1ère plateforme d’AI Ops pour le support applicatif.
100% des tickets récurrents analysés par la plateforme.
Plus de 50% de tickets avec résolution totale.
Les supports n’arrivent plus à faire face : goulets d’étranglement des organisations L1, L2, L3 ; experts pollués par le niveau 2 ; métiers qui contournent les process…
Les précédentes révolutions technologiques ont laissé de côté le support applicatif. La RPA ne sait pas traiter les exceptions. Et le Machine Learning seul ne comprend pas la complexité du langage.
“Personne avant Alenia n’a rendu l’IA pertinente pour le support applicatif.”
“Personne avant Alenia n’a rendu l’IA pertinente pour le support applicatif.”
Partout on vous promet l’humain augmenté par l’IA : un assistant de plus, à côté de chaque poste, pour aller plus vite dans la même chaîne. À la fin, on automatise des bouts de process, sans impact à l’échelle d’une DSI.
Nous croyons à l’inverse : l’IA prend le ticket en premier et propose, l’humain contrôle, arbitre et valide. Rien ne part sans lui. Et chaque décision qu’il prend rend la plateforme plus juste sur vos applications.
Pour qu’une IA soit utile, il faut plus qu’un simple outil. Automatiser le support, c’est redessiner les gestes, les rôles et la façon de décider. Nous livrons la plateforme et le modèle opérationnel qui va avec.
Détecte, trie et corrèle les signaux de toutes les sources — alertes machine comme tickets humains —, évalue chacun avec un niveau de confiance, puis rédige un diagnostic et une solution proposée directement dans votre ITSM.
L’interface de décision où les Cockpit Officers examinent, approuvent ou annulent — pour les incidents, demandes de service, problèmes et changements. Rien ne s’exécute sans qu’un humain ne l’ait validé.
Exécution par agents des playbooks approuvés, déployée progressivement — du mode supervisé au mode autonome — avec chaque action journalisée et réversible par conception.
Une demande arrive par mail, Teams, le portail ou un appel. Elle ressort en ticket qualifié, priorisé, catégorisé, rattaché à la bonne application. Sans que personne ne la ressaisisse.
La demande arrive, l’extraction est faite, le fichier repart. Le traitement se fait de bout en bout, sans ticket qui attend qu’un ingénieur se libère.
Un incident applicatif : l’IA retrouve ce qui a déjà été fait sur les cas comparables et propose les étapes de résolution.
Vous savez déjà quel geste vos équipes refont chaque semaine. C’est par celui-là que nous allons commencer.
Pas de parcours obligatoire, ni de montée en gamme déguisée. Choisissez la phase qui correspond à votre situation.
On cartographie vos flux de demandes, vos canaux et vos volumes réels — invisibles compris. On identifie ce qui est automatisable dès maintenant.
Une cartographie, une short-list de cas priorisés, et la vision de ce qui n’est pas encore mûr chez vous.
Un lead technique qui a mis les mains dans le cambouis rejoint vos équipes. Il vous aide à construire vos solutions, avec vos outils. Pas à déployer les nôtres.
Vos cas d’usage tournent, et des équipes capables de faire les suivants sans nous.
On installe notre plateforme dans votre SI, on la branche sur vos canaux et votre historique, et on la fait tourner sur un périmètre réel avec vos équipes. Un pilote sur des données de laboratoire ne prouve rien, vous le savez.
Un périmètre qui tourne vraiment, les agents et runbooks qui vont avec, et la capacité de décider sereinement de la suite.
Choix du périmètre, connexion aux canaux et à l’outil de ticketing, récupération de l’historique.
L’IA qualifie et propose, vos équipes valident depuis le Cockpit. Chaque validation nourrit la plateforme. On ajuste chaque semaine avec vous.
Ce qui est passé en automatique, ce qui reste à l’humain, ce que ça a apporté. Une décision claire : on étend, on ajuste, ou on s’arrête là.
Un éditeur ITSM raisonne sur les données qu’il détient : ses tickets, sa CMDB. Or un incident applicatif se résout en croisant le ticket, l’observabilité, le comportement de l’application et ce que quelqu’un a écrit dans une base de connaissances. Nous sommes agnostiques par construction : nous branchons tout ce qui porte du contexte, quel que soit l’éditeur. Et nous ne livrons pas qu’une solution, nous installons un modèle de fonctionnement — qui décide quoi, ce qui part en automatique, ce qui remonte au Cockpit.
Votre qualité de documentation ne vous empêche pas d’onboarder une nouvelle personne dans l’équipe. Elle apprend en regardant les cas passer, en posant des questions. La plateforme fonctionne sur le même principe : elle n’a pas besoin d’un référentiel propre en entrée, elle a besoin d’accéder à ce qui existe, même imparfait. Attendre des données parfaites, c’est ne jamais commencer.
Il traite plus, et il le traite mieux. Si le delivery IT devient plus efficace, le volume livré en production augmente — et avec lui le besoin de support. Le vrai sujet n’est pas de faire la même chose avec moins de monde : c’est d’absorber une charge croissante que vos équipes ne pourront pas suivre autrement.
Notre métier, c’est la Production IT : le support applicatif, la transformation, la formation. L’AIOps n’est pas une reconversion — c’est la suite de ce que nous faisons avec nos équipes depuis des années. On ne découvre pas le support applicatif en même temps que vous.
30 minutes, sans slides. On vous dit ce qu’on ferait à votre place, même si la bonne réponse pour vous est « on attend ».
