L’utilisation croissante de l’intelligence artificielle dans les opérations IT

Dire que l’intelligence artificielle (IA) est en train de changer le paysage du travail est un euphémisme. Bien plus qu’un simple outil en arrière-plan, l’IA s’impose comme une force révolutionnaire capable de remodeler non seulement l’économie mondiale, mais aussi la nature même du travail. À une époque déjà marquée par des avancées technologiques rapides, son rôle devient de plus en plus sophistiqué dans les différentes interfaces technologiques des parcs informatiques.

Les chiffres confirment cet élan transformateur. Goldman Sachs estime que l’IA pourrait donner au PIB mondial un coup de pouce de 7 % (près de 7 000 milliards de dollars) au cours de la prochaine décennie en augmentant la productivité du travail. PwC va encore plus loin, évaluant une contribution potentielle à 15 700 milliards de dollars d’ici à 2030, avec une augmentation du PIB pouvant atteindre 26 % dans certaines économies locales. Même selon les projections les plus prudentes, l’IA devrait significativement faire progresser l’économie mondiale.

Les données les plus récentes montrent une accélération encore plus marquée du secteur. Le marché des managed services devrait atteindre 409,6 milliards de dollars d’ici fin 2025, porté par la généralisation des copilots IA, de l’automatisation avancée et des solutions cloud-first (Global Growth Insights).
Parallèlement, selon le rapport Netwrix 2024 Hybrid Security Trends, 76 % des MSP ont déclaré avoir subi une cyberattaque au cours des 12 derniers mois. Parmi eux, 51 % ont dû faire face à des dépenses imprévues pour combler des failles de sécurité, et 31 % ont signalé une perte de compétitivité.

Dans le domaine des MSP, ces derniers devenant souvent des partenaires commerciaux de confiance pour les entreprises, l’IA permet non seulement d’automatiser des tâches, mais aussi de développer des services innovants et plus approfondis pour leurs clients.

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. 

Ces avancées récentes jettent les bases des solutions IT les plus performantes d’aujourd’hui, comme l’AIOps et les copilots intelligents, en donnant aux MSP les moyens de travailler plus efficacement et de manière proactive.

2. Les nouvelles avancées en IA : ce qui change en 2025

Au-delà des technologies déjà bien établies comme le machine learning, le deep learning et les analyses prédictives ou prescriptives, l’IA a franchi de nouvelles étapes ces dernières années. L’apprentissage par renforcement permet aux systèmes d’apprendre de leurs erreurs et de s’adapter dynamiquement à des environnements changeants. L’IA conversationnelle améliore l’interaction homme-machine, rendant possible des assistants intelligents capables de dialoguer naturellement et de comprendre le contexte. Enfin, les modèles prédictifs avancés permettent d’anticiper des événements ou comportements futurs avec une précision accrue, notamment dans la gestion des systèmes informatiques et la cybersécurité.

Ces innovations posent les bases d’un travail IT plus efficace et proactif, et ouvrent la voie à des solutions telles que l’AIOps, les copilots intelligents et l’IT autonome.

3. 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.

4. 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. 

Depuis quelques années, l’adoption de l’AIOps par les MSP ne cesse de progresser. D’après l’étude “State of AIOps 2023” d’OpsRamp, plus de la moitié (52 %) des décideurs IT interrogés – issus d’entreprises comme de MSP – déclarent avoir déjà déployé l’AIOps dans leurs outils d’opération.

Par ailleurs, selon une enquête de Channel Futures rapportée dans le rapport d’OpsRamp, plus de 60 % des MSP utilisent l’AIOps pour améliorer la disponibilité des applications et des services, tandis que 58 % l’utilisent pour automatiser leurs opérations.

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.

Un excellent exemple de cette transformation vient du générateur de scripts Open AI d’Atera, comme le souligne John Merrick, un utilisateur satisfait :

“Le générateur de scripts Open AI d’Atera a changé la donne pour mon équipe. Au lieu de faire appel à un moteur de recherche et de perdre du temps à trouver le bon script à exécuter, il nous suffit de décrire le problème et nous recevons en quelques secondes un script à examiner et à exécuter sur les appareils à distance. Cela a considérablement amélioré le temps de résolution.”

John Merrick

Cette anecdote illustre parfaitement comment l’IA peut améliorer l’efficacité des MSP en automatisant des tâches répétitives et en réduisant le temps de résolution des problèmes.

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. Pour ce faire, des outils de gestion des incidents dotés d’intelligence artificielle peuvent être déployés pour automatiser la détection et la résolution des menaces en temps réel.

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 l’IA afin de soulager les professionnels IT des taches fastidieuses et dégager du temps pour le travail de fond.

Avant d’aller plus loin, il est utile de faire un zoom sur l’outil qui incarne le mieux cette évolution.
Après tout, si l’automatisation et l’IA redéfinissent déjà le quotidien des MSP, certains copilots intelligents montrent très concrètement à quoi peut ressembler cette nouvelle manière de travailler.

IA Copilot : un assistant intelligent au cœur du travail des MSP

Et c’est précisément là que l’IA Copilot change la donne.
Alors que les MSP cherchent à automatiser davantage, réduire la pression opérationnelle et offrir un support plus rapide, Copilot devient un véritable partenaire de travail. Il génère des scripts, propose des actions recommandées, résout des tickets simples en autonomie, et guide les techniciens dans leurs tâches plus complexes.

L’idée n’est pas de remplacer l’humain, mais de lui enlever le bruit : toutes ces micro-tâches répétitives qui saturent les journées. Résultat : moins de charge mentale, plus de temps pour les interventions qui comptent vraiment, et une qualité de service nettement plus constante.

C’est exactement ce que décrivait John Merrick dans son témoignage — un quotidien où les MSP peuvent enfin se recentrer sur l’essentiel plutôt que de courir derrière les urgences.

Vers l’IT Autonome : la nouvelle génération des opérations informatiques

Après avoir découvert comment l’IA Copilot agit comme un assistant intelligent pour les MSP, il est logique de se tourner vers l’étape suivante : l’IT autonome. Là où Copilot aide à automatiser et à anticiper les tâches, l’IT autonome va encore plus loin en permettant aux systèmes informatiques de prendre des décisions et d’agir de manière indépendante, sans intervention humaine constante.

Grâce à des technologies avancées d’AIOps et de machine learning, ces systèmes peuvent détecter des anomalies, corriger des problèmes et optimiser les performances en temps réel. Par exemple, un serveur ou un service défaillant peut être réparé automatiquement, des configurations ajustées et des correctifs appliqués avant même que les utilisateurs ne s’en aperçoivent. Cette approche réduit non seulement le temps de résolution, mais limite aussi les erreurs humaines et renforce la résilience des infrastructures.

L’IT autonome représente donc une évolution naturelle de l’automatisation IT : de l’alerte et de la suggestion avec Copilot à l’action proactive et autonome, préparant le terrain pour une véritable transformation du modèle opérationnel des MSP. Cette nouvelle génération de systèmes offre aux équipes IT plus de temps pour se concentrer sur des projets stratégiques, tout en garantissant la continuité et la sécurité des services.

Avec l’IT autonome en place, les MSP ne se contentent plus de superviser et d’automatiser : ils disposent de systèmes capables de réagir, corriger et optimiser en temps réel, comme s’ils avaient un opérateur supplémentaire disponible 24/7 comme par exemple Robin d’Atera. Cette progression naturelle depuis l’IA Copilot jusqu’à l’autonomie complète prépare le terrain pour repenser l’ensemble du modèle opérationnel des MSP.

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.

Opportunités et défis de l’intelligence artificielle : trouver l’equilibre entre automatisation et expertise humaine

L’intelligence artificielle ouvre la voie à d’importantes opportunités pour les MSP et les entreprises. Parmi ses avantages majeurs, on peut citer un gain de temps considérable, grâce à l’automatisation des tâches répétitives et la gestion proactive des incidents. Elle offre également une meilleure gestion des incidents en permettant une détection rapide et une réponse immédiate face aux anomalies ou aux cybermenaces. En parallèle, l’IA favorise une personnalisation accrue des services, notamment dans les interactions clients, avec des solutions et des recommandations adaptées aux besoins spécifiques de chaque organisation.

Cependant, ces opportunités s’accompagnent de défis non négligeables. Les coûts d’implémentation des solutions d’IA, souvent élevés, peuvent représenter une barrière pour de nombreuses entreprises. Par ailleurs, la formation des équipes est indispensable pour assurer une adoption réussie et un usage optimal de ces technologies. Enfin, des enjeux cruciaux liés à l’éthique et aux biais de l’IA soulèvent des questions sur la transparence et la neutralité des décisions prises par les algorithmes.

Il est essentiel de rappeler que l’IA ne doit pas fonctionner en silo. Coupler l’intelligence artificielle avec des compétences humaines est impératif pour garantir des décisions éclairées et éviter une dépendance excessive à l’automatisation. L’intervention humaine permet d’ajouter un niveau de jugement critique, d’établir des priorités stratégiques, et d’assurer une gouvernance éthique dans l’utilisation de l’IA. C’est cette combinaison harmonieuse entre machines et experts qui permettra d’exploiter pleinement le potentiel de l’intelligence artificielle tout en minimisant ses risques.