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8 transformations des opérations IT qu'apporte l'IA agentique

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Les capacités de raisonnement et de planification des agents d'IA peuvent dynamiser l'organisation informatique en prenant des décisions et en gérant des tâches avec une intervention humaine minimale, voire nulle.

PublicitéCapable d'accomplir des tâches spécifiques avec une supervision humaine quasi inexistante, l'IA agentique promet de révolutionner un large éventail d'opérations et de services informatiques. Cette nouvelle approche utilise des agents reposant sur des modèles imitant la prise de décision humaine.

Les opérations informatiques couvrent de multiples domaines - réseaux, stockage, calcul et sécurité - et constituent le socle des plateformes métiers et des portefeuilles de produits, note Yogesh Joshi, vice-président senior des plateformes produits chez TransUnion, une société d'évaluation du crédit. « Disponibilité, fiabilité, évolutivité et performance au moindre coût sont des KPI essentiels pour les opérations informatiques, explique-t-il. Traditionnellement, nous nous appuyions sur une combinaison de ressources humaines, de processus et de technologies pour garantir le niveau de ces indicateurs. » L'IA agentique est susceptible de changer la donne.

Voici huit façons d'utiliser cette nouvelle approche pour accélérer les opérations et réduire les coûts.

1. Optimiser les ressources de calcul

Selon Yogesh Joshi, les agents d'IA peuvent évaluer l'utilisation des ressources de calcul en temps réel, en sélectionnant les types d'instances, les configurations et les paramètres de mise à l'échelle optimaux afin d'adapter dynamiquement l'infrastructure aux besoins de la charge de travail. « Les agents peuvent également surveiller en continu les flux de données entrants, d'accès, les données utilisées et sortantes, en appliquant des principes basés sur des politiques pour détecter les anomalies et initier automatiquement des actions correctives », ajoute-t-il.

2. Automatiser l'assistance

L'IA agentique inaugure une ère où les professionnels de l'informatique se concentreront moins sur l'automatisation des tâches répétitives et davantage sur la conception d'agents d'assistance aussi performants que possible, explique Matt Lyteson, DSI de la technologie chez IBM. « Cela impliquera de former les agents eux-mêmes, mais aussi de garantir la performance, l'évolutivité et la sécurité tout au long du processus »,dit-il.

« Bien menée, la transformation pilotée par les agents a le potentiel de rationaliser considérablement notre façon de gérer l'ensemble de nos activités informatiques », affirme Matt Lyteson. Et de citer l'ingénierie de la fiabilité (SRE, Site Reliability Engineering) comme exemple concret. Un agent peut garantir de manière autonome la maintenance et la mise à jour des serveurs, effectuer des analyses de l'origine des incidents, ajuster de vastes ensembles de données opérationnelles et formuler des recommandations pour optimiser l'environnement. L'automatisation informatique traditionnelle permet déjà de réaliser une grande partie de ces tâches, mais l'IA agentique promet de les accélérer considérablement, en réduisant drastiquement les délais.

PublicitéPour tirer pleinement parti de l'IA agentique, s'appuyer sur une plateforme d'IA d'entreprise offrant, outre l'IA, des fonctionnalités d'orchestration, d'accès aux données et d'automatisation, sera essentiel. « Ces éléments vous permettront d'expérimenter, de créer et de déployer rapidement des agents de test, tout en respectant la gestion du cycle de vie des logiciels et en entrant dans le cadre des opérations informatiques essentielles telles que l'observabilité, la gestion des services IT et la cybersécurité », souligne Matt Lyteson.

3. Accélérer la résolution des problèmes

Selon Loren Absher, directrice du conseil en IA chez ISG, cabinet de recherche et de conseil en technologies, l'IA agentique fait toute la différence entre la création automatique d'un ticket et la résolution automatique d'un problème. « Un agent peut surveiller les objectifs de niveau de service, corréler les journaux et les indicateurs, proposer une solution, exécuter un test de déploiement progressif, intervenir dans une fenêtre de changement, puis revenir automatiquement en arrière si le niveau de service chute. »

Loren Absher affirme que les utilisateurs peuvent s'attendre à ce que le temps moyen de résolution (MTTR,pour mean time to resolution) passe de plusieurs heures à quelques minutes, voire quelques secondes pour les incidents courants, avec moins de transferts de responsabilité et des analyses post-mortem plus claires grâce à l'enregistrement de chaque action des agents. « Le travail humain évolue : les tâches ne se limitent plus à la consultation de procédures standardisées, mais se concentrent désormais sur la conception de mesures de protection, telles que des scénarios pré-approuvés et des plans de restauration », explique-t-il. Ce qui permet une mise en oeuvre plus fluide et réduit les interventions d'urgence.

4. Améliorer le support client

Selon Rowena Yeo, directrice technique du groupe pharmaceutique Johnson & Johnson, l'un des premiers domaines où l'IA agentique apporte de la valeur n'est autre que le service client. « En coordonnant les actions de plusieurs agents sur différents systèmes, les entreprises peuvent résoudre les demandes complexes plus efficacement, explique-t-elle. Cela permet non seulement aux équipes de travailler plus vite, mais aussi d'améliorer la satisfaction client. »

Selon Rowena Yeo, la capacité de l'IA agentique à exécuter des tâches complexes et ciblées offre des opportunités d'expérimentation et d'optimisation opérationnelle. « Ces fonctionnalités renforcent notre agilité et nous permettent d'être plus réactifs et efficaces »,dit-elle.

5. Accélérer la prise de décision sur les problèmes d'infrastructure

Au lieu de suivre un script prédéfini, un agent peut analyser une situation, déterminer l'action la plus appropriée et la recommander à un opérateur, explique Mike Anderson, directeur du numérique et des systèmes d'information chez Netskope, une entreprise spécialisée dans les services de sécurité et de gestion de réseaux en temps réel. Par exemple, lors d'une intervention sur la production, l'agent d'IA pourrait détecter un service de base de données qui ne répond plus, corréler tous les signaux associés et recommander de redémarrer ce service plutôt que de redémarrer l'ensemble du serveur.

Selon Mike Anderson, les agents d'IA rendront les équipes IT plus proactives et moins réactives. « Les collaborateurs subiront moins de perturbations car l'IA peut empêcher les petits problèmes de s'aggraver », explique-t-il. Dans le support de la production, un agent pourrait recommander une action corrective pour résoudre un problème d'application défaillante avant qu'il ne provoque une panne, cette action devant alors être approuvée par un ingénieur. « Les équipes informatiques consacrent ainsi moins de temps à la gestion des incidents et davantage aux améliorations stratégiques qui renforcent la résilience, l'efficacité et la satisfaction des utilisateurs. »

6. Rationaliser les tests logiciels

L'IA agentique va transformer les tests logiciels, assure David Colwell, vice-président IA et Machine Learning chez Tricentis, une entreprise spécialisée dans les tests logiciels automatisés et les services d'ingénierie de la qualité. « Elle amène des progrès sur tous les aspects, de la génération des cas de tests à leur automatisation », dit-il.

« Les équipes peuvent désormais confier en grande partie les tests de base à des agents afin de garantir une couverture exhaustive des zones critiques », ajoute David Colwell, indiquant que cette technologie permettra aux ingénieurs de se concentrer sur des défis plus complexes, tels que des intégrations ou l'exploration de cas limites. « En retour, cela aide les équipes à accélérer la livraison et à améliorer la résilience à long terme des systèmes », note-t-il encore.

David Colwell constate déjà l'influence des agents d'IA sur la performance, la qualité et la réduction des risques logiciels. « Grâce à la prise en charge des tâches répétitives ou basiques par les agents d'IA, les équipes informatiques sont en mesure de résoudre davantage de problèmes, plus rapidement », assure le responsable de Tricentis.

David Colwell met toutefois en garde les DSI : sans une gouvernance appropriée, ces mêmes agents qui accélèrent les flux de travail peuvent aussi engendrer de nouveaux risques. « Nous avons constaté que certains agents s'enlisent dans des boucles où ils réécrivent incorrectement des tests, voire suppriment par erreur des sections entières de code, explique-t-il. Les agents d'IA ont le potentiel de transformer positivement les opérations informatiques, mais uniquement lorsqu'ils sont associés à des garde-fous solides et à une supervision humaine. »

7. Améliorer la productivité

Grâce à l'IA agentique, les responsables IT peuvent libérer un temps considérable au sein de leurs équipes, permettant ainsi à leurs collaborateurs de se concentrer sur des projets innovants et des activités plus créatives, affirme Dhaval Jadav, PDG du cabinet de conseil en stratégie Alliant. « L'IA agentique actuelle est la première version de la technologie dotée d'une autonomie intrinsèque, observe-t-il. Si des versions précédentes, comme les workflows d'IA et l'automatisation, peuvent effectuer des tâches basiques et répétitives à un rythme constant, l'IA agentique peut réaliser des tâches complexes avec une plus grande fluidité. »

Le dirigeant est convaincu que l'IA agentique deviendra suffisamment puissante pour transformer le travail de la plupart des membres d'une équipe IT. « Ses impacts se feront sentir rapidement et profondément », prédit-il. Tout en prévenant : « La faire fonctionner comme prévu peut s'avérer difficile, coûteux et chronophage, compte tenu de son potentiel. Car cela soulève la question plus large de la modernisation et de la rationalisation de votre organisation. »

Par conséquent, Dhaval Jadav conseille aux DSI de commencer modestement et de progresser étape par étape, en partant de projets locaux de petite envergure qui démontrent la valeur ajoutée de l'IA agentique, tout en familiarisant les membres de l'équipe IT avec ce concept et son potentiel. « Cela contribuera à bâtir des fondations solides. C'est la première étape et c'est la plus importante », assure Dhaval Jadav.

8. Aller vers l'auto-réparation des systèmes

L'IA agentique apparaît comme la pierre angulaire des organisations auto-réparatrices, où les systèmes ne sont pas seulement monitorés, mais aussi gérés de manière autonome, explique Ryan Achterberg, directeur technique du cabinet de conseil en technologies et en stratégie Resultant. « Imaginez une IA qui détecte une fuite de mémoire, déploie un serveur de remplacement, reconfigure les applications et corrige le noeud défaillant avant même que quiconque ne s'aperçoive du problème, illustre-t-il. Fini la panique, les pannes et les nuits blanches. »

La nature même des opérations informatiques évolue considérablement avec l'avènement de l'IA agentique, ajoute le CTO. « Les interruptions de service ne sont plus des crises soudaines nécessitant une intervention urgente. » Désormais, les processus de détection et de récupération rapides garantissent des niveaux de service mieux stabilisés.

Le concept même de travail est appelé à se transformer avec l'IA agentique. « Les tâches répétitives et fastidieuses du support technique s'estompent tandis que les problèmes récurrents se résolvent automatiquement », pronostique Ryan Achterberg. Les ingénieurs peuvent alors se concentrer sur des missions telles que la conception de plateformes, l'optimisation des modèles et la mise en place de garde-fous. « Ils passeront alors moins de temps à se demander ce qui ne fonctionne pas et plus de temps à façonner le fonctionnement du système », reprend le directeur technique.

Article rédigé par

John Edwards, CIO (adapté par Reynald Fléchaux)

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