Le support de niveau 1 est soumis à une pression constante. Les volumes de tickets sont élevés, les demandes souvent répétitives, et les attentes des utilisateurs immédiates. Dans ce contexte, le temps devient la ressource la plus rare. Pourtant, une part significative de l’activité du N1 ne consiste pas à résoudre des incidents, mais à chercher de l’information, vérifier des procédures, relire d’anciens tickets ou reformuler des réponses pour éviter un ton maladroit.

Ces pertes de temps sont peu visibles dans les indicateurs classiques, mais elles pèsent lourdement sur l’efficacité globale du support. Elles génèrent de la fatigue, de l’irritation, et parfois des réponses trop rapides, trop sèches …

Or le Support N1 est le premier point de contact entre l’IT et les utilisateurs : 80% des interactions entre la DSI et l’organisation. Il façonne la perception du SI au quotidien. Accélérer le traitement des tickets sans dégrader la qualité des échanges est donc un enjeu à la fois opérationnel et organisationnel pour la Direction.

L’enjeu de la gestion documentaire au support informatique

Au support informatique, la question de la documentation est souvent abordée sous l’angle d’un défaut d’organisation. En réalité, la pluralité des sources est normale. Le Support N1 doit naviguer entre plusieurs domaines applicatifs, des outils hétérogènes et des référentiels construits à des moments différents. Base de connaissances, tickets ITSM, historiques d’incidents, éléments de configurations, informations issues des outils UEM. Tout cela coexiste et répond à des besoins distincts.

Chercher à tout centraliser dans une source unique relève souvent du mythe. La CMDB, par exemple, n’est pas un outil unique mais un ensemble de données réparties dans plusieurs systèmes. Le vrai enjeu n’est donc pas l’unification, mais la capacité à exploiter rapidement l’existant.

Pour le Support N1, la majorité du temps perdu est dans la recherche :

  • Retrouver un ticket similaire ;
  • Identifier la bonne procédure parmi plusieurs versions ;
  • Comprendre si une solution est encore valable dans le contexte actuel …

Les moteurs de recherche classiques montrent vite leurs limites face à des contenus peu structurés et rédigés pour des contextes divers.

Cette dispersion de l’information rend les procédures difficiles à exploiter en situation réelle. Sous pression, le technicien n’a ni le temps ni l’énergie de recouper plusieurs sources. Réduire drastiquement ce temps de recherche devient alors un levier majeur d’efficacité pour le support.

L’IA ne remplacera jamais le technicien

L’introduction de l’IA générative au support soulève souvent une inquiétude légitime. Celle de voir le rôle du technicien réduit ou automatisé.

Cette crainte repose sur une confusion. Un agent IA n’est pas un expert. Il ne comprend pas le système d’information. Il ne fait que reformuler, rapprocher et synthétiser ce qui existe déjà. L’IA générative est un perroquet, pas un technicien.

La responsabilité de la relation avec l’utilisateur reste entièrement humaine. Le technicien N1 valide les propositions de l’IA, les ajuste et les contextualise. Il décide si la réponse est pertinente, si le ton est adapté, et si la situation nécessite une escalade. Cette maîtrise est essentielle, car chaque interaction contribue à la perception de l’IT.

Là où l’IA apporte une valeur concrète, c’est dans le pré remplissage des réponses. À partir du ticket, de l’historique et de la documentation disponible, elle peut proposer une structure de réponse claire.
Cette harmonisation du discours soulage les équipes sans les déposséder de leur rôle. Le technicien reste le garant du fond (cerveau gauche) et de la forme (cerveau droit). Ses corrections quotidiennes deviennent même un levier d’amélioration continue. Chaque ajustement nourrit l’agent, améliore les futures propositions et renforce la qualité globale du support.

L’IA n’automatise pas la relation. Elle en sécurise les fondamentaux.

Mise en place d’un assistant IA pour le Support N1

La mise en place d’un assistant IA au support de niveau 1 doit être abordée comme un projet progressif, centré sur des cas d’usage concrets. Chercher à couvrir l’ensemble des sollicitations dès le départ conduit souvent à des déceptions et à une défiance des équipes. Une démarche itérative permet au contraire de sécuriser la valeur apportée et l’adoption terrain.

Une première typologie d’agents repose sur des solutions agentiques déjà intégrées aux plateformes de l’organisation. Des outils comme Microsoft Copilot, notre champion français Dust ou équivalents peuvent être connectés aux environnements existants.

Leur force réside dans la rapidité de mise en œuvre. Ils exploitent les contenus déjà accessibles et permettent d’assister le technicien dans la recherche d’information, la synthèse d’un ticket ou la pré rédaction d’une réponse utilisateur. Cette approche est pertinente pour démarrer, tester les usages et démontrer des gains rapides, sans transformation lourde de l’existant. Le soucis : la puissance de calcul est limitée et le résultat peut-être mauvais selon les contextes.

Une seconde typologie d’agents nécessite d’aller plus loin sur le plan technique. Elle repose sur des mécanismes de RAG, avec une préparation fine des données. La notion de chunking devient alors centrale. Les contenus documentaires sont découpés, contextualisés et enrichis pour améliorer la précision des réponses. Cette approche permet de réduire les hallucinations, d’augmenter la pertinence des suggestions et de mieux exploiter des sources hétérogènes comme les tickets historiques, la base de connaissances ou certains éléments de CMDB.

Dans les deux cas, le déploiement doit suivre une logique incrémentale. POC ciblé, ajustements continus, puis extension progressive du périmètre : les projets agiles ayant bien meilleur taux de succès.
La conduite du changement est également déterminante. Les équipes Support doivent être associées dès le départ, non comme simples utilisateurs, mais comme contributeurs à la qualité de l’agent. C’est cette approche qui conditionnera la réussite du projet.

Conclusion

Au support de niveau 1, la performance ne se joue pas uniquement sur les outils, mais sur la capacité des équipes à traiter efficacement la majorité des sollicitations.

Les bonnes pratiques fixent un objectif clair. Le N1 doit pouvoir clôturer environ 65% des tickets (chiffre ITIL). Dans la réalité, cet objectif est souvent fragilisé par le temps perdu à chercher de l’information et à formuler des réponses sous pression.

Les assistants IA, lorsqu’ils sont positionnés comme des outils d’aide au technicien, apportent un soutien opérationnel mesurable. Ils accélèrent l’accès à l’information pertinente et contribuent à une plus grande homogénéité du discours du support, sans déposséder les équipes de leur rôle.

Pour les responsables support, le sujet dépasse la technologie. Il s’agit de piloter une trajectoire. Cas d’usage ciblés, qualité des données, démarche itérative et accompagnement des équipes conditionnent la réussite.

L’IA générative ne remplacera pas le Support N1. Elle lui donne les moyens de tenir ses engagements.