AIOps : améliorer l'efficacité du service informatique et la satisfaction des employés

L'impact opérationnel des problèmes informatiques

Des appareils des utilisateurs finaux en passant par les réseaux et les serveurs, la réussite d'une entreprise repose sur son infrastructure informatique. Lorsqu'elle est défaillante, les opérations, l'innovation et la productivité en souffrent.

Les équipes IT qui soutiennent les entreprises consacrent aujourd'hui beaucoup de temps au dépannage et à la résolution de problèmes techniques. Ces activités chronophages, plus la perte de productivité des employés associée aux problèmes rencontrés, représentent un coût substantiel pour l'entreprise.
 

• L'enquête d'Adobe sur l'avenir du travail numérique a révélé que les dysfonctionnements technologiques entraînaient jusqu'à quatre heures de perte de productivité par jour, d'après 58 % des leaders technologiques qui y ont répondu¹.
• Lors d'une enquête IDC menée en 2023 auprès d'entreprises de taille moyenne et de grandes entreprises, 96 % des employés interrogés ont déclaré qu'un PC de haute qualité était assez ou très important pour leur productivité et leur satisfaction au travail².

Problèmes courants liés aux appareils

Les problèmes les plus courants liés aux appareils et ayant un impact important sur la productivité des employés comprennent :

• Mauvaises performances des appareils, notamment une réactivité médiocre du système, des flux audio ou vidéo saccadés, ou des « blocages » d'applications
• Autonomie de la batterie insuffisante ou décroissante
• Plantages de système, qu'ils soient récupérables après un redémarrage ou non
• Problèmes liés aux cyberattaques

Face à des problèmes récurrents moins graves, les employés continuent souvent de travailler sans les signaler au service informatique, par crainte de se retrouver sans appareil. Cependant, ces problèmes peuvent entraîner une frustration croissante des employés, réduire leur niveau de satisfaction et causer des problèmes plus graves s'ils ne sont pas résolus, notamment des pannes de système non récupérables ou des violations de sécurité.

Lorsque les équipes IT dialoguent avec des employés pour résoudre un problème, elles sont souvent confrontées à la tâche fastidieuse de déterminer la cause profonde du problème signalé. Pour cela, elles doivent passer par un processus standard détaillé qui vise à exclure les causes les plus courantes avant d'envisager des mesures plus invasives ou de réinstaller le système sans pouvoir identifier la cause profonde du problème.

Comment utiliser l'intelligence artificielle pour résoudre les difficultés liées aux opérations informatiques

L'AIOps est une stratégie émergente qui utilise des outils basés sur l'IA pour assister les opérations informatiques. Lorsqu'elle est appliquée à la gestion des appareils des utilisateurs finaux, l'IA peut surveiller activement le matériel, utiliser les informations dérivées pour résoudre de manière proactive les problèmes potentiels et fournir des informations en temps réel aux équipes IT pour les aider à analyser les causes profondes et à résoudre rapidement les problèmes. Le résultat ? Un gain de temps et de productivité et une amélioration de l'expérience du service IT et des employés.

Cas d'utilisation de l'AIOps

L'IA peut traiter rapidement de grands ensembles de données disparates et fournir des informations en temps quasi réel. Lorsque l'IA est appliquée aux opérations informatiques, elle peut utiliser les données en temps réel et les données historiques pour identifier des anomalies, établir une corrélation entre des événements pour signaler de manière proactive un problème à l'équipe IT, prendre une mesure prescrite ou suggérer des causes profondes ou des étapes de résolution.

En outre, les capacités d'IA intégrées aux appareils offrent des avantages supplémentaires, tels qu'une latence réduite, un contrôle amélioré des données et un coût inférieur à celui des solutions basées sur le Cloud, car toutes les données résident sur l'appareil, et le traitement et l'analyse réalisés par l'IA sont effectués localement.

Les cas d'utilisation courants de l'AIOps qui peuvent réduire les coûts d'assistance informatique et les effets négatifs pour les employés comprennent :

• Amélioration de la capacité d'identifier et de prévenir de manière proactive les défaillances ou les problèmes potentiels
  • Surveillance des systèmes et analytique prédictive : les algorithmes d'IA peuvent analyser les données liées à l'utilisation des ressources et aux performances des appareils ; identifier des problèmes potentiels, tels que le déclin soudain de la batterie, les erreurs de mémoire ou la défaillance d'un ventilateur ; et prendre des mesures de restauration proactives ou alerter les utilisateurs en cas de problèmes tout en fournissant des recommandations sur l'étape de résolution suivante.
  • Surveillance de la détection des cybermenaces : les algorithmes de télémétrie du CPU et de Machine Learning (ML) peuvent profiler et détecter les logiciels malveillants (tels que les rançongiciels et le cryptojacking) au niveau du matériel et alerter l'utilisateur final des menaces suspectées ou déclencher les modes de protection intégrés des appareils.
• Amélioration de l'analyse de la cause du problème
  • Analyse des causes profondes : les algorithmes d'IA peuvent analyser les données du système pour identifier les problèmes matériels sous-jacents, suggérer des modifications de configuration ou prendre des mesures proactives. Par exemple, un appareil utilisé intensément pour le rendu graphique peut présenter des latences. L'analyse des données du système peut identifier un problème lié à une configuration de mémoire qui entrave une expérience optimale. Il est également possible qu'un appareil utilisé pour des charges de travail d'IA surcharge le CPU. L'analyse de l'utilisation du système peut alors déclencher le déplacement automatique du traitement des données vers un processeur NPU ou GPU intégré.
  • Prédiction et analyse des blocages : les algorithmes d'IA peuvent analyser et établir une corrélation entre les données de télémétrie pour identifier des problèmes potentiels ou analyser leurs causes après coup. Les résultats et les suggestions de correction peuvent ensuite être partagés avec les équipes IT ou fournis sous forme d'alerte à un utilisateur final avant une défaillance du système.

Se lancer avec l'IA pour améliorer l'efficacité des opérations informatiques

Vos équipes IT peuvent d'ores et déjà tirer parti des capacités matérielles de détection des menaces assistées par l'IA, grâce aux PC professionnels accélérés par l'IA et construits sur la plateforme Intel vPro®. La technologie Intel® TDT (Intel® Threat Detection Technology) intégrée utilise des algorithmes de télémétrie de CPU et de Machine Learning (ML) pour profiler et détecter les cyberattaques qui échappent aux méthodes de détection traditionnelles, ce qui permet d'améliorer les performances de surveillance et de sécurité au niveau du matériel.

En outre, Intel a collaboré avec les principaux ISV de sécurité afin d'intégrer Intel® TDT dans leurs solutions. Les équipes IT peuvent ainsi rapidement activer les capacités de sécurité matérielles sur les appareils basés sur Intel vPro®. Les PC avec IA basés sur Intel vPro® et équipés de processeurs Intel® Core™ Ultra bénéficient de trois moteurs dédiés (CPU, GPU et NPU), d'accélérateurs d'IA intégrés et d'une architecture optimisée pour l'IA, afin de garantir une expérience utilisateur performante tout en boostant les capacités de protection des points de terminaison.

Au-delà des capacités de sécurité matérielles intégrées, les capacités de gestion à distance intégrées d'Intel vPro® fournissent aux équipes IT les outils dont elles ont besoin pour aider les employés et gérer en toute sécurité leurs parcs d'appareils, même lorsque ces derniers sont éteints ou ne répondent pas, à l'intérieur ou à l'extérieur du pare-feu, et sur le Cloud.

La fonctionnalité Intel® Device Discovery, rendue possible par le biais d'Intel® IPF (Intel® Innovation Platform Framework), offre aux services et aux outils Cloud un nouveau moyen d'interagir avec les plateformes Intel vPro® et de collecter des données qui contribuent à éclairer les décisions en matière de gestion des appareils, notamment l'identification de la marque de la plateforme, les fonctionnalités présentes, l'historique d'usure et de dépréciation et d'autres ensembles de données destinés à accroître la fonctionnalité du logiciel de gestion des appareils et à prendre en charge l'AIOps.

• Explorez les avantages des PC avec IA basés sur la plateforme Intel vPro®.
• Découvrez les « Éléments à connaître avant d'acheter des PC pour votre entreprise » pour savoir comment une mise à niveau de vos appareils peut vous aider à répondre aux besoins de votre service IT et de vos employés.