Les cas d’usage de l’IA générative fleurissent dans la littérature. Tous les secteurs d’activité, les entreprises de toutes tailles, tous les métiers de l’entreprise sont concernés. La DSI n’y déroge pas.
L’intelligence artificielle générative est en effet en train de transformer la manière dont les entreprises gèrent leurs opérations IT.
Pour les DSI, l’IAg représente une opportunité unique d’automatiser les tâches routinières, d’innover et même, d’améliorer leur cybersécurité.
Explorons donc ensemble comment elle peut devenir un levier de transformation pour votre service IT et quels sont les défis à relever.
Automatiser des tâches routinières
L’IA générative, on le sait, excelle dans l’automatisation des tâches répétitives ; elle libère ainsi du temps pour les collaborateurs de la DSI qui peuvent se concentrer sur des tâches ou des projets à plus forte valeur ajoutée.
En voici quelques exemples :
Génération rapide de code
En tant que « super assistante » des développeurs, l’IAg est capable de compléter automatiquement des lignes de code en s’appuyant sur le contexte et sur de bonnes pratiques de développement.
Ce faisant, elle accélère le développement, mais elle réduit aussi le risque d’erreurs humaines.
Dans une récente étude, Microsoft a comparé l’efficacité de 2 groupes de développeurs dans le codage d’un serveur http en Javascript : les développeurs du 1er groupe ont utilisé GitHub Copilot associé à ChatGPT ; ceux du second groupe, non.
L’un des résultats majeurs de cette étude est que les développeurs qui ont utilisé l’IAg ont accompli la tâche 55 % plus rapidement, que les développeurs qui ne l’ont pas utilisé.
Documentation automatique
La création de documents techniques et de guides utilisateurs peut vite s’avérer fastidieuse.
D’ailleurs, les développeurs peinent parfois à s’y contraindre.
L’IA générative est capable de générer automatiquement ces documents en s’appuyant sur le code source et les commentaires laissés par les développeurs ; elle les aide ainsi à garantir une documentation à jour et cohérente.
Automatisation du ticketing
Si elle est nécessaire, la gestion des tickets de support est aussi chronophage.
Grâce à l’IA générative, on arrive à automatiser ce processus, en classant et en priorisant les tickets, et même en proposant des solutions aux problèmes courants, ce qui améliore l’efficacité du support IT.
Génération de tests automatisés
Dans le développement logiciel, la QA (Assurance Qualité) est un poste clé. Cela couvre notamment l’ensemble du processus permettant de livrer une app ou un logiciel de qualité.
L’IA générative offre la possibilité de gagner du temps sur certaines tâches répétitives et chronophages de ce processus, telles que la création de séries de tests automatisées, couvrant divers scénarios et cas d’utilisation.
Innover et prototyper
Pour la DSI, comme pour d’autres secteurs de l’entreprise, l’IA générative ouvre le champ des possibles en matière l’innovation.
Génération de prototypes
Créer des maquettes d’applications peut prendre des semaines.
Avec l’IAg, les équipes (dev et designers) ont la capacité de générer rapidement des prototypes, de tester des concepts et d’ajuster les designs en fonction des retours utilisateurs, tout en réduisant les délais de mise sur le marché.
Exploration de nouvelles idées
En accompagnant les phases d’idéation, l’intelligence artificielle générative aide à explorer de nouvelles idées…
Elle ouvre la voie à des solutions créatives, parfois même disruptives, qui n’auraient peut-être pas été imaginées sans elle.
Renforcer la cybersécurité
La cybersécurité est sans doute une préoccupation majeure pour votre DSI.
Dans ce domaine, l’IA générative est en mesure de jouer un rôle clé dans la protection de vos systèmes et données.
Détection des vulnérabilités
En générant des scénarios de tests de sécurité, l’IAg peut identifier des vulnérabilités potentielles avant qu’elles ne soient exploitées.
Cela permet de renforcer les systèmes de sécurité et de prévenir les attaques.
Réponse aux incidents
Lorsqu’un incident se produit, chaque seconde compte.
Grâce à l’IA générative, vous pouvez automatiser la réponse aux incidents, en exécutant des scripts préconfigurés pour contenir et résoudre les menaces rapidement.
Détection des anomalies au niveau du réseau et des systèmes informatiques
L’IAg peut aussi faciliter la surveillance en continu du réseau et des systèmes informatiques et détecter des comportements anormaux.
En analysant une très grande quantité de données, elle est capable d’identifier les anomalies, de prédire des attaques, et elle permet de réagir proactivement avant que les problèmes ne s’aggravent.
Prévention des attaques par force brute
Selon la définition qu’en donne la CNIL, « une attaque par force brute (bruteforce attack) consiste à tester, l’une après l’autre, chaque combinaison possible d’un mot de passe ou d’une clé pour un identifiant donné, afin de se connecter au service ciblé ».
Bien qu’il s’agisse d’une vieille méthode d’attaque, elle reste efficace et très courante.
L’IAg peut générer des mécanismes de défense automatisés pour les prévenir, en analysant les tentatives de connexion et en bloquant les accès suspects.
Amélioration des systèmes d’authentification
Beaucoup de cyberattaques nécessitent l’obtention d’identifiants de compte.
Une authentification forte (MFA notamment) constitue donc la première ligne de défense contre les intrusions.
L’IA générative vous permet de renforcer l’efficacité des systèmes d’authentification en introduisant des processus d’authentification multifactoriels plus robustes et en adaptant les mécanismes de sécurité en temps réel.
Gérer efficacement les données
Les données sont au cœur des opérations IT. L’IA générative offre des solutions pour gérer et utiliser ces données de manière plus efficace.
Génération de jeux de données synthétiques
Par exemple, pour le développement et les tests, il est essentiel de disposer de données de qualité.
L’IA générative peut créer des jeux de données synthétiques (ayant des propriétés aussi proches que possible des données réelles), permettant de tester les applications sans compromettre la confidentialité des données réelles.
Nettoyage et préparation des données
Le traitement des données brutes est généralement laborieux.
Grâce à l’IAg, on peut automatiser ce processus, en nettoyant et préparant les données pour qu’elles soient prêtes à l’analyse, ce qui accélère le temps de mise en production des projets.
Personnaliser les services IT
En matière de support, personnaliser la réponse aux besoins spécifiques des utilisateurs est un must difficile à mettre en œuvre. L’IAg facilite la création d’expériences plus adaptées et efficaces.
Assistants virtuels et chatbots
Les assistants virtuels et chatbots améliorés par l’IA générative permettent d’offrir un support utilisateur personnalisé, de répondre aux questions fréquentes et de résoudre des problèmes simples, allégeant ainsi la charge des équipes IT.
Recommandations personnalisées
L’IAg peut analyser les usages des différents outils et services IT, et proposer des recommandations personnalisées pour optimiser leur utilisation, améliorant ainsi la productivité et la satisfaction des utilisateurs.
Des défis à relever
Si l’IA générative représente, pour les DSI, une opportunité de transformer leurs opérations, d’innover et de renforcer la cybersécurité, elle pose aussi un certain nombre de défis ; notamment :
Formation et compétences
Mettre en œuvre et adopter l’IA générative au sein de la DSI nécessite de former les équipes IT à ces nouvelles technologies.
Les compétences en intelligence artificielle, en machine learning et en gestion des données doivent être développées pour tirer pleinement parti des avantages de l’IA générative.
Cela peut inclure des formations internes, des certifications ou le recrutement de talents spécialisés.
Éthique et confidentialité
L’usage de l’IA générative soulève également des questions éthiques et de confidentialité :
- Comment garantir que les données utilisées pour entraîner ces modèles sont traitées de manière responsable ?
- Comment éviter les biais dans les algorithmes génératifs qui pourraient mener à des décisions injustes ou discriminatoires ?
- …
Il est donc nécessaire de mettre en place des politiques strictes et des contrôles rigoureux pour s’assurer que l’IAg est utilisée de manière éthique et respectueuse des données personnelles.
Intégration et interopérabilité
L’intégration de l’IA générative dans les systèmes existants peut s’avérer complexe.
Cela implique :
- de s’assurer que ces nouvelles technologies s’intègrent harmonieusement avec les infrastructures IT actuelles ;
- une planification minutieuse et souvent des ajustements pour garantir l’interopérabilité et la continuité des opérations.
Coûts et investissements
Dans bien des cas, l’adoption de l’IA générative représente un investissement conséquent en termes de temps et de ressources financières.
D’ailleurs, le montant des factures des expérimentations dépasse régulièrement les anticipations budgétaires*.
Explorer des approches permettant de réduire le coût des tests et des applications d’IAg et évaluer le retour sur investissement potentiel permettent de justifier les coûts associés à l’implémentation de ces technologies*.
Cela inclut non seulement le coût des logiciels et des matériels nécessaires, mais aussi les investissements en formation et en recrutement.
Impact environnemental
La consommation énergétique des IAg est un autre coût qu’il est essentiel de prendre en compte.
Les calculs qu’elle induit ont un impact sans équivalent sur la consommation des datacenters à l’échelle mondiale.
Selon Hugues Ferreboeuf, Directeur de Projet au Shift Project, « la consommation énergétique du numérique, qui augmentait de 5 à 6% par an, va probablement passer dans les années qui viennent à une augmentation de 8 ou 9% par an, ce qui signifie qu’elle va doubler en 7 à 8 ans. »*
Sans compter que la consommation d’eau nécessaire pour refroidir les processeurs et cartes graphiques utilisés pour faire fonctionner les IAg dans les centres de données a augmenté de plus d’un tiers entre 2021 et 2022*.
Une collaboration qui ouvre des perspectives
L’IA ne date pas d’hier.
Pourtant, l’arrivée de l’IAg a marqué un tournant majeur dans son adoption par les différents métiers de l’entreprise et dans sa démocratisation.
Pour la DSI, dont le rôle est d’accompagner la dynamique de l’innovation dans l’entreprise, l’IA générative représente une opportunité majeure de transformer les opérations, d’innover et de renforcer la cybersécurité.
En travaillant en collaboration avec les équipes IT, l’IAg peut les aider à prendre de meilleures décisions, à résoudre des problèmes plus complexes et à être plus créatifs.
Restent à prendre en compte les enjeux et à relever les nombreux défis qu’elle induit…
Et vous ? Avez-vous déjà commencé à utiliser l’IAg au sein de la DSI ? Pour quels usages ? Et que vous inspirent les défis qui sont à relever ? Nous serions ravis d’échanger avec vous sur ces sujets.
Si vous souhaitez savoir comment nous pourrions vous accompagner dans l’intégration de l’IA générative dans vos processus Métier ou simplement partager avec nous votre expérience, n’hésitez pas à nous contacter.
Pour aller + loin :
- [ Cas d’usage ] Mise en œuvre responsable et sécurisée de l’IA générative au sein des processus Métier chez Groupe Pasteur Mutualité
- [ Article ] IA générative : des promesses, des promesses… Et si on parlait cas d’usage ?
- [ Article ] Génération Augmentée de Récupération (RAG) : mieux que l’IA générative pour optimiser les process Métier ?
Sources :
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