L'IA et l'automatisation se sont imposées comme des piliers du fonctionnement des entreprises. Toutes deux ont apporté des avantages concrets aux organisations : gains d'efficacité, rationalisation des opérations et nouvelles sources de revenus, entre autres. Et avec l'émergence de nouvelles technologies comme l'IA agentique, l'IA et l'automatisation ne feront que gagner en importance dans les années à venir.

Mais ces nouvelles capacités s'accompagnent de nouvelles complexités, qui évoluent aussi rapidement que les technologies elles-mêmes. À mesure que l'IA prend de l'ampleur dans les entreprises, les dirigeants s'attachent de plus en plus à maîtriser et à assurer une visibilité optimale sur cette technologie omniprésente.

PagerDuty État des opérations numériques en 2025 (SODO) rapport Nous avons interrogé plus de 1 100 dirigeants du monde entier afin de mieux comprendre comment ils tirent parti de l'IA et de l'automatisation dans leurs opérations pour générer de la valeur ajoutée. Dans cet article, nous analyserons la nature ambivalente de l'IA, en explorant à la fois les défis qu'elle soulève et les stratégies mises en œuvre par les organisations pour garder une longueur d'avance.

Comment les entreprises utilisent l'IA pour atténuer les risques opérationnels

L'intelligence artificielle de PagerDuty s'avère être un atout majeur pour renforcer la résilience opérationnelle. Selon le rapport SODO, 78 % des organisations utilisant la plateforme PagerDuty, basée sur l'IA, ont constaté une amélioration de la résilience de leurs opérations numériques d'une année sur l'autre, contre 73 % pour celles qui ne l'utilisent pas.

Cette différence tient à la rapidité et à la précision. L'IA aide les équipes à repérer les problèmes en amont et à agir avant que la situation ne dégénère.

L'IA aide les équipes à régler les problèmes avant même qu'ils ne se manifestent.

Avec des services numériques disponibles 24h/24 et 7j/7, les organisations ne peuvent plus se contenter de réagir aux incidents après coup. Les équipes opérationnelles s'appuient de plus en plus sur l'IA pour adopter une approche proactive : repérer les premiers signes de dysfonctionnement et les résoudre avant même que les utilisateurs ne s'en aperçoivent.

Les outils d'IA modernes sous-tendent la détection d'anomalies en temps réel, qui surveille en permanence les écarts de performance. Au fil du temps, l'IA s'adapte et tire des leçons des incidents passés, rendant la gestion des risques toujours plus rapide et précise. Le rapport SODO révèle que le secteur technologique est à la pointe de la détection des menaces par l'IA, 53 % des répondants ayant intégré ces capacités.

L'automatisation pilotée par l'IA rend la gestion des incidents plus routinière

Une fois un problème signalé, le véritable test consiste à évaluer la rapidité et l'efficacité avec lesquelles les équipes peuvent réagir. L'automatisation pilotée par l'IA permet aux entreprises de passer rapidement de la détection à l'action, limitant ainsi l'impact avant qu'il n'affecte les clients. De fait, le rapport SODO a révélé que 37 % des organisations ayant adopté une réponse aux incidents pilotée par l'IA ont amélioré leur efficacité opérationnelle et réduit les temps d'arrêt.

Voici comment l'IA améliore la réponse aux incidents :

• Résolution plus rapide à grande échelle : L'IA accélère la résolution des problèmes en automatisant l'analyse des causes profondes et en orchestrant les réponses appropriées.
• Moins de triage manuel : Les tâches répétitives sont automatisées, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
• Des flux de travail plus intelligents : Plus l'IA contribue à résoudre d'incidents, plus elle s'améliore. Elle tire des leçons des événements passés pour que les interventions futures soient plus rapides et moins perturbatrices.

Des plateformes comme Operations Cloud de PagerDuty concrétisent cette vision, en exploitant la puissance de l'IA pour automatiser les tâches clés de réponse aux incidents, réduire la charge de travail des équipes humaines et leur permettre de se concentrer sur des initiatives plus stratégiques.

Le secteur informatique utilise l'IA pour adopter une approche proactive en matière de sécurité.

À mesure que l'IA s'intègre plus profondément dans tous les aspects de l'entreprise, les dirigeants commencent à repenser le rôle de l'informatique. Près de la moitié (45 %) considèrent désormais les opérations informatiques comme un levier essentiel de la sécurité et de la réduction des risques – un changement radical par rapport à il y a quelques années seulement, où les principales responsabilités de l'informatique consistaient à maintenir l'infrastructure numérique et à résoudre les problèmes des utilisateurs.

Cette évolution se reflète dans les chiffres. En 2025, 71 % des organisations augmentent leurs budgets de sécurité pour garder une longueur d'avance sur les nouvelles menaces telles que les cyberattaques basées sur l'IA et les vulnérabilités liées à l'intégration de solutions tierces. Cependant, des budgets plus importants ne signifient pas toujours des équipes plus importantes. Pour optimiser leurs ressources, les services informatiques se tournent vers l'IA afin d'identifier les vulnérabilités avant que les attaquants n'aient l'opportunité de les exploiter.

Automatisation pilotée par l'IA : De nouvelles opportunités s'accompagnent de nouveaux risques

Les améliorations apportées par l'IA et l'automatisation sont remarquables, mais elles s'accompagnent d'effets secondaires. Ceux qui intègrent l'IA à grande échelle constatent qu'elle introduit de nouveaux risques que leurs systèmes actuels n'ont pas été conçus pour gérer.

Sans une approche structurée du déploiement de l'IA — comprenant une gouvernance claire, une surveillance en temps réel et des procédures d'escalade définies —, les organisations peuvent avoir du mal à maintenir la visibilité et le contrôle sur des systèmes autonomes de plus en plus complexes.

L'automatisation pilotée par l'IA introduit de nouvelles vulnérabilités en matière de sécurité

L'automatisation basée sur l'IA a élargi la surface d'attaque, laissant aux équipes de sécurité une zone de protection plus vaste tandis que les cybercriminels perfectionnent leurs techniques. Ces derniers exploitent l'IA pour manipuler les modèles d'apprentissage automatique, contourner les protocoles de sécurité et tirer parti des failles des systèmes de détection automatisés. Ces attaques ciblent précisément les outils d'automatisation censés renforcer la sécurité. Il n'est donc pas surprenant que plus d'un tiers (35 %) des dirigeants citent la sécurité des données comme leur principal défi dans le déploiement de l'automatisation à l'échelle de l'entreprise.

En réalité, l'IA n'aide pas seulement les équipes de sécurité ; elle aide aussi les attaquants. Sans stratégie de sécurité adaptative, les organisations risquent d'être distancées face à la sophistication croissante des attaques exploitant l'IA. Pour rester compétitives, il est indispensable de combiner judicieusement des capacités modernes : surveillance en temps réel, détection adaptative des menaces et mécanismes de réponse automatisés capables de neutraliser les attaques avant qu'elles ne causent trop de dégâts.

L'automatisation fragmentée crée des angles morts opérationnels.

Ce défi est accentué par la fragmentation des systèmes d'automatisation au sein de l'entreprise : réponse automatisée aux incidents, optimisation des coûts du cloud, surveillance de la sécurité, etc. Ces « îlots d'automatisation » constituent un obstacle majeur pour les 58 % de dirigeants qui considèrent une automatisation plus généralisée comme un levier essentiel d'amélioration de l'efficacité opérationnelle. En l'absence d'un cadre unifié, ces systèmes d'automatisation isolés engendrent des inefficacités au lieu de les éliminer.

Voici un exemple concret : une entreprise automatise la gestion des incidents clients, tout en automatisant séparément l’allocation des ressources cloud. Si cette dernière réduit l’infrastructure pour diminuer les coûts, cela peut involontairement engendrer des problèmes de performance, forçant le système de gestion des incidents à intervenir en mode de gestion de crise. On se retrouve alors dans un cycle réactif potentiellement plus problématique qu’utile.

Sans garde-fous, l'IA agentielle accroît la complexité opérationnelle

2025 sera l'année où l'IA agentique passera du statut de concept prometteur à celui de véritable moteur de valeur pour les entreprises. Selon le rapport SODO, 53 % des DSI et des DTI prévoient qu'elle jouera un rôle clé dans leurs opérations numériques d'ici un à deux ans. Contrairement à l'automatisation traditionnelle, qui suit un scénario prédéfini, l'IA agentique peut détecter, diagnostiquer et résoudre les problèmes opérationnels de manière autonome, sans intervention humaine. Si ce niveau d'autonomie a le potentiel d'améliorer considérablement l'efficacité, il soulève également de sérieuses questions.

Sans mesures de protection adéquates, les agents d'IA peuvent :

• Interpréter mal les données
• Transformer des incidents mineurs en perturbations majeures
• Prendre des décisions qui ne correspondent pas aux priorités de l'entreprise

Le potentiel de l'IA agentielle est immense, mais sa mise en œuvre réussie exige la mise en place de garde-fous spécifiques. Les organisations ont besoin d'un cadre de gouvernance garantissant l'alignement des décisions pilotées par l'IA avec les objectifs commerciaux, ainsi que d'un partenaire technologique assurant transparence, contrôle et supervision à chaque étape.

Et ensuite ? Leçons tirées de SODO sur la manière dont les entreprises peuvent se préparer pour l'avenir

Comment les organisations peuvent-elles trouver le juste équilibre entre risques et bénéfices et tirer le meilleur parti de l'IA et de l'automatisation ? Voici trois recommandations du rapport SODO pour intégrer l'IA et l'automatisation de manière sûre et efficace.

La cybersécurité doit évoluer au même rythme que l'adoption de l'IA.

L'IA est une arme à double tranchant : si elle offre aux entreprises de nouvelles façons de se défendre contre les menaces, elle en introduit également de nouvelles. Les équipes de sécurité ne peuvent plus se contenter de défenses statiques. Elles doivent s'appuyer sur des approches modernes telles que la surveillance continue, la détection automatisée des anomalies et la réponse en temps réel pour contrer l'évolution des menaces. Des plateformes comme PagerDuty Operations Cloud intègrent des fonctionnalités qui aident les organisations à détecter, hiérarchiser et corriger les risques plus rapidement, tout en réduisant leur exposition aux menaces opérationnelles.

La gouvernance de l'IA doit être une priorité absolue

L'adoption de l'IA agentique progresse à un rythme effréné. 88 % des organisations prévoient de la déployer dans les deux prochaines années. C'est une opportunité formidable, mais la gouvernance accuse actuellement un retard. Avant de s'engager pleinement dans l'IA agentique, les dirigeants doivent définir des politiques spécifiques à l'IA afin de garantir que cette technologie reste alignée sur les priorités de l'entreprise et respecte leur tolérance au risque et les exigences réglementaires. Gérer la gouvernance à grande échelle peut s'avérer complexe ; c'est pourquoi l'automatisation pilotée par l'IA de PagerDuty offre transparence, auditabilité et contrôle pour aider les entreprises à gérer les risques liés à l'IA lors de son déploiement.

La maturité de l'automatisation déterminera la résilience opérationnelle

La véritable résilience repose autant sur la prévention des incidents que sur une réponse efficace à ceux-ci. Elle est fortement corrélée à la maturité de l'automatisation : les entreprises dotées de stratégies d'automatisation matures font état d'une réponse aux incidents plus rapide, d'une fiabilité accrue et de moins d'interruptions. Toutefois, des lacunes persistent : si 74 % des organisations ont amélioré leur maturité opérationnelle d'une année sur l'autre, nombreuses sont celles qui peinent encore à généraliser l'automatisation à des fonctions critiques telles que la gestion des incidents et l'optimisation de l'infrastructure. De ce fait, elles se retrouvent avec des angles morts opérationnels qui les exposent à des interruptions et à des délais de réponse trop longs.

Combler cet écart exige de passer d'une automatisation fragmentée à un modèle opérationnel unifié et axé sur l'intelligence artificielle. PagerDuty accompagne les entreprises dans cette transition en tirant parti de l'automatisation pour réduire les temps d'arrêt, améliorer la prévisibilité et permettre une gestion proactive des risques.

La résilience opérationnelle est un avantage concurrentiel

Les risques liés à l'IA et à l'automatisation sont tout aussi réels que les avantages. Plutôt que d'adopter une attitude attentiste, les organisations pionnières intégreront ces technologies tout en veillant à ce que leurs cadres de sécurité et de gouvernance soient à la hauteur.

Nous n'avons fait qu'effleurer le sujet. Pour une analyse plus approfondie de la manière dont les entreprises font évoluer leurs stratégies de gestion des risques afin de se préparer à la prochaine ère des opérations numériques, télécharger le rapport 2025 sur l'état des opérations numériques .