L'Intelligence Artificielle au service de la gestion du parc informatique

1. IA et gestion de parc informatique

• Évolution de la gestion du parc IT
• Limites des approches traditionnelles (réactives)
• Définitions : IA, machine learning, IA générative
• Positionnement de l’IA dans l’ITSM

2. IA pour la supervision et la maintenance prédictive

• Collecte et exploitation des données machines
• Détection d’anomalies (CPU, mémoire, disque, réseau)
• Anticipation des pannes matérielles et logicielles
• Maintenance prédictive

Cas pratique
Identification de signaux faibles avant incident

3. IA pour le support et le helpdesk

• Chatbots IT et assistants virtuels
• Classification automatique des tickets
• Priorisation intelligente des incidents
• Réduction du temps de résolution (MTTR)

Cas pratique
Simulation d’un tri automatique de tickets par IA

4. IA pour l'optimisation des actifs IT

• Gestion intelligente des licences logicielles
• Optimisation du cycle de vie des équipements
• Détection des usages anormaux
• Réduction des coûts d’infrastructure

Cas pratique
Analyse d’un parc pour identifier les surcapacités

5. IA pour la sécurité du parc informatique

• Détection des comportements anormaux sur les postes
• Protection contre les menaces internes
• IA et EDR/XDR
• Lien entre gestion de parc et cybersécurité

6. IA et automatisation des opérations IT

• AIOps
• Automatisation des tâches répétitives
• Self-healing systems
• Orchestration intelligente

Cas pratique
Scénario d’automatisation d’une opération IT

7. Enjeux éthiques, humainds et déploiement

• Impact sur les métiers IT
• Gouvernance et qualité des données
• Respect de la vie privée des utilisateurs
• Choix des outils et indicateurs de performance
• Facteurs clés de succès

8. Atelier de synthèse

• Identification des cas d’usage prioritaires
• Analyse gains / risques
• Définition d’un projet pilote
• Plan de déploiement progressif