L’intelligence artificielle est en plein essor.
Bien plus qu’un simple outil de fond pour les entreprises, l’IA endosse un rôle toujours plus sophistiqué au sein des différentes interfaces technologiques intégrées aux parcs informatiques.
Dans le domaine des MSP, ces derniers devenant de plus en plus souvent des partenaires commerciaux de confiance des entreprises, l’utilisation de l’intelligence artificielle permet aux MSP d’effectuer des tâches plus approfondies et de développer davantage de services pour leurs clients.
L’élan de l’IA se poursuit donc. Mais qu’est-ce que l’intelligence artificielle tout d’abord ? Et comment s’intègre t-elle aux méthodes et processus d’intervention des MSP ?
C’est ce dont nous allons parler dans la suite de ce billet.
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1. L’intelligence artificielle en quelques mots
L’intelligence artificielle correspond à toute une constellation de technologies qui donnent aux machines les capacités de percevoir, comprendre, agir et apprendre afin d’augmenter les capacités et la créativité humaines.
L’IA ouvre une nouvelle ère de disruption et de croissance, où l’intelligence humaine est renforcée par la rapidité d’exécution et la précision des machines.
Plusieurs technologies d’intelligence artificielle existent déjà à l’instar du machine learning, du deep learning ou encore les analyses prédictives ou prescriptives.
2. L’intelligence artificielle appliquée aux opérations informatiques
En 2017, la société américaine de conseil Gartner énonce pour la première fois le concept de AIOps, pour Artificial Intelligence Operation Systems.
Cet acronyme renvoie à l’ensemble des outils logiciels qui combinent l’intelligence artificielle et l’Ops, c’est-à-dire la gestion des opérations informatiques. Cela recouvre diverses dimensions de l’Ops, allant du monitoring à l’automatisation, en passant par la maintenance applicative des systèmes d’information.
Les fonctionnalités des AIOps concernent principalement :
- La capacité d’analyse en temps réel de gros volumes de données.
- Le machine learning pour un traitement automatique des événements.
- Le Big Data avec une surveillance massive des événements et performances des systèmes informatiques.
L’AIOps consiste ainsi à réagir à des problèmes en temps réel et à fournir des analyses aux équipes opérationnelles. L’objectif final de l’AIOps est de détecter automatiquement les problèmes dans les opérations informatiques quotidiennes et d’y réagir de manière proactive à l’aide de l’intelligence artificielle.
Attention à ne pas confondre l’AIOps avec le MLOps, pour Machine Learning Operation Systems. Ce système se concentre sur la gestion des données pour créer des modèles d’apprentissage automatique. Alors que l’AIOps est centrée sur l’automatisation des tâches de maintenance et de production informatique, le MLOps renvoie à la création de pipelines automatisés dessinés pour déployer des modèles de machine learning.
3. Intelligence artificielle et MSP : les points clés
Il est facile d’imaginer combien l’AIOps peut être bénéfique pour les fournisseurs de services gérés, notamment dans leur recherche constante d’automatisation, d’efficacité et de productivité.
Dès 2019, la société de conseil Forrester avait déjà prédit que 21% des organisations informatiques prévoyaient d’intégrer et d’utiliser des AIOps dans leurs systèmes de gestion des parcs informatiques.
Dans un environnement concurrentiel où les activités sont de plus en plus agiles, les entreprises recherchent des services améliorés et innovants, solidement encadrés par les technologies les plus récentes, dont l’AI fait évidemment partie.
L’IA va s’avérer particulièrement utile dans le cadre de la relation client. Les entreprises ont un besoin central de connaître les besoins de leurs clients et les capacités d’analyse et de précision de l’intelligence artificielle, couplées à la perspicacité humaine peuvent considérablement améliorer cette approche.
Par exemple, avec l’IA, vous pouvez mettre en place des chatbots qui fournissent des réponses personnalisées et immédiates permettant d’analyser les critiques ou éléments de non-satisfaction émis par les clients.
En cas d’onboarding d’un nouveau client, l’IA peut s’avérer également très efficace. Elle pourra en quelques clics permettre la configuration d’un nouveau client et déterminer par exemple les emplacements de stockage de fichiers auxquels il devra avoir accès, les applications cloud nécessitant la création d’un nouveau compte ou encore dans quels groupes Active Directory (service d’annuaire de réseau) l’utilisateur doit être ajouté.
Au quotidien, l’intelligence artificielle va également considérablement faciliter le travail des MSP. En effet, en plus des outils RMM et PSA, favorisant déjà grandement l’automatisation de tâches et les alertes en temps réel, l’IA va apporter une dose d’anticipation supplémentaire. Grâce au machine learning et au big data, l’IA va détecter des anomalies, et surtout établir des corrélations d’événements et déterminer des liens de causalité qui n’auraient pas pu être établis uniquement par des humains.
Enfin, l’IA va également permettre aux MSP de remédier autrement aux divers incidents pouvant se produire notamment en matière de cybersécurité. En effet, aujourd’hui le temps de réponse humain est bien trop lent pour les cybermenaces actuelles qui sont de plus en plus sophistiquées. Par exemple, le temps moyen que met un ransomware pour crypter des fichiers après son exécution n’est que de trois secondes. L’IA avec sa capacité d’analyse de gros volumes de données, pourra donc agir beaucoup plus rapidement et efficacement face à ces menaces.
Si ce sujet vous intéresse, nous avons récemment consacré un article à une des cybers-menaces les plus répandues : le phishing.
Autre exemple, l’IA va permettre la mise en place de pare-feux et filtres web alimentés par l’automatisation et qui pourront prédire avec un degré de réussite précis et élevé les sites web à autoriser, les connexions IP a laisser passer ou non.
En termes d’automatisation, l’IA peut mettre en place une automatisation connue sous le nom de “Condition-Driven Automation“. Une fois qu’une condition est remplie, l’intelligence artificielle prend des mesures pour résoudre le problème sans qu’un être humain n’intervienne.
Prenons l’exemple d’un service de spooler d’impression défaillant. En général, l’outil RMM ou un ticket d’assistance utilisateur va signaler cette défaillance à un technicien, qui va alors se connecter à distance pour tenter de la résoudre. Cette situation demande du temps et de l’argent. Avec l’AI et son processus d’automatisation, ce type de ticket peut être entièrement résolu automatiquement et sans aucune intervention humaine nécessaire.
L’IA permet également le classement automatique des tickets pour un flux de travail optimisé. Atera a intégré à son PSA le tagging automatique des tickets afin de soulager les professionnels IT des taches fastidieuses et dégager du temps pour le travail de fond.
L’IA va donc complètement réinventer le modèle opérationnel et le workflow des MSP. Elle va créer des services gérés intelligents qui vont participer à une réelle augmentation de leur efficacité sur plusieurs aspects :
- Ingérer de grandes quantités de données.
- Effectuer des analyses en temps réel sur les données en continu à l’aide de modèles d’apprentissage automatique.
- Signalez les anomalies au système de recommandation.
- Stockez les données en continu dans un lac de données (méthode de stockage de données massive)
- Envoyer des informations en temps réel pour affiner la précision.
- Fournir des informations contextuelles au système de recommandation.
Ainsi, reposant parfois encore sur un traitement manuel des données de supervision et de gestion, les méthodes actuelles des MSP génèrent de facto des erreurs et des ralentissements. Face à cette problématique, l’intelligence artificielle et les solutions d’AIOps automatisent les principales fonctions des opérations informatiques, procèdent à une identification plus ciblée et poussée et réduisent sensiblement les problèmes et menaces pouvant survenir. Une véritable valeur ajoutée pour les MSP qui ont tout intérêt à intégrer l’IA dans leurs stratégies de gestion et d’approche client.
Dans cet article, nous avons analysé l’impact de l’intelligence artificielle sur les MSP et comment elle permet une accélération du processus d’automatisation des services informatiques et une nette augmentation de la productivité.
