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Support et exploitationIndustriel

Un incident en production, résolu avant l'appel du client

Nos plateformes tournent chez plusieurs clients, ici des usines. Une situation imprévue — une traduction manquante à l'écran, une donnée refusée par l'ERP — passait inaperçue jusqu'à ce que le client appelle. Il fallait alors trouver le bon site, se brancher, comprendre, corriger et redéployer.

1 à 2 jours→Quelques minutes

Avant / maintenant

Avant

1 à 2 jours

  1. L'opérateur remarque le problème et prévient son superviseur · heures
  2. Le client appelle le support ; un billet est ouvert · ½ journée
  3. Un développeur se branche au site et cherche dans les journaux · 1 à 3 h
  4. Correction, révision, déploiement sur le site · 2 à 4 h
  5. Confirmation avec le client · heures

Maintenant, avec l'IA

Quelques minutes

  1. L'anomalie est détectée et envoyée au serveur central · secondes
  2. L'agent IA la classe et cherche une solution connue · < 1 min
  3. Solution connue : appliquée après les tests. Sinon : proposée dans Teams · minutes
  4. Un humain approuve d'un clic ; la correction s'applique d'elle-même · le temps de lire
Avant
Maintenant, avec l'IA

Comment c'est construit

  1. Site clientAnomalie détectée
  2. Serveur centralContexte joint
  3. Agent IAClasse et cherche une solution connue
  4. TeamsApprobation si cas nouveau
  5. Tests automatisésObligatoires
  6. DéploiementJournalisé

Système Agent IA Humain Source

Démo rejouée

La démo reconstitue le parcours d'un incident, inspiré de cas réels et anonymisé. Le temps est accéléré.

Choisissez une situation (cliquez de nouveau pour rejouer) :

En attente d'un événement…
00:00
temps écoulé (simulé)
  • Détection chez le client
  • Remontée au serveur central
  • Analyse par l'agent IA
  • Décision : automatique ou humaine
  • Tests automatisés
  • Correction appliquée et journalisée

Les garde-fous

  • Autonomie limitée par typeL'IA corrige seule uniquement les types d'incidents jugés sûrs, comme les traductions manquantes.
  • Humain dans la boucleTout le reste passe par une approbation explicite dans Teams.
  • Tests obligatoiresAucune correction n'est appliquée sans que les tests automatisés passent.
  • TraçabilitéChaque analyse, décision et action est journalisée.

Correspondance avec les normes

Ces pratiques correspondent aux contrôles suivants et produisent les preuves qu'un audit demande. Il s'agit d'une correspondance, pas d'une certification.

ISO/IEC 27001:2022

  • 5.25 Évaluation des événements de sécurité
  • 5.26 Réponse aux incidents
  • 8.15 Journalisation
  • 8.32 Gestion des changements

SOC 2

  • CC7.3 Évaluation des événements de sécurité
  • CC7.4 Réponse aux incidents
  • CC8.1 Gestion des changements

ISO/IEC 42001

Supervision humaine : l'IA agit seule seulement sur les types d'incidents jugés sûrs ; le reste exige une approbation, et tout est tracé.

Résultats

< 1 min
pour une traduction manquante, sans intervention
1 clic
pour approuver une correction proposée
0 appel
le client n'a plus à signaler le problème

Technologies

Clauden8nMicrosoft TeamsNode.jsPostgreSQLGitHub runners auto-hébergés / self-hosted

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Un contexte semblable chez vous ?

Je peux vous aider à repérer où l'IA peut faire gagner des heures, et à la mettre en place avec les bons garde-fous.