L’IA transforme les datacenters : performance, sécurité et maîtrise des coûts

Les datacenters sont devenus des infrastructures ultra critiques pour les entreprises, les administrations et les fournisseurs de services numériques. Face à la croissance exponentielle des volumes de données, à la pression environnementale et à la montée des cybermenaces, les opérateurs doivent optimiser la gestion de leurs infrastructures tout en garantissant leur sécurité et leur disponibilité. L’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un levier clé pour répondre à ces enjeux. Automatisation, maintenance prédictive, optimisation énergétique, sécurité proactive : l’IA transforme les datacenters et permet aux entreprises de réduire leurs coûts tout en améliorant la fiabilité et l’efficacité opérationnelle.

Sécuriser les datacenters : l’IA comme rempart contre les cybermenaces

Les cyberattaques contre les datacenters se multiplient, avec des menaces de plus en plus sophistiquées. La disponibilité et l’intégrité des données étant critiques, l’IA joue un rôle clé dans la cybersécurité en offrant une approche prédictive et automatisée.

• Détection avancée des menaces : les algorithmes d’IA analysent en temps réel des volumes massifs de logs pour identifier les comportements suspects avant qu’une attaque ne survienne.
• Réponse automatique aux incidents : l’IA peut déclencher des mesures correctives immédiates, comme isoler un serveur compromis, renforcer un pare-feu ou bloquer une tentative d’intrusion.
• Sécurisation des accès : analyse comportementale, reconnaissance biométrique et surveillance intelligente permettent de renforcer la protection contre les intrusions physiques et les accès non autorisés.

Bénéfice clé : une sécurité proactive qui limite les risques d’interruption de service et protège les données critiques des entreprises.

Réduction des coûts et efficacité énergétique

Les datacenters représentent une part significative des coûts d’exploitation des entreprises, notamment en raison de leur consommation énergétique. L’IA permet d’optimiser ces coûts en ajustant dynamiquement l’utilisation des ressources.

• Optimisation du refroidissement : l’IA ajuste en temps réel les systèmes de climatisation et de ventilation en fonction des conditions de charge et de température des équipements. Des solutions comme Google DeepMind ont déjà prouvé leur efficacité en réduisant de 30 % la consommation énergétique des datacenters.
• Gestion intelligente des charges de travail : l’IA équilibre automatiquement la répartition des charges sur les serveurs disponibles pour éviter la surchauffe et maximiser l’efficacité des infrastructures.
• Intégration des énergies renouvelables : en anticipant les variations de consommation, l’IA favorise une meilleure utilisation des sources d’énergie alternatives et réduit l’empreinte carbone.

Bénéfice clé : une réduction significative des coûts d’exploitation et une meilleure conformité aux exigences environnementales.

Maintenance prédictive : réduire les pannes et maximiser la disponibilité

Un arrêt imprévu d’un datacenter peut engendrer des pertes financières considérables. L’IA permet d’adopter une approche prédictive plutôt que réactive, réduisant ainsi les temps d’arrêt et les coûts de maintenance.

• Surveillance en continu des infrastructures : l’IA analyse les données issues des capteurs pour identifier les premiers signes de défaillance, qu’il s’agisse d’une surchauffe, d’une anomalie électrique ou d’une usure mécanique.
• Anticipation des pannes : en détectant des schémas récurrents, l’IA permet d’intervenir avant qu’un incident ne survienne, évitant ainsi les interruptions de service.
• Optimisation des interventions : les techniciens sont alertés en amont et peuvent programmer des maintenances préventives sans impacter la production.

Bénéfice clé : une amélioration de la fiabilité et une réduction des coûts de maintenance.

Vers des datacenters autonomes

L’IA ouvre la voie à des infrastructures capables de fonctionner de manière quasi-autonome, réduisant la dépendance à l’intervention humaine et augmentant la résilience des systèmes.

• Automatisation des opérations : ajustement en temps réel des charges de travail, autoconfiguration des équipements et optimisation continue des ressources.
• Auto-réparation des systèmes : certaines IA expérimentent déjà des capacités de diagnostic et de correction automatique des erreurs, minimisant ainsi les interventions manuelles.
• Optimisation continue : les modèles d’IA améliorent sans cesse leurs performances grâce à l’apprentissage machine, rendant les datacenters plus intelligents et plus performants au fil du temps.

Bénéfice clé : des infrastructures plus résilientes, plus efficaces et moins coûteuses à gérer.

L’IA, un impératif stratégique pour les datacenters

L’intégration de l’IA dans la gestion des datacenters n’est plus une option, mais une nécessité pour gagner en compétitivité et en efficacité opérationnelle. Sécurité renforcée, réduction des coûts, optimisation énergétique et gestion prédictive des ressources : l’IA transforme ces infrastructures critiques et permet aux entreprises de répondre aux enjeux actuels et futurs du numérique.

Investir dans des solutions d’IA pour les datacenters, c’est garantir une meilleure performance, une sécurité accrue et une maîtrise des coûts dans un environnement numérique en pleine mutation.

Par Kevin POLIZZI, CEO Unitel Group

Par Christophe Pottier chez HDSN

La prévention des risques électriques se positionne comme un sujet stratégique pour nombre d’entreprises. Pour autant, certains secteurs sont beaucoup plus exposés que d’autres et nécessitent de repenser leurs dispositifs traditionnels. C’est précisément dans ce contexte que le sujet de la prédictibilité représente une formidable opportunité de se doter de système performant au service de la protection de l’environnement de production et de la détection précoce de risques affectant les armoires électriques. Voici trois cas d’usages précis qui nécessitent de prendre toutes les précautions nécessaires : industrie, secteur maritime et datacenters.

Le secteur maritime, un environnement complexe où les armoires électriques sont fortement exposées à des conditions extrêmes.

Intégrant de très nombreuses armoires électriques garantes du bon fonctionnement des navires, les professionnels du secteur voient leurs installations soumises à rudes épreuves : vibrations, corrosions, humidité, etc. Ces différents éléments sont ainsi souvent à l’origine de pannes multiples, allant d’un simple désagrément à des catastrophes importantes : incendies, perte de manœuvrabilité notamment. Opter pour une solution prédictive pour intervenir avant qu’il ne soit trop tard est alors un prérequis. En mer, chaque menace est un risque majeur pour l’équipage et les opérations.

Le monde industriel : une activité vitale qui ne peut souffrir de risque de rupture d’exploitation

Le secteur industriel est confronté à des défis uniques en matière de sécurité électrique. En effet, producteurs d’énergie, chimie, métallurgie… Autant de pans d’activités stratégiques qui ne peuvent en aucun cas être stoppés, faute de voir une activité ou des millions de personnes impactées. Ici encore, l’environnement industriel expose les armoires électriques à des contraintes extrêmes : acidité, poussières, chaleur, humidité, altitude, etc.  Il est donc impératif de veiller à ce que les dispositifs électriques puissent être analysés en temps réel pour détecter de manière préventive toute faiblesse des équipements.

Les datacenters : un secteur clé pour lequel la continuité d’exploitation est vitale 

Avec la montée en puissance du cloud et de l’infogérance, de nombreux SI sont désormais hébergés au sein de datacenters. Ces sites se positionnent alors comme des enclaves stratégiques à protéger au regard du patrimoine IT qu’ils hébergent. C’est précisément sur ce point que la notion d’incendies liés à des problèmes électriques est un risque à prendre en compte. Les nombreux incidents qui ont affecté différents géants du secteur en sont la parfaite illustration et ont impacté les activités de plusieurs millions de professionnels, certains ayant parfois perdu toutes leurs données et leur SI.

Ces différents cas d’usage mettent clairement en avant la nécessité de positionner l’approche préventive au centre de son dispositif de protection. Ainsi, les équipes en charge de la maintenance pourront intervenir en amont, être informées en temps réel des risques potentiels et garantir une parfaite continuité de service et une haute performance des équipements.

L’hyperautomatisation est devenue un pilier clef de la transformation digitale avec pour objectif d’automatiser tout ce qui peut l’être de manière intelligente, fluide, et évolutive, avec pour finalité une entreprise plus rapide, plus souple, plus intelligente, et plus compétitive. Bien au-delà de la simple robotisation de tâches répétitives elle combine plusieurs technologies préexistantes en un stack technologique unique .

Le RPA (Robotic Process Automation) qui vise à automatiser les tâches manuelles répétitives, le workflow pour orchestrer les séquences d’actions, le BPM (Business Process Management) orienté vers la modélisation et optimisation des processus, , l’IA et IA générative qui permettent d’analyser, prédire, apprendre et aider à la prise de décision, le No-Code / Low-Code afin de permettre aux équipes métiers de créer leurs propres applications sans dépendre de développeurs et enfin l’Ipath qui facilite la  connexion de différentes applications, systèmes et données, qu’ils soient dans le cloud ou sur site.

En mai 2024 le Gartner introduit à Las Vegas le terme BOAT (Business Orchestration and Automation Technology) qui vise à rationnaliser l’orchestration de ces différentes technologies de façon structurée et efficace.

Des solutions comme Appian, UiPath, ServiceNow, Nintex, OutSystems ou Pega combinent déjà BPM et RPA pour une automatisation complète. Power Automate (Microsoft) associe déjà workflows et RPA pour simplifier la gestion des processus sans intervention humaine.

L’arrivée de l’IA générative accélère encore cette transformation car si seule, elle ne peut pas créer d’applications métiers, combinée à ces plateformes intégrées, elle devient un véritable assistant qui suggère des modèles, accélère la création, propose des améliorations, et facilite l’intégration aux outils existants.

Mais cette évolution n’est pas sans risques. À mesure que les systèmes deviennent plus autonomes et interconnectés, des défis apparaissent : cybersécurité, gestion des accès et gouvernance deviennent plus complexes et l’IA actuelle ne garantit pas encore une gestion fiable et sécurisée des autorisations. Les modèles traditionnels basés basé sur l’identité des utilisateurs (RBAC) ou encore sur des attributs comme le rôle le grade, le statut de sécurité (ABAC) sont incomplets, complexes à maintenir et montrent rapidement leurs limites dans des environnements très dynamiques.

Alors, comment garder la maîtrise tout en continuant à innover ?

Une solution innovante consiste à ne plus attribuer les droits à des personnes ou rôles, mais à des « postes ». Un poste étant défini comme un ensemble d’attributs métier : entreprise, département, fonction, ligne de produit, zone géographique, etc. Ces postes se voient attribuer des tâches outillées (au travers de son module d’hyper automatisation) et sont organisés dans une hiérarchie (organigramme même complexes). Cela permet de mieux synchroniser les plateformes d’automatisation avec les systèmes de gestion des identités (IAM), tout en profitant du potentiel de l’IA sans compromettre la sécurité Cette notion de poste est utilisée dans une solution d’IAM innovante comme Usercube qui se distingue en se sens de solutions telles que sailpoint, Okta ou One identity.

S’agissant de plateforme d’hyperautomatisation, no code ou BPM, on peut regretter que très peu de solutions utilisent cette notion qui seule peut garantir une intégrité dynamique des droits d’accès. On peut citer certaines solutions qui s’en rapprochent à des degrés divers comme Appian, Bonita soft ou encore ROK Solution.

Cette approche présente deux avantages majeurs. Elle permet une synchronisation dynamique entre les systèmes IAM et les plateformes d’automatisation et Elle crée des catégories de données homogènes, utiles pour l’IA dont plus de 40 % des algorithmes de machine learning reposent sur des classifications optimisées, améliorant ainsi l’apprentissage, en réduisant le bruit, afin de permettre des prédictions plus rapides et plus fiables.

Pour conclure Nous assistons à une nouvelle phase d’Hyperautomation, avec les outils de Workflow, BPM, RPA, No-Code et IA de plus en plus intégrés, qui donnent aux collaborateurs non-informaticiens des pouvoirs nouveaux pour automatiser leur métier. Si dans l’absolu cette nouvelle offre est un gage de performance et d’agilité, il convient de modérer son enthousiasme et prendre en compte que cette puissance accrue vient avec un risque de sécurité et de perte de contrôle.

Pour pallier ce risque, la gestion des accès par « postes » est une solution à la fois pragmatique et innovante permettant de sécuriser ces nouvelles architectures, améliorer la gouvernance, et renforcer l’efficacité de l’IA. L’Hyperautomation 2.0 est déjà en marche. La vraie question est : votre entreprise est-elle prête à s’adapter ? Ou risque-t-elle de perdre le contrôle face à une hyperautomatisation de plus en plus « intelligente » ?

Par Olivier Bourrouilh-Parège,  CEO ROK Solution

L’intelligence artificielle s’impose comme un moteur clé de l’innovation numérique, redéfinissant les usages et les attentes dans le e-commerce. De la personnalisation en temps réel à l’optimisation des recommandations, elle repousse les limites de l’expérience client. Parmi ses avancées les plus marquantes, l’IA générative (GenAI) s’est imposée comme un levier stratégique, offrant des interactions plus naturelles et ouvrant de nouvelles opportunités commerciales. Dans un marché hautement concurrentiel, elle représente un atout différenciant. Mais comment les e-commerçants peuvent-ils en tirer parti ? Quels défis doivent-ils anticiper ?

1 – Les champs d’application de la GenAI dans le e-commerce sont nombreux

Du moteur de recherche interne aux campagnes marketing, en passant par l’analyse des données clients, l’IA générative redéfinit en profondeur l’expérience d’achat en ligne. Son intégration dans les différents leviers du e-commerce permet d’optimiser l’engagement, d’accélérer la production de contenus et d’affiner la prise de décision.

Une conversation client optimisée

Grâce à sa compréhension avancée du langage naturel, l’IA générative rend les interactions conversationnelles pour guider les visiteurs en quête d’un produit précis. Les moteurs de recherche internes et les assistants virtuels analysent et reformulent les requêtes complexes pour fournir la solution et les conseils les plus appropriés, comme le ferait un vendeur en magasin. De plus, en s’adaptant au style et au langage de chaque utilisateur, elle renforce l’engagement client et personnalise davantage l’échange.

Une transformation de la production et de la gestion du contenu

L’IA générative transforme la création de contenu en permettant aux e-merchandiseurs de rédiger plus rapidement des descriptions de produits claires et engageantes. Les campagnes marketing gagnent également en impact grâce à des newsletters et des annonces publicitaires adaptées aux profils clients. En produisant du contenu sur mesure à grande échelle, tout en ajustant le ton et la langue selon les segments de clientèle, les e-commerçants captent l’attention de diverses audiences, renforcent leur présence sur différents marchés et maximisent leur portée.

Une exploitation avancée des données pour une stratégie affinée

L’IA générative ouvre de nouvelles perspectives en analysant de vastes volumes de données textuelles, visuelles ou audio. Jusqu’ici, ces informations étaient difficilement exploitables à grande échelle en raison de leur complexité. Désormais, il devient possible d’identifier des tendances émergentes, d’analyser le sentiment client et de détecter des signaux faibles révélateurs d’opportunités ou de risques. Cette capacité d’analyse avancée permet aux e-commerçants d’ajuster leurs stratégies en temps réel, en s’appuyant sur une vision plus précise du marché et des attentes clients.

Les champs d’application de l’IA générative dans le e-commerce montrent déjà des résultats concrets et significatifs, notamment en matière de conversation personnalisée, de gestion du contenu et d’analyse des données. Mais pour bien comprendre l’ampleur de ces avancées et en saisir tout le potentiel, il est essentiel de revenir aux origines de cette technologie. D’où vient l’IA générative ? Comment fonctionne-t-elle, et quelles sont les bases techniques qui lui permettent de transformer des interactions et processus dans le secteur du e-commerce ? Avant de discuter des défis qu’elle présente, penchons-nous sur les fondements de cette révolution technologique.

2 – l’IA générative, une révolution technologique

Depuis l’essor de ChatGPT en 2022, la GenAI suscite un intérêt croissant, tant auprès du grand public que des entreprises. Contrairement à l’IA traditionnelle, qui s’appuie sur le Machine Learning pour analyser des données structurées et identifier des schémas, la GenAI va plus loin : elle repose sur des modèles avancés, capables de créer du contenu original – textes, images, vidéos – à partir de données non structurées, notamment en langage naturel. Cette capacité ouvre de nouvelles perspectives, notamment dans le traitement automatique du langage, où elle dépasse les approches classiques fondées sur des analyses grammaticales et statistiques.

L’IA générative : d’où vient-elle et comment fonctionne-t-elle ?

Si l’IA générative telle qu’on la connaît aujourd’hui est récente, ses origines remontent à 2014. À l’époque, des chercheurs explorent des modèles dits seq2seq, capables d’encoder du texte sous forme de vecteurs numériques, de les manipuler mathématiquement, puis de les retransformer en texte. Initialement utilisés pour la traduction automatique, ces modèles donnent naissance aux premières représentations de langage (word embeddings) comme Word2Vec ou GloVe, posant ainsi les bases du search vectoriel.

Le tournant majeur intervient en 2017, lorsque des chercheurs de Google publient l’article scientifique « Attention Is All You Need ». Ils démontrent que les modèles seq2seq peuvent être simplifiés en ne conservant que leur mécanisme d’attention, ouvrant la voie aux Large Language Models (LLM). Dès lors, Google (avec BERT en 2018) et OpenAI (avec GPT-2 en 2019) développent les premiers modèles capables de prédire les mots manquants dans un texte et d’anticiper la suite d’une phrase.

Il faut toutefois attendre la fin 2022 pour que ces modèles se démocratisent auprès du grand public, avec la mise en ligne de ChatGPT par OpenAI. Cette interface conversationnelle, exploitant le LLM GPT-3.5, révèle à une échelle inédite les capacités de génération de texte de ces modèles, marquant un véritable tournant dans l’adoption de l’intelligence artificielle générative.

Les limites des LLM et la génération d’hallucinations

Les LLM ne réfléchissent pas, ils prédisent. Entraînés à compléter des textes en analysant des millions de données issues de livres, articles et forums, ces modèles apprennent à deviner les mots manquants pour reconstituer des phrases cohérentes. Leur objectif est de fournir des réponses qui correspondent aux attentes de l’utilisateur, en générant les mots les plus probables selon le contexte. Mais cette méthode présente des limites, notamment en cas d’hypothèses erronées. Par exemple, si la question repose sur une affirmation incorrecte – « La Terre est plate, peux-tu m’expliquer pourquoi ? » – le modèle tentera de répondre sans remettre en question cette assertion. Même si les LLMs actuels intègrent presque tous des sécurités pour limiter ces hallucinations, il est important de rappeler que leur conception même repose sur des probabilités et des corrélations statistiques. Autrement dit, ces modèles sont, par nature, sujets à ce type de limitations et de biais.

Contrairement à ce que l’on pourrait penser en lui attribuant une forme de raisonnement, un LLM n’analyse pas les idées, il extrapole. Il ne génère pas de nouvelles informations à partir de rien, mais reformule, organise et structure les données qu’il reçoit. Ainsi, il est impossible de créer un contenu pertinent comme une fiche produit, par exemple, sans données préexistantes et qualifiées telles que la marque, la taille ou la couleur.

L’émergence du modèle agentic : vers une IA plus fiable ?

Pour dépasser ces limites, les chercheurs explorent une nouvelle approche : les modèles multi-agents. Plutôt que de s’appuyer sur un seul LLM, cette méthode fait coopérer plusieurs agents spécialisés, avec différents points de vue, différents champs d’expertise. Chacun peut traiter un aspect spécifique d’une requête, interagir avec des bases de données externes et apporter un contrôle sur les réponses finales générées.

Ce principe repose sur une idée clé : le tout est plus grand que la somme des parties. En confrontant plusieurs points de vue et en intégrant des mécanismes de vérification, ces systèmes pourraient réduire les erreurs et améliorer la pertinence des réponses. La coopération entre plusieurs LLM ou agents permet ainsi de faire émerger un comportement global qui semble plus intelligent et cohérent que ce qu’il serait possible d’obtenir avec un seul modèle isolé.

L’IA générative évolue rapidement, mais elle reste avant tout un outil. Bien employée, elle ouvre des perspectives fascinantes pour les e-commerçants. Toutefois, il est important de se rappeler qu’elle imite l’intelligence sans jamais réellement la comprendre. Son adoption implique de relever plusieurs défis techniques, éthiques et organisationnels afin de garantir une mise en œuvre optimale.

3- Les défis à surmonter pour les e-commerçants

Bien que l’IA générative offre des opportunités considérables, son adoption par les e-commerçants ne se fait pas sans défis. Le premier obstacle majeur est l’intégration de cette technologie aux systèmes existants. En effet, l’adoption de la Gen AI peut exiger des ajustements significatifs des infrastructures techniques en place. Les e-commerçants doivent garantir que les nouveaux outils s’intègrent parfaitement avec leurs plateformes e-commerce, leurs CRM et autres systèmes de gestion de données.

Ensuite, les questions éthiques et de gouvernance deviennent essentielles. Les modèles d’IA générative peuvent parfois être biaisés, ce qui risque d’altérer la pertinence des résultats ou de poser des problèmes en matière de protection des données personnelles. La gestion de la confidentialité des informations collectées, ainsi que l’alignement des conseils générés avec les attentes des clients, sont des enjeux majeurs qui nécessitent une attention particulière.

Enfin, la gestion du changement représente un autre défi crucial. L’implémentation de l’IA générative nécessite souvent une montée en compétences des équipes et un accompagnement dans l’adoption de ces nouveaux outils. Convaincre les parties prenantes internes et assurer une formation adéquate des équipes sont des étapes clés pour garantir une utilisation optimale de ces technologies.

L’IA générative : un tournant pour l’e-commerce

Plus qu’une simple évolution technologique, l’IA générative redéfinit les standards du e-commerce en transformant aussi bien l’expérience client que la performance commerciale. Loin d’un effet de mode, elle s’impose déjà comme un levier de différenciation. Mais son adoption ne va pas sans défis : intégration, gouvernance des données et adaptation des organisations sont autant d’enjeux à anticiper pour en exploiter pleinement le potentiel. Dans un marché où chaque interaction compte, les e-commerçants capables d’intégrer ces avancées avec intelligence disposeront d’un véritable avantage concurrentiel.

Ferdinand Piette – Machine Learning Scientist, PhD, Sensefuel

Frédéric Le Blan, VP Customer Service chez Saaswedo

Dans un contexte où l’expérience client devient un véritable différenciateur concurrentiel, les attentes en matière de support IT n’ont jamais été aussi élevées. Déjà en 2020, plus de 90 % des organisations disposaient d’un service de support dédié. Une progression fulgurante par rapport aux années précédentes. Cette évolution n’est pas anodine : 72 % des entreprises placent désormais l’amélioration du support client parmi leurs priorités. Du côté des utilisateurs finaux, 75 % des Français déclarent prendre en compte la qualité du service client dans leurs décisions d’achat.

Pour les entreprises IT, un helpdesk réactif et bien structuré est essentiel pour bâtir une relation de confiance durable avec les clients. Mais entre diversité des solutions, complexité technique, attentes des utilisateurs et impératifs d’intégration, la gestion du support devient un défi de taille.

Comment simplifier les processus d’helpdesk IT pour gagner en efficacité, en qualité de service et en satisfaction client ?

1. Mettre en place une base de connaissances dynamique et visible

Disposer d’une base de connaissances à jour est aujourd’hui un fondement incontournable d’un support efficace. Pour les éditeurs de logiciels, cela permet de répondre rapidement aux demandes les plus courantes sans solliciter systématiquement un expert.

La visibilité de cette base est primordiale : elle doit être accessible directement depuis les outils utilisés par les clients, idéalement via un portail intégré ou un assistant virtuel. Un chatbot intelligent peut guider l’utilisateur vers la bonne ressource. Et si celui-ci ouvre tout de même un ticket, le support peut lui indiquer le lien vers l’article correspondant, afin d’encourager la consultation proactive.

Une base de connaissances efficace doit également être enrichie en continu, à partir des tickets traités, proposer des fiches utilisateurs claires pour chaque action récurrente et être monitorée pour détecter les recherches infructueuses ou les contenus obsolètes. L’adoption peut être lente au départ, mais les gains de productivité et la baisse du volume de tickets justifient largement l’investissement.

2. Automatiser le tri et l’analyse des tickets avec l’IA

L’intelligence artificielle permet aujourd’hui d’optimiser le traitement des tickets dès leur réception par la détection automatique de la langue du demandeur, l’évaluation du niveau d’urgence à partir du ton utilisé et surtout par la catégorisation de la demande selon les mots-clés présents dans la demande. Ces mécanismes d’analyse facilitent grandement l’aiguillage vers le bon interlocuteur ou vers la bonne ressource, réduisent les délais de prise en charge et améliorent la réactivité globale. Cependant, une mise en place progressive est conseillée. Il est préférable, dans un premier temps, de valider manuellement les propositions de l’IA avant d’automatiser entièrement certains traitements. Il convient aussi de former une équipe dédiée au contrôle des décisions automatisées, afin de garantir la fiabilité du système (monitoring, reporting, supervision).

3. Outiller les agents avec des guides d’investigation intelligents

Les demandes adressées à un helpdesk notamment dans le secteur de l’IT sont souvent vastes et complexes : problèmes d’interface, anomalies de données, problèmes de paramétrage ou encore demandes de changement déguisé, … Face à cette diversité, il est crucial de fournir aux agents des procédures d’investigation claires. L’IA permet également de soutenir les équipes du service client dans cette démarche en suggérant des pistes d’analyse, proposant des questions pertinentes pour obtenir des précisions de contexte du client, ou bien en proposant à l’agent des actions à mener en fonction des demandes similaires.

4. Centraliser les interactions dans un helpdesk omnicanal

Le helpdesk est bien souvent le point d’entrée principal pour les utilisateurs et doit pouvoir agréger l’ensemble des canaux de communication : courriels, appels, formulaires, bots, messagerie instantanée… Son objectif : offrir une expérience fluide, sans rupture, où l’historique de l’utilisateur est centralisé, quel que soit le canal utilisé. Mais pour aller plus loin, cette plateforme doit aussi pouvoir dialoguer avec les autres outils de l’entreprise : systèmes de ticketing technique, CRM, messagerie interne, etc.

C’est cette capacité à unifier les données et à capitaliser sur l’historique qui permet ensuite de documenter efficacement les incidents, de rédiger des procédures de résolution réutilisables, et de nourrir la base de connaissances évoquée plus haut.

Un helpdesk efficace, c’est un levier important de fidélisation et donc de croissance

Créer une relation de confiance avec ses utilisateurs, c’est bien plus que répondre à leurs demandes : c’est leur offrir une expérience fluide, personnalisée, et à forte valeur ajoutée. Les chiffres parlent d’eux-mêmes : une entreprise a 60 à 70 % de chances de vendre à un client existant, contre seulement 20 % à un prospect. Optimiser son helpdesk IT, c’est donc investir dans la fidélisation, réduire les coûts d’acquisition, améliorer sa rentabilité et asseoir durablement la satisfaction client.

Plus que jamais, la conformité réglementaire vient bousculer les pratiques des entreprises : NIS2, DORA… Dans ce contexte, les entreprises doivent se doter de nouveaux dispositifs leur permettant de se conformer à la réglementation en vigueur. C’est précisément sur ce point que certaines technologies sont aujourd’hui incontournables pour piloter ses opérations en toute sécurité.

L’IA, un maillon clé à prendre en compte

Concrètement, l’IA contribue à minimiser les erreurs humaines. De manière générale, le compliance recording permet d’assurer la conformité́ des communications des entreprises aux réglementations légales et sectorielles. Il consiste à enregistrer, stocker, analyser et archiver les interactions vocales, vidéo, chat et autres formes de communication au sein des organisations. Son intérêt est à réduire les risques : en conservant des preuves des interactions, l’entreprise peut éviter des amendes, des sanctions ou des pertes d’accréditations.

De plus, au travers de l’IA, les entreprises peuvent automatiser et systématiser la vérification de la conformité́ des conversations par rapport à certains éléments réglementaires donnés ou la suspicion d’infraction de certains échanges. On peut penser à la réglementation PCI-DSS par exemple, qui supervise les paiements par carte bleue en ligne et interdit d’enregistrer un numéro de carte bleue. Il est possible de demander à l’IA de détecter dans tous les enregistrements une suite de chiffres qui correspondrait à un numéro de carte bleue. À partir de là, on peut facilement cibler les risques d’infraction à PCI-DSS.

Parmi les cas d’usages auxquels répond l’IA pour les responsables conformité, citons par exemple :

• Vérification que toutes les clauses de non-responsabilité ont été mentionnées
• Identification des réclamations des clients
• Découvrir les consultations inappropriées
• Catégorisation automatique des appels réglementés (par exemple FCA, MiFID II)
• Identification des appels contenant des données à caractère personnel
• Alerte au risque  pour une détection des menaces en temps réel

À travers ces quelques éléments, l’on comprend donc parfaitement en quoi l’IA va être un véritable allié des responsables conformité. Au final, l’IA permet de respecter les réglementations en matière de conformité et d’atténuer les risques en surveillant et en analysant en permanence toutes les données de communication pertinentes.

Par Éric BUHAGIAR, Directeur général d’ASC Technologies