Jesse Farfán
Product Owner, IT Support, IBM
Si vous déployez un chatbot sans investir continuellement dans vos solutions d’IA, vous ne faites que prolonger l’attente avant de pouvoir échanger avec un conseiller. ”
Grant Thomas, responsable senior du support IT, a décrit la suite comme un véritable bouleversement porté par l’automatisation : le volume annuel est passé de plus d’un million d’appels et de chats d’assistance en 2021 à moins de 100 000 en 2025.
En 2023, une directive a fixé l’objectif : transformer l’IT en 100 jours.
Grant Thomas
Senior Manager, IT Support
Nous avons conçu AskIT en moins de 100 jours, non parce que nous cherchions à aller vite, mais parce que les collaborateurs en avaient assez d’attendre. ”
La première étape a consisté à analyser les données, à identifier les principaux motifs d’appel au support IT et à développer en 90 jours un MVP d’AskIT destiné à 12 000 utilisateurs, avant d’élargir progressivement son déploiement.
Le déploiement a montré que les jalons de lancement sont importants, mais que le véritable travail commence après.
Tout a commencé par l’écoute. AskIT n’était pas qu’un assistant : il est devenu un miroir qui a révélé à l’équipe quand et comment la technologie freinait les collaborateurs.
Cette écoute a d’abord reposé sur les données. AskIT a été entraîné à traiter les 80 % de problèmes IT les plus souvent rencontrés par les collaborateurs. Une analyse plus poussée a révélé que de nombreux utilisateurs cherchaient à résoudre eux-mêmes ces problèmes : ils recherchaient des guides pratiques plutôt qu’une intervention technique. Ces guides existaient, mais ils étaient peu pratiques. Les articles d’assistance n’étaient que des liens isolés, dispersés dans différents systèmes.
La solution était simple : confier les articles à des spécialistes du contenu pour en améliorer la clarté et la qualité, puis utiliser l’IA afin que la recherche conversationnelle permette de retrouver ces informations.
Grant Thomas
Senior Manager, IT Support
Pour la première fois, l’IT n’était plus le goulot d’étranglement. Elle faisait le lien. ”
À mesure que les collaborateurs accédaient plus facilement aux guides pratiques, l’intérêt du support en libre-service s’est imposé. Le score CSAT a dépassé 90, soit 11,6 points de plus qu’au lancement.
AskIT résout désormais 86 % des problèmes sans intervention humaine, mais un conseiller reste disponible pour les cas complexes.
Mais cette transformation allait bien au-delà des indicateurs. L’IT est passée d’une fonction de dépannage au moteur du libre-service, aidant les collaborateurs à mieux maîtriser leurs appareils et à améliorer leur rapport à la technologie.
La transition d’IBM vers des RH fondées sur l’IA n’a pas été linéaire. L’expérience a mis en évidence une chose : mieux vaut avancer que viser la perfection. Repensé autour des besoins des collaborateurs, loin des effets d’annonce, AskHR a transformé un domaine régi par des pratiques héritées en une fonction conçue pour évoluer.
Le support IT était pénalisé par des processus redondants. AskIT, un assistant IA capable d’apprendre et de résoudre les problèmes, a inversé la tendance. La fonction IT d’IBM est devenue un portail en libre-service, AskIT résolvant 86 % des problèmes courants.
L’accumulation de systèmes freinait les commerciaux d’IBM. Jongler avec plusieurs outils de vente cloisonnés multipliait les tâches administratives. AskSales a alors vu le jour : co-développé en interne, cet assistant IA a permis de réduire les pertes de temps, d’automatiser les tâches de base et d’offrir aux commerciaux une voie directe vers la réussite à la place d’un véritable labyrinthe.
Une expérimentation audacieuse et tournée vers l’avenir est en cours dans l’environnement d’expérimentation de la DSI. L’objectif ultime est AskIBM, un point d’accès unique reposant sur l’IA pour tout l’univers IBM. La version bêta est déjà prometteuse : elle apporte de la cohérence à un environnement complexe et continue de redéfinir l’avenir de notre entreprise.
Notes de bas de page
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Exemples donnés à titre indicatif uniquement. Les résultats dépendent des configurations et des conditions du client et ne peuvent donc être généralisés.
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