Assistance cloud avec IA : l’avenir de l’assistance commence maintenant !

Aujourd'hui, 70 % des entreprises déclarent ne pas avoir une visibilité complète sur ce qui se passe dans le cloud, même après y avoir migré une partie ou la totalité de leurs opérations. Ces données, issues d'une étude de Forrester, révèlent une contradiction qui s'accentue d'année en année.

Nuage 25 juillet 2025 5 min de lecture Par : Skyone

Introduction

Aujourd'hui, 70 % des entreprises déclarent ne pas avoir une visibilité complète sur ce qui se passe dans le cloud , même après y avoir migré une partie ou la totalité de leurs opérations . Ces données, issues d'une étude de Forrester , révèlent une contradiction qui s'accentue d'année en année.

Concrètement, cela signifie que des pannes, des goulots d'étranglement ou des risques peuvent passer inaperçus pendant des semaines, engendrant des coûts bien plus importants qu'une simple interruption de service : ils mettent à mal la confiance dans l'entreprise . C'est là que l'association du support cloud et de l'IA (intelligence artificielle) peut faire toute la différence, en combinant automatisation, prévisibilité et rapidité pour que le cloud fonctionne comme il se doit : invisible lorsque tout est opérationnel, présent en cas de besoin .

Dans cet article, nous explorerons ce qui change lorsque le support passe d'un support réactif à un support intelligent , comment ce changement s'inscrit dans la stratégie d'entreprise et pourquoi préparer votre entreprise dès maintenant peut vous éviter bien des avertissements demain .

Travaillons ensemble pour comprendre comment se préparer à ce nouveau soutien ?

Qu’est-ce que le support cloud basé sur l’IA

Le support cloud est né en même temps que l'adoption massive du cloud lui-même . Au début des années 2000, lorsque des fournisseurs comme Amazon Web Services (AWS) et Microsoft Azure ont commencé à proposer une infrastructure à la demande, les entreprises ont gagné en rapidité de mise à l'échelle, mais sont également devenues plus dépendantes d'environnements externes nécessitant une maintenance constante.

Au départ, le support suivait le modèle traditionnel : les équipes informatiques traitaient les tickets manuellement, souvent seulement lorsque le problème était déjà devenu critique. Avec la digitalisation croissante des entreprises et la complexification des environnements , le support cloud a dû évoluer pour garantir non seulement la disponibilité, mais aussi la sécurité, la conformité et la performance, sans perturber les opérations quotidiennes.

C’est là que l’IA change la donne. L’automatisation prend en charge les tâches répétitives, tandis que les algorithmes permettent de détecter les pannes avant même qu’elles n’affectent l’utilisateur final. Il en résulte un support plus proactif et plus intelligent, mieux aligné sur la stratégie de l’entreprise, et non plus un simple dépannage en cas de problème.

Pour comprendre comment le support cloud s’intègre concrètement, il est essentiel de connaître les modèles de service qui structurent ce dispositif et la manière dont chacun définit les responsabilités du client et du fournisseur.

Modèles de service : IaaS, PaaS, SaaS

Quand on parle de cloud, on parle d'IaaS, de PaaS et de SaaS — des acronymes qui définissent la manière dont les entreprises consomment la technologie aujourd'hui . Malgré leurs différences, ces solutions ont toutes un point commun : elles nécessitent un support pour fonctionner correctement.

Dans le cadre d'une infrastructure en tant que service ( IaaS ), l'entreprise loue des serveurs, un réseau et du stockage selon ses besoins . C'est comme louer l'infrastructure sans rien acheter physiquement, mais il est toujours nécessaire de s'assurer que tout est configuré, surveillé et protégé.

Dans un modèle PaaS ( Platform as a Service ), le fournisseur met à disposition une plateforme prête à l'emploi pour la création, le test et le déploiement d'applications . Le support technique assure alors la maintenance d'un environnement stable, à jour et sécurisé, permettant ainsi aux développeurs de se concentrer sur l'essentiel et de gagner du temps.

Le SaaS ( Software as a Service ) désigne des logiciels prêts à l'emploi et les outils collaboratifs. Le support assure l'intégration , les mises à jour automatiques, l'intégration avec d'autres systèmes et la protection des données.

Quel que soit le modèle, une chose est sûre : sans une structure de support cloud bien définie (désormais optimisée par l'IA), les opérations sont vulnérables et le risque de blocages augmente . C'est le tournant décisif : passer d'un support traditionnel à un support intelligent qui anticipe les problèmes et crée de la valeur en continu.

Évolution du support cloud : de la maintenance au support intelligent

Pendant longtemps, le support cloud s'est limité à une fonction essentielle : assurer la continuité de service en cas de panne. Le modèle était essentiellement réactif : un ticket était ouvert, le problème identifié, l'équipe le résolvait. Or, il était difficile d'anticiper les situations ou d'optimiser les ressources avant que l'impact ne se fasse sentir.

Cette réalité a commencé à évoluer avec l'avènement du cloud comme pierre angulaire des opérations critiques des entreprises de toutes tailles. Aujourd'hui, une panne n'affecte plus seulement un système isolé : elle peut paralyser les ventes, le service client, la logistique, voire la fourniture de services au client final. C'est là que l'IA a trouvé l'opportunité de réaliser ce que les humains ne peuvent faire à la même échelle et avec la même rapidité.

L'automatisation intelligente est apparue comme une réponse naturelle à la complexité croissante . Les tâches autrefois manuelles sont désormais surveillées et exécutées par des algorithmes, tandis que l'analyse en temps réel identifie les tendances, contourne les goulots d'étranglement et corrige les erreurs avant même que l'utilisateur ne s'en aperçoive.

Les entreprises qui adoptent cette approche transforment le support en une couche d'intelligence d'affaires , dépassant ainsi le simple cadre d'un coût de maintenance fixe pour générer de la valeur en protégeant les revenus, la réputation et la productivité.

Automatisation et IA : AIOps, chatbots , auto-réparation

Mais cette transformation ne se fait pas d'elle-même : elle repose sur des stratégies d'automatisation concrètes qui, ensemble, permettent un support beaucoup plus rapide, proactif et intelligent . Trois d'entre elles sont déjà une réalité dans les grandes structures et ont le potentiel de se généraliser encore davantage :