Tendances ITSM liées à l’IA prévues en 2025

En 2025, l’IA n’est plus un outil de spéculation ; elle s’est clairement imposée comme la pierre angulaire de la gestion des services informatiques (ITSM), intégrée aux processus mêmes qui régissent la prestation de ces services, l'efficacité et la satisfaction des utilisateurs. Outre l’optimisation de l’existant, l’IA permet aux DSI de repenser la conception des services, la manière d’anticiper les problèmes et la façon de fournir un support plus globalement. Avec la maturation rapide de cette technologie, le débat s’oriente désormais vers la manière dont l’IA va transformer encore plus profondément l’ITSM.

Cet article aborde les principales tendances de l’IA susceptibles de façonner l’avenir de l’ITSM.

Essor de l’IA agentique

En 2024, l’accent a été mis sur l’intégration de l’IA générative aux pratiques ITSM, mais la prochaine vague de transformation devrait être plus nuancée. L’IA agentique commencera à assurer des tâches de plus en plus complexes de manière autonome. D’ici 2028, Gartner prévoit que 33 % des applications logicielles d’entreprise intègrent l’IA agentique, grand pas par rapport à la situation actuelle. Ces systèmes avancés, alimentés par de grands modèles de langage (LLM), ne reposent pas sur des invites statiques ou des arbres de décision. Il s’agit plutôt de programmes logiciels dynamiques capables de penser, d’apprendre, de raisonner et d’agir seuls.

Imaginons qu’un employé signale la casse d’un ordinateur. L’IA agentique se déclenche. Elle diagnostique le problème, détermine s’il faut remplacer l’ordinateur, vérifie l’inventaire, passe une nouvelle commande et coordonne la livraison. Mieux encore ? Tout ce processus s’exécute sans intervention humaine, d’où un gain de temps et une résolution accélérée. Contrairement aux systèmes IA classiques, qui reposent sur un apprentissage poussé et des mises à jour constantes, ces agents IA fonctionnent de façon autonome, en utilisant les données des outils actuels et s’adaptant en temps réel pour répondre à l’évolution des besoins. Avec une assistance permanente, ils résolvent les problèmes plus vite tout en améliorant la satisfaction du personnel.

Toutefois, le potentiel de l’IA agentique présente des enjeux clés. Tout d’abord, il convient d’évaluer le retour sur investissement avant le déploiement, car les agents peuvent être exorbitants, consommant une grande quantité de ressources GPU pour les fournisseurs et n’offrant que des gains de productivité marginaux. Ensuite, l’IA agentique doit reposer sur des pratiques ITSM matures et des données propres pour éviter d’aggraver les lacunes. Enfin, il faut concilier autonomie et responsabilité éthique pour prévenir tout préjudice ou parti pris. En alliant tous ces facteurs, les DSI peuvent adopter l’IA agentique et offrir une prestation de services informatiques plus rapide, aboutie et intuitive.

Nouvelle ère de métriques ITSM basées sur l’IA

Alors que l’IA joue un rôle grandissant dans l’ITSM, la mesure du retour sur investissement exige de nouveaux KPI orientés IA. Ces métriques aident l’entreprise à comprendre comment l’IA crée de la valeur, accroît l’efficacité et améliore les opérations informatiques. En 2025, l’entreprise doit suivre des métriques dépassant ceux classiques comme le délai de résolution, le taux de résolution au premier appel et le net promoter score (indice de recommandation).

Par exemple, au lieu de simplement mesurer le délai moyen de résolution, l’entreprise doit examiner comment l’IA identifie et traite rapidement les problèmes en évaluant les délais de gestion des incidents ou des problèmes. Grâce à sa capacité d’utiliser l’identification proactive des incidents et le clustering, l’IA aide à prévenir les problèmes avant qu’ils ne se transforment en tickets de service formels.

De nouveaux KPI orientés IA existent à présent. Le taux de déviation de tickets mesure le pourcentage des demandes du personnel que les agents IA peuvent gérer seuls, réduisant la gestion manuelle des tickets. Le métrique de réduction des coûts par ticket indique le gain de rentabilité du processus grâce à l’automatisation à IA.En outre, les taux de transfert à un humain mesurent la fréquence à laquelle les conversations avec l’agent IA exigent une escalade à un agent humain, et la rapidité avec laquelle les techniciens peuvent résoudre les tickets grâce au contexte et aux détails que collecte l’IA à l’interaction initiale. D’autres métriques qui évaluent la qualité des interactions IA avec le personnel peuvent inclure les taux de repli et de satisfaction.

Combler le déficit de compétences informatiques

Au fil de l’adoption du potentiel de l’IA, la demande de professionnels qualifiés augmente, l’entreprise s’efforçant de combler les lacunes. IDC prévoit qu’en 2026, plus de 90 % des entreprises mondiales subiront une pénurie de compétences informatiques, d’où des pertes évaluées à 5,5 milliards de dollars en raison de retards de produit, d’une moindre compétitivité et d’affaires perdues. En 2025, pour éviter ces revers financiers, l’entreprise doit intensifier le renforcement de son vivier de talents actuel. Les outils low-code et no-code facilitent l’adoption de la transformation numérique par le personnel non technique.

L’entreprise utilise aussi des outils IA pour identifier, organiser et distribuer un savoir informatique propre. Selon Gartner, d’ici 2027, l’IA générative créera plus d’articles de support technique et de base de connaissances que les humains. Cela permettra à la DSI de dépanner plus rapidement, mieux résoudre les problèmes et gagner en productivité globale. Au fur et à mesure que l’entreprise étend sa stratégie IA, les workflows ITSM automatisés, comme les runbooks orchestrés, réduisent davantage les tâches manuelles en automatisant celles répétitives et permettant aux équipes de se consacrer aux projets à forte valeur ajoutée.

En lien avec le besoin de monter en compétences, nombre d’entreprises attribuent des rôles de direction spécialisés, de type responsable de l’IA, des données ou de l’apprentissage IA, pour collaborer étroitement avec les DSI. Ces dirigeants jouent un rôle crucial dans l’adoption de l’IA et le développement des talents. L’entreprise assure ainsi une jonction fluide entre la technologie et le facteur humain, permettant aux équipes de s’adapter à l’IA tout en acquérant les compétences requises pour réussir dans un contexte en évolution rapide.

Pratiques ITSM redéfinies par l’IA

En 2025, l’impact transformateur de l’IA sur les pratiques ITSM de base est indéniable. Notre enquête de l’an dernier, État de l’IA dans l’ITSM : 2024 et après, a révélé que les changements majeurs liés à l’IA concernent la gestion des incidents (79 %) et celle des connaissances (73 %), la gestion des demandes de service (63 %) suivant de près.

Les résultats clés de l’enquête montrent comment l’IA agit sur les différentes pratiques ITSM.

• Gestion des incidents: l’IA assure les diagnostics courants, la résolution des problèmes et la création de tickets, réduisant nettement les délais de résolution et évitant les interruptions.
• Gestion des connaissances: l’IA automatise le classement du contenu, la mise à jour de la base de connaissances et donne accès en temps réel à l’information utile.
• Gestion des demandes de service: l’IA rationalise les demandes de logiciels et les correctifs pour une prestation de services plus rapide et personnalisée.
• Gestion des problèmes: l’IA aide à identifier de façon proactive les tendances des incidents, ce qui permet aux équipes de prévoir et résoudre les problèmes avant leur aggravation en pannes majeures.
• Gestion des modifications: l’IA aide progressivement à analyser l’impact et optimiser les processus de déploiement, en fiabilisant le changement et réduisant les perturbations.

Bien que l’accent mis sur l’IA se concentre beaucoup sur la gestion des services informatiques, elle transforme également la gestion des actifs.