Ce que l’intelligence artificielle apporte à l’UEM
Grâce à l’IA, les outils d’administration unifiée des terminaux renforcent sécurité, gestion des identités, surveillance des applications, profils dynamiques, enrôlement et self-help.
De nombreuses entreprises sont passées d'une administration dissociée des terminaux mobiles et des PC à une gestion unifiée de l’ensemble (UEM).
Dès lors, un marché hautement concurrentiel a émergé. La plupart des acteurs de la gestion de la mobilité d’entreprise (EMM), dont BlackBerry, Citrix, IBM, MobileIron et VMware, ont pris le virage de l’UEM. Et des fournisseurs traditionnels de l’administration des postes de travail comme Microsoft ont pris celui de la mobilité, à l’instar de Microsoft avec Intune.
L’UEM dopée à l’intelligence artificielle
Cherchant à ajouter plus de valeur et de différenciation à leurs produits, la plupart des éditeurs d’UEM jouent la carte de l’intelligence artificielle, et en particulier de l’apprentissage automatique. Même si l'IA fait fureur et est souvent sur-vendue, elle peut présenter un intérêt pour l’UEM.
Profils dynamiques. La plupart des fonctions d’administration impliquent des profils statiques, assignés aux utilisateurs et qui les suivent jusqu'à ce qu'ils soient modifiés par les administrateurs. Les profils dynamiques permettent d’affecter des utilisateurs à diverses classes, fonctions, niveaux de sécurité, etc., en fonction de leur historique personnel, des traitements et des workflows nécessaires à leur activité, et cela sans attendre que les administrateurs apportent les modifications nécessaires. Cela s’avère particulièrement avantageux pour les postes en évolution rapide ainsi que pour la gestion des partenaires et clients.
Gestion des identités et des accès. La grande majorité des entreprises utilise encore des mots de passe pour sécuriser l’accès au réseau et aux applications internes. Mais une fois compromis, un identifiant peut donner accès, aux assaillants, à tous les actifs informationnels de l’organisation. L'IA peut déterminer l'identité d'un utilisateur non seulement à l'aide de mots de passe ou même d'une authentification à deux facteurs, mais également en fonction de caractéristiques de l'utilisateur – le terminal, l'emplacement, l'heure du jour, les applications consultées, l'adresse IP ou encore les caractéristiques de la saisie au clavier. Cette capacité d’authentification implicite est largement supérieure, en particulier dans un contexte de SSO.
Surveillance applicative. Les systèmes traditionnels d’EMM, et ceux d’UEM recueillent généralement des statistiques d’usage des applications. Mais la quantité de données collectées et analysées est limitée. Avec l'intelligence artificielle, il est possible de recueillir plus d’information pour produire des statistiques plus fines, mais également des commentaires sur les points de défaillance ou de ralentissement. L'objectif final est de découvrir les goulots d'étranglement entraînant une baisse de la productivité des utilisateurs et générant des besoins de support. L'intelligence artificielle peut faire un bien meilleur travail de découverte des anomalies que de simples tableurs.
Sécurité. La création d'un environnement sécurisé qui protège les données de l'entreprise contre le vol et les brèches est une bataille de tous les jours. Les solutions de sécurité statiques utilisant des données historiques et des signatures peuvent fonctionner pour les logiciels malveillants (et les attaques) plus anciens et bien connus. Mais avec l'évolution constante de la surface d'attaque, l'objectif doit être de débusquer les menaces inédites. Et cela passe par l’analyse de vastes volumes de données sur les utilisateurs et leur comportement, y compris avec des modèles enrichis par l’expérience acquise dans des organisations tierces. De quoi découvrir les indices d’activités malicieuses avant que les dégâts ne soient là. La sécurité et la gestion des identités sont étroitement liées, mais elles doivent être évaluées séparément.
Auto-assistance et enrôlement. L'intégration des nouveaux employés demeure l'un des aspects les moins glamours et souvent les plus difficiles de l’accueil de nouveaux collaborateurs dans l’organisation. Il faut leur offrir les outils et les capacités nécessaires à l’accomplissement de leurs tâches dès le premier jour, sans délai. Avec l’aide de l'intelligence artificielle, l’UEM peut guider les nouvelles recrues tout au long du processus en fonction de sa compréhension des rôles et des responsabilités de l'utilisateur. Et de pouvoir apporter des réponses plus pertinentes aux questions d'assistance informatique, en s'appuyant sur une base de connaissances constituée à partir d'un ensemble de données sur les problèmes précédemment rencontrés par les utilisateurs. Par conséquent, les nouveaux employés peuvent être productifs beaucoup plus rapidement.
Le diable se cache dans les détails
Les bénéfices apportés par l'IA dépendent de la mesure dans laquelle les éditeurs la mettent en œuvre dans leurs produits. L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle nécessitent de vastes jeux de données pour "apprendre" ce qu'il faut faire au mieux. Dès lors, il est impératif de comprendre comment toute suite UEM déployée a entraîné son système d'intelligence artificielle.
S'agit-il ainsi d'une formation continue fondée sur les données reçues de nombreux et différents utilisateurs et organisations – anonymisées, bien sûr – ou d'une formation ponctuelle fondée sur un échantillon fixe ? La première est la méthode préférée parce que plus le jeu de données est étendu, et plus il a été alimenté par les utilisateurs eux-mêmes, meilleure est l’entraînement, et le modèle final. Il y a de nombreux avantages à doper l’UEM avec l’IA, mais seulement lorsque l'IA est mise en œuvre et déployée correctement. Et il n’est pas possible de simplement supposer que l’approche retenue par l’éditeur était la bonne.
