IA pour le support technique de niveau 1 : tri et resolutionAI for level 1 technical support: triage and resolution

Le support de niveau 1 concentre des demandes récurrentes dont la réponse existe déjà quelque part : procédure, article de base de connaissance, ticket resolu. Un assistant IA peut qualifier, router et proposer une resolution sourcee, sans se substituer au technicien. S2I cadre le périmètre, connecte l outil ITSM et fournit au besoin l infrastructure d exécution.Level 1 support concentrates recurring requests whose answer already exists somewhere: a procedure, a knowledge base article, a solved ticket. An AI assistant can qualify, route and suggest a sourced resolution without replacing the technician. S2I scopes the work, connects the ITSM tool and can supply the execution infrastructure.

Qualification, routage et suggestion de resolutionQualification, routing and resolution suggestion

Trois usages se cumulent. La qualification transforme un texte libre en ticket structure : catégorie, criticité pressentie, éléments manquants a demander. Le routage propose la file ou le groupe compétent. La suggestion de resolution retrouve les articles et tickets similaires déjà traites et redige un projet de réponse cite. Le technicien garde la main : il valide, corrige ou écarte. Ce mode assiste est plus robuste qu une réponse envoyee automatiquement.Three uses stack up. Qualification turns free text into a structured ticket: category, likely severity, missing information to request. Routing suggests the right queue or team. Resolution suggestion retrieves similar articles and previously solved tickets and drafts a cited answer. The technician stays in control: validate, correct or discard. This assisted mode is more robust than sending an answer automatically.

Extraction des éléments techniques utiles : version, poste, message d erreur

Proposition de catégorie et de file, modifiable par le technicien

Réponse redigee à partir d articles cites, jamais envoyee sans relecture

Détection des demandes hors périmètre a rediriger vers le N2

Extraction of useful technical facts: version, device, error message

Suggested category and queue, editable by the technician

Draft answer built from cited articles, never sent without review

Detection of out-of-scope requests to be redirected to L2

La base de connaissance est le vrai chantierThe knowledge base is the real project

Un support dispose souvent d une documentation hétérogène : wiki partiel, procédures dans des fichiers bureautiques, savoir-faire non écrit, historique de tickets riche mais bruite. Le travail consiste a identifier ce qui fait référence, a nettoyer, decouper et enrichir en métadonnées, puis a anonymiser les historiques exploités. Sans ce socle, l assistant reproduira les contradictions existantes avec une assurance trompeuse.Support teams usually hold heterogeneous documentation: a partial wiki, procedures in office files, undocumented know-how, a rich but noisy ticket history. The work consists of identifying reference material, cleaning, chunking and enriching it with metadata, then anonymising the ticket history used. Without this foundation, the assistant will reproduce existing contradictions with misleading confidence.

Inventaire des sources et designation des documents faisant autorité

Anonymisation des tickets historiques avant indexation

Métadonnées de périmètre : produit, version, environnement, client

Boucle de retour : chaque correction du technicien alimente la base

Inventory of sources and designation of authoritative documents

Anonymisation of historical tickets before indexing

Scope metadata: product, version, environment, customer

Feedback loop: every technician correction feeds the knowledge base

Intégration ITSM et hébergementITSM integration and hosting

L assistant doit vivre dans l outil existant, pas a cote. L intégration passe par les API de la plateforme de ticketing pour lire la demande et écrire la suggestion. Si les tickets contiennent des données clients sensibles ou des éléments d architecture interne, un déploiement on-premise évite toute sortie de périmètre. Le dimensionnement dépend du modèle retenu et de la VRAM disponible ; S2I assemble et teste le serveur GPU correspondant.The assistant must live inside the existing tool, not beside it. Integration goes through the ticketing platform APIs to read the request and write the suggestion. If tickets contain sensitive customer data or internal architecture details, an on-premise deployment avoids any data leaving your perimeter. Sizing depends on the chosen model and available VRAM; S2I assembles and tests the matching GPU server.

Connexion aux API de l outil de ticketing existant

Respect des droits : l assistant ne voit que ce que voit l agent

Option modèle local pour les environnements fermes ou hors ligne

Supervision de la charge GPU et des temps de réponse

Connection to the existing ticketing tool APIs

Rights enforcement: the assistant sees only what the agent sees

Local model option for closed or offline environments

Monitoring of GPU load and response times

Repères de configurationConfiguration guidance

Données mobiliseesData usedBase de connaissance, procédures internes, historique de tickets anonymise

Brique techniqueCore technologyClassification, recherche vectorielle, RAG, connecteurs ITSM

PrérequisPrerequisitesOutil de ticketing avec API, documentation identifiee, référent support

Durée indicativeIndicative durationOrdre de grandeur : quelques semaines sur un périmètre applicatif restreint

Contrôle humainHuman oversightSuggestion assistée par défaut, envoi automatique réserve a des cas tries

HébergementHostingCloud ou on-premise, serveur GPU dimensionne et teste par S2I

ÉvaluationEvaluationJeu de tickets de référence, mesure de pertinence et de non-regression

Repères indicatifs : la configuration finale est validée avec vous selon vos contraintes réelles (charge, budget, environnement).Indicative guidance: the final configuration is validated with you against your real constraints (workload, budget, environment).

Questions fréquentesFrequently asked questions

Peut-on laisser l IA cloturer des tickets ?Can the AI close tickets on its own?

Techniquement oui, mais nous le deconseillons au démarrage. On commence en mode suggestion, on mesure la pertinence sur des catégories précises, puis on autorise éventuellement l automatisation complète sur les cas les plus simples et les mieux documentes.Technically yes, but we advise against it at the start. Begin in suggestion mode, measure relevance on specific categories, then possibly allow full automation on the simplest, best-documented cases.

Que faire si notre documentation est incomplete ?What if our documentation is incomplete?

On démarre sur le sous-ensemble réellement fiable et on utilisé le projet comme levier pour compléter le reste. L assistant met d ailleurs en évidence les trous : les questions sans réponse sourcee désignent les articles a écrire en priorité.Start with the genuinely reliable subset and use the project as leverage to complete the rest. The assistant actually reveals the gaps: questions with no sourced answer point to the articles to write first.

Les données des tickets sortent-elles de l entreprise ?Does ticket data leave the company?

Cela dépend de l architecture choisie. Avec un modèle en API, oui, dans le cadre contractuel du fournisseur. Avec un déploiement on-premise sur serveur GPU, les traitements restent dans votre infrastructure. Le RGPD s applique dans les deux cas.It depends on the chosen architecture. With an API model, yes, within the provider contractual framework. With an on-premise GPU deployment, processing stays inside your infrastructure. The GDPR applies in both cases.

Un besoin précis à chiffrer ?A specific need to quote?

Décrivez votre contexte : nous revenons sous 24 à 72 heures avec une approche et un devis.Tell us your context: we come back within 24-72 hours with an approach and a quote.

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