Salon Data IA 2026 : l’IA agentique au service des Opérations IT

Le 22 septembre 2026, ITS Services et 2501.ai étaient réunis à Nantes à l’occasion du Salon Data IA pour présenter une conviction forte : l’IA peut aujourd’hui aller au-delà de l’assistance et devenir un véritable levier d’autonomisation des opérations IT.

À travers notre présence sur le salon et une démonstration en direct de notre offre conjointe ITS AIOps Factory, nous avons pu échanger avec de nombreux professionnels autour d’une question centrale : comment passer de l’expérimentation de l’IA à une transformation concrète, maîtrisée et durable des opérations IT ?

De l’IA générative à l’IA agentique : un changement d’échelle pour les DSI

Les échanges menés tout au long de la journée ont confirmé une évolution majeure dans les attentes de nos clients.

L’enjeu n’est plus seulement de mettre l’IA à disposition des équipes IT pour rechercher de l’information, produire du contenu ou assister les collaborateurs. Il s’agit désormais d’explorer sa capacité à observer, analyser, décider et agir au sein des processus opérationnels.

C’est précisément là que l’IA agentique ouvre de nouvelles perspectives.

Appliquée aux opérations IT, elle permet notamment d’envisager des systèmes capables de corréler différentes sources d’information, d’identifier des anomalies, de contribuer au diagnostic d’un incident et, dans un cadre défini et sécurisé, de déclencher certaines actions automatiquement.

Pour une DSI, cette évolution pose naturellement plusieurs questions : quels cas d’usage prioriser ? Quel niveau d’autonomie accorder à l’IA ? Comment conserver la maîtrise des opérations ? Comment mesurer le ROI ? Et surtout, comment inscrire ces initiatives dans une trajectoire réaliste vers davantage d’automatisation ?

Une démonstration pour passer de la promesse à la réalité

Lors de notre atelier, nous avons choisi de mettre l’accent sur des cas d’usage liés aux opérations IT.

L’objectif : montrer comment l’IA agentique peut s’intégrer dans une démarche AIOps pour contribuer à :

• automatiser les tâches à faible valeur ajoutée et certaines opérations récurrentes ;
• détecter et analyser les incidents en croisant les informations disponibles ;
• accélérer le diagnostic et la résolution des incidents ;
• améliorer la performance et la disponibilité des services IT ;
• renforcer la capacité de détection et de réponse face aux événements de sécurité ;
• réduire progressivement les coûts opérationnels ;
• et construire, étape par étape, une trajectoire vers le NoOps.

Cette approche progressive est essentielle : l’objectif n’est pas de remplacer brutalement les processus existants, mais d’identifier les activités sur lesquelles l’automatisation intelligente peut apporter une valeur mesurable.

Construire une trajectoire NoOps pragmatique

Le NoOps ne se résume pas à supprimer l’intervention humaine.

Pour une DSI, il s’agit plutôt de déterminer où l’automatisation peut réellement prendre le relais, avec quel niveau de contrôle et dans quelles conditions.

C’est pourquoi notre approche repose sur une montée en puissance progressive : partir des irritants opérationnels, sélectionner les cas d’usage pertinents, expérimenter, mesurer les résultats puis industrialiser.

Cette démarche permet d’envisager l’IA comme un levier de transformation des opérations IT, et non comme une simple couche technologique supplémentaire.

Des échanges qui confirment une attente forte

Au-delà de la démonstration, le Salon Data IA a surtout été l’occasion de partager les problématiques très concrètes rencontrées par les équipes IT : volume croissant d’événements, complexité des environnements hybrides et multicloud, pression sur les délais de résolution, recherche d’efficience opérationnelle et nécessité de maintenir un haut niveau de disponibilité des services.

Ces échanges nous ont également permis de confronter notre approche aux réalités du terrain et de mieux comprendre les conditions nécessaires à l’adoption de l’IA agentique dans les environnements de production.

Une conviction ressort : la prochaine étape de l’AIOps se jouera autant sur la capacité à automatiser que sur la capacité à orchestrer cette autonomie de manière fiable, sécurisée et gouvernée.

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