Opérations d’IA d’entreprise : optimiser la gestion des incidents informatiques
Dans les grandes entreprises, la gestion des infrastructures informatiques a toujours été confrontée à une tension structurelle : d’une part la nécessité de développer de nouvelles fonctionnalités pour accompagner la croissance de l’entreprise, de l’autre l’obligation de garantir la stabilité des systèmes existants. Ces derniers mois, la généralisation des agents informatiques basés sur l’intelligence artificielle a permis une profonde transformation des départements d’ingénierie logicielle, déplaçant le centre de gravité du support réactif vers la résolution préventive des problèmes critiques.
Les méthodologies et les architectures nécessaires pour mettre en œuvre avec succès des opérations d’IA à grande échelle ont été illustrées par Dave Glick, vice-président senior de Growth Technology chez Walmart, dans une interview en podcast. Le podcast IA en entreprise édité par Emerj.
De la gestion réactive à la résolution préventive des problèmes critiques
Depuis plus de deux décennies, le génie logiciel dans les grandes entreprises cherche à équilibrer la réalisation de grands projets prioritaires avec la gestion quotidienne de la dette technique. L’approche traditionnelle de la maintenance des systèmes reposait principalement sur un travail réactif pour trier les rapports. Dans le passé, des groupes de travail entiers se consacraient à la pratique du «billets de plongée», une analyse manuelle menée sur une base hebdomadaire pour examiner les journaux de support, identifier les anomalies récurrentes et rédiger des rapports de synthèse.
L’évolution vers des opérations d’IA modernes permet d’effectuer la reconnaissance de formes sur les données de support en quelques minutes grâce à l’utilisation de modèles linguistiques. Ce saut de performance permet aux organisations d’aller au-delà de la simple allocation de ressources humaines aux niveaux de support L1 ou L2 en se concentrant sur l’élimination directe des causes profondes des problèmes. Expliquant le changement de perspective nécessaire au sein du département d’ingénierie, Glick a résumé la ligne d’action opérationnelle avec une règle précise : « Mon mantra est : éliminer, automatiser, optimiser. Le meilleur ticket est celui qui n’existe pas. »
L’intervention prioritaire se concentre sur les micro-problèmes récurrents, définis comme des « coupures de papier ». Il s’agit de petites limitations ou problèmes du système qui entraînent des erreurs répétées et de la frustration pour les clients et les fournisseurs. Parmi les cas analysés figure la gestion des limites de taille pour le téléchargement d’images par les commerçants sur les plateformes de l’entreprise : une restriction historique qui provoquait des messages d’erreur continus et qui nécessitait la modification d’une seule ligne de code pour être résolue à la racine.
Pour vérifier le potentiel de résolution automatique, l’organisme a mis en place un test opérationnel en administrant 100″papier découpé» ouvert à un agent d’encodage automatique pour écrire directement le Demande de tirage (PR) destiné à être examiné uniquement par des ingénieurs.
L’architecture des opérations d’IA : nano-agents et outils décentralisés
L’infrastructure technique qui pilote cette transformation ne repose pas sur un seul agent d’entreprise monolithique, mais plutôt sur une « usine à nano-agents » : un écosystème composé d’agents logiciels hautement spécialisés sur des tâches opérationnelles individuelles. Ce modèle vous permet de déployer des capacités d’automatisation à la fois au sein des équipes de développement et directement auprès du personnel opérationnel des unités commerciales.
Un exemple concret de cette décentralisation est Queues de chiotun agent de codage initialement développé pendant un week-end par un petit groupe d’ingénieurs comme outil d’interface de ligne de commande. Après avoir été installé sur les ordinateurs du personnel de l’entreprise via des terminaux tels que Terme Teral’outil a permis à des personnalités non techniques d’automatiser des tâches analytiques en totale autonomie.
Démocratiser l’automatisation et accélérer le développement
La possibilité pour les employés de bureau d’utiliser des agents a transféré les capacités opérationnelles directement aux utilisateurs finaux des technologies de l’entreprise. Décrivant l’impact de cet outil décentralisé sur les flux de travail, Glick rapporte l’expérience directe des opérationnels : « Nous avons des gens qui rédigent leurs propres rapports de manière indépendante et disent : « Nous demandons cela au service d’ingénierie depuis trois ans, et j’ai réussi à l’écrire moi-même en 3 heures. »
L’intégration d’agents de codage a également révolutionné le cycle de vie du développement logiciel (SDLC), notamment lors des phases de tests des nouveaux produits. Lors du lancement d’une nouvelle plateforme numérique, gestion d’une série de cas extrêmes (cas extrêmes) signalés par les clients auraient nécessité des mois de tests de vérification écrits manuellement.
En connectant l’agent de codage au référentiel GitHub de l’entreprise, l’infrastructure de test a été construite en cinq minutes environ, ce qui a nécessité une semaine de perfectionnement pour respecter les délais de livraison.
Gouvernance d’entreprise : l’intégration d’Agent Registry et de Launchpad
L’augmentation spectaculaire des automatisations locales développées sur les ordinateurs individuels des employés nécessite une structure rigide pour éviter la duplication des projets et garantir la sécurité des données de l’entreprise. Pour canaliser cette énergie innovante au sein des opérations d’IA, deux outils de gestion centralisés ont été introduits :
- Registre des agents : un registre interne dans lequel cataloguer les agents créés, permettant à toute personne dans l’entreprise de vérifier si un outil adapté existe déjà avant d’en construire un nouveau.
- Enterprise Launchpad : une rampe de lancement centralisée conçue pour déplacer en toute sécurité les automatisations des ordinateurs sur site vers les environnements de production de l’entreprise.
La gouvernance est garantie en appliquant directement les réglementations préexistantes en matière de confidentialité et de sécurité de l’information (InfoSec), en évitant les blocages préventifs. De plus, les équipes internes de conformité et de sécurité ont été impliquées dans l’utilisation quotidienne des agents de chiffrement, obtenant une visibilité complète sur les capacités opérationnelles de la technologie et définissant les contrôles de sécurité nécessaires.
Redéfinissez la productivité de l’ingénierie et surmontez le travail répétitif
Réduire les tickets et adopter des agents ne signifie pas moins de travail pour les développeurs, mais cela augmente le nombre de projets que votre entreprise peut réaliser. Dans la planification annuelle traditionnelle, de nombreuses activités de soutien sont historiquement restées exclues des plans d’intervention prioritaires car situées « en dessous de la ligne » d’investissement. L’automatisation permet aux utilisateurs de répondre eux-mêmes à ces besoins ou de les résoudre à un coût minime.
Le principal avantage pour les ingénieurs réside dans l’élimination du travail répétitif et de l’investigation manuelle des anomalies (labeur). Cela permet aux ressources techniques de se concentrer sur des projets architecturaux de grande envergure, comme la mondialisation des plateformes logicielles. Ce processus implique la conversion de plusieurs centaines de microservices en architectures globales – une opération qui prendrait des années avec les méthodes traditionnelles et qui est grandement accélérée par la collaboration entre développeur et agent.
AI Office Hours et Hackathons dédiés à l’élimination du labeur
La diffusion généralisée de la technologie est surveillée et stimulée par des réunions internes périodiques. Chaque lundi matin, le Heures de bureau de l’IAdes sessions pratiques où les employés peuvent démontrer les automatisations et les solutions d’IA développées au cours de la semaine précédente.
L’observation de ces sessions a révélé qu’environ 75 % des applications créées par le personnel ne sont pas destinées à des fonctionnalités externes, mais à des outils conçus pour supprimer le travail répétitif interne, tel que la gestion du changement (demandes de changement) et les versions logicielles (gestion des versions). Ces constatations ont conduit à l’organisation d’un hackathon d’entreprise entièrement centré sur la thématique « supprimer le travail », visant à rationaliser les outils tout au long du cycle SDLC.
En clarifiant la nécessité d’éviter une prolifération désordonnée d’agents, Glick a déclaré : « Nous examinons l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC) et déterminons que nous n’avons besoin que d’un seul gestionnaire de versions sur lequel parier, d’un outil de création de tests, ou peut-être de deux ou trois, mais pas d’une centaine.
Les orientations stratégiques pour la mise en œuvre des opérations d’IA
L’intégration de ces processus au sein d’une organisation d’entreprise nécessite un changement de mentalité qui doit impliquer aussi bien les équipes techniques que les directions métiers. Pour entamer un chemin de transformation concret basé sur les opérations de l’IA, Glick a résumé les deux étapes fondamentales de départ : « Premièrement : mettre l’IA entre les mains de chaque utilisateur, chaque jour. Deuxièmement : demandez-vous comment l’IA peut vous aider.»
L’approche opérationnelle nécessite de ne pas rester coincé dans une planification théorique ou une paralysie de l’analyse, mais d’appliquer la technologie directement aux problèmes quotidiens pour réduire la distance entre les ingénieurs et les utilisateurs finaux. Réitérant la nécessité d’agir rapidement, le manager a conclu en indiquant l’attitude pratique à adopter dans les organisations : « Commençons par faire » et « foncez, essayez les choses ».
