Le service informatique est pour l'IA un domaine intéressant, car il combine deux types de travail qui réagissent de manière totalement différente à l'automatisation. D'un côté, il y a des processus qui suivent un schéma fixe : un nouveau collaborateur reçoit un compte, une sauvegarde s'exécute la nuit, un mot de passe est réinitialisé après une demande. De l'autre côté, il y a du travail dont le résultat dépend du contexte, de l'évaluation des risques et de conséquences qui ne se prêtent pas à un script. Notre taxonomie recense 39 tâches dans ce domaine, et la répartition entre les trois catégories suit largement cette ligne de démarcation.
Il s'agit ici de tâches avec une entrée claire, une procédure fixe et un résultat vérifiable. La préparation du poste de travail, des comptes et des droits d'accès pour un nouveau collaborateur en est un bon exemple : le profil de fonction détermine les droits nécessaires, et ce lien peut être automatisé sans que quelqu'un doive à chaque fois réfléchir à nouveau à sa mise en œuvre. Il en va de même pour la révocation des accès en cas de départ, où le risque d'agir trop tard est plus grand que le risque de l'automatisation, et pour l'exécution et le contrôle des sauvegardes, où un système peut lui-même signaler si une tâche a réussi ou non. Ces tâches relèvent de la catégorie 1 parce que la norme est fixe : il y a un bien et un mal clairs, et les étapes intermédiaires n'ont pas besoin d'être réévaluées chaque fois. Cela ne signifie pas qu'aucun contrôle n'est plus nécessaire sur l'ensemble, mais l'exécution de la tâche elle-même ne demande pas d'évaluation humaine au cas par cas.
Cette catégorie est importante au service informatique, et ce n'est pas un hasard. De nombreuses tâches suivent bien un schéma reconnaissable, mais le résultat touche à des risques qu'un humain doit évaluer. L'évaluation périodique des droits d'accès en est un exemple : l'IA peut signaler les écarts entre la fonction et les droits actuels, mais déterminer si une exception est justifiée demande un évaluateur qui connaît le contexte et qui approuve ou rejette avec motivation. Le test de restauration à partir d'une sauvegarde relève de la même catégorie : le test lui-même peut être automatisé, mais la conclusion qu'un système a été effectivement suffisamment restauré demande un regard qui va plus loin qu'une simple coche verte. La mise en place d'une liaison entre systèmes ainsi que la surveillance et la résolution d'une panne à ce niveau relèvent également de cette catégorie : l'IA peut accélérer la construction et détecter les écarts, mais la décision sur la manière de résoudre une panne sans endommager les données reste une appréciation que quelqu'un doit faire. Le schéma dans cette catégorie est toujours le même : l'IA se charge de la reconnaissance et de la proposition, un humain se charge de l'évaluation et de la décision.
Une plus petite partie du travail informatique reste bien indépendante de la maturité de l'IA, parce que le cœur de la tâche ne consiste pas en reconnaissance de schémas mais en interprétation et en responsabilité. L'analyse de données ad hoc en est un exemple : répondre à une question spécifique venant de l'organisation demande que quelqu'un comprenne ce qui est réellement demandé, quelles données sont pertinentes et quelle conclusion est défendable. Le contrôle et le nettoyage de la qualité des données touchent au même problème dès que cela va plus loin que la détection de doublons : la question de savoir quelle source représente la vérité en cas de données contradictoires demande une connaissance de l'organisation qui ne figure pas dans les données elles-mêmes. La gestion des données de référence reste également en partie du travail humain lorsqu'il s'agit d'établir des définitions et des accords entre services, même si la saisie elle-même peut souvent être automatisée. Ces tâches restent du travail humain non pas parce que l'IA ne peut pas gérer la technique, mais parce que la responsabilité du résultat ne peut pas être déléguée à un système.
Cette classification porte sur des tâches, pas sur des fonctions ni sur des personnes. Un collaborateur informatique exécute généralement des tâches des trois catégories, et la part de son ensemble de tâches qui change dépend de la manière précise dont son rôle est défini. Le fait qu'une tâche relève de la catégorie 1 ne dit rien non plus de ce qu'un employeur en fait : c'est un choix qui obéit à ses propres exigences légales, par exemple en matière de participation des salariés et de droit du travail, et qui sort du champ de cette classification. Ce que la classification offre bien, c'est un point de départ factuel : quelles tâches peuvent déjà être soutenues par l'IA aujourd'hui, lesquelles demandent un contrôle, et lesquelles restent inchangées. Des schémas comparables sont reconnaissables dans d'autres domaines ; ainsi, quel travail l'IA peut-elle reprendre aux achats montre que là aussi, la ligne de démarcation se situe souvent sur la question de savoir si un résultat a une norme fixe ou demande une appréciation, et quel travail l'IA peut-elle reprendre à la logistique illustre comment un service apparemment opérationnel comporte pourtant de nombreuses tâches de contrôle dès que les erreurs deviennent coûteuses.
Pour voir combien d'heures au sein d'un rôle informatique peuvent actuellement être attribuées à l'une des trois catégories, un inventaire concret des tâches réellement exécutées par une personne est nécessaire, pas seulement de l'intitulé de la fonction. Le quickscan gratuit de ftetoai offre à cet égard une première indication : douze questions, sans compte, avec comme résultat une indication de la part des heures dans le profil qui peut aujourd'hui être reprise par l'IA. C'est un point de départ, pas un jugement définitif. Le scan de travail complet, qui approfondit les tâches individuelles et leur justification, est encore en construction. Ce que révèle une nouvelle mesure après un changement, et comment elle se compare à l'inventaire initial, peut être lu sur ce que révèle une nouvelle mesure.
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