Une banque réinvente la gestion des incidents IT grâce à l’IA

En bref

Secteur : Banque

Le challenge : Une grande banque européenne était submergée par un nombre croissant d’incidents informatiques au sein de son environnement technologique complexe. Les équipes IT passaient des heures à identifier manuellement la cause racine des incidents. L’équipe dirigeante a compris qu’elle avait besoin d’un moyen plus rapide et plus simple de diagnostiquer et de gérer ces problèmes, tout en posant les bases d’une automatisation pilotée par l’IA à l’avenir.

La solution : La banque a utilisé l’IA agentique pour réduire considérablement le temps de diagnostic des incidents informatiques, améliorer la fiabilité et créer une base solide pour déployer à grande échelle des opérations IT pilotées par l’IA dans toute l’organisation.

Résultats clés :

Réduction de 80 % du temps d’analyse des causes racines, passant de 60 minutes à moins de 10 minutes
Plus de 600 heures d’effort manuel économisées chaque mois
Des évaluations d’incidents plus cohérentes et fondées sur les données
Des bases solides posées pour l’automatisation de bout en bout des incidents à l’avenir

Le challenge

Un diagnostic manuel qui retardait la résolution des problèmes informatiques

Figurant parmi les cinq plus grandes banques d’Europe, le client exploite un environnement informatique vaste et complexe, comprenant des serveurs, des bases de données et des plateformes cloud. À mesure que cet environnement se complexifiait, les problèmes informatiques ont fortement augmenté, notamment ceux liés aux machines virtuelles, avec environ 1 500 incidents signalés chaque mois.

La direction a reconnu que les méthodes traditionnelles et manuelles ne pouvaient plus suivre le rythme de cette complexité informatique croissante. Elle avait besoin d’une approche plus rapide, standardisée et fiable, répondant à des exigences strictes en matière de gouvernance, de confidentialité et de sécurité.

Identifier la cause des problèmes informatiques obligeait les équipes à extraire des informations de nombreux outils différents. Cette démarche prenait souvent une heure par incident, générant des résultats incohérents qui mettaient les équipes sous forte pression, ralentissaient les corrections et affectaient la fiabilité des services.

L’ambition de la banque allait au-delà de la recherche de moyens plus rapides pour résoudre les problèmes informatiques. L’objectif était de mettre en place une IA capable d’aider à gérer les incidents IT de bout en bout et, à terme, d’en résoudre automatiquement certains, tout en respectant des exigences strictes en matière de gouvernance, de confidentialité et de contrôle.

La solution

Utiliser l’IA pour gérer les incidents informatiques à grande échelle

Pour répondre à ces enjeux, la banque s’est associée à Wavestone afin de concevoir et déployer une solution d’IA agentique modulaire, réutilisable et scalable, spécifiquement pensée pour traiter les problèmes informatiques.

En commençant par les « machines virtuelles », le système rassemble automatiquement des données en temps réel sur l’état de santé et la performance des systèmes, puis utilise plusieurs agents d’IA pour identifier rapidement ce qui s’est produit et suggérer les prochaines étapes.

Dès le départ, l’architecture informatique de la solution a été conçue pour être flexible et pérenne, afin de pouvoir être réutilisée sur différents systèmes sans enfermer la banque dans un seul fournisseur technologique.

La solution s’intègre naturellement dans l’écosystème existant de la banque, tout en laissant les décisions fermement sous contrôle humain.
Grâce à une collaboration étroite et à des fondations IA déjà solides, la solution a été mise en production en seulement trois mois pour le premier cas d’usage : les machines virtuelles.

Les résultats

Des corrections plus rapides, des systèmes plus fiables et une base pour l’automatisation future

L’impact de la solution d’IA agentique a été immédiat et mesurable : le temps nécessaire pour identifier la cause des problèmes informatiques est passé de jusqu’à une heure à dix minutes ou moins, soit une réduction de 80 % du temps de diagnostic.

Cela a aidé les équipes à résoudre les incidents plus rapidement, à améliorer la fiabilité des systèmes et à libérer les équipes d’exploitation et d’ingénierie pour qu’elles se concentrent sur des activités à plus forte valeur ajoutée plutôt que sur la gestion d’urgences permanentes.

Le succès du projet, soutenu par un fort engagement de la direction, a conduit la banque à étendre la solution à davantage de systèmes, créant ainsi une plateforme bien gouvernée pour déployer l’IA à grande échelle dans l’IT et soutenir une transformation plus large.

En mettant en place les contrôles appropriés et en développant des outils d’IA flexibles offrant une visibilité claire sur les systèmes, la banque a posé des bases solides pour étendre la gestion des incidents pilotée par l’IA (AIOps) et accélérer sa transformation IT globale.

* L’AIOps désigne l’utilisation de l’IA et du machine learning pour automatiser, analyser et optimiser les opérations IT, permettant une détection, un diagnostic et une résolution plus rapides des incidents dans des systèmes complexes.