Pour plusieurs équipes responsables de l’infrastructure et de l’exploitation, la gestion des incidents demeure un processus réactif. Les billets sont analysés, hiérarchisés et résolus un à la fois, souvent sous pression et avec peu de contexte. Bien que la plupart des organisations possèdent des systèmes matures de gestion des incidents, elles éprouvent encore de la difficulté à identifier avec régularité ce qui importe réellement.

Il ne s’agit pas d’un enjeu de manque de données, mais plutôt de leur utilisation. La priorisation dépend habituellement des champs statiques tels que la catégorie, l’incidence ou l’urgence. En pratique, ces champs sont souvent appliqués de manière incohérente ou utilisés de façon générique, ce qui se traduit par des signalements douteux. Parallèlement, les renseignements les plus précieux, soit le motif et sa cause, sont enregistrés dans des champs de texte comme les résumés, les descriptions et les notes de solution, mais ils sont rarement analysés à grande échelle.

Ce décalage rend difficile l’obtention d’une vue d’ensemble, ce qui augmente le risque de s’attarder sur des problématiques à faible valeur et de manquer les tendances généralisées de même que les risques systémiques.

Changement de perspective : gérer les données d’incident comme un actif stratégique

Nous constatons souvent que les organisations abordent la gestion des incidents au compte-gouttes, un billet à la fois, au lieu de l’aborder comme un système connecté de signaux. Cela mène à des solutions à court terme et non à des améliorations à long terme. De plus, la catégorisation structurée des billets est généralement appliquée de manière incohérente, et les données les plus pertinentes sont enregistrées dans des champs de texte non structurés qui sont rarement analysés à grande échelle. Cela mène à un décalage où un rapport suggère un ensemble de priorités, alors que les problèmes sous-jacents racontent une histoire différente.

Traiter les données d’incident comme un actif stratégique est un modèle plus efficace. Lorsque les données structurées et le contenu en texte libre sont analysés simultanément, il est possible d’identifier les problèmes récurrents, de découvrir les causes fondamentales et d’accorder la priorité selon les répercussions générales, plutôt que de se fier aux attributs des billets. Ainsi, plusieurs incidents catégorisés différemment pourraient partager la même cause fondamentale, ce qui pointerait vers une problématique affectant l’infrastructure dans son ensemble.

Les récentes avancées concernant les plateformes de données et d’IA facilitent l’adoption de ce modèle à grande échelle. En consolidant les données des billets dans un environnement centralisé d’analyse et en déployant l’IA à grande échelle, les organisations peuvent se munir d’un système de classification cohérent et explicable sans s’encombrer de parcours complexes d’apprentissage machine

Avec ces perspectives en place, les équipes peuvent arrêter de résoudre les billets individuellement et s’occuper des problématiques sous-jacentes. En pratique, ce modèle révèle souvent des tendances que le signalement traditionnel n’était pas en mesure d’identifier.

Par exemple, une société d’énergie de premier plan aux États-Unis a exploré ce modèle à l’aide d’une preuve de concept. En analysant simultanément les données structurées et non structurées des billets d’incident, l’équipe a été en mesure de révéler des tendances et d’améliorer la classification de même que la priorisation de ceux-ci, ce qui a souligné le potentiel de mener des opérations plus proactives.

Des données aux décisions : favoriser une priorisation plus rapide et éclairée

Une fois que les données d’incident sont classifiées et accessibles de manière cohérente, le prochain défi est de permettre aux équipes de les exploiter rapidement.

Conçu sur la plateforme d’intelligence des données de Databricks, l’accélérateur de classification des billets par l’IA centralise les données des billets dans un environnement d’analyse et applique l’IA à grande échelle en évaluant leur contenu selon des règles définies afin d’attribuer une catégorie, un motif et un indice de confiance. Cela permet d’appliquer une classification cohérente et explicable à grande échelle sans avoir recours à des parcours complexes d’apprentissage machine.

Un aperçu matérialisé maintient en continu un ensemble de données prêt à être analysé avec la plateforme Databricks Lakehouse, ce qui offre une visibilité en temps quasi réel des tendances et des schémas des incidents.

C’est là où l’analyse conversationnelle joue un rôle important. En utilisant des capacités telles que Databricks AI/BI Genie, les équipes peuvent interagir avec leurs données en langage naturel sans avoir à comprendre le modèle de données, ni à rédiger des requêtes.

Par exemple :

  • Quelle est la cause fondamentale de ce billet et comment a-t-il été résolu dans des cas similaires?
  • Quels billets devrions-nous traiter en premier et pourquoi?

En pratique, cela permet aux utilisateurs d’explorer rapidement les incidents connexes, d’identifier les tendances entre différents billets et d’obtenir des perspectives sur les éléments affectant l’ordre de priorité. Cela réduit le délai d’obtention de résultats de quelques heures à quelques minutes et améliore la confiance dans la prise de décision.

Au-delà des tableaux de bord : l’importance de l’analyse conversationnelle

Les outils de signalement traditionnels offrent une visibilité sur les incidents qui ont déjà eu lieu, mais peinent à offrir des capacités d’exploration et de validation des tendances entre différents incidents.

L’analyse conversationnelle est un moyen plus convivial de travailler avec les données des billets. Plutôt que de se fier sur des tableaux de bord et des filtres prédéfinis, les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel et relever rapidement les tendances, les relations et les causes fondamentales potentielles.

En ce qui concerne la gestion des incidents, cela permet de facilement repérer les problèmes urgents, de comprendre comment des incidents similaires ont été résolus et d’élaborer efficacement un plan d’action.

Par où commencer : étapes pratiques pour une modernisation de la gestion des incidents

Les organisations qui veulent améliorer leur processus de priorisation des incidents et réduire le nombre de recours hiérarchiques peuvent se concentrer sur les étapes suivantes.

  • Normalisation de la classification à l’aide de l’IA au sein d’un environnement d’analyse centralisé
    Plutôt que de dépendre uniquement d’une catégorisation manuelle ou de parcours séparés d’apprentissage machine, les organisations peuvent appliquer l’IA de manière cohérente afin de classifier les billets selon l’entièreté de leur contexte, extrait depuis les champs de texte.
  • Permettre un accès en libre-service aux données à l’aide d’une interface conversationnelle
    Même avec des données de meilleure qualité, l’accès demeure un obstacle. Plusieurs équipes dépendent de compétences spécialisées pour interroger les données ou rédiger des rapports, ce qui ralentit la prise de décision. Les interfaces conversationnelles offrent un moyen plus convivial d’interagir avec les données et d’accélérer la prise de décision dans l’ensemble des équipes.
  • Tirer parti d’une plateforme de données unifiée pour la gouvernance et l’évolutivité
    Les plateformes centralisées soutiennent l’accès sécurisé et gouverné aux données.

Ces étapes aident à réduire l’écart entre les données et la prise de décision, ce qui permet aux équipes d’agir sur des perspectives, plutôt que sur des hypothèses.

Les retombées : passer d’opérations réactives à proactives

Adopter cette approche peut générer des améliorations mesurables dans l’ensemble de l’infrastructure et des opérations :

  • classification des incidents plus précise et cohérente;
  • détection en amont des risques systémiques, ce qui réduit le nombre de recours hiérarchiques;
  • priorisation intelligente centrée sur les problématiques récurrentes et à forte valeur;
  • analyse et résolution plus rapides de la cause fondamentale;
  • amélioration de la performance de l’entente de niveau de service et de la stabilité générale du système.

Ensemble, ces résultats soutiennent la transition d’une approche réactive d’intervention en cas d’incident à des opérations plus proactives fondées sur les perspectives.

Regard vers l’avenir

À mesure que les environnements se complexifient, la capacité d’interpréter et d’agir sur les données d’incident devient de plus en plus importante. Les organisations qui continuent de dépendre d’une analyse manuelle et d’une catégorisation incohérente risquent de manquer les signaux les plus importants.

En tirant parti des données modernes ainsi que des capacités d’IA et en offrant un accès plus convivial aux résultats, les organisations peuvent adopter une approche plus stratégique quant à la gestion des incidents, qui ne se limite pas qu’à corriger les problèmes, mais vise aussi à les prévenir.