Chères DSI,
Un Système d’Information (SI) qui fonctionne bien, personne ne s’en rend compte. Dès qu’un service ne répond plus, c’est la panique pour les utilisateurs. Alors, consciencieusement, vous avez mis en place des outils de gestion des incidents.
Suivre les difficultés rencontrées et y répondre rapidement est une de vos activités. L’automatiser semble naturel pour un composant du domaine informatique. Et elle permet une vision enrichissante de la qualité des outils mis en place.
La gestion des incidents permet de connaître la qualité des produits déployés et l’efficacité des infrastructures. Les utilisateurs ne peuvent être bloqués longtemps. Alors autant faire remonter l’information au plus vite pour y répondre.
Mais vous constatez que les incidents déclarés dans des tickets sont continus. Comme si seules les conséquences étaient corrigées. Les causes semblent ignorées alors que c’est la base d’une amélioration continue.
Les équipes IT de production répondent à l’utilisateur. Celles de développement mettent en place des évolutions correctives pour limiter les situations bloquantes. En théorie car souvent de nombreux freins empêchent l’amélioration.
En parallèle, les devs se retrouvent souvent à dépanner l’utilisateur final. Quant aux mesures correctives pour que l’incident ne se produise pas, elles sont rejetées en raison de plannings de versions déjà chargés.
Il faut libérer du temps aux équipes IT de support et de développement pour qu’elles fassent correctement leur travail. Comment ? En répondant à chaque point de tension en utilisant des outils d’IA en facilitateurs.
Les évidences
L’utilisateur a un besoin. Cela nécessite-t-il l’ouverture d’un ticket ? Un chat IA basé en amont de l’outil de tickets pourrait répondre au besoin. Appuyé par une base de connaissance régulièrement mise à jour par le traitement d’autres incidents, on a la première pierre d’une amélioration continue.
Les tickets imprécis
L’utilisateur crée un ticket suite à un incident et le transmet. Souvent, le contexte est peu décrit ce qui amène le collègue du support à recontacter ce dernier pour détailler la fonctionnalité en cause et le résultat attendu.
Utiliser l’IA afin de s’assurer que des éléments attendus (logs, capture d’écran, …) soient présents avant de transmettre le ticket est possible. Celle-ci peut aussi proposer par auto-complétion une description pertinente pour les équipes support.
Les tickets mal orientés
Le service support de premier niveau devrait apporter un premier diagnostic avant toute escalade. En pratique, cette règle est peu observée. Les conséquences … des tickets qui se perdent et sont traités tardivement.
Comme pour l’utilisateur, les supports IT devraient pouvoir compter sur l’IA et sur des bases de connaissance pour préciser les diagnostics et transmettre aux bonnes équipes.
Les tickets multiples pour un incident
Une base qui tombe et ce sont des centaines d’utilisateurs qui peuvent rencontrer des difficultés dans leur travail. Et ils le signalent. De nombreux tickets ouverts pour un même incident, comme dans le premier cas, une mitigation par un chat IA en amont du ticket suffit.
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Aussi simples qu’elles paraissent, ces situations sont très pénalisantes. Et l’intégration d’outil IA dans ce flux de travail améliore grandement la situation. Chères DSI, qu’attendons-nous ?