Nous sommes au milieu d’un changement fondamental dans la façon dont les organisations gèrent leurs opérations. 51 % des entreprises ont déjà déployé des agents IA Ce qui était autrefois réactif et manuel devient intelligent, automatisé et piloté par l'IA. Les organisations qui adoptent cette transition gagnent non seulement en efficacité opérationnelle ; elles développent un avantage concurrentiel stratégique qui impacte directement les résultats de l'entreprise.

Les agents IA reposent sur un principe simple : ils aident les individus à travailler mieux, plus vite et plus intelligemment. Ces agents ne remplaceront pas les humains ; ils renforceront leurs capacités et permettront aux professionnels des opérations de progresser dans la chaîne de valeur. Tandis que l'IA prend en charge des opérations bien maîtrisées qui consommaient historiquement trop de temps et d'attention, les humains consacreront davantage de temps à des opérations innovantes ou à des travaux créatifs générant une plus grande valeur commerciale.

Chez PagerDuty, nous avons pu constater de visu comment des applications judicieuses de l'IA peuvent transformer les opérations, passant d'un simple centre de coûts à un atout stratégique. Nous explorerons ici comment les agents d'IA modifient fondamentalement le cycle de vie des incidents, leur impact commercial mesurable et les meilleures stratégies de mise en œuvre pour réussir.

L'évolution des opérations : des téléavertisseurs aux agents

Les opérations s'articulent toujours autour de ce cycle de vie :

• Découvrir problèmes potentiels grâce à une détection intelligente des signaux qui élimine le bruit des systèmes complexes.
• Triage la gravité et l'impact commercial des incidents, permettant une priorisation en fonction des dépendances de service et de l'expérience client.
• Mobiliser les bons intervenants avec le bon contexte au bon moment, assurant une coordination efficace de l'équipe lors d'événements critiques.
• Diagnostiquer causes profondes grâce à une analyse basée sur les données et l'IA, réduisant ainsi le temps d'enquête et accélérant le chemin vers la résolution.
• Résoudre la solution appropriée par le biais d'une correction automatisée ou d'une intervention humaine guidée pour restaurer le service et minimiser l'impact.

Mais la façon dont les équipes s'y prennent évolue constamment. La mobilisation se faisait autrefois par téléavertisseurs, sur différents supports, de Slack à votre application mobile. Le diagnostic s'effectuait autrefois grâce aux journaux ; désormais, il s'effectue grâce à des analyses en temps réel issues de l'IA. La résolution des problèmes se faisait auparavant par une intervention concrète ; désormais, elle se fait grâce à des runbooks automatisés.

Chez PagerDuty, l'IA est au cœur de notre plateforme depuis des années. Initialement, les algorithmes d'apprentissage automatique étaient conçus pour réduire le bruit des alertes et regrouper automatiquement les incidents associés. Plus récemment, nous utilisons l'IA générative pour fournir des résumés d'incidents, suggérer des mesures correctives et aider les équipes à communiquer les mises à jour de statut.

Maintenant, les agents IA sont arrivés. Les agents d'IA sont des travailleurs numériques autonomes qui vont au-delà des chatbots et de l'IA générative traditionnelle en prenant des mesures pour atteindre des objectifs spécifiques dans vos opérations. Contrairement aux chatbots qui répondent simplement aux requêtes ou aux outils GenAI qui génèrent du contenu en fonction des invites, les agents IA peuvent exécuter de manière indépendante des flux de travail, prendre des décisions et accomplir des tâches qui nécessitaient auparavant une intervention humaine.

Selon le Rapport PagerDuty 2025 sur l'état des opérations numériques 38 % des dirigeants s'attendent à ce que les agents d'IA soient au cœur de leurs opérations d'ici 1 à 2 ans, et 88 % s'attendent à ce que leur utilisation soit soit essentielle, soit périphérique.

L’adoption rapide reflète la valeur immédiate que ces agents offrent en termes d’efficacité opérationnelle et de fiabilité.

Les agents IA transforment le cycle de vie des opérations sans en éliminer la structure fondamentale. Le processus de découverte à résolution demeure essentiel, mais les agents optimisent chaque étape car, comme les humains, ils sont toujours apprendre, communiquer et agir .

Les agents peuvent :

• Apprendre en continu à partir des données opérationnelles Grâce à leur capacité à appliquer les informations de rétroaction dans leur modèle, ils s'améliorent au fil du temps sans reprogrammation explicite, en apprenant quelles stratégies de réponse fonctionnent le mieux pour des types d'incidents spécifiques et en s'adaptant aux modèles opérationnels uniques de votre organisation.
• Communiquer des informations entre les équipes Grâce à l'intégration avec des plateformes de collaboration, ils maintiennent le contexte entre les transferts, traduisent les problèmes en résumés d'impact sur l'entreprise et garantissent que toutes les parties prenantes accèdent aux mêmes informations en temps réel, quel que soit leur emplacement ou leur fuseau horaire.
• Prendre des mesures appropriées en fonction des manuels et des modèles établis Contrairement à l'automatisation statique, les agents peuvent prendre des décisions contextuelles, en choisissant la bonne action parmi plusieurs options en fonction des conditions actuelles et des résultats historiques plutôt que de suivre une logique rigide du type « si-alors ».

La véritable puissance des agents IA réside dans la création d’un partenariat collaboratif où :

• Les humains se concentrent sur la prise de décision stratégique, les nouveaux problèmes et les solutions créatives.
• Les agents d’IA gèrent des tâches répétitives, des incidents de routine et des analyses gourmandes en données.
• Les équipes accomplissent plus ensemble que ce qu’elles pourraient accomplir seules.

Cette approche garantit que l'IA renforce les capacités humaines plutôt que de les remplacer. Elle permet à vos ressources les plus précieuses – vos collaborateurs – de réfléchir et d'innover, tandis que l'IA gère les aspects prévisibles des opérations.

Comprendre les opérations de l'IA

Les opérations d'IA désignent le fonctionnement des agents d'IA tout au long du cycle de vie des incidents. Au lieu de laisser les agents gérer chaque problème en toute liberté, nous utilisons un cadre à trois niveaux pour aider les organisations à comprendre ce qui peut être automatisé et où l'intervention humaine reste essentielle.

Niveau 1 : Problèmes bien compris (~100 % IA et automatisation)

Il s'agit d'incidents pour lesquels la correction est identifiée et facilement automatisée. L'équipe n'a besoin de rien d'autre concernant cet incident qu'un résumé généré par l'IA et, éventuellement, des informations élaborées par l'IA sur la manière de résoudre le problème en amont.

Ces types d’incidents peuvent inclure :

• Un cluster de bases de données atteignant 80 % de sa capacité déclenche un flux de travail de mise à l'échelle automatisé qui provisionne des ressources supplémentaires sans intervention humaine.
• Une fuite de mémoire dans un microservice spécifique identifié précédemment déclenche une séquence de redémarrage automatisée, l'agent IA effectuant des contrôles de santé avant et après pour garantir une récupération appropriée.
• Lorsque des avertissements d’expiration de certificat SSL s’affichent, l’agent IA lance automatiquement le processus de renouvellement, valide le déploiement du nouveau certificat et met à jour la documentation.

Le résultat souhaité est que les problèmes soient résolus automatiquement, sans réveiller personne. Idéalement, un humain ne devrait voir qu'un rapport post-incident généré par un agent IA.

Niveau 2 : Problèmes partiellement compris (pilotés par l'IA et l'automatisation + assistés par l'intervenant)

Ces incidents ont déjà été observés, mais plusieurs solutions pourraient être envisageables. Le jugement humain est nécessaire, mais l'IA peut considérablement simplifier le processus.

Voici quelques exemples :

• Lorsqu'une passerelle de paiement subit des pannes intermittentes, l'IA identifie trois résolutions potentielles et recommande la solution la plus probable pour approbation humaine.
• Un problème de limitation d'API où un agent fournit un contexte sur les déploiements de code récents, les modèles de trafic et les options de correction potentielles.
• Ralentissements d'application signalés par les clients où l'agent corrèle plusieurs mesures du système pour affiner les causes probables.

L'objectif est une résolution plus rapide avec une charge cognitive moindre pour les intervenants. L'IA se charge de la collecte et de l'analyse des données, tandis que les humains prennent les décisions cruciales.

Niveau 3 : Problèmes nouveaux et inédits (dirigés par les intervenants + assistés par l'IA et l'automatisation)

Il s'agit d'incidents inédits ou extrêmement complexes qui requièrent l'expertise et la créativité humaines. Le rôle de l'IA est de soutenir plutôt que de diriger.

De tels incidents comprennent :

• Lors d'une défaillance d'intégration d'API inédite, les intervenants dirigent l'enquête tandis que les agents d'IA collectent le contexte, suggèrent des approches de diagnostic et documentent les résultats en temps réel.
• Vulnérabilités de sécurité zero-day où l'IA aide à évaluer l'impact sur les systèmes tandis que les humains développent des stratégies de confinement.
• Dégradations de services complexes couvrant plusieurs systèmes où l'IA maintient une chronologie complète tandis que les humains coordonnent le dépannage entre les équipes.

Il en résulte des intervenants qui peuvent se concentrer sur la résolution des problèmes plutôt que sur les tâches administratives. L'IA gère la documentation, la communication et la collecte d'informations, tandis que les humains mettent leur expertise unique au service de défis inédits.

À quoi cela ressemblerait-il concrètement ? PagerDuty lance trois nouveaux agents pour faciliter cette tâche. Parmi eux :

• Agent ingénieur en fiabilité du site (SRE) :Surveille de manière autonome les systèmes, identifie les problèmes potentiels et exécute des flux de travail prédéterminés pour maintenir la fiabilité du service.
• Agent Insights :Traite les données opérationnelles, identifie les modèles et produit des informations exploitables qui éclairent la prise de décision stratégique.
• Agent de changement de vitesse :Optimise les horaires d'astreinte, gère les demandes de couverture de quart et élimine la coordination manuelle qui consomme un temps d'ingénierie précieux.

Imaginons que vous exploitiez un site e-commerce. Une faille de sécurité met hors service un concurrent majeur. Votre équipe privilégie donc la résilience opérationnelle. Lorsqu'une tentative de connexion suspecte est détectée, votre agent SRE regroupe automatiquement les alertes pour minimiser le bruit et exécute un script pour détecter les fuites de données. L'incident n'est jamais remonté à une intervention humaine, ce qui évite tout impact sur l'activité. Un résumé IA est créé pour que l'équipe de sécurité puisse l'examiner une fois la connexion rétablie.

Puis, lors de vos grandes soldes saisonnières, l'équipe en charge de l'expérience client constate un nouvel incident : le système peine à traiter les nouvelles commandes. Les diagnostics indiquent une consommation CPU élevée. Votre agent IA :

• Renseigne tous les intervenants sur les incidents avec un résumé généré par l'IA
• Identifie qu'une nouvelle passerelle de paiement déployée il y a 24 heures est probablement à l'origine du problème
• Recommande la mise à l'échelle du cluster de bases de données

Après approbation, l'automatisation s'exécute et résout l'incident, protégeant ainsi vos revenus pendant votre période de vente la plus critique. Après l'incident, le résumé généré par l'IA est directement transféré dans un générateur de récits pour analyse post-incident, aidant ainsi votre équipe à apprendre et à mettre en œuvre des mesures préventives pour l'avenir.

La base technique de tout cela est le PagerDuty Operations Cloud.

Grâce aux plus de 10 ans d'innovation en matière d'IA et au modèle de données propriétaire de PagerDuty qui alimente Operations Cloud, nous pouvons exploiter les 18 millions de flux de travail exécutés, les 86 milliards d'événements ingérés et les 828 millions d'incidents créés au cours de la seule année écoulée pour créer de meilleurs agents, automatiser davantage de flux de travail et, en fin de compte, libérer davantage d'humains.

L'impact commercial de l'IA sur les opérations

Les organisations qui mettent en œuvre l'IA dans leurs opérations ne bénéficient pas seulement de bénéfices théoriques : elles constatent des améliorations mesurables en termes d'efficacité, d'expérience client et d'innovation. Les données témoignent de la manière dont l'IA transforme les opérations, les faisant passer d'un simple centre de coûts à un avantage concurrentiel.

Le rapport PagerDuty 2025 State of Digital Operations montre que les organisations qui exploitent l'IA générative dans leurs opérations signalent des avantages significatifs : 38 % citent des informations sur les données de meilleure qualité, 37 % une efficacité opérationnelle accrue, 36 % une expérience client améliorée et 33 % une collaboration d'équipe améliorée.

L'adoption se produit dans de nombreux domaines opérationnels, la sécurité (41 %) et l'automatisation DevOps (41 %) étant les principaux cas d'utilisation, suivies de près par l'expérience client (38 %), l'exploitation des agents d'IA (37 %) et la gestion des incidents (34 %).

Ces cas d'usage reflètent la polyvalence de l'IA sur l'ensemble du spectre opérationnel. Le plus remarquable est l'accélération du processus entre l'expérimentation et la mise en œuvre. Il y a seulement deux ans, la plupart des organisations évaluaient encore la place de l'IA dans leurs opérations. Aujourd’hui, la phase expérimentale est terminée : l’IA en opérations a prouvé sa valeur et la mise en œuvre est désormais la priorité.

Les implications concurrentielles sont considérables. Les entreprises dont les activités sont matures et basées sur l'IA surpassent systématiquement leurs concurrents dans trois domaines critiques :

1. Vitesse du produit :Ils livrent de meilleurs produits plus rapidement parce que leurs équipes ne sont pas accablées par des frais opérationnels.
2. Expérience client :Ils résolvent les incidents avant que les clients ne les remarquent, et lorsque les incidents ont un impact sur les clients, la résolution se produit en quelques minutes plutôt qu'en quelques heures.
3. Acquisition et rétention des talents Les meilleurs ingénieurs souhaitent résoudre des problèmes intéressants, et non surveiller les systèmes. Les organisations qui utilisent l'IA pour éliminer les tâches fastidieuses deviennent des pôles d'attraction pour les talents.

Les résultats financiers suivent naturellement. Le retour sur investissement devient évident lorsque les opérations passent d'un centre de coûts assurant simplement le fonctionnement à un avantage concurrentiel stimulant la croissance de l'entreprise. Il ne s'agit pas seulement de faire plus avec moins. Il s'agit de réaliser un travail plus utile en laissant l'IA gérer le prévisible, tandis que les humains se concentrent sur les défis novateurs et créatifs qui font progresser l'entreprise. Il s'agit d'un rééquilibrage fondamental de ce que les opérations peuvent et doivent apporter à l'organisation.

Mise en œuvre des opérations d'IA

Vous devriez commencer à exploiter l'IA et l'automatisation dès aujourd'hui. Mais nous aurions tort de ne pas souligner les défis liés à l'IA et à l'automatisation. Une mise en œuvre réussie nécessite de répondre aux préoccupations de sécurité, de développer les compétences, d'identifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée et de gérer le changement, tout en maintenant la conformité et en instaurant la confiance. Les organisations sont confrontées à des défis évidents lors de l'adoption de l'IA et de l'automatisation dans leurs opérations, les données récentes mettant en évidence les principales préoccupations.

La sécurité des données arrive en tête de liste (35 %), suivie du développement des compétences (31 %), de l’identification des cas d’utilisation à forte valeur ajoutée (30 %), des considérations budgétaires (29 %) et de l’anxiété des employés (28 %).

Il ne s'agit pas seulement d'obstacles à la mise en œuvre. Ce sont des considérations stratégiques qui nécessitent une planification et une exécution réfléchies.

La sécurité à l'ère de l'IA

Les implications des opérations d'IA en matière de sécurité vont au-delà des préoccupations traditionnelles en matière de cybersécurité. Les agents d'IA ont besoin d'accéder à des données opérationnelles sensibles pour fonctionner efficacement, créant ainsi de nouvelles surfaces d'attaque potentielles. 91 % des organisations accordant la priorité aux initiatives de cybersécurité, les équipes de sécurité doivent être impliquées dès les premières étapes de planification.

La clé est de trouver l'équilibre entre innovation et protection. Les organisations performantes appliquent des principes de « sécurité dès la conception » à leurs opérations d'IA, en intégrant des garde-fous de sécurité qui protègent les données sensibles tout en accordant aux agents d'IA l'accès nécessaire à leur bon fonctionnement. Il ne s'agit pas de tout verrouiller, mais de créer des limites appropriées pour une innovation sûre.

Stratégies de gestion des risques

L’atténuation des risques liés au déploiement de l’IA nécessite une approche à multiples facettes :

1. Commencez petit avec des cas d’utilisation bien compris où le potentiel de conséquences imprévues est limité.
2. Mettez en œuvre une surveillance complète pour suivre les actions et les décisions des agents IA.
3. Maintenir une surveillance humaine, en particulier pour les systèmes critiques ou les opérations orientées client.
4. Créez des chemins d’escalade clairs lorsque les agents d’IA rencontrent des situations en dehors de leurs paramètres.
5. Auditez régulièrement les performances et l’impact des agents d’IA par rapport aux résultats attendus.

Ces stratégies aident les organisations à avancer en toute confiance tout en maintenant des garde-fous appropriés autour de leurs initiatives d’opérations d’IA.

Considérations relatives à la conformité

Le paysage réglementaire de l'IA évolue rapidement. Les organisations doivent concilier les exigences en matière d'utilisation des données, de confidentialité, de transparence et de responsabilité décisionnelle. Ceci est particulièrement crucial dans les secteurs réglementés comme la santé, les services financiers et les télécommunications.

Une approche de conformité efficace pour les opérations d’IA comprend :

• Maintenir une documentation complète des capacités et des limites des agents d'IA
• Assurer la traçabilité des actions et des décisions des agents IA
• Créer des mécanismes pour expliquer les recommandations des agents d'IA lorsque cela est nécessaire
• Réviser régulièrement les opérations d'IA par rapport à l'évolution des exigences réglementaires
• S'engager de manière proactive auprès des organismes de réglementation lors de l'introduction de nouvelles fonctionnalités importantes en matière d'IA

Stratégies de gestion du changement

L'aspect humain de la transformation demeure aussi crucial que sa mise en œuvre technique. Les initiatives d'IA réussies répondent directement aux préoccupations des employés grâce à :

• Une communication claire sur la manière dont l’IA augmentera plutôt que de remplacer les capacités humaines
• Programmes de formation qui aident les membres de l'équipe à comprendre et à collaborer avec les agents d'IA
• Célébration des premières victoires qui mettent en valeur la valeur de la collaboration homme-IA
• Reconnaissance et récompenses pour les équipes qui intègrent efficacement les agents d'IA dans leurs flux de travail
• Des boucles de rétroaction continues qui garantissent que les perspectives humaines façonnent l'évolution des opérations d'IA

Cadre de mise en œuvre

Les organisations qui connaissent le plus de succès avec les opérations d’IA suivent une approche structurée de mise en œuvre :

1. Évaluation :Évaluez la maturité actuelle de vos opérations et identifiez les points faibles spécifiques que l’IA pourrait résoudre.
2. Priorisation : Sélectionnez les cas d’utilisation initiaux en fonction de l’impact commercial, de la faisabilité technique et de la préparation organisationnelle.
3. Pilote :Implémentez des agents d’IA dans un environnement contrôlé avec des indicateurs de réussite clairs.
4. Validation : Mesurer les résultats par rapport aux performances de base et affiner les approches en fonction des résultats.
5. Mise à l'échelle :Étendez les implémentations réussies à des équipes et des cas d’utilisation supplémentaires.
6. Gouvernance :Établir une surveillance continue pour garantir que les opérations d’IA continuent de fournir la valeur attendue.

Ce cadre permet aux organisations de passer méthodiquement du concept à la mise en œuvre, en gérant les risques tout en capturant les avantages substantiels que les opérations d’IA peuvent offrir.

Lorsque les opérations d’IA sont mises en œuvre de manière réfléchie, en tenant compte à la fois des facteurs technologiques et humains, elles deviennent la pierre angulaire de la résilience opérationnelle et de l’avantage concurrentiel.

L'avantage des opérations d'IA de PagerDuty

La décennie d'innovation en matière d'IA et l'expertise approfondie de PagerDuty en matière de données opérationnelles la positionnent de manière unique pour aider les organisations à mettre en œuvre avec succès des agents d'IA qui offrent une valeur commerciale mesurable.

• Expertise approfondie des données et du domaine. Construit sur 15 ans de données opérationnelles provenant de milliards d'interactions, PagerDuty AI offre une profondeur et une précision inégalées en matière d'intelligence opérationnelle, surpassant les modèles d'IA génériques des concurrents dépourvus de connaissances spécialisées.
  
• Garde-corps de qualité professionnelle. Des contrôles de gouvernance complets minimisent les hallucinations de l'IA et les contenus nuisibles. Cela permet aux clients de minimiser les risques liés à leurs efforts de transformation et de déployer l'IA en toute confiance, tout en préservant la conformité et l'intégrité opérationnelle.
  
• Rentabilisation immédiate. Fonctionne immédiatement, sans configuration ni nouvelle infrastructure, et utilise les meilleurs modèles pour chaque cas d'utilisation, évitant ainsi les limitations d'un modèle unique. L'IA intégrée à la plateforme unifiée permet aux équipes de commencer à utiliser l'IA immédiatement.
  
• Écosystème d'IA unifié. Interopérabilité inter-agents grâce à plus de 750 intégrations sur la plateforme. Les agents collaborent de manière fluide et avec un contexte partagé grâce à des protocoles sécurisés.
  

Rejoignez les responsables opérationnels qui adoptent les agents IA avec un partenaire de confiance qui maîtrise la technologie et les aspects humains de la transformation opérationnelle. En associant une expertise opérationnelle approfondie à une technologie d'IA dédiée, PagerDuty offre plus que de simples outils : il offre une voie éprouvée vers l'excellence opérationnelle à l'ère de l'IA. Découvrez les agents IA de PagerDuty .