de travail, au lieu de simplement la déplacer. Mais la mesure la plus importante reste la satisfaction des utilisateurs finaux (CSAT). La rapidité sans satisfaction ne fait qu’accélérer les irritants.

La meilleure IA agentique est invisible. Les employés demandent de l’aide, obtiennent ce dont ils ont besoin, puis poursuivent leur travail sans remarquer les workflows, les contrôles ou les actions automatisées en arrière-plan. Les organisations qui réussissent conçoivent leurs systèmes agentiques de manière intentionnelle, avec des garde-fous clairs et une compréhension solide de la façon dont l’autonomie transforme les opérations.

Prochaines étapes

Si vous évaluez le rôle de l’IA agentique en libre-service dans votre écosystème IT, un point d’entrée conversationnel est souvent le point de départ le plus pratique. Regrouper la création d’incidents, les demandes de services, l’accès aux connaissances et les vérifications de statut dans une interface unique peut réduire les frictions pour les employés tout en respectant les règles et les workflows existants.

Cette approche pose les bases d’une plateforme agentique plus large. Pour les responsables IT soumis à la pression d’en faire plus avec moins, le moment est venu de définir délibérément comment l’IA doit fonctionner, où l’autonomie crée de la valeur et où des garde-fous sont nécessaires.

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Tout voir ou tout risquer : la vérité sur la visibilité IT

Mon, 06 Apr 2026 12:00:02 Z

Dans la vie quotidienne, ignorer ce que l’on ne voit pas peut sembler sans conséquence. En IT, cela crée un faux sentiment de sécurité et une illusion coûteuse.

Bien que de nombreuses organisations utilisent une forme de découverte des actifs, les recherches d’Ivanti sur la sécurité en 2026 révèlent que plus d’un professionnel IT sur trois (38 %) déclare ne pas disposer de données suffisantes sur les appareils qui accèdent à ses réseaux, et que 45 % disent manquer d’informations adéquates sur le shadow IT. Ce manque de visibilité expose les actifs critiques au risque de ne pas être détectés ni gérés.

Pourtant, les environnements hybrides couvrent désormais les bureaux, les domiciles, les clouds et les datacenters. À mesure que les appareils, les identités, les workloads cloud et les outils SaaS circulent entre ces espaces, beaucoup échappent aux méthodes de découverte traditionnelles. Des ordinateurs portables non gérés restent présents sur le réseau. Des outils SaaS sont adoptés sans supervision. Des ressources cloud apparaissent et disparaissent avant que la CMDB ne soit mise à jour. Il en résulte un environnement rempli d’actifs bien présents, influents et pourtant totalement invisibles.

Le coût d’une visibilité partielle est bien plus élevé que ne l’imaginent la plupart des organisations. Tout actif qui n’est ni suivi ni compris devient une source de risque, de dépenses imprévues et d’inefficacité opérationnelle.

L’ampleur de ce défi est clairement illustrée dans le Rapport 2025 sur la sécurisation du paysage numérique sans frontières d’Ivanti :

3 collaborateurs IT sur 4 déclarent que l’utilisation d’appareils personnels, ou BYOD, est courante dans leur organisation. Pourtant, seuls 52 % de ce même groupe indiquent que leur organisation l’autorise explicitement.
Dans les entreprises où le BYOD n’est pas autorisé, 78 % des employés passent purement et simplement outre l’interdiction.

Le problème des technologies fantômes s’amplifie encore avec l’essor exponentiel de l’utilisation de l’IA au travail. Selon cette même étude Ivanti, près d’un tiers (32 %) des personnes qui utilisent des outils d’IA générative au travail reconnaissent cacher cet usage de l’IA à leur employeur.

La bonne nouvelle : une visibilité complète et continue est possible, et les organisations qui l’atteignent réduisent leurs coûts opérationnels, éliminent les risques liés aux angles morts et renforcent leur préparation à la conformité. Les approches modernes de découverte donnent désormais à l’IT la capacité de voir chaque actif, d’en comprendre le contexte et de le gérer en toute confiance.

Les coûts cachés d’une visibilité IT partielle

De nombreuses organisations considèrent qu’avoir de la visibilité sur « la plupart » de leurs actifs suffit. Pourtant, lorsque certains actifs restent invisibles et non gérés, des risques critiques peuvent se cacher sous vos yeux. Parmi les exemples courants d’angles morts de visibilité, on trouve notamment des ordinateurs portables non détectés qui peuvent apparaître par intermittence dans les outils d’analyse IT, des outils SaaS récemment acquis et adoptés sans intervention de l’IT, des workloads cloud orphelins qui n’intègrent jamais la CMDB, ainsi que des identités surprovisionnées qui passent inaperçues et n’ont pas été anticipées.

Lorsqu’une fraction, même réduite, de votre environnement reste non comptabilisée, quatre grands problèmes apparaissent immédiatement :

1. La sécurité s’affaiblit

Les actifs invisibles ou visibles par intermittence manquent des correctifs, échappent aux analyses et créent des ouvertures pour les attaquants. Les angles morts ralentissent la réponse aux incidents et compliquent l’alignement des priorités d’application des correctifs. Selon une étude mondiale 2026 d’Ivanti, 38 % des collaborateurs IT affirment que les données inaccessibles et cloisonnées compliquent le suivi de l’état des correctifs et de leur déploiement.

2. La conformité vacille

En plus de ces défis de sécurité, ce même rapport révèle que 35 % des organisations IT estiment que les lacunes de visibilité sur les données rendent le maintien de la conformité beaucoup plus difficile.

Les éléments de preuve d’audit se fragmentent entre des outils, des feuilles de calcul et des boîtes de réception déconnectés. Sans capacité à suivre avec confiance l’emplacement des données, il devient impossible de prouver la conformité.

3. Les dépenses logicielles perdent de la valeur

Même avec des outils de gestion SaaS ou d’inventaire en place, des données incomplètes sur l’utilisation et les droits entraînent des dépenses excessives. Selon l’Indice 2025 de gestion SaaS de Zylo, les entreprises perdent environ 25 % de leurs budgets SaaS dans des droits inutilisés, des outils redondants et des licences sous-utilisées.

L’étude Technology at Work 2025 d’Ivanti a révélé que près d’un collaborateur IT sur trois (31 %) déclare que son organisation ne suit pas les licences logicielles inutilisées ou sous-utilisées, peut-être parce qu’elle ne dispose pas d’un inventaire complet de l’ensemble. Par ailleurs, 39 % des équipes IT indiquent que le matériel obsolète entraîne des dépenses budgétaires IT inutiles.

Chaque ressource que vous ne pouvez pas voir — ou ne pouvez pas vérifier — grève discrètement votre budget.

4. Les opérations perdent en efficacité

Des données contradictoires ou incomplètes obligent les équipes à revérifier les informations sur les appareils, à rechercher des enregistrements obsolètes et à corriger des problèmes sur les mauvais actifs. Cela ralentit la prestation de services et augmente les reprises de travail.

La visibilité partielle ne se contente pas de masquer la réalité. Elle crée des risques cachés, des coûts cachés et des retards cachés.

Pourquoi les lacunes de visibilité IT continuent de s’accentuer

Malheureusement, les lacunes de visibilité s’élargissent pour de nombreuses entreprises. À mesure que les effectifs, les appareils, les identités et les usages SaaS augmentent, il devient de plus en plus difficile pour les équipes IT de maintenir une visibilité complète. Plusieurs facteurs contribuent à l’aggravation de ces problèmes de visibilité, notamment :

Le shadow IT et la prolifération du SaaS progressent plus vite que l’IT ne peut suivre.
Les ressources cloud apparaissent et disparaissent en quelques minutes.
Les collaborateurs à distance et hybrides se connectent à des réseaux extérieurs au réseau d’entreprise.
La prolifération des identités s’étend à des dizaines d’applications et de plateformes.
Les outils de découverte hérités ne capturent qu’une fraction de l’environnement.

Ces pressions s’accumulent rapidement. Les employés adoptent des outils pratiques avant que l’IT ne puisse les approuver. Lorsque des appareils, des serveurs ou des applications sont créés dans des environnements cloud puis supprimés en quelques minutes, ils peuvent échapper aux contrôles de sécurité et à la surveillance. Par conséquent, ces ressources éphémères risquent de ne pas être corrigées ni protégées, créant des angles morts que des attaquants pourraient exploiter avant même que quelqu’un ne s’en aperçoive. Les collaborateurs à distance peuvent ne jamais se connecter au réseau d’entreprise. Les écosystèmes SaaS, d’identités et d’appareils se développent bien plus vite que les outils de découverte hérités n’ont été conçus pour les suivre. Sans visibilité continue et multisource, les organisations prennent du retard presque immédiatement.

Pour combler ces lacunes croissantes, les organisations doivent passer d’inventaires réactifs et ponctuels à un modèle fondé sur une visibilité continue, contextuelle et en temps réel. C’est là que comprendre et obtenir une véritable visibilité sur l’ensemble de votre parc IT devient essentiel.

La visibilité IT ne se résume pas à un inventaire

La vraie visibilité n’est pas une liste d’actifs. C’est une intelligence complète, à jour et fiable sur laquelle chaque équipe peut agir. Une visibilité totale exige d’identifier chaque appareil, application SaaS, identité, workload cloud, configuration et signal d’utilisation, quels que soient son emplacement et sa durée d’existence.

Elle implique aussi de comprendre les relations : qui possède un actif, quelles données il touche, son niveau de risque, son impact sur la conformité et s’il est réellement utilisé. C’est le socle qui transforme la découverte, simple information, en contrôle opérationnel.

Comment une visibilité complète transforme les workflows

Une fois la visibilité devenue continue et contextuelle, l’ensemble de l’environnement se transforme. Les environnements IT modernes exigent plus qu’une observation passive. À mesure que les menaces, les workloads et les actifs se développent à une vitesse sans précédent, les organisations ont besoin d’actions intelligentes et automatisées pour transformer la visibilité en résultats concrets. Les insights pilotés par l’IA et les workflows automatisés permettent aux équipes de traiter proactivement les menaces de sécurité, de remédier aux problèmes et d’optimiser les opérations sans attendre une intervention manuelle.

Avec la bonne approche, les organisations peuvent dépasser la visibilité partielle et enfin voir :

chaque appareil, application, identité et workload cloud.
des données normalisées et rapprochées, présentées comme une source unique de vérité.
des vulnérabilités associées aux actifs et aux propriétaires exacts concernés.
des workflows automatisés qui déclenchent l’application de correctifs, les quarantaines, les mises à jour de la CMDB et la clôture des tickets avec preuve à l’appui.
une découverte qui combine des méthodes avec agent, sans agent, actives et passives afin de couvrir chaque recoin de l’environnement hybride.

Comment chaque équipe bénéficie d’une visibilité unifiée des actifs

Avec des données d’actifs unifiées et fiables, chaque équipe en bénéficie :

La sécurité peut associer les expositions aux actifs réels et répondre plus rapidement.
Les opérations IT peuvent boucler la boucle, de la découverte à la remédiation puis à la vérification.
Les équipes en charge des terminaux peuvent appliquer les politiques de manière cohérente.
Les équipes ITAMpeuvent optimiser les dépenses grâce à des insights précis sur l’utilisation et les droits, afin d’éliminer le gaspillage.
Les équipes conformité peuvent produire automatiquement des preuves prêtes pour l’audit, sans effort manuel.

Obtenir une visibilité IT complète dès aujourd’hui

Ce niveau de clarté est atteignable dès aujourd’hui. En utilisant des approches modernes de découverte qui combinent des méthodes avec agent, sans agent, actives et passives, l’intelligence unifiée des actifs permet aux équipes IT d’obtenir une visibilité complète, même lorsque les environnements deviennent plus complexes et distribués.

L’intelligence unifiée des actifs ingère des données à jour provenant de tous les recoins de l’organisation, notamment les appareils, les identités, les applications SaaS, les workloads cloud et les signaux réseau. Ces données sont normalisées et consolidées dans une source unique de vérité, fiable.

Au lieu de gérer des inventaires partiels ou fragmentés issus de plusieurs outils, les organisations bénéficient d’une vue holistique en temps réel. Chaque actif est représenté avec précision, avec ses détails clés et son contexte, ce qui supprime les angles morts et permet aux équipes de sécuriser et de gérer l’ensemble de l’environnement en toute confiance, en éliminant les approximations, en réduisant les risques et en reprenant le contrôle.

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Comment l’IA agentique pour l’ITOps libère de la valeur à grande échelle

Mon, 05 Jan 2026 17:00:02 Z

Voici un paradoxe propre à l’ère de l’IA : les organisations sont fascinées par la promesse de l’IA comme clé pour libérer la productivité et transformer l’entreprise, et les équipes informatiques adhèrent pleinement aux avantages qu’IA et automatisation offrent — pourtant, ce sont ces mêmes organisations qui freinent cette transformation.

Alors que la majorité des professionnels de l’informatique plaident pour l’adoption de l’IA, des obstacles opérationnels, culturels et budgétaires empêchent les entreprises de déployer l’IA à grande échelle. Résultat : la plupart des entreprises n’ont pas encore opérationnalisé des cas d’usage innovants de l’IA et de l’automatisation capables de générer une véritable valeur métier.

Cela ne veut pas dire que la plupart des entreprises n’utilisent pas l’IA — mais elles le font surtout pour accomplir des tâches de moindre niveau et renforcer la productivité individuelle. C’est une étape importante, mais les entreprises devront voir plus grand et à plus long terme pour obtenir un ROI significatif et une véritable transformation numérique grâce à leurs investissements dans l’IA.

Automatisation et résultats vs autonomie de l’IA agentique

Les équipes informatiques ont une longueur d’avance en matière d’adoption de l’IA générative. Selon un rapport de recherche Ivanti 2025, 84 % des professionnels de l’informatique utilisent des outils d’IA générative au travail. Cette même étude montre également que les professionnels de l’informatique ont une opinion très positive de l’IA et de l’automatisation :

83 % s’attendent à ce que l’IA stimule la productivité au cours de l’année à venir.
70 % estiment qu’elle rendra leur travail plus satisfaisant.

Pourtant, malgré ces progrès, les entreprises n’exploitent pas pleinement le potentiel plus profond des technologies portées par l’IA. De nombreuses équipes maîtrisent l’automatisation au niveau des tâches (routage des tickets, réinitialisation des mots de passe, synthèse des journaux), mais peu ont adopté l’IA agentique, qui va au-delà de l’exécution pour intégrer raisonnement autonome et optimisation.

Cet écart entre automatisation et transformation reflète un problème plus large, observé dans tous les secteurs. Si la plupart des organisations utilisent déjà l’IA d’une manière ou d’une autre, rares sont celles qui ont constaté un impact métier mesurable de leurs outils d’IA. McKinsey a qualifié cette situation de « paradoxe de l’IA générative ».

Ce décalage entre applications de l’IA et ROI est également confirmé par un rapport du MIT publié en août 2025, selon lequel un pourcentage stupéfiant de 95 % des organisations n’ont constaté aucun retour sur l’IA générative, malgré 30 à 40 milliards de dollars investis dans ce domaine.

La raison de ce problème est simple : l’IA générative crée. Elle produit du contenu, automatise des tâches et accélère les workflows. En revanche, elle n’apprend pas, ne raisonne pas et ne s’adapte pas de manière autonome. La prochaine phase de l’IA en entreprise sera portée par des systèmes capables d’interpréter, de prédire et d’agir de façon dynamique : ce que l’on appelle désormais l’IA agentique.

Les recherches d’Ivanti soulignent par ailleurs que la plupart des entreprises n’ont pas encore intégré des cas d’usage plus complexes de l’IA à leurs workflows informatiques.

Si 67 % des organisations automatisent le routage des tickets, moins d’un tiers appliquent l’IA à l’analyse des causes racines ou à d’autres cas d’usage prédictifs. Cela montre que la plupart des équipes privilégient encore l’automatisation standard des tâches, plutôt que de permettre aux systèmes de penser et d’agir de manière autonome grâce à l’IA agentique.

L’automatisation standard et les outils d’IA générative sont fréquemment utilisés par les équipes informatiques pour améliorer la productivité individuelle et traiter plus rapidement des tâches répétitives et de faible niveau qu’avec une intervention humaine seule. La capacité à gagner en efficacité avec moins de temps et de ressources est un avantage essentiel de l’IA — en particulier pour des équipes informatiques sous tension, à qui l’on demande sans cesse de faire plus avec moins. Mais les gains d’efficacité ne sont qu’une partie de l’équation.

Les données Ivanti révèlent également un problème organisationnel plus profond : près de la moitié des équipes informatiques déclarent que leur organisation manque de résilience — c’est-à-dire la capacité à s’adapter rapidement au changement, à se remettre d’une perturbation et à maintenir la continuité d’activité sans intervention manuelle excessive.

Une véritable agilité d’entreprise exige des solutions d’IA autonomes et adaptatives, capables d’anticiper les problèmes, de raisonner sur les solutions possibles et d’apprendre en continu afin de produire les meilleurs résultats.

C’est pourquoi de nombreuses organisations de premier plan se tournent vers l’IA agentique. Les agents d’IA autonomes donnent aux équipes l’occasion de remodeler les opérations informatiques traditionnelles, en passant d’une automatisation réactive à une collaboration proactive et orientée objectifs. Elles prennent conscience que transformer l’ITOps avec l’IA signifie passer de gains d’automatisation isolés à une intelligence à l’échelle du système.

Cas d’usage à fort impact de l’IA agentique dans l’ITSM et l’ITOps

L’IA agentique produit déjà des résultats concrets en réduisant les temps d’arrêt, en réduisant les coûts et en améliorant l’agilité organisationnelle.

Voici cinq cas d’usage de l’IA agentique dans l’informatique à fort impact :

1. Remédiation autonome des incidents

La remédiation autonome est le moment où l’IA commence à passer du support à la stratégie. Dans les opérations informatiques traditionnelles, identifier et corriger un problème peut nécessiter des heures de triage humain et d’escalade.

Avec l’IA agentique, ces mêmes incidents peuvent être détectés, diagnostiqués et résolus en temps réel — souvent avant même que les utilisateurs ne remarquent la moindre interruption.

L’IA agentique ne se contente pas de détecter les anomalies dans cet environnement informatique et d’en diagnostiquer la cause racine : elle élabore intelligemment des solutions, puis exécute les correctifs sans intervention humaine. De plus, le machine learning permet à l’IA d’apprendre des incidents précédents et d’utiliser cette expérience pour affiner et améliorer en continu les efforts de réponse à l’avenir.

2. Prévention proactive des problèmes

La prévention proactive des problèmes devient possible lorsque l’IA peut anticiper les problèmes technologiques potentiels au lieu de simplement y réagir. Plutôt que de résoudre un problème connu, l’IA agentique surveille en continu les schémas de données et détecte les signaux faibles sous forme de petites déviations susceptibles d’évoluer en interruptions de service ou en problèmes de sécurité.

En d’autres termes, elle fait évoluer l’ITOps vers une prévention proactive, en surveillant les indicateurs avancés et en traitant les problèmes avant qu’ils ne deviennent importants.

3. Gestion du cycle de vie de bout en bout

Les agents d’IA autonomes offriront une approche plus complète et plus efficace de la gestion du cycle de vie des actifs.

Cette vision de l’automatisation fondée sur le cycle de vie va au-delà des tickets ou incidents individuels pour couvrir chaque étape des opérations informatiques.

De l’intégration de nouveaux appareils au déploiement de correctifs et au retrait des infrastructures obsolètes, l’IA agentique veille à ce que les systèmes restent sécurisés, conformes et rentables.

Elle ne se limite pas à corriger les problèmes : elle détecte, diagnostique et optimise également les systèmes informatiques, du provisionnement à la mise hors service. Elle agit comme un moteur d’amélioration continue, en apprenant des schémas observés dans l’écosystème informatique afin d’optimiser proactivement les ressources, de rationaliser les mises à jour et de réduire la charge à long terme pesant sur le personnel informatique.

4. Gestion dynamique des changements et des mises en production

La gestion des changements et des mises en production dynamique est le domaine où l’IA agentique révèle pleinement ses capacités d’orchestration. Dans la plupart des entreprises, la gestion des changements reste un processus complexe, nécessitant une coordination entre plusieurs équipes, outils et environnements.

L’automatisation agentique transforme cette situation en permettant aux agents d’IA de collaborer sur des workflows complexes, notamment la réponse aux incidents de cybersécurité et le déploiement de logiciels, en travaillant ensemble avec une supervision humaine minimale pour résoudre les incidents, provisionner les ressources et garantir la conformité.

Ces agents jouent le rôle de coordinateurs intelligents : ils synchronisent les mises à jour entre les systèmes, valident les configurations et annulent automatiquement les changements lorsque des anomalies se produisent. Résultat : des cycles de changement plus rapides, plus sûrs et plus prévisibles, qui libèrent les équipes informatiques afin qu’elles se concentrent sur l’innovation plutôt que sur des interventions d’urgence fortement consommatrices de ressources.

5. Gestion autonome des ressources et des capacités

La gestion des ressources et des capacités fait partie des dimensions les plus critiques — et souvent négligées — de la performance informatique. Grâce à l’IA, les entreprises peuvent anticiper leurs futurs besoins en ressources en analysant les tendances d’utilisation historiques, les fluctuations de charge de travail et les pics de demande. Les systèmes agentiques peuvent allouer automatiquement la puissance de calcul, le stockage et la bande passante avant l’apparition de goulots d’étranglement, maintenant ainsi des performances optimales sans supervision humaine constante.

Au fil du temps, ces systèmes auto-ajustables apprennent à partir des données opérationnelles pour affiner en continu la capacité, réduire le gaspillage, minimiser les coûts et assurer la continuité de service, même en cas de pics inattendus.

Les recherches issues du rapport d’IBM, L’ascension stratégique de l’IA agentique, soulignent le rythme de cette évolution : d’ici 2027, deux fois plus de dirigeants s’attendent à ce que les agents d’IA prennent des décisions autonomes dans les workflows. Aujourd’hui, seuls 24 % des dirigeants déclarent atteindre ce niveau d’autonomie ; d’ici deux ans, 67 % s’attendent à ce que cela devienne la norme.

Surmonter les obstacles et générer un impact à l’échelle de l’entreprise

Pourtant, les progrès se heurtent souvent à un coup d’arrêt : non par manque d’intention, mais en raison d’obstacles structurels. Les responsables informatiques doivent d’abord lever les freins qui empêchent leur évolution vers un travail centré sur la valeur. Ces obstacles sont multiples : techniques, culturels et opérationnels.

Même les organisations informatiques les plus avancées en matière d’IA peuvent ne pas disposer de la préparation structurelle nécessaire à une automatisation approfondie. Par exemple, le « rapport Technology at Work 2025 » d’Ivanti a révélé que :

38 % des professionnels de l’informatique considèrent la complexité des piles technologiques comme un problème pour l’efficacité des opérations informatiques.
Et 72 % déclarent que leurs données informatiques et de sécurité sont cloisonnées au sein de leur organisation.

Construire une stratégie d’IA durable exige plus qu’une attitude positive : cela nécessite un alignement entre l’informatique et l’ensemble de l’entreprise. Les organisations qui réussissent sont celles qui alignent leurs objectifs technologiques sur des résultats tangibles, avec le soutien de structures de données claires, de processus unifiés et d’équipes préparées à gérer de nouveaux workflows pilotés par l’IA. Sans cet alignement, même les meilleurs outils peinent à produire un impact à l’échelle de l’entreprise.

Les recherches d’IBM révèlent une autre dimension : 45 % des dirigeants citent le manque de visibilité sur la prise de décision de l’IA comme un obstacle majeur. Ce problème de « boîte noire » de l’IA n’est pas seulement technique. Il relève aussi de la confiance, d’une communication claire et de garde-fous pour l’IA. Le déploiement de l’IA agentique à grande échelle nécessite des cadres de gouvernance dans lesquels les décisions automatisées peuvent être comprises, auditées et expliquées.

Une telle transformation doit garder l’humain au centre : concevoir pour augmenter les capacités, et non pour remplacer.

Le modèle opérationnel de l’IA agentique

Considérez l’ITOps agentique comme bien plus qu’une amélioration de l’efficacité : il s’agit d’une refonte complète des workflows informatiques traditionnels. Les organisations qui prennent la tête de la prochaine phase de transformation sont celles qui repensent la manière dont leurs systèmes prennent des décisions, collaborent et s’adaptent de façon autonome dans toute l’entreprise.

Ce niveau de transformation numérique exige un leadership au plus haut niveau. Les DSI et les parties prenantes dirigeantes doivent passer de l’expérimentation à l’exécution. Ils doivent envisager l’intégration de l’IA agentique non comme un projet secondaire, mais comme un modèle opérationnel central qui aligne la technologie, les données et les personnes sur des résultats communs.

Ce basculement constitue le véritable défi à venir.

Le ROI futur des initiatives d’IA agentique

Même avec les gains de productivité apportés par les technologies d’IA générative, les équipes informatiques n’ont pas besoin de davantage d’outils. Elles ont besoin d’une intelligence qui produit des résultats mesurables. Les équipes doivent définir des indicateurs avant/après qui parlent aux responsables informatiques et métier. Au-delà des gains d’efficacité (temps gagné, résolution plus rapide, baisse des coûts), mesurez les économies de main-d’œuvre, la réduction des pannes fortement consommatrices de ressources et la diminution de la prolifération des outils.

Les organisations transformationnelles constatent un impact plus important sur chaque indicateur métier, notamment la productivité, l’efficacité, la croissance du chiffre d’affaires, la force de la marque et la fidélité client, que celles qui limitent l’IA à des gains progressifs, voire superficiels.

En effet, les organisations qui excellent dans trois domaines clés de l’adoption de l’IA ont 32 fois plus de chances d’atteindre un niveau de performance métier de premier plan, selon ce même rapport IBM cité précédemment.

L’essentiel

Les 12 à 24 prochains mois mettront à l’épreuve la capacité des responsables informatiques à transformer l’expérimentation en valeur durable. Ceux qui adopteront tôt l’IA agentique construiront des organisations capables d’apprendre plus vite, de s’adapter en continu, d’anticiper les problèmes potentiels et de se remettre instinctivement des perturbations.

L’informatique a régulièrement montré qu’elle était pleinement disposée et engagée à adopter l’IA. Elle doit maintenant reprendre le leadership, en profondeur. L’IA agentique marque la prochaine étape de maturité : des systèmes capables d’apprendre, de se réparer et de s’optimiser eux-mêmes, pour renforcer l’agilité et la résilience dans toute l’entreprise.

Il ne s’agit pas d’une approche « configurer et oublier ». Les équipes informatiques doivent créer, entraîner, surveiller, mesurer et affiner l’IA agentique afin de garantir la réalisation de la valeur.

Pour en savoir plus sur le rôle de l’IA comme outil de transformation des opérations informatiques, ainsi que sur les cas d’usage innovants de l’IA agentique et de l’automatisation dans l’informatique, consultez le rapport de recherche d’Ivanti : « IA : l’avenir de l’automatisation ITSM ».

ITAM : votre première ligne de défense inattendue contre les cybermenaces

Tue, 16 Dec 2025 14:00:02 Z

Lorsque l’on parle de cybersécurité, on pense souvent aux pare-feux, aux systèmes de détection d’intrusion ou à la protection des terminaux de dernière génération. Pourtant, sous ces boucliers sophistiqués se trouve un socle essentiel (et souvent méconnu) : une gestion robuste des actifs IT (ITAM).

Pour les DSI qui accompagnent des entreprises de taille intermédiaire et de grands groupes dans un paysage numérique de plus en plus périlleux, l’ITAM apporte non seulement une visibilité opérationnelle, mais aussi une première ligne de défense puissante contre les cybermenaces.

Nous verrons ci-dessous comment une démarche ITAM complète apporte une visibilité essentielle sur l’environnement technologique de votre organisation, renforce vos défenses face à l’évolution des cybermenaces, soutient la conformité réglementaire et accélère les opérations de sécurité. Découvrez comment faire de l’ITAM un pilier de votre stratégie peut contribuer à prévenir des violations coûteuses et à bâtir une véritable cyberrésilience.

Les cyberattaques mondiales ont augmenté de 30 % sur un an, et les attaques par ransomware représentent désormais en moyenne 20 à 25 incidents majeurs par jour.

Pourquoi l’ITAM est essentiel : les défis de cybersécurité commencent par un manque de visibilité

Les cybermenaces exploitent presque toujours les faiblesses que les organisations ne voient pas. Shadow IT, appareils obsolètes, logiciels non autorisés et points d’accès non approuvés sont autant de vulnérabilités invisibles qui échappent aux dispositifs de sécurité traditionnels. Un inventaire complet des actifs n’est pas qu’une bonne pratique de gestion : c’est le point de départ d’une gestion efficace des cyberrisques.

Malgré 90 % des organisations affirmant disposer de solides capacités de détection, 57 % ont tout de même subi des incidents de sécurité majeurs en raison d’un manque de visibilité complète.

Prenons cet exemple : dans le Data Breach Investigations Report 2023, Verizon indiquait qu’une part importante des incidents d’intrusion provenait d’actifs négligés : des serveurs n’avaient pas été corrigés parce qu’ils avaient été oubliés, des terminaux avaient été provisionnés sans visibilité sur leur cycle de vie, etc.

Dans ce contexte, l’ITAM constitue un système d’alerte précoce d’une valeur inestimable. En fournissant une cartographie en temps réel, mise à jour en continu, de tous les actifs matériels, logiciels et cloud, il permet aux responsables IT d’identifier les risques avant les attaquants.

Les avantages de l’ITAM pour la cyberrésilience

Nous verrons ci-dessous comment les différents avantages d’un ITAM robuste se traduisent par une posture de sécurité renforcée pour votre organisation.

La gestion du cycle de vie élimine les maillons faibles

Les actifs ne présentent pas des risques uniquement au moment de leur acquisition. Le cycle de vie (de l’intégration, la maintenance et la mise à jour jusqu’au retrait final) multiplie les occasions de mauvaise gestion susceptibles d’ouvrir des portes aux cyberadversaires. Systèmes obsolètes sans support éditeur, logiciels en fin de vie exécutant encore des applications critiques, appareils mis hors service sans effacement des données : ces situations sont courantes dans les environnements complexes.

45 % des organisations manquent de confiance dans leur capacité à connaître toutes les applications utilisées, créant ainsi des angles morts exploités par les attaquants.

Un ITAM robuste garantit que chaque actif est suivi, évalué régulièrement et mis hors service de manière sécurisée, ce qui limite aussi bien les expositions accidentelles que les attaques sophistiquées ciblant les infrastructures héritées.

La conformité réglementaire démontre la maîtrise et évite les sanctions

Les DSI évoluent de plus en plus dans des environnements réglementaires qui exigent une maîtrise démontrable des actifs IT. Des référentiels tels que NIST, ISO 27001 et le RGPD mettent tous l’accent sur la visibilité des actifs comme condition préalable à un contrôle efficace des données sensibles et des infrastructures critiques. Une pratique ITAM mature répond directement à ces exigences en fournissant la documentation et la supervision démontrable nécessaires aux audits et aux demandes réglementaires.

Plus de 80 % des violations sont liées à des lacunes dans la gestion de la surface d’attaque, dues à des actifs exposés sur Internet et vulnérables ainsi qu’à de mauvaises pratiques d’inventaire des actifs.

Par exemple, dans le cadre du RGPD, la capacité à identifier et corriger rapidement les actifs vulnérables qui traitent des données personnelles n’est pas seulement une bonne pratique de sécurité : c’est une obligation légale.

Le partenariat ITAM-sécurité : bien plus qu’un simple suivi d’inventaire

Un véritable ITAM ne se limite pas à tenir des listes. La gestion intégrée des actifs alimente directement les outils d’opérations de sécurité en contexte. Les scanners de vulnérabilités s’appuient sur des inventaires précis pour détecter les expositions. La réponse aux incidents dépend de la capacité à savoir précisément quels systèmes sont concernés. L’application des politiques de sécurité repose sur une compréhension claire des rôles et des relations entre les actifs.

À titre d’exemple, une institution financière a vu son temps de réponse aux incidents réduit de moitié après avoir intégré les données ITAM à sa plateforme SIEM, permettant aux équipes de sécurité d’identifier immédiatement les actifs touchés et de les isoler lors d’une violation. La valeur apportée est ici mesurable et reproductible.

Une cyberdéfense résiliente repose sur une gestion robuste des actifs

L’IT Asset Management n’est pas une simple question d’hygiène opérationnelle. C’est un composant essentiel d’une stratégie de cybersécurité proactive et résiliente. Pour les DSI, investir dans une solution ITAM robuste peut faire toute la différence entre une sécurité de façade et une véritable réduction des risques.

Si vous souhaitez découvrir comment notre solution ITAM peut renforcer la posture de sécurité de votre organisation dès ses fondations, contactez notre équipe dès aujourd’hui et faites le premier pas vers une véritable cyberrésilience.

L’essor des accords de niveau d’expérience (XLA) en pratique : plongée au cœur de la transformation ITSM

Fri, 21 Nov 2025 15:17:59 Z

Depuis des décennies, l’épine dorsale de la gestion des services informatiques (ITSM) est l’accord de niveau de service (SLA). Efficaces pour suivre les aspects techniques de la prestation IT, les SLA présentent toutefois un angle mort majeur : ils en disent peu sur le ressenti réel des utilisateurs vis-à-vis de leurs expériences IT.

C’est là que les accords de niveau d’expérience (XLA) et l’expérience numérique des collaborateurs (DEX) viennent compléter le tableau. Ils apportent un nouveau paradigme qui gagne rapidement du terrain et promet de transformer l’ITSM en plaçant l’expérience humaine au cœur des indicateurs.

Mais que sont exactement les XLA et en quoi diffèrent-ils des SLA traditionnels ? Par ailleurs, quel rôle joue l’expérience numérique des collaborateurs dans la réussite des XLA ?

Que sont les XLA ?

Les accords de niveau d’expérience sont un ensemble d’indicateurs et d’engagements conçus pour garantir que l’expérience des utilisateurs finaux reste positive et répond aux attentes, voire les dépasse.

Si les XLA et les SLA traditionnels doivent être utilisés conjointement, ces derniers se concentrent sur les performances techniques et la disponibilité. Les XLA donnent la priorité à l’expérience globale de l’utilisateur, notamment à la facilité d’utilisation, à la réactivité et à la satisfaction ressentie.

En se concentrant sur le point de vue de l’utilisateur, les XLA aident les organisations à aligner leurs services sur les besoins des utilisateurs, favorisant ainsi la satisfaction et la fidélité.

Comprendre comment les SLA, les XLA et la DEX fonctionnent ensemble

Les XLA, les SLA et la DEX fonctionnent de concert pour vous offrir une vision à 360 degrés de vos indicateurs techniques et d’expérience utilisateur.

	Description	Exemples d’indicateurs
Accords de niveau de service (SLA)	Un accord contractuel entre les fournisseurs de services et les clients qui définit le niveau attendu de qualité, de disponibilité et de réactivité du service. Les SLA se concentrent sur des indicateurs techniques.	Taux de disponibilité. Temps de réponse. Taux de résolution. Etc.
Accords de niveau d’expérience (XLA)	Un accord contractuel entre les fournisseurs et les clients qui se concentre sur l’expérience des utilisateurs finaux, en mesurant la qualité du service du point de vue de l’utilisateur. Les XLA prennent en compte non seulement les performances techniques, mais aussi des facteurs tels que l’utilisabilité, l’accessibilité et la satisfaction globale.	Score de satisfaction des utilisateurs finaux. Net Promoter Score (NPS). Score d’expérience numérique (DEX).

Contrairement aux SLA et aux XLA, l’expérience numérique des collaborateurs (DEX) n’est pas un autre type d’accord. La DEX désigne la qualité des expériences numériques vécues par les collaborateurs dans l’exercice de leurs fonctions. Elle englobe les technologies, les outils et les environnements numériques avec lesquels ils interagissent au quotidien.

Sur la base de leurs expériences avec ces outils et environnements, un score DEX est établi, puis mesuré dans le cadre du XLA. Une DEX positive est essentielle à la productivité, à l’engagement et à la satisfaction globale des collaborateurs dans leur travail.

Comment la DEX favorise la réussite des XLA

L’analyse de l’expérience numérique constitue un indicateur important de la réussite des XLA. En veillant à ce que les collaborateurs bénéficient d’une expérience numérique positive, les organisations :

Améliorent la productivité — Lorsque les collaborateurs peuvent travailler efficacement, ils sont plus susceptibles de fournir un excellent service aux clients.
Renforcent l’expérience client — Une DEX positive se traduit souvent par une meilleure expérience client, car les collaborateurs sont mieux équipés pour répondre aux besoins des clients.
Améliorent les résultats métier — En se concentrant sur la DEX, les organisations peuvent améliorer leurs résultats métier, notamment en augmentant leur chiffre d’affaires, en réduisant leurs coûts et en renforçant leur compétitivité.

Bonnes pratiques pour mettre en œuvre les XLA

La mise en œuvre des XLA nécessite une approche réfléchie et stratégique afin non seulement de mesurer efficacement la satisfaction des utilisateurs, mais aussi d’apporter des améliorations significatives à la prestation de services.

En suivant les bonnes pratiques ci-dessous, les organisations peuvent intégrer avec succès les XLA à leurs opérations et instaurer une culture centrée sur des expériences utilisateur positives.

Définir des indicateurs clairs de l’expérience utilisateur : Identifiez les indicateurs clés que vous utiliserez pour mesurer l’expérience utilisateur. Ils doivent être précis, mesurables et alignés sur les objectifs de l’entreprise.
Tirer parti de la technologie : Utilisez l’analytique avancée, l’IA et le machine learning pour recueillir et analyser les données utilisateur. Ces outils peuvent aider à identifier les tendances et les axes d’amélioration. Les outils DEX vous permettent de recueillir et de mesurer votre expérience IT sur l’ensemble des appareils, des utilisateurs et de l’organisation.
Impliquer les utilisateurs : Recueillez régulièrement les retours des utilisateurs au moyen d’enquêtes, de formulaires de feedback et de tests. Vous obtiendrez ainsi des informations précieuses sur leurs besoins et leurs préférences. Assurez-vous que les enquêtes utilisent l’IA pour identifier et mettre en évidence les sentiments exprimés.
Former et responsabiliser les équipes IT : Formez vos équipes IT aux principes de l’expérience utilisateur et donnez-leur l’autonomie nécessaire pour prendre des décisions qui améliorent cette expérience.
Amélioration continue : Considérez les XLA comme un document évolutif. Réexaminez-les régulièrement et mettez-les à jour en fonction des retours des utilisateurs et de l’évolution des besoins de l’entreprise.

Défis et enseignements tirés

La mise en œuvre des XLA ne se résume pas à l’adoption de nouveaux outils : elle implique un changement d’état d’esprit et de culture. Les obstacles les plus courants sont notamment :

Définir l’expérience — Qu’est-ce qu’une « bonne » expérience ? La notion peut être subjective et varier selon les rôles.
Obtenir l’adhésion culturelle — Les XLA nécessitent le soutien de la direction et l’adhésion des équipes IT de terrain.
Assurer l’amélioration continue — Les XLA ne sont pas statiques. Ils exigent une révision et un recalibrage réguliers à mesure que les besoins des utilisateurs évoluent.
Aller au-delà des enquêtes — Les enquêtes ne sont qu’une méthode de mesure parmi d’autres. Assurez-vous que les outils DEX sont activés pour capturer de véritables indicateurs technologiques.

Les organisations pionnières en matière de XLA investissent dans des boucles de feedback régulières, co-construisent les objectifs avec les unités métier et relient directement les résultats d’expérience aux évaluations de performance ITSM.

L’avenir : pourquoi les XLA sont importants

Dans la pratique, les XLA et la DEX sont bien plus que des mots à la mode : ils représentent la prochaine évolution de la gestion des services. À mesure que la technologie devient toujours plus étroitement liée à la réussite de l’entreprise, l’expérience devient le produit. Les équipes IT renforcées par les XLA ne se contentent plus de « maintenir les systèmes en fonctionnement » : elles contribuent à l’engagement des collaborateurs, à la fidélité des clients et à la différenciation stratégique.

Pour toute organisation engagée dans une transformation ITSM, adopter les XLA signifie être davantage à l’écoute, agir plus rapidement et envisager plus largement la véritable finalité de la technologie : permettre à chacun de donner le meilleur de lui-même.

Consultez le rapport sur l’expérience numérique pour comprendre l’impact de la DEX sur la productivité, la satisfaction et la rétention.

Gestion des coûts IT pilotée par l’IA : aligner les dépenses sur la valeur stratégique

Wed, 22 Oct 2025 13:00:01 Z

L’optimisation des coûts IT est désormais la priorité numéro un des équipes IT, selon le rapport Technology at Work 2025. Notre enquête a révélé que l’optimisation des coûts était citée comme un objectif stratégique essentiel pour 2025, devant l’amélioration de la cybersécurité, l’investissement dans l’infrastructure et le déploiement des technologies d’IA / ML.

Toutefois, même si de nombreuses organisations envisagent l’IA et l’automatisation sous l’angle d’améliorations opérationnelles à court terme, beaucoup n’ont pas encore exploité tout le potentiel de l’IA pour transformer la façon dont l’IT gère, prévoit et optimise les coûts.

Il est clair que les équipes IT sont déjà convaincues de la valeur de l’IA dans les opérations quotidiennes. L’IT est actuellement en tête en matière de mise en œuvre, avec 36 % des équipes IT utilisant l’IA générative, selon une étude McKinsey de mars 2025 — plus que toute autre fonction.

Si les équipes IT utilisent régulièrement l’IA pour le codage, les tickets de support et d’autres tâches quotidiennes, de nombreuses organisations ne voient pas au-delà de ces gains d’efficacité à court terme. Trop souvent, les responsables IT sous-estiment le potentiel encore inexploité de l’IA pour optimiser l’entreprise dans son ensemble.

Ce passage de gains de productivité progressifs à une optimisation stratégique des coûts libère des ressources et offre aux responsables IT la flexibilité nécessaire pour se concentrer sur l’innovation, la transformation à long terme et l’alignement continu des opérations sur une stratégie métier en évolution rapide.

Alors que les DSI subissent une pression croissante pour « faire plus avec moins », l’optimisation des coûts IT pilotée par l’IA peut réduire les dépenses IT inutiles, justifier les investissements et générer une valeur stratégique dans toute l’organisation.

Toutefois, avant que cette transformation puisse avoir lieu, les entreprises doivent d’abord comprendre les principales sources de dépenses inefficaces et identifier les domaines les plus porteurs dans lesquels elles peuvent utiliser les capacités de l’IA pour mieux allouer les ressources et tirer le meilleur parti de leur budget IT.

Principaux obstacles à l’optimisation des coûts IT

Les défis liés à la gestion des coûts sont systémiques. Les dépenses IT inefficaces résultent de dysfonctionnements cumulés au niveau des systèmes, des processus et des structures de direction. Plus de la moitié des professionnels de l’IT ont déclaré que les dépenses IT inutiles constituaient un problème important dans leur organisation, selon une étude Ivanti de 2025.

Les dépenses IT inutiles sont particulièrement préoccupantes dans les secteurs très complexes comme les télécommunications et le secteur public, où les systèmes legacy et la multiplication des relations fournisseurs compliquent le suivi et le contrôle des dépenses. Ces secteurs subissent une pression accrue pour réduire les coûts, car les gaspillages non maîtrisés limitent leur capacité à financer des initiatives stratégiques et à moderniser les infrastructures critiques.

Les revues mensuelles des fournisseurs, les rapprochements budgétaires trimestriels et les négociations contractuelles annuelles peinent à suivre le rythme du paysage IT dynamique d’aujourd’hui. Les dépenses cloud des organisations peuvent bondir du jour au lendemain, et la complexité technologique s’accroît rapidement sous l’effet des achats décentralisés, du shadow IT et d’une faible visibilité des actifs. Par exemple, 38 % des professionnels de l’IT interrogés par Ivanti ont cité la « complexité technologique » comme un obstacle majeur à l’efficacité des opérations IT.

En se tournant vers l’avenir des ITOps optimisées par l’IA, de nombreux professionnels de l’IT reconnaissent le potentiel transformateur de l’IA pour relever ces défis et éliminer les dépenses inutiles.

IA et machine learning pour la gestion prédictive des coûts

À elles seules, les revues manuelles des coûts sont rétrospectives, chronophages et sujettes à l’erreur humaine. La seule supervision humaine ne permet pas de reconnaître et d’analyser les schémas qui émergent de l’analyse de données par l’IA à grande échelle. La gestion des coûts optimisée par l’IA change la donne. Au lieu de signaler les dépassements de budget après coup, l’analyse prédictive par l’IA peut détecter les anomalies potentielles et fournir aux organisations des prévisions budgétaires précises afin d’éviter les dépenses redondantes et inutiles. L’IA peut également faire apparaître les outils redondants, mettre en évidence les coûts de cycle de vie et signaler des anomalies de dépenses que les revues humaines laisseraient probablement passer.

Prenons cet exemple : vous pouvez utiliser l’IA pour analyser vos données de gestion des actifs IT afin d’identifier les logiciels inutilisés et les licences logicielles non exploitées, ou pour explorer les tickets de support à la recherche de schémas indiquant à quel moment certains types d’appareils commencent généralement à tomber en panne. Ces informations peuvent éclairer des cycles de remplacement plus pertinents, réduire les temps d’arrêt et garantir que vous ne payez que ce que vous utilisez réellement.

L’écart de rapidité est considérable. Les organisations qui utilisent l’optimisation des coûts pilotée par l’IA constatent des réductions mesurables des dépenses opérationnelles, tandis que d’autres compilent encore les rapports du trimestre précédent dans des feuilles de calcul.

La visibilité en temps réel surpasse systématiquement les revues réactives. Lorsque vous pouvez prévoir et prévenir les gaspillages au lieu de simplement les documenter, l’IT passe alors de la gestion des dépenses à la création de valeur stratégique.

Gestion des coûts cloud et gestion des ressources par l’IA

Les environnements cloud constituent la principale source d’écarts budgétaires et de gaspillage. Près de neuf organisations sur dix (88 %) constatent un écart important entre les dépenses réelles et les dépenses prévues, et seulement 30 % savent où va leur budget cloud, selon le rapport State of Cloud Costs 2024 de CloudZero.

Les propres conclusions d’Ivanti approfondissent ces défis de gestion des ressources IT :

39 % des professionnels de l’IT ont cité le matériel obsolète comme une source importante de dépenses inutiles.
Les logiciels obsolètes, inutilisés et expirés constituent également un facteur majeur, près d’un professionnel de l’IT sur trois (31 %) indiquant que son organisation ne suit pas les licences logicielles inutilisées ou sous-utilisées.
Plus préoccupant encore, 48 % des équipes IT ont déclaré que leur entreprise utilise des logiciels arrivés en fin de vie (EOL).

La combinaison d’environnements multicloud, d’une utilisation imprévisible dans le temps, d’une tarification complexe et multilatérale au sein des mêmes services, ainsi que de coûts extrêmement variables, montre clairement la nécessité de l’IA et de l’automatisation.

Les technologies basées sur l’IA peuvent aider à dépasser cette complexité. Les solutions d’IA peuvent identifier de manière proactive les licences logicielles sous-utilisées, les ressources cloud surdimensionnées et les applications redondantes dans des environnements qu’il faudrait des semaines à des analystes humains pour cartographier.

De plus, l’IA associée à l’automatisation ITSM peut proposer des solutions aux dépenses IT inefficaces grâce à des recommandations intelligentes de dimensionnement adéquat et de déprovisionnement. Les DSI les plus avancés utilisent la gestion stratégique des coûts IT pour financer des initiatives à fort impact, et l’automatisation par l’IA rend cela possible à grande échelle.

L’optimisation des licences logicielles génère des retours significatifs. L’IA suit l’utilisation réelle des logiciels par rapport aux droits acquis, identifie les opportunités de rétrogradation et prévoit les besoins futurs en fonction des schémas de croissance. Les organisations paient pour ce qu’elles utilisent, et non pour ce qu’elles ont acheté plusieurs mois auparavant.

L’impact de l’IA sur la rationalisation des processus IT

Alors que l’adoption de l’IA progresse au sein des équipes IT, ses effets sur l’optimisation des coûts ne sont pas encore aussi répandus que les cas d’usage de base comme la maintenance prédictive et l’automatisation des tâches courantes en libre-service — deux pratiques populaires, selon une étude Ivanti.

Le retard dans l’adoption généralisée de l’IA dans les ITOps empêche les organisations de tirer parti des avantages financiers à long terme et des opportunités de croissance stratégique. Les solutions d’automatisation IT peuvent réduire les coûts opérationnels jusqu’à 90 %. La technologie gère le tri des tickets et automatise la réponse aux incidents, tout en prévoyant les pannes système et en gérant la maintenance courante.

L’IA élève les opérations IT à un niveau supérieur, avec des impacts ressentis dans toute l’entreprise. La supervision des performances des actifs devient intelligente et proactive. Au lieu de seuils statiques et de contrôles programmés, les systèmes d’IA analysent en continu les données de performance, prévoient les pannes matérielles et optimisent les plannings de maintenance.

Cela évite à la fois les coûts liés aux temps d’arrêt et les dépenses de remplacement inutiles. L’automatisation des processus libère également du temps pour l’IT, en réduisant les coûts liés aux erreurs humaines : mauvaises configurations manuelles, correctifs manqués et réponses tardives dues à des ressources limitées.

Comment l’IA permet à l’IT de générer une valeur stratégique

La gestion des coûts IT n’est pas une finalité. C’est le point de départ d’une transformation stratégique. L’IA permet aux entreprises d’optimiser les coûts à grande échelle tout en libérant des budgets pour les investissements de croissance.

Les organisations qui adoptent l’IA pour la gestion des coûts repositionnent la façon dont leur entreprise perçoit et exploite la technologie. Lorsque chaque investissement doit justifier son existence, l’IA permet aux responsables IT de devenir des architectes de valeur, et non plus seulement des gestionnaires de dépenses, en réduisant les coûts et en créant de la valeur. L’IA favorise une allocation agile des ressources. Lorsque les coûts inutiles sont éliminés de manière proactive, les dirigeants IT gagnent en flexibilité pour financer les opportunités émergentes et répondre à l’évolution des priorités métier.

La visibilité est tout aussi importante pour transformer l’IT en moteur stratégique de l’entreprise. L’IA fournit les données et les informations nécessaires pour quantifier la valeur métier de l’IT. Lorsque les investissements sont suivis et reliés aux résultats métier, les DSI peuvent démontrer le véritable ROI du département IT et obtenir un soutien stratégique.

La véritable transformation se produit lorsque l’IT passe d’un contrôle réactif des dépenses à une création de valeur proactive. Les opérations IT optimisées par l’IA sont devenues le socle de l’innovation, permettant aux équipes d’expérimenter et de créer des avantages concurrentiels.

Pour en savoir plus sur les principaux défis qui contribuent aux dépenses IT inutiles, et sur la manière dont l’IA et l’automatisation peuvent aider les équipes IT à gagner en efficacité, à améliorer la visibilité des actifs et à optimiser la gestion des coûts IT, consultez le rapport Technology at Work 2025 d’Ivanti.

Les atouts méconnus de l’ITSM : les fonctionnalités qui comptent le plus

Fri, 28 Mar 2025 12:34:36 Z

La gestion des services ne doit pas se limiter à un simple mot à la mode. Elle peut constituer le socle d’opérations efficaces, où la gestion des services IT (ITSM) joue un rôle crucial pour garantir le bon fonctionnement des entreprises. Mais qu’est-ce qui distingue vraiment un ITSM d’exception des autres solutions ? Il ne s’agit pas seulement de disposer d’une interface utilisateur élégante : l’essentiel réside dans les fonctionnalités et capacités puissantes qui opèrent en arrière-plan, améliorent la satisfaction des utilisateurs et favorisent l’excellence opérationnelle. De la gestion automatisée des incidents aux capacités d’auto-réparation, la véritable puissance de l’ITSM réside dans sa capacité à anticiper et à résoudre les incidents avant qu’ils ne deviennent des problèmes.

La puissance sous-jacente : ce qui compte vraiment

Sous la surface des interfaces élégantes et des conceptions conviviales se trouve ce qui rend la gestion des services indispensable. Si une interface utilisateur soignée peut améliorer l’expérience utilisateur, ce sont les fonctionnalités et l’efficacité sous-jacentes qui déterminent la réussite de tout système de gestion des services.

Pour les collaborateurs, ce qui compte, c’est la rapidité et l’efficacité avec lesquelles leurs demandes sont traitées. Lorsqu’un collaborateur soumet une demande, il s’attend à ce qu’elle soit prise en charge et résolue rapidement. Les retards entraînent de la frustration et une baisse de productivité, dont les effets se répercutent dans toute l’organisation.

Les collaborateurs accordent également une grande importance à la transparence et à la communication. Ils s’attendent à être informés de l’état de leurs demandes et des éventuels retards. En fournissant des mises à jour régulières et en maintenant des canaux de communication clairs, les équipes IT peuvent considérablement améliorer la satisfaction et la confiance dans le processus de gestion des services.

Pour les professionnels de l’IT, les enjeux sont tout aussi élevés. Ils ont besoin des bonnes solutions pour traiter et résoudre efficacement les incidents. La capacité à gérer les incidents au niveau initial, souvent appelé support de niveau 0, est essentielle. Cela consiste à résoudre rapidement les incidents simples sans les escalader, ce qui peut réduire considérablement le nombre de tickets à gérer.

Au final, le véritable test de la satisfaction des collaborateurs vis-à-vis du système de gestion des services réside dans les résultats qu’il produit. La rapidité et l’efficacité de résolution des incidents, la qualité de la communication reçue et l’impact global sur leur productivité quotidienne sont des indicateurs clés.

Au-delà de l’interface utilisateur soignée : les capacités clés de la gestion des services

L’architecture et les processus sous-jacents sont ce qui fait réellement la force de la gestion des services. Au cœur de toute bonne solution de gestion des services se trouve la capacité à rationaliser les workflows, ce qui peut accroître fortement l’efficacité. Lorsque les processus sont optimisés, les équipes peuvent se concentrer sur des tâches plus importantes, en réduisant le temps et les efforts consacrés aux activités répétitives et à faible valeur ajoutée. Cela augmente non seulement la productivité, mais permet également au service informatique de répondre plus efficacement aux besoins de l’entreprise.

La gestion automatisée des incidents est un autre composant essentiel qui passe souvent inaperçu. En automatisant la détection et la résolution des incidents, les organisations peuvent réduire considérablement les temps de réponse. Ces capacités d’auto-réparation changent la donne dans la gestion moderne des services. Elles garantissent que les problèmes sont identifiés et corrigés avant même que les utilisateurs ne les signalent, ce qui améliore leur satisfaction. De plus, les utilisateurs sont moins susceptibles de subir des interruptions et, lorsque des incidents surviennent, ils sont résolus rapidement et efficacement. Cette approche proactive améliore non seulement l’expérience utilisateur, mais contribue aussi à entretenir une perception positive du service informatique.

Les capacités d’intégration constituent un autre aspect essentiel qui est souvent négligé. Une solution de gestion des services qui s’intègre de manière transparente à diverses applications et services d’entreprise garantit que tous les composants fonctionnent en harmonie. Cela élimine les silos et assure une circulation fluide des données dans toute l’organisation, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle globale.

Il est toutefois important de noter que tous les fournisseurs ne tiennent pas leurs promesses en matière de low-code/no-code. Si beaucoup affirment proposer ces fonctionnalités, la réalité implique souvent davantage de codage qu’annoncé. Les véritables solutions low-code/no-code doivent réduire au minimum le besoin de codage étendu, afin de faciliter le déploiement et la gestion des services par les équipes IT sans nécessiter d’expertise technique approfondie.

L’expérience numérique des collaborateurs ne se résume pas à des enquêtes. Elle implique une vue complète à 360 degrés de la façon dont les collaborateurs interagissent avec les différents aspects du système de gestion des services, notamment les applications, la sécurité et les terminaux. Identifier et traiter proactivement les problèmes dans ces domaines peut améliorer considérablement l’expérience globale des collaborateurs.

Les fonctionnalités qui font la valeur de la gestion des services

Mais quelles sont les fonctionnalités spécifiques qui font passer la gestion des services du statut de simple outil à celui de solution indispensable ? L’une des fonctionnalités les plus transformatrices est l’automatisation. En automatisant les tâches courantes et les processus de résolution des tickets, les solutions de gestion des services peuvent améliorer considérablement la satisfaction des utilisateurs tout en réduisant la charge de travail des équipes IT.

Les portails en libre-service changent également la donne. Ils permettent aux utilisateurs de résoudre eux-mêmes des problèmes simples, comme la réinitialisation de mots de passe ou l’installation de logiciels, sans avoir à solliciter le service informatique.

Les analyses avancées sont également cruciales pour la gestion moderne des services. En fournissant des informations approfondies sur les performances des services et le comportement des utilisateurs, ces analyses permettent aux organisations de traiter proactivement les incidents avant qu’ils ne deviennent des problèmes majeurs. Par exemple, l’analyse prédictive peut identifier des schémas susceptibles d’indiquer une défaillance imminente du système, permettant ainsi aux équipes IT de prendre des mesures préventives.

L’accès mobile est également essentiel. Avec la mobilité croissante des équipes, il est indispensable que le support IT soit toujours disponible, où que se trouvent les utilisateurs. Les plateformes de gestion des services adaptées au mobile permettent aux utilisateurs de soumettre des tickets, de suivre leur avancement et de recevoir des mises à jour en déplacement.

Enfin, l’IA devient un élément de plus en plus déterminant pour la réussite de la gestion des services. Les outils optimisés par l’IA peuvent automatiser des tâches plus complexes, fournir des recommandations intelligentes, et même prédire et résoudre les incidents avant que les utilisateurs n’en aient conscience. Il est toutefois essentiel que ces systèmes d’IA soient transparents et dignes de confiance, afin de garantir qu’ils fonctionnent de manière éthique et dans l’intérêt de l’organisation et de ses utilisateurs.

Comment Ivanti vous accompagne

C’est là qu’Ivanti intervient. Nous proposons une suite de solutions qui rend la gestion des services plus efficace, tout en renforçant ses aspects fondamentaux. Nous y parvenons grâce à nos capacités de gestion des services optimisées par l’IA, qui rendent le centre de services plus intelligent, plus rapide et plus efficace. Grâce à ces capacités optimisées par l’IA, nous pouvons résumer les incidents et les tickets, générer des articles de connaissance, classer les incidents et même créer des widgets de tableau de bord.

Dans le monde numérique actuel, la sécurité est une priorité pour toutes les organisations. C’est pourquoi nous sommes le seul fournisseur ITSM à avoir signé l’engagement Secure by Design. Nous ne nous contentons pas d’affirmer que nous sommes sécurisés : nous intégrons la sécurité dans nos produits dès leur conception.

Notre sécurité robuste est complétée par nos vastes capacités d’intégration d’entreprise. Avec plus de 1 000 connecteurs, notre plateforme peut s’intégrer de manière transparente à un large éventail de systèmes tiers, IT et non IT. Notre approche low-code/no-code, alimentée par la plateforme iPaaS leader du marché, facilite l’extension de l’automatisation et des workflows ITSM vers des systèmes externes, sans nécessiter d’expertise technique approfondie.

En outre, nous proposons cinq workflows d’entreprise prêts à l’emploi (OOTB) pour les RH, les services généraux, la gestion de portefeuille de projets (PPM), la gouvernance, les risques et la conformité (GRC), ainsi que les opérations de sécurité. Il ne s’agit pas de simples modèles : ce sont des objets métier pleinement fonctionnels qui peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques de votre organisation.

L’éditeur visuel low-code est une fonctionnalité puissante qui permet aux organisations de créer et de modifier des workflows couvrant l’ensemble des processus IT et non IT. Cette capacité permet de créer des solutions personnalisées alignées sur des exigences métier uniques, en réduisant les efforts d’administration et en maximisant la productivité. La capacité DevOps intégrée de la plateforme, avec des connecteurs bidirectionnels OOTB pour Jira, Azure DevOps, GitHub et Jenkins, étend cette flexibilité au DevSecOps.

L’un des aspects les plus innovants de la plateforme Ivanti réside dans ses capacités d’auto-réparation. La gestion proactive des services garantit que les incidents sont identifiés et résolus avant d’impacter les utilisateurs, ce qui réduit considérablement le temps moyen de résolution (MTTR). Cette approche proactive améliore non seulement la qualité de service, mais aussi l’expérience numérique globale des collaborateurs. Ivanti est le seul fournisseur ITSM qui mesure l’expérience numérique des collaborateurs, en fournissant des informations sur leur ressenti ainsi que sur les performances des terminaux, des applications et des mesures de sécurité.

Dans un contexte d’évolution technologique rapide, les solutions Ivanti offrent la flexibilité et la sécurité nécessaires pour prendre une longueur d’avance. Grâce à la puissance d’une IA avancée, d’une sécurité résiliente et d’une intégration transparente, Ivanti donne aux organisations les moyens de fournir un service d’exception et de piloter leur transformation numérique en toute confiance.

Vous souhaitez en savoir plus ? Découvrez notre webinaire Au-delà de la surface : révéler la véritable puissance de l’ITSM, pour porter un regard neuf sur votre gestion des services, la faire progresser et gagner un avantage concurrentiel.

L'IA au secours du centre de support

Mon, 24 Feb 2025 16:49:25 Z

Réédité avec l'autorisation de CIO.com

La déferlante de tickets d'incidents menace les opérations du centre de support. Pourtant, le fonctionnement de nombreux centres repose encore sur les appels téléphoniques, des bases de connaissances obsolètes et des processus manuels. Avec les conséquences que l'on sait : énervement et burnout des collaborateurs, insatisfaction des utilisateurs finaux, et vulnérabilités de sécurité persistantes.

Les professionnels IT sont nombreux (56 %) à rapporter une augmentation des tickets du centre de support selon une récente enquête de l'éditeur de logiciels Ivanti. Ce phénomène s'explique notamment par la multiplication des déploiements logiciels, des problèmes de fiabilité du réseau, des incidents de sécurité/interruptions, et la généralisation du télétravail.

Des solutions anciennes pour des problèmes nouveaux

Aujourd'hui, si la charge est si lourde, c'est que les centres de support répondent toujours de la même façon aux mêmes questions et aux mêmes problèmes. La plupart du temps, le principal canal d'interaction avec les utilisateurs est le téléphone.

« En clair, les entreprises n'ont aucune base de connaissances viable et accessible à exploiter », développe Alan Taylor, Director of Product Management chez Ivanti, qui a géré des centres de support d'entreprise au tournant des années 1990 et 2000. « Piégé dans un cycle sans fin, on fouille en permanence les anciens tickets d'incidents incomplets ou mal documentés à la recherche d'une solution. »

L'aide de l'IA

L'IA peut améliorer de nombreuses opérations du centre de support. Pourtant, le rapport Ivanti sur l'Everywhere Work montre que seulement 40 % des personnes interrogées l'utilisent pour résoudre des tickets, 35 % pour gérer la base de connaissances, et 31 % pour orienter intelligemment les incidents. Avec l'IA, ces activités affectent positivement les opérations du centre de support et la satisfaction des utilisateurs finaux. Et selon M. Taylor, nul besoin d'une refonte des processus métier pour atteindre ces objectifs.

Une mise en œuvre graduelle de l'IA est la mieux à même de soulager les collaborateurs.

Commencer par un petit projet pilote. Par exemple, vous pouvez automatiser la réponse à une question fréquente ou le routage des tickets, afin de démontrer la valeur de l'IA sans chambouler les processus. À mesure que leur réussite est prouvée, ces projets pilotes peuvent être étendus.
Prioriser l'automatisation des tâches de routine. « L'IA peut avoir un fort impact dans ce domaine, constate M. Taylor. Utilisez-la pour automatiser des tâches simples mais répétitives, comme la classification, la priorisation et le routage des tickets. Vous réduisez ainsi les opérations manuelles et raccourcissez les délais de réponse. »
Former les analystes du centre de support. M. Taylor note que beaucoup d'entreprises parlent de l'IA et de ses avantages à haut niveau. « Mais cela se répercute rarement jusqu'aux analystes du centre de support qui prennent les appels des utilisateurs finaux. » Formez votre équipe aux outils d'IA. Assurez-vous qu'elle sait comment utiliser efficacement ces aides : vous soulagerez ses inquiétudes et stimulerez son engagement.

Des données de haute qualité avant tout

Une IA efficace exige des données de haute qualité. « Le principal problème des données de centre de support est, sans aucun doute, le fait que les résolutions sont insuffisamment documentées, remarque M. Taylor. Si cela est fait correctement en générant une documentation de qualité, on fournit des données exploitables aussi bien par l'homme que par l'intelligence artificielle. » Faire monter les collaborateurs du centre de support en compétences en les formant à la documentation des résolutions est une étape critique pour améliorer les opérations avec l'IA.

Les offres Ivanti d'automatisation des services incorporent l'IA et le Machine Learning. Ces technologies assurent une classification précise des tickets. L'IA peut ensuite router efficacement les problèmes pour une résolution plus rapide. Enfin, les logiciels Ivanti utilisent l'IA pour savoir où et comment les incidents s'accumulent, pour en découvrir les causes premières et pour permettre au centre de support d'élaborer une réponse systématique.

Conclusion

Les responsables IT ont enfin la possibilité d'affranchir leurs équipes de centre de support des tâches répétitives. Ils peuvent exploiter l'IA et le Machine Learning de manière tactique dans de petits projets qui allègent la charge de travail, améliorent la satisfaction des utilisateurs finaux et renforcent la confiance dans les capacités de l'IA. Avec une réserve : de la qualité des données en entrée dépend l'efficacité de l'IA.

ITAM ou CMDB ? Pourquoi vous avez besoin des deux

Tue, 03 Dec 2024 16:28:54 Z

De nombreuses organisations se tournent vers les solutions de gestion des actifs informatiques (ITAM) pour s’assurer que tous leurs actifs informatiques sont découverts, suivis, sécurisés et mis au rebut à la fin de leur cycle de vie.

Certains administrateurs informatiques se demandent s’ils peuvent utiliser une base de données de gestion des configurations (CMDB) pour répondre à leurs besoins ITAM. D’autres craignent toutefois que le suivi des actifs informatiques dans deux solutions les oblige à dupliquer chaque enregistrement d’actif et augmente leur charge de travail.

Qu’est-ce que l’ITAM ?

L’ITAM est un ensemble de bonnes pratiques pour suivre l’inventaire des actifs informatiques. Il vise à gérer le coût global d’un actif informatique, notamment la propriété, les contrats associés à son cycle de vie, ainsi que les informations relatives à la garantie et au renouvellement.

L’ITAM aborde les actifs informatiques du point de vue financier de l’organisation. En suivant les bonnes pratiques ITAM, les organisations peuvent prendre des décisions éclairées concernant leurs acquisitions technologiques. Elles peuvent également éviter les coûts imprévus et les pénalités liés aux audits logiciels.

Qu’est-ce qu’une CMDB ?

Une CMDB est un référentiel central d’informations sur les actifs informatiques d’une organisation. Cela inclut des détails sur le matériel, les logiciels, les réseaux et leurs différentes relations.

La gestion des configurations consiste à suivre les actifs informatiques d’un point de vue opérationnel et de support. Puisque la disponibilité et la stabilité des actifs ont un impact sur les opérations quotidiennes d’une organisation, les actifs doivent être documentés avec leur configuration et les services qu’ils fournissent.

Avez-vous besoin de l’ITAM si vous utilisez une CMDB ?

Déterminer si vous avez besoin de l’ITAM lorsque vous utilisez une CMDB dépend de la taille de votre organisation et de la complexité de ses besoins en gestion des services informatiques (ITSM). Une organisation peut trouver intéressant d’éviter l’achat d’une solution logicielle distincte ou la formation des collaborateurs à un produit supplémentaire. La gestion des données ITAM dans la solution ITSM peut simplifier la création et la gestion des processus de traitement des demandes.

La plupart des solutions de CMDB offrent des fonctionnalités de personnalisation étendues ; il est donc possible de personnaliser une CMDB avec des propriétés et fonctionnalités ITAM. Mais les objectifs d’une CMDB sont très différents de ceux de l’ITAM.

L’exemple d’un service de bus dans votre ville illustre simplement comment des données différentes — numéro de ligne et numéro de bus — sont utilisées pour des objectifs différents. Les bus sont affectés à des lignes, et chaque ligne se voit attribuer un numéro affiché sur le bus. Un second numéro est attribué à chaque bus afin de pouvoir le suivre tout au long de son cycle de vie. Les administrateurs affectent différents bus à une ligne sans incidence sur le numéro de la ligne. Et la situation deviendrait confuse si le numéro utilisé pour identifier un bus physique était le même que celui d’une ligne de bus.

Un élément de configuration (CI) de la CMDB représentant un service de messagerie — la « ligne » dans notre analogie — survivra très probablement au cycle de vie de l’actif, un serveur physique — le « bus » — utilisé pour fournir les services de messagerie.

Stocker les données ITAM

Une CMDB pourrait stocker toutes vos données ITAM, mais des modifications importantes seraient nécessaires pour répondre aux exigences de l’ITAM. La CMDB ne dispose pas de capacités de découverte ; des connecteurs ou des intégrations avec des outils externes de découverte des actifs informatiques doivent donc être mis en œuvre afin de garantir que les informations de configuration des actifs informatiques sont découvertes et maintenues à jour dans la base de données CMDB.

Des personnalisations supplémentaires devraient être ajoutées à la CMDB, ce qui peut s’avérer coûteux. Et même après l’ajout de capacités ITAM à la CMDB, il resterait peu probable qu’une organisation dispose d’une solution ITAM complète. Ce type d’ITAM peut suffire à une organisation plus petite, mais la CMDB devrait être modifiée pour pouvoir gérer les informations contractuelles, financières et de cycle de vie.

En outre, des rôles de gestionnaire d’actifs informatiques devraient être créés dans la solution ITSM, avec des droits appropriés sur la CMDB pour les administrateurs ITAM. Au-delà de cela, les processus ITSM devraient être modifiés ou ajoutés pour fournir les fonctionnalités de processus ITAM.

Les écueils d’une base de données unique

Le stockage de données excessives et sans rapport entre elles dans une CMDB, en particulier de données sans lien avec un problème métier précis comme la cartographie d’un service métier dans la CMDB, peut aboutir à une base de données très volumineuse et coûteuse. Plus les données stockées sont nombreuses, plus il faut de temps, d’efforts et de ressources humaines pour maintenir leur exactitude.

Si une base de données n’est pas exacte, elle n’est pas fiable. Lorsque de nombreuses personnes maintiennent et modifient les données, vous vous exposez à des changements non approuvés, potentiellement sur des éléments de configuration (CI) critiques pour l’activité. Limiter la quantité de données limite également le nombre de personnes autorisées à les modifier, ce qui préserve leur intégrité. C’est un argument solide en faveur d’outils distincts pour la CMDB et l’ITAM.

De plus, le fait d’intégrer dans une base de données trop de données potentiellement sans rapport avec les relations ou les services métier risque de submerger d’informations inutiles toute personne qui tente de les interpréter ou de les consulter.

Et les rapports sur les actifs ?

L’intégration de détails complets sur les actifs informatiques dans la CMDB peut simplifier la création de rapports sur ces actifs. Une CMDB fournit des informations sur les relations entre les actifs informatiques, notamment leurs configurations, les risques liés aux changements et les impacts de ces changements. Elle se distingue également des solutions ITAM standard, qui suivent généralement les associations hiérarchiques entre les actifs informatiques.

Centraliser toutes les données de relation des actifs ITIL et ITAM dans la CMDB peut rendre le reporting plus simple et plus rentable que l’utilisation de bases de données disparates. Mais cela nécessiterait des modifications importantes de la CMDB.

En savoir plus : démo gratuite d’Ivanti Asset Manager

Pourquoi deux solutions pour suivre les actifs informatiques ?

La gestion des changements est essentielle pour les solutions ITSM qui suivent les bonnes pratiques ITIL. ITIL fournit des recommandations et des bonnes pratiques pour gérer les changements apportés à un environnement informatique afin de réduire les risques associés aux modifications de configuration IT.

Les bonnes pratiques ITIL recommandent que les actifs informatiques fournissant des services opérationnels soient documentés et suivis au moyen d’une CMDB. Chaque actif suivi au moyen d’une CMDB est un CI, qui peut être un actif matériel, un actif logiciel ou plusieurs actifs combinés pour fournir un service informatique. Chaque CI est suivi pour s’assurer qu’il est opérationnel.

Une solution ITAM répond à des objectifs différents et offre ses propres avantages. De nombreuses organisations souhaitent centraliser toutes les données dans une source unique de vérité, mais ce n’est pas nécessairement le meilleur endroit pour stocker tous les types de données. Par exemple, certaines veulent placer les contrats, les guides de processus et les politiques dans leur CMDB. Stocker ce type de données très spécifiques dans un outil spécialisé dans leur gestion garantit la disponibilité des fonctionnalités appropriées.

Dans le cas des contrats, un outil ITAM ou un système de gestion du cycle de vie des contrats les stockerait dans un format approprié afin qu’ils puissent être numérisés, que les dates clés soient extraites et que des workflows soient créés ou associés à des centres de coûts ou à des groupes.

Les CMDB ne sont pas conçues pour prendre en charge ce niveau de détail sans personnalisation importante. Choisir l’outil de gestion adapté à certains types de données, puis le relier ou l’intégrer à la CMDB, permet de garantir que les fonctionnalités ne sont pas sacrifiées au profit d’une centralisation plus pratique.

Est-il pertinent de suivre un actif informatique à la fois dans une CMDB et dans une solution ITAM ? Pas vraiment, lorsqu’il existe un moyen d’éviter la duplication des enregistrements d’actifs informatiques grâce à une solution qui intègre la CMDB à une solution ITAM.

Imaginez la base de données qui gère les services de lignes de bus. Cette base de données suivrait les éléments liés au service, comme les horaires, les conducteurs et le bus affecté à la ligne. Grâce à l’intégration, les administrateurs affecteraient simplement un bus à une ligne à l’aide d’une table de correspondance indiquant les bus disponibles. Lorsque la CMDB est intégrée à la solution ITAM, l’actif informatique peut être directement lié au CI au lieu d’être recréé et dupliqué.

ITAM vs CMDB : il ne s’agit pas d’une opposition

Essayer d’utiliser une CMDB pour lui faire assumer le rôle de gestion des actifs de l’ITAM présente des inconvénients importants. Il ne s’agit donc pas vraiment de « CMDB vs gestion des actifs », car l’ITAM et la CMDB sont essentiels pour toute entreprise qui exploite la technologie à grande échelle.

Les actifs informatiques qui fournissent des services à l’organisation doivent être suivis au moyen d’un processus de gestion des configurations, conformément aux bonnes pratiques ITIL. Ces actifs informatiques doivent également être suivis selon les bonnes pratiques ITAM afin d’éviter les coûts imprévus résultant d’actifs perdus ou volés, de décisions d’acquisition non éclairées et de logiciels sans licence. Pour garantir une intégration fluide, les organisations devraient envisager d’utiliser une solution ITAM intégrée à une plateforme de gestion des services.

Éliminez l’infrastructure et réduisez les coûts de maintenance en migrant vers le cloud

Mon, 04 Nov 2024 15:50:11 Z

Aujourd’hui, les entreprises cherchent en permanence à rationaliser leurs opérations et à gagner en compétitivité. Pourtant, beaucoup sont freinées par les contraintes et les coûts d’une infrastructure informatique sur site. C’est pourquoi certaines s’intéressent aux avantages de la migration vers le cloud.

Dans cet article, nous examinerons les avantages de la migration vers le cloud et la manière dont ils vous aident à réaliser des économies, à faire évoluer votre entreprise et à améliorer vos opérations. Nous verrons comment la suppression de l’infrastructure sur site, la réduction des coûts de maintenance et l’utilisation des dernières technologies de sécurité peuvent aider les entreprises de toutes tailles.

Réduire les coûts et gagner en évolutivité

En migrant vers le cloud et en tirant parti de son modèle de paiement à l’usage, les entreprises peuvent éviter d’investir massivement dans une infrastructure sur site, telle que des serveurs, des logiciels et des centres de données. Elles éliminent ainsi les dépenses d’investissement liées à l’achat et à la maintenance du matériel et des logiciels, libérant de précieuses ressources financières qui peuvent être réaffectées à d’autres domaines de l’entreprise.

L’évolutivité est un autre avantage majeur de la migration vers le cloud. Les entreprises peuvent facilement augmenter ou réduire leurs ressources informatiques en fonction de leurs besoins, en veillant à ne payer que les ressources qu’elles utilisent. C’est particulièrement utile pour les entreprises dont les charges de travail fluctuent ou qui connaissent des pics saisonniers. En évitant de surdimensionner leur infrastructure, elles peuvent optimiser leurs dépenses informatiques et éviter les coûts inutiles.

Par ailleurs, le cloud ouvre la voie à l’utilisation des derniers matériels et logiciels, ce qui permet aux entreprises d’améliorer leurs performances et leur agilité. Les fournisseurs cloud prenant en charge les mises à jour et la maintenance de l’infrastructure, les entreprises peuvent se concentrer sur leur cœur de métier, sans avoir à gérer ni mettre à jour les systèmes. Elles peuvent ainsi rester compétitives et réactives, tout en favorisant l’innovation et la croissance.

Réduire les coûts en supprimant l’infrastructure sur site

Migrer vers le cloud ne consiste pas seulement à ne plus acheter ni maintenir du matériel. Cela permet également de réduire considérablement les coûts récurrents de l’infrastructure sur site. En migrant vers le cloud, les entreprises peuvent éviter les coûts de maintenance des serveurs physiques, des systèmes de stockage et des équipements réseau. Fini les dépenses d’investissement liées au matériel, les coûts d’alimentation et de refroidissement, et les contrats de maintenance. Les entreprises peuvent plutôt consacrer ces ressources à des initiatives qui stimulent la croissance et l’innovation, et font avancer leur activité.

En outre, en réduisant le besoin d’une infrastructure sur site, vous réduisez aussi la nécessité de recruter du personnel informatique pour l’entretenir et la dépanner. Votre équipe informatique existante peut ainsi consacrer moins de temps à la maintenance courante et davantage à d’autres projets créateurs de valeur pour l’entreprise. Et lorsque vous travaillez avec un fournisseur cloud, celui-ci dispose d’une équipe d’experts qui surveille et optimise en permanence son infrastructure cloud afin de garantir une fiabilité élevée et des performances optimales.

Comme les fournisseurs cloud bénéficient d’économies d’échelle, ils peuvent fournir des services d’infrastructure à un coût inférieur à celui des solutions sur site. Pour cela, ils investissent massivement dans des centres de données de pointe, utilisent des technologies économes en énergie et optimisent l’utilisation des ressources. Résultat : votre entreprise peut réaliser des économies sans sacrifier la qualité ni les performances, ce qui est particulièrement important dans l’environnement concurrentiel actuel.

Plus besoin de vous soucier des mises à niveau et des correctifs

L’un des grands avantages du cloud computing est de supprimer la nécessité d’appliquer les mises à niveau et les correctifs sur site. Cette évolution réduit le risque d’erreur humaine et de mises à niveau tardives, tout en libérant des ressources informatiques qui peuvent se consacrer aux initiatives stratégiques de l’entreprise. En éliminant la complexité de la gestion des relations fournisseurs pour les mises à jour et correctifs système, les organisations peuvent considérablement simplifier leurs opérations informatiques.

Par ailleurs, les fournisseurs de cloud computing proposent des solutions fiables et sécurisées de sauvegarde des données et de reprise après sinistre. Ainsi, en cas de catastrophe naturelle ou de défaillance système, les entreprises peuvent récupérer rapidement et facilement leurs données et poursuivre leurs activités sans interruption majeure. Ce niveau de protection et de résilience des données est souvent difficile et coûteux à atteindre avec des systèmes sur site. Avec le cloud computing, les entreprises bénéficient d’une tranquillité d’esprit, sachant que leurs données précieuses sont toujours sauvegardées et rapidement accessibles.

Éliminer les temps d’arrêt causés par les mises à niveau sur site

L’un des avantages les plus intéressants de la migration vers le cloud est l’élimination des temps d’arrêt causés par les mises à niveau de l’infrastructure sur site. Ces mises à niveau peuvent être nécessaires à intervalles réguliers et entraînent souvent de longs temps d’arrêt ainsi que des perturbations des activités. Cela peut se traduire par des pertes de productivité et de revenus, ainsi que par l’insatisfaction des clients.

À l’inverse, le cloud computing offre un processus de mise à niveau fluide et continu. Les fournisseurs cloud prennent en charge toute la maintenance et toutes les mises à niveau de l’infrastructure, garantissant aux entreprises des temps d’arrêt minimes, voire inexistants. Cela permet aux organisations de se concentrer sur leur cœur de métier sans se soucier des complexités de la gestion informatique. En éliminant les temps d’arrêt, elles peuvent maintenir la continuité de leurs opérations, améliorer la satisfaction client et gagner un avantage concurrentiel.

Par ailleurs, le cloud computing donne accès à des mesures de sécurité de pointe et à des certifications de conformité. Les fournisseurs cloud investissent massivement dans une infrastructure de sécurité robuste et emploient des équipes de sécurité dédiées pour protéger les données et les systèmes. Les entreprises peuvent ainsi bénéficier d’une sécurité renforcée sans devoir investir lourdement dans leur propre infrastructure de sécurité. Cela réduit non seulement les coûts, mais garantit également le respect des réglementations et des normes sectorielles.

Démontrer son engagement écologique

Au-delà de la sécurité, le cloud computing joue également un rôle dans la durabilité environnementale. En migrant vers le cloud, les entreprises peuvent réduire leur empreinte carbone en diminuant leur consommation d’énergie et en limitant les déchets matériels. C’est particulièrement pertinent alors que la durabilité et la gestion responsable des ressources prennent de plus en plus d’importance. Adopter le cloud computing n’est pas seulement une décision judicieuse pour l’entreprise ; c’est aussi un moyen pour les entreprises de démontrer leur engagement en faveur d’un avenir plus écologique.

En résumé, la migration vers le cloud élimine les temps d’arrêt, supprime le coût de l’infrastructure sur site et renforce la sécurité. Migrer vers le cloud offre un avantage stratégique aux entreprises en quête d’efficacité, d’évolutivité et d’un avantage concurrentiel.

Licences nommées ou licences simultanées : quel modèle pour votre entreprise ?

Wed, 25 Sep 2024 06:58:47 Z

Lorsqu'on achète une solution ITSM, il est nécessaire de bien comprendre les différentes options de licence et leur impact sur les performances et le budget de l'entreprise.

Si beaucoup de solutions sur abonnement ne proposent que des licences nominatives, d'autres offrent également le modèle plus souple d'octroi de licences simultanées. Les deux modes ont leurs propres avantages et sont adaptés à différentes situations.

Le modèle le plus courant des solutions SaaS, les licences nominatives, s'avère très onéreux dans certains cas. Pour offrir davantage de flexibilité à leurs clients, des éditeurs de logiciels proposent aussi des licences simultanées.

Qu'est-ce qu'une licence nominative ?

Les licences nominatives, également dites « fixes » ou « nommées », sont affectées individuellement aux personnes qui prévoient d'utiliser le système. Une fois la licence octroyée à une personne, seule celle-ci peut s'en servir pour accéder à l'application. La licence est considérée comme utilisée (consommée), que la personne exécute le logiciel ou non. Ce type de licence est associé à l'identité de l'utilisateur par un nom d'utilisateur ou un ID unique.

Les licences ainsi affectées à des utilisateurs précis, les éditeurs logiciels contrôlent qui a accès à leurs applications et interdisent toute utilisation non autorisée. Ce niveau de supervision aide à maîtriser le budget et les achats de logiciels, et à garantir une utilisation conforme à la licence octroyée.

Les licences nominatives sont simples et faciles à gérer dans les entreprises ayant une base d'utilisateurs bien définie. Un tel registre clair de l'utilisation des logiciels simplifie la gestion des licences et garantit le respect des contrats de licence logicielle.

Avantages des licences nominatives

Les licences nominatives présentent divers avantages qui en font la solution idéale dans des situations spécifiques.

Personnalisation et sécurité : la licence étant liée à un utilisateur spécifique, elle est personnalisable en fonction du rôle de celui-ci et de ses besoins au sein de l'entreprise. Il y a ainsi un niveau de sécurité supplémentaire, car seuls les utilisateurs inscrits peuvent accéder au logiciel.
Simplicité de gestion : chaque licence étant associée à un utilisateur, il est assez facile de gérer les licences nominatives. On suit aisément qui a accès à quoi.
Conformité : l'allocation des licences étant claire et nette, il est plus facile de garantir la conformité aux règles d'utilisation des logiciels et aux contrats de licence.
Prix : comparées aux licences simultanées, les nominatives coûtent moins cher.

Inconvénients des licences nominatives

Surconsommation de licences : l'entreprise, qui doit se procurer une licence pour chaque personne susceptible d'utiliser le logiciel, dispose parfois de plus de licences qu'elle n'en utilise. Par exemple, vous pouvez avoir acheté 100 licences nominatives alors que vous n'en consommez que 75.
Utilisateurs occasionnels : un utilisateur par intermittence, comme un sous-traitant ou un prestataire de services qui accède ponctuellement au logiciel, a quand même besoin d'une licence nominative, quel que soit le nombre de fois où il se connecte.
Travailleurs postés : si votre personnel accède à votre solution par rotation, vous devez posséder une licence pour chaque utilisateur de chaque service.
Administration : les licences nommées imposent la réallocation des utilisateurs au fur et à mesure qu'ils arrivent ou s'en vont. De plus, certains fournisseurs limitent le nombre de fois où une licence nommée peut être réallouée.
Utilisation d'un nombre insuffisant de licences : la plupart des fournisseurs qui distribuent leurs produits sous licence nominative n‘interdisent pas d'accéder à leurs logiciels sans licence. Cependant, si vous ne surveillez pas étroitement l'utilisation du produit, le nombre d'utilisateurs du système peut dépasser celui des licences que vous possédez. En général, le fournisseur procède a posteriori à un ajustement de vos licences afin que leur nombre corresponde au total des utilisateurs du logiciel sur la période concernée.

Cas d'usage idéaux

Entreprises dont les collaborateurs doivent bénéficier d'un accès garanti au logiciel à tout moment.
Environnements où l'utilisation des logiciels est étroitement intégrée aux workflows quotidiens de chaque utilisateur.
Entreprises dotées de structures d'équipes stables ou peu évolutives.

Qu'est-ce qu'une licence simultanée ?

Les licences simultanées, également dites « flottantes » ou « concurrentes », sont partagées au sein d'un pool d'utilisateurs. Ce modèle, plus dynamique et flexible, limite le nombre d'utilisateurs simultanés plutôt que leur total. Par exemple, si une entreprise achète 10 de ces licences utilisables par tous les collaborateurs, seules 10 personnes peuvent utiliser le logiciel en même temps.

Avantages des licences simultanées

Rentabilité : ce modèle peut s'avérer plus économique quand tous les collaborateurs n'ont pas besoin du logiciel au même moment. Vous payez pour un pic d'utilisation plutôt que pour chaque accès.
Flexibilité : les licences simultanées apportent de la flexibilité dans un environnement de travail dynamique où différents utilisateurs ont besoin d'accéder au logiciel à des moments différents.
Maximisation des ressources : ce modèle optimise l'utilisation des licences logicielles en jouant sur les fluctuations des besoins de l'entreprise.

Inconvénients des licences logicielles

Connaître le nombre des licences simultanées peut s'avérer complexe et nécessite une surveillance constante pour déterminer le pic d'utilisation simultanée.
En général, les licences simultanées empêchent toute nouvelle connexion au logiciel une fois le nombre maximal d'utilisateurs concurrents atteint.

Cas d'usage idéaux

Entreprises dont les collaborateurs utilisent le logiciel par intermittence ou par rotation.
Entreprises où le logiciel sert à des tâches spécifiques, mais pas quotidiennes.
Environnements de travail avec une forte rotation du personnel ou des besoins fluctuants selon les projets.
Entreprises qui doivent étendre le champ d'utilisation à d'autres domaines.

Comment calculer le nombre d'utilisateurs simultanés

Il n'y a pas de recette magique pour déterminer le nombre d'utilisateurs simultanés, qui varie en fonction de vos modes d'utilisation. Certaines entreprises ont un ratio de 3:1 (une licence pour trois utilisateurs), mais le rapport varie à la hausse ou à la baisse selon les schémas d'utilisation et les pics d'activité. Par sécurité, il est courant d'inclure une marge d'erreur dans le calcul.

Exemple de calcul de licences

Voyons un exemple de calcul pour des licences nominatives et simultanées.

Une organisation s'abonne à une nouvelle plateforme de gestion des services IT en SaaS. Ses utilisateurs se répartissent comme suit :

Nombre total de personnes du département IT : 1 000.

Centre de services : 25 utilisateurs en 3×8.

Équipe du matin : 10 utilisateurs.
Équipe de l'après-midi : 10 utilisateurs.
Équipe de nuit : 5 utilisateurs.

Gestionnaires de changement : 20.

Gestionnaires d'actifs : 5.

Consultants externes : 20.

Gestion des services RH : 10.

	Nbre de licences nommées nécessaires	Nbre de licences simultanées nécessaires
Centre de services	25	10	Au centre de services, il faudrait une licence nominative pour chaque utilisateur dans chaque équipe. En revanche, il suffirait d'acheter le nombre de licences simultanées correspondant à l'effectif maximal de chaque équipe, à savoir 10.
Gestionnaires de changement	20	6	Pour les licences simultanées, nous supposons que seuls six gestionnaires de changement peuvent être actifs au même moment.
Gestionnaires d'actifs	5	2	Pour les licences simultanées, nous supposons que seuls deux gestionnaires d'actifs seront actifs en même temps.
Consultants externes	20	4	Comme les consultants externes doivent avoir une licence, toutes les licences nominatives sont allouées même s'il s'agit d'utilisateurs intermittents.
Analystes du service RH	10	2	Les RH veulent aussi utiliser la plateforme : le nombre d'utilisateurs simultanés est une hypothèse.
	80 licences nommées	24 licences simultanées

Ces licences utilisateur simultanées ne sont pas limitées à un rôle spécifique et peuvent servir à tous les utilisateurs, jusqu'à un maximum de 24 utilisateurs simultanés.

Notons qu'une entreprise peut choisir de combiner des licences nominatives et simultanées.

Identification du meilleur modèle pour votre entreprise

Le choix entre licences nominatives et simultanées dépend souvent de l'analyse des besoins spécifiques de votre entreprise :

Évaluer les schémas d'utilisation :  comprendre la fréquence et les utilisations prévisibles du logiciel par votre équipe. Les licences nominatives correspondent bien à un usage quotidien constant, tandis que les licences simultanées sont idéales pour un accès occasionnel.
Tenir compte des contraintes de budget : si le budget est serré, évaluez les conséquences financières de chaque modèle de licence en fonction de vos schémas d'utilisation.
Évaluer la charge de travail administrative : tenez compte de la facilité de gestion de chaque modèle de licence en termes de charge de travail IT et de conformité.

Les licences nominatives et simultanées fournissent davantage de flexibilité, et beaucoup d'entreprises choisissent de combiner les deux modèles. Le choix d'un mode ou de l'autre dépend des opérations et des besoins logiciels de l'entreprise. L'analyse rigoureuse de ces facteurs vous permettra de sélectionner un modèle de licence adapté à votre budget tout en améliorant les performances de votre équipe, et en phase avec vos workflows opérationnels.

Ivanti propose des licences simultanées et nommées. En savoir plus sur les options flexibles de gestion des services Ivanti.

Migration vers le Cloud : pour une gestion des services d'entreprise (ESM) sans interruption

Tue, 27 Aug 2024 09:00:00 Z

Une ESM (Gestion des services d'entreprise) sans interruption est indispensable pour maintenir non seulement la productivité et l'efficacité de l'entreprise, mais aussi la satisfaction des collaborateurs.

Les systèmes ESM traditionnels on-premise présentent des inconvénients réels : évolutivité limitée, mises à jour de sécurité insuffisantes, maintenance et mise à niveau difficiles. De plus, vous risquez davantage de subir des risques de perte complète des données, et de connaître des interruptions de disponibilité des services du fait de la dépendance à un ou deux points de défaillance potentiels.

C'est pour toutes ces raisons qu'une solution Cloud constitue la solution idéale pour mettre en place une ESM sans interruption avec des mesures de sécurité renforcée et des sauvegardes assurées.

Quels sont les dangers d'une gestion on-premise de vos services d'entreprise ?

La transition vers le Cloud est une étape critique pour maintenir une ESM et une gestion des services IT sans interruption, car les systèmes on-premise sont risqués par nature.

L'un des principaux problèmes des systèmes on-premise est qu'ils sont davantage sujets à des fuites de données et à des vulnérabilités de sécurité. De plus, les données sensibles stockées sur site constituent une cible de choix pour les cyberattaques. Une seule faille peut compromettre l'ensemble du système. De plus, les systèmes on-premise ont davantage tendance à subir des interruptions, en raison des défaillances matérielles ou des pannes d'électricité, ce qui perturbe les services... et, potentiellement, provoque une perte complète des données.

À mesure que l'entreprise grandit, de plus en plus de périphériques entrent dans son environnement : cela inclut aussi bien les périphériques achetés par l'entreprise que ceux appartenant aux collaborateurs. La gestion et la sécurisation de ces périphériques supplémentaires se complexifient et consomment beaucoup de ressources. En fait, selon le rapport d'Ivanti « État de la cybersécurité en 2024 », une entreprise sur trois est incapable de suivre les périphériques personnels dans son environnement.

L'évolutivité et la flexibilité constituent aussi des défis économiques pour les systèmes on-premise, qui ont souvent un coût total de possession plus élevé que les systèmes Cloud. Si vous tenez compte des coûts de centre de données, du matériel, des logiciels et du personnel nécessaires pour la maintenance et la mise à jour de tous les éléments, les coûts d'exécution d'un système on-premise peuvent dépasser ses avantages.

Quels sont les avantages de la migration vers le Cloud de la gestion de vos services d'entreprise ?

Parmi les avantages financiers du modèle Cloud basé sur le SaaS, citons des frais d'exploitation prévisibles et des dépenses immédiates minimes, comparativement aux solutions on-premise.

La réduction des interruptions de service est aussi un avantage précieux. En effet, avec une solution Cloud, l'entreprise évite les risques liés au stockage des données dans un ou deux endroits seulement. En cas de défaillance majeure ou de fuite de données à un endroit, une solution Cloud garantit que l'entreprise peut toujours réaliser des activités de gestion des services comme la remédiation.

En outre, l'évolutivité inhérente du Cloud permet aux entreprises d'ajuster leurs ressources IT de façon transparente en fonction de l'évolution des besoins. Grâce à cette flexibilité, les entreprises peuvent s'adapter à la dynamique du marché et soutenir leur croissance sans contraintes d'infrastructure.

En migrant vers le Cloud, les entreprises limitent les risques et garantissent une gestion interrompue des services. Avec leurs fonctions extrêmement adaptables et évolutives, les solutions ESM dans le Cloud permettent aux entreprises de réagir rapidement à l'évolution des besoins et des défis, sans investissement lourd en matériel ou en infrastructure.

Planifier la migration

La migration vers le Cloud est « un voyage ». C'est aussi l'occasion de réévaluer vos systèmes et de vous assurer qu'ils s'alignent sur la vision à long terme de votre entreprise.

Une planification efficace est indispensable pour identifier les étapes qui nécessitent le plus d'attention, comme les intégrations et la sécurité. Les entreprises doivent définir des objectifs clairs et définir un calendrier spécifique pour une migration fluide vers le Cloud sans aucune interruption des services.

Meilleures pratiques de gestion des demandes de service

Tue, 20 Aug 2024 07:00:00 Z

Composante essentielle de l'ITSM (Gestion des services IT), la gestion des demandes de service permet de prendre efficacement en charge celles émises par les collaborateurs.

Selon l’étude d’Ivanti « Rapport sur l'Everywhere Work en 2024 », 56 % des professionnels IT ont constaté une augmentation des demandes de service et 1/3 connaissent quelqu’un qui a démissionné pour cause de burnout.

Pour les entreprises, mettre en oeuvre les meilleures pratiques de gestion des demandes contribue à améliorer l’expérience de demande de service, mais aussi à rationaliser les processus internes et à garantir que les services qui les traitent ne sont pas débordés.

Qu'est-ce que la gestion des demandes de service ?

Commande d’un nouvel ordinateur, demande d’accès aux logiciels internes ou simple réinitialisation d’un mot de passe, les demandes de service sont variées. Dans un système informel, les traiter revient à se frayer un chemin dans un vaste bazar de demandes perdues, de collaborateurs énervés et d’équipes IT débordées. La gestion des demandes de service sert à organiser la prestation de services.

Avec une solution de gestion des demandes de service, les entreprises gèrent et traitent mieux ces demandes, car les collaborateurs disposent d’un guichet unique où les déposer. Ce processus est conçu pour être simple et assurer une expérience cohérente et conviviale. D’une part, il aide l’équipe IT et les autres services à gérer et à répondre efficacement à ces demandes, et garantit d’autre part que les collaborateurs restent informés de l’état de leurs demandes et que leurs attentes sont satisfaites.

L’implémentation de la gestion des demandes de service dans l’entreprise peut grandement rehausser ses niveaux de service, et garantir qu’utilisateurs et équipe IT travaillent ensemble à améliorer l’efficacité opérationnelle dans une culture de collaboration.

Meilleures pratiques pour les conceptions front-end

Une gestion efficace des demandes de service vise essentiellement à faire vivre aux collaborateurs une expérience d’excellence. La priorité est ainsi de créer un portail en self-service robuste et convivial. Un tel guichet unique devrait simplifier le processus de demande de service.

Les collaborateurs s’attendent à une expérience aussi pratique et conviviale que celle des sites d’e-commerce. Le portail en self-service doit s’en inspirer et leur offrir un point d’accès unique pour facilement demander des services, trouver des informations et connaître l’état de leurs demandes.

Par exemple, les sites de vente montrent souvent les articles les plus vendus en premier. Les entreprises peuvent copier cette fonction et faciliter l’accès aux demandes de service les plus courantes. Quand les services essentiels sont aisément accessibles, les collaborateurs gagnent en autonomie et l’entreprise peut améliorer leur expérience en résolvant rapidement leurs problèmes. Les collaborateurs sont responsabilisés et plus performants.

C’est aussi un moyen pour les entreprises proactives de fournir à leurs collaborateurs des ressources pour qu’ils résolvent eux-mêmes leurs problèmes. En fait, 49 % des collaborateurs pensent qu’avoir davantage d'informations en self-service les rend plus performants, selon le rapport « Rapport sur l’Everywhere Work en 2024 ». Bases de connaissances bien documentées, guides pas à pas, conseils de dépannage… en donnant aux collaborateurs les outils nécessaires pour traiter leurs propres demandes, les entreprises réduisent la charge de travail du centre de service et façonnent une culture d’autonomisation et de résolution des problèmes.

Meilleures pratiques pour une expérience Admin transparente

En matière de gestion des demandes de services, différentes bonnes pratiques participent à fournir une exceptionnelle expérience back-end.

D’abord, centralisez toutes les demandes de service en un seul système. Ainsi regroupées, ces demandes sont visibles par le personnel autorisé qui y a aussi accès : les administrateurs ne s’éparpillent pas sur plusieurs canaux ou systèmes.

Ensuite, exploitez toute la puissance de l’automatisation pour créer des workflows clairs. Les interventions manuelles ainsi réduites au minimum, les administrateurs peuvent se concentrer sur des responsabilités plus complexes et stratégiques.

Il est également important d’élaborer un processus d’approbation clair et bien défini, pour éviter les goulets d’étranglement et garantir une prise de décision rapide avec les approbations nécessaires. Un workflow d’approbation rationalisé accélère le traitement des demandes et des résolutions.

Pour optimiser encore l’expérience back-end, les administrateurs peuvent utiliser des outils d’analyse et de reporting pour surveiller et analyser les tendances des demandes, identifier les points à améliorer et prendre des décisions basées sur les données. Les admins peuvent en permanence affiner la gestion des demandes de service pour qu’elle reste alignée sur les objectifs de l’entreprise et les attentes des utilisateurs.

Pour maintenir la performance du système, il est essentiel de régulièrement vérifier et mettre à jour les stratégies de gestion des demandes de service, les procédures et la documentation. Cette évaluation permanente permet d’appliquer les meilleures pratiques et d’intégrer les tendances du secteur et les leçons apprises. En veillant à ce que la documentation soit constamment actualisée et accessible, les administrateurs peuvent accompagner les utilisateurs et leur fournir le support dont ils ont besoin, garantissant ainsi des niveaux de service homogènes et efficaces.

Enfin, il est crucial d’instaurer un environnement collaboratif où administrateurs, demandeurs et autres parties prenantes peuvent activement s’engager et donner leur avis pour améliorer en permanence la gestion des demandes de service. En favorisant des canaux de communication efficaces, les administrateurs collectent de précieuses informations, répondent aux inquiétudes et anticipent les défis. La satisfaction des utilisateurs et l’excellence globale des services augmentent.

En cas de demande plus complexe, le traitement du workflow de demandes devra peut-être passer par un système externe. Prenons un exemple : pour commander un ordinateur, vous devez passer par le système d’approvisionnement de votre entreprise qui passera commande au fournisseur. Une intégration bidirectionnelle robuste permet d’automatiser l’ensemble du processus, quels que soient le système et la procédure employés.

Étendre la gestion des demandes de service au-delà du département IT

Si vous adoptez les meilleures pratiques de gestion des demandes de service, les avantages se ressentent bien au-delà de l’équipe IT : les RH, la gestion des installations et le marketing notamment peuvent aussi améliorer leurs opérations.

Automatiser reste la clé pour réduire les interventions manuelles et booster la productivité : les demandes de congés et l’onboarding pour les RH, les ordres de travail et le suivi des actifs pour les services généraux. Tous les collaborateurs dégagent ainsi du temps pour les tâches stratégiques.

L’implémentation d’un processus d’approbation bien défini oriente efficacement les demandes vers les bonnes personnes, ce qui garantit des approbations rapides. Les RH peuvent rationaliser le remboursement des notes de frais et les demandes de congés. Les services généraux raccourcissent les délais d’approbation des interventions de maintenance et de rénovation. Un bon workflow va encore plus loin : il définit les tâches et leur séquence et automatise le passage de l’une à l’autre. Les différents services peuvent ainsi créer des procédures claires, renforcer l’autonomisation et optimiser l’allocation des ressources.

De plus, une documentation et des processus d’approbation soignés renforcent la conformité et permettent de mieux gérer les risques. En adoptant ces pratiques, les entreprises améliorent l’efficacité IT et boostent la productivité du personnel IT et des utilisateurs finaux, garantissant ainsi une meilleure expérience à tous les collaborateurs.

Quelle est la différence entre un centre de support et un centre de services ?

Mon, 15 Jul 2024 09:00:01 Z

Les différences entre centre de support (Help Desk en anglais) et centre de services (Service Desk en anglais) étaient jadis très claires. Mais au fil des années, beaucoup de choses ont changé. L'arrivée de nouvelles technologies a notamment chamboulé la façon dont utilisateurs et clients reçoivent de l'aide.

Comparons les deux modèles et voyons comment l'évolution se manifeste.

Les distinctions entre un « centre de support » et un « centre de services » sont particulièrement évidentes dans le domaine de l'ITSM, la gestion des services IT. Si les solutions de centre de support servaient généralement à gérer les incidents, celles de centre de services dépassaient largement ce cadre pour inclure ce qui touche au référentiel ITIL. Les solutions modernes de gestion des services vont même encore plus loin.

Centre de support ou centre de services ?

Les opérations des centres de support IT classiques datent de l'époque où DOS dominait le paysage des systèmes d'exploitation, quand la plupart des ordinateurs étaient compatibles IBM. Les logiciels d'assistance aux clients créaient des profils d'incident avec les détails de base : le système de tickets que l'on connaît bien.

Du début à la fin, l'analyste de premier niveau restait propriétaire de l'incident. En cas d'escalade, les analystes de niveau supérieur endossaient le rôle de gestionnaire d'incident, gestionnaire du changement, ou de gestionnaire de version.

Ce modèle repose sur une approche réactive, centrée sur le dépannage : le centre de support s'attèle à la résolution immédiate des problèmes, demandes et incidents des utilisateurs au fur et à mesure qu'ils surviennent. Si ce système garantit la continuité du travail des utilisateurs finaux, il n'empêche pas nécessairement ces problèmes de se produire.

Par contraste, le modèle de centre de services anticipe pour prévenir les problèmes et garantir des niveaux de service. Les technologies utilisées, conçues selon les meilleures pratiques ITIL, accompagnent cette démarche par la gestion des configurations, des connaissances et des versions (et pas seulement des incidents).

Pour aller plus loin : 20 meilleures pratiques de gestion des tickets IT pour améliorer les services et le support

Le centre de support est-il obsolète ?

La comparaison entre centres de support et de services présente une autre difficulté. En effet, on pourrait arguer que le centre de support n'existe plus… du moins, plus au sens classique du terme.

Par le passé, le centre de support était simplement le bureau où l'on se rendait pour résoudre les problèmes informatiques, mais au fil du temps il a dû fournir un éventail de services plus complet et plus proactif… d'où le nom de centre de services. Le personnel IT a commencé à aller au-delà de la gestion des simples incidents pour traiter plus largement les problèmes et bien plus encore. Ainsi, le centre de services a remplacé le centre de support, car les équipes IT se sont tournées vers une démarche d'anticipation et de prévention.

En réalité, une grande partie des problèmes auparavant pris en charge par le centre de support sont désormais résolus via des portails en self-service. Mieux encore, ces problèmes ne deviennent jamais des incidents, grâce aux bots d'autoréparation intelligents. Les utilisateurs n'émettent jamais de ticket pour un problème qui a été résolu avant même qu'ils n'en prennent conscience.

Pour aller plus loin : Optimisation du centre de services IT : Se structurer pour améliorer les processus

Amélioration de l'expérience client

La réorientation vers de nouveaux profils de compétences est l'une des différences notables entre les deux types de centres. Il existe de nombreuses ressources de formation technique, mais les équipes de support ont besoin de compétences de service client comme l'écoute et la communication. La question est : comment transformer la résolution d'un problème technique en une expérience positive pour l'utilisateur et éviter de faire intervenir le deuxième échelon ?

De plus, le personnel de premier niveau du centre de services, souvent mieux formé et disposant de ressources plus complètes que celui des centres de support, peut traiter en autonomie une plus large variété de problèmes, avec à la clé une réduction du nombre de dossiers remontés au second niveau et une nette accélération de la résolution.

Centre de support ou centre de services : les modèles

Répertorions les différences entre les deux modèles :

Fonction	Centre de support traditionnel	Centre de services moderne
Cible	Résolution réactive des incidents, si et quand ils sont signalés.	Maintien des niveaux de service, et anticipation et prévention des incidents.
Processus	Informels et souvent cloisonnés.	Maintien des niveaux de service, et anticipation et prévention des incidents.
Outils	Informels et souvent cloisonnés.	Formalisés, alignés sur les meilleures pratiques ITIL.
Interaction utilisateur	Assistance par téléphone et par e-mail.	Assistance multicanale (téléphone, e-mail, chat, portail en self-service).
Gestion des connaissances	Base de connaissances limitée.	Options robustes de self-service et de base de connaissances.
Automatisation	Automatisation minimale.	Automatisation des tâches répétitives (comme la réinitialisation des mots de passe).
Compétences mises en œuvre	Principalement techniques.	À la fois compétences techniques et de communication/gestion client.
Métriques et rapports	Rapports de base sur les tickets résolus.	Rapports complets sur les niveaux de service, les performances et les tendances.
Autonomisation des utilisateurs	Options de self-service limitées.	Self-service utilisateur via une base de connaissances et un portail.
Gestion des coûts	La résolution manuelle même pour les incidents les plus petits/courants augmente les coûts.	Maîtrise des coûts grâce à l'automatisation, à l'analyse des processus et au self-service.
Gestion du changement	Processus de changement informels.	Processus formels de gestion des changements.
Alignement commercial	Peu de prise en compte des objectifs de l'entreprise.	Fort alignement sur l'ITIL et les objectifs de l'entreprise.
Alignement de la sécurité	Généralement en silos, isolé des équipes Sécurité.	Possibilité d'exploiter la technologie pour prendre en charge la prévention des menaces et la collaboration avec la Sécurité.

Pour aller plus loin : Automatisation du centre de services, section 1 sur 4 : Ce qu'elle vous apporte

Un partenaire pour la cybersécurité

Comme le centre de services IT moderne n'est plus dans la réaction, il s'est mué en un partenaire stratégique, capable non seulement de maintenir une DEX et une productivité fluides, mais aussi de collaborer avec la Sécurité de l'entreprise et l'équipe GRC (Gouvernance, risques et conformité) pour protéger l'entreprise.

Prenons un exemple : les outils et processus automatisés qu'utilise désormais le centre de services s'appliquent aussi aux cas d'usage de sécurité proactive. Les bots qui détectent et réparent en amont peuvent être clonés, puis ajustés pour répondre aux besoins de cybersécurité.

Les outils automatisés de gestion des terminaux peuvent assurer un traitement automatique des vulnérabilités sur tous les périphériques connectés. Et comme le centre de services est souvent le premier point de contact des utilisateurs victimes d'activités suspectes ou d'incidents de sécurité, en les aidant efficacement à dépanner ces problèmes, vous les encouragez à signaler les incidents et à respecter les protocoles.

Le bon outil pour la transition

Quand un département IT décide de changer de modèle en passant à un modèle de centre de services, la solution logicielle choisie pour cette évolution devra inclure certaines fonctions clés :

Système complet de gestion des services d'entreprise (ESM)

Ne vous contentez pas d'un simple suivi de base des incidents. Un centre de services doit gérer les incidents, les demandes de service, les changements et les problèmes au sein d'une plateforme unifiée. Il vous faut des fonctions comme un portail en self-service et des capacités d'intégration fluide.

Gestion des connaissances

Une base de connaissances robuste permet aux utilisateurs de résoudre eux-mêmes les problèmes et allège la charge du personnel du centre de services. Pensez à des fonctions comme la recherche d'articles, l'évaluation par les utilisateurs, et l'intégration avec le système de tickets.

Capacités d'automatisation

Automatisez les tâches répétitives comme la réinitialisation des mots de passe et le provisionnement des services : déchargé, le personnel du centre de services pourra se consacrer à des problèmes plus complexes. Trouvez des solutions qui s'intègrent fluidement avec les autres outils IT et acceptent les workflows personnalisés.

Portail en self-service

Autonomisez les utilisateurs : laissez-les trouver seuls une solution grâce à un portail convivial en self-service. Celui-ci doit permettre d'accéder facilement à la base de connaissances, de créer des demandes de service et de suivre la progression des tickets.

Meilleures pratiques ITSM

Choisissez une solution qui intègre les meilleures pratiques ITSM, notamment en prenant en charge les processus de gestion des incidents, du changement et des problèmes. Elle doit proposer des fonctions comme les accords de niveau de service, l'intégration de la gestion des configurations et le reporting.

Évolutivité et flexibilité

Tous ces nouveaux outils doivent évoluer au rythme de vos besoins IT. Recherchez des solutions modulaires personnalisables en fonction de vos besoins spécifiques.

Rapports et analyses

Bénéficiez d'insights sur les performances du centre de services et identifiez les points à améliorer grâce aux outils robustes de reporting et d'analyse. Suivez des métriques comme les délais de résolution des demandes de service, la satisfaction des utilisateurs et les performances des agents.

Fonctions de sécurité

Choisissez une solution qui offre de robustes fonctions de sécurité pour protéger les données des utilisateurs et garantir un accès sécurisé au personnel autorisé.

Interface et expérience utilisateur

Il est essentiel d'offrir une interface conviviale à la fois aux agents du centre de services et aux utilisateurs pour faciliter l'adoption de la solution et fournir un service efficace. Envisagez des fonctions comme la navigation intuitive, l'accessibilité mobile et les fonctionnalités de recherche.

Intégration avec les outils et l'architecture existants

Assurez-vous que la solution de centre de services s'intègre en toute fluidité à votre infrastructure IT existante, notamment aux systèmes de tickets.

Pour aller plus loin : Choix d'une solution ITSM : Ce qu'il faut savoir

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