On a l'impression que tout le monde parle des agents IA, en particulier de la manière dont ils s'apprêtent à transformer la gestion des services informatiques (ITSM) et le support client. Des plateformes comme ServiceNow sont au cœur de cette évolution, brossant le tableau d'un avenir où l'IA gère les tâches de manière autonome.
Mais soyons honnêtes un instant. Un agent IA n'est intelligent qu'à la hauteur des informations que vous lui fournissez. Comment vous assurer qu'il donne des réponses précises et actuelles basées sur les connaissances de votre entreprise, au lieu de simplement puiser dans des données génériques d'Internet ?
C'est là qu'intervient la Génération Augmentée par Récupération (RAG). C'est la technologie qui connecte les agents IA à vos connaissances internes, les transformant d'une simple démo sympa en un outil sur lequel vous pouvez réellement compter. Ce guide vous expliquera comment ServiceNow utilise le RAG pour ses agents IA, en couvrant la configuration, les usages courants, ses limites, et une alternative bien plus simple et flexible.
Comprendre le RAG de l'agent IA de ServiceNow
Pour saisir ce que fait ServiceNow, il faut d'abord comprendre ce qu'est le RAG, puis voir comment il est intégré dans la plateforme Now. Ce n'est pas aussi simple que d'appuyer sur un interrupteur.
Qu'est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) ?
La façon la plus simple de se représenter le RAG est de le voir comme un examen à livre ouvert pour une IA. Au lieu d'essayer de répondre de mémoire (ce qu'elle a appris lors de sa formation initiale), elle peut rechercher la bonne réponse dans des sources approuvées, comme la base de connaissances de votre entreprise, les tickets passés et les guides internes, avant de dire quoi que ce soit.
Ce processus est extrêmement important car il réduit considérablement les « hallucinations » de l'IA (le terme technique pour désigner le fait qu'une IA invente des choses). Il contribue à garantir que les réponses qu'elle fournit sont exactes, à jour et réellement pertinentes pour votre entreprise.
Comment ServiceNow met en œuvre le RAG
Première chose à savoir : le « RAG de ServiceNow » n'est pas un produit distinct ou une fonctionnalité que l'on active simplement. C'est une capacité profondément intégrée à l'infrastructure AI Search de la plateforme. Cela signifie que si vous voulez que le RAG fonctionne, vous devez vous retrousser les manches et toucher à la configuration de recherche sous-jacente.
Voici l'essentiel de son fonctionnement. Un agent IA de ServiceNow utilise un outil appelé « Récupération de recherche » pour trouver des informations. Cet outil est dirigé vers un « Profil de recherche », que vous devez configurer pour extraire des données d'une ou plusieurs « Sources indexées ». Ces sources sont simplement les tables ServiceNow spécifiques que vous souhaitez que l'agent recherche, comme vos articles de base de connaissances ou vos enregistrements d'incidents.
Si vous n'êtes pas un administrateur ServiceNow à plein temps, c'est probablement là que vous commencez à froncer les sourcils. Pour que votre agent IA puisse répondre à une simple question, vous devez d'abord configurer tout le cadre de recherche sémantique de la plateforme.
Le Studio de l'Agent IA de ServiceNow, où les administrateurs configurent des outils comme la récupération de recherche dans le cadre de la configuration du RAG de l'agent IA de ServiceNow.Configurer le RAG de l'agent IA de ServiceNow : la méthode officielle
Bien que le RAG intégré de ServiceNow soit puissant, le processus de configuration semble avoir été conçu pour des développeurs ayant une connaissance approfondie de la plateforme. On est loin de l'expérience simple et en libre-service que la plupart des équipes espèrent.
Le processus de configuration en plusieurs étapes
Mettre en place le RAG dans ServiceNow implique plusieurs étapes différentes, et chacune comporte son propre lot de configurations et de jargon technique.
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Définir et indexer vos sources : Vous devez indiquer manuellement à AI Search quelles tables (comme « kb_knowledge » pour les articles) et quels champs spécifiques de ces tables rendre consultables. Ce processus, connu sous le nom d'« indexation sémantique », est ce qui permet à l'IA de comprendre le sens des mots.
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Créer un profil de recherche : Une fois vos sources indexées, vous devez créer un profil de recherche. Ce profil est essentiellement un ensemble de règles qui indique à l'agent quelles sources indexées utiliser, comment classer les résultats de recherche et d'autres détails.
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Ajouter l'outil « Récupération de recherche » à votre agent : Enfin, dans le Studio de l'Agent IA, vous connectez l'outil « Récupération de recherche » à votre agent et le liez au profil de recherche que vous venez de créer.
Chacune de ces étapes implique de naviguer dans plusieurs menus d'administration, de se familiariser avec des termes spécifiques à ServiceNow et d'attendre que le contenu soit indexé, ce qui n'est pas toujours instantané. Ce n'est pas quelque chose qu'un responsable de support peut faire en un après-midi.
Une alternative plus simple : l'intégration plug-and-play
Si tout cela vous semble un peu casse-tête, eh bien, ça peut l'être. C'est là qu'une solution comme eesel AI adopte une approche complètement différente. Au lieu d'être construite à l'intérieur du monde complexe d'une seule plateforme, eesel AI est conçue pour se connecter à tous les outils que vous utilisez déjà, y compris ServiceNow.
Les avantages de cette approche sont assez évidents d'emblée :
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Mise en service en quelques minutes, pas en plusieurs mois : Avec eesel AI, vous connectez votre service d'assistance (comme ServiceNow, Zendesk, ou Intercom) et vos sources de connaissances en quelques clics. Il n'y a pas de profils de recherche ou de configurations d'indexation à gérer.
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Véritablement en libre-service : Vous pouvez installer, configurer et lancer votre agent IA entièrement par vous-même. Contrairement à de nombreux outils d'entreprise qui vous obligent à assister à des appels commerciaux et à des démonstrations juste pour voir le produit, eesel AI vous permet de vous lancer directement.
Cela donne à votre équipe le pouvoir de créer et d'utiliser une assistance IA sans avoir à attendre des développeurs ou un long projet de mise en œuvre.
RAG de l'agent IA de ServiceNow : cas d'usage clés et limites natives
Alors, à quoi sert réellement le RAG intégré de ServiceNow, et où commence-t-il à atteindre ses limites ? Comprendre cela est essentiel pour décider si c'est le bon outil pour vous ou si vous avez besoin de quelque chose de plus flexible.
Les points forts du RAG de l'agent IA de ServiceNow
Pour les entreprises qui vivent et respirent ServiceNow, la fonctionnalité RAG native est idéale pour les tâches internes d'ITSM. Voici quelques exemples courants :
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Automatiser le support informatique interne : Répondre aux questions fréquentes des employés comme « Comment me connecter au VPN ? » ou « Comment réinitialiser mon mot de passe ? » en puisant dans la table « kb_knowledge ».
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Déviation de tickets de base : Aider les utilisateurs qui soumettent un ticket via le portail de services en suggérant des articles pertinents ou des enregistrements d'incidents existants avant qu'ils ne cliquent sur « Envoyer ».
Ces fonctionnalités sont utiles, c'est certain, mais elles sont confinées à l'écosystème de ServiceNow.
Les faiblesses de l'approche native du RAG de l'agent IA de ServiceNow
Le plus gros problème avec le RAG de ServiceNow est que la plupart des connaissances de l'entreprise ne résident pas sagement dans les tables de ServiceNow. Que se passe-t-il lorsque la réponse à une question se trouve dans Confluence, un Google Doc, une page Notion, ou un fil de discussion Slack ?
Un univers de connaissances en dehors de ServiceNow
Bien que vous puissiez techniquement intégrer des sources externes dans AI Search de ServiceNow, cela signifie généralement acheter et configurer des connecteurs supplémentaires. Cela ne fait qu'ajouter plus de complexité et un autre élément à maintenir. Votre agent IA n'est bon qu'à la hauteur des données qu'il peut voir, et le cantonner à une seule plateforme crée un énorme angle mort. eesel AI a été conçu dès le premier jour pour unifier vos connaissances instantanément. Il se connecte à plus de 100 sources, y compris toutes celles mentionnées ci-dessus, offrant à votre agent IA une vue complète des connaissances de votre entreprise sans que vous ayez à gérer une multitude de projets d'intégration pénibles.
Un diagramme montrant comment une solution d'IA en couches comme eesel se connecte à plusieurs sources de connaissances, contrairement à l'approche en silo du RAG natif de l'agent IA de ServiceNow.Automatisation et contrôle rigides
Personnaliser le comportement d'un agent dans ServiceNow nécessite souvent de modifier des scripts ou de fouiller dans des règles de flux de travail complexes. Par exemple, si vous voulez dire à un agent de ne pas répondre aux questions sur les prix ou de toujours escalader les problèmes des clients VIP, ce n'est pas une simple case à cocher. Avec eesel AI, vous bénéficiez d'un contrôle total grâce à un moteur de flux de travail simple. Vous pouvez utiliser un éditeur de prompts en langage naturel pour définir la personnalité, le ton et les règles spécifiques d'escalade de l'IA. Vous pouvez également facilement « limiter » ses connaissances à certains documents ou sujets pour vous assurer qu'il ne répond qu'à ce qu'il est censé faire.
L'anxiété de la mise en service
Avec les outils natifs de ServiceNow, il n'y a pas de bon moyen de tester comment votre agent IA se comportera réellement face à de vraies questions avant de le lâcher sur vos utilisateurs. En gros, vous le construisez, vous l'activez et vous croisez les doigts. eesel AI inclut un puissant mode de simulation qui vous permet de tester l'ensemble de votre configuration sur des milliers de vos tickets passés dans un environnement sûr. Vous obtenez des prédictions précises sur les taux de résolution et pouvez voir exactement comment l'IA aurait répondu, vous donnant une confiance totale avant la mise en service.
Le défi de la tarification du RAG de l'agent IA de ServiceNow
L'un des plus grands obstacles pour les équipes qui s'intéressent aux fonctionnalités d'IA de ServiceNow est le prix.
Ou plutôt, l'absence de prix. ServiceNow ne publie pas de tarifs forfaitaires pour ses outils d'IA. Des fonctionnalités comme les agents IA sont généralement incluses dans leurs licences Pro ou Enterprise. Pour obtenir un prix, vous devez parler à une équipe de vente, et le coût final est souvent adapté à votre entreprise et à votre contrat.
Ce modèle basé sur des devis rend difficile l'établissement d'un budget, la prévision des coûts ou la détermination du retour sur investissement. Il implique souvent un engagement initial important et vous enferme dans un contrat à long terme avant même que vous ayez eu la chance de voir si cela fonctionne pour vous.
Une infographie illustrant les coûts cachés de mise en œuvre et de maintenance associés au RAG de l'agent IA de ServiceNow, qui vont au-delà des frais de licence initiaux.En revanche, le modèle de tarification d'eesel AI est clair, prévisible et flexible.
| Formule | Mensuel (facturation mensuelle) | Fonctionnalités clés |
|---|---|---|
| Team | 299 $ | Jusqu'à 1 000 interactions IA/mois, entraînement sur des documents, intégration Slack. |
| Business | 799 $ | Jusqu'à 3 000 interactions IA/mois, entraînement sur les tickets passés, Actions IA, simulation. |
| Personnalisé | Contacter le service commercial | Interactions illimitées, sécurité avancée, orchestration multi-agents. |
Plus important encore, eesel AI n'a aucun frais par résolution, donc votre facture n'augmentera pas soudainement pendant un mois chargé. Vous pouvez commencer avec un forfait mensuel flexible et annuler à tout moment, vous donnant la liberté de tester et de faire évoluer à votre propre rythme sans être coincé dans un contrat à long terme.
Choisir le bon RAG d'agent IA de ServiceNow pour chaque besoin
Pour les très grandes organisations profondément investies dans l'écosystème ServiceNow, disposant de développeurs dédiés et d'un budget pour de gros contrats d'entreprise, la fonctionnalité native RAG de l'agent IA de ServiceNow peut être un choix solide. Elle est directement intégrée, et si toutes vos connaissances s'y trouvent, elle peut faire le travail.
Mais pour la plupart des équipes, cette puissance s'accompagne de sérieux compromis : complexité, longs délais de mise en place, sources de connaissances limitées et une absence totale de tarification transparente.
Si vous avez besoin d'agir rapidement, de rassembler les connaissances de toutes vos différentes plateformes et de garder un contrôle total dans un environnement convivial, une solution plug-and-play est probablement le choix le plus judicieux. eesel AI fonctionne de manière transparente avec ServiceNow et tous vos autres outils, vous permettant de lancer un agent IA plus performant en quelques minutes, et non en plusieurs mois. Pourquoi ne pas le constater par vous-même ?
Foire aux questions
Le RAG d'un agent IA de ServiceNow permet à l'IA de récupérer des informations à partir de sources internes approuvées, comme la base de connaissances de votre entreprise, avant de générer une réponse. Ce processus est crucial car il réduit considérablement les « hallucinations » et garantit que l'IA fournit des réponses précises, à jour et pertinentes.
La mise en place du RAG d'un agent IA de ServiceNow implique un processus de configuration en plusieurs étapes qui comprend la définition et l'indexation des sources de données, la création d'un profil de recherche et la connexion d'un outil de « récupération de recherche » à votre agent. Cela nécessite généralement une connaissance approfondie de la plateforme et n'est pas une tâche simple et en libre-service.
Le RAG d'un agent IA de ServiceNow est particulièrement efficace pour les tâches internes d'ITSM, comme l'automatisation des réponses aux questions courantes de support informatique des employés en puisant dans les articles de la base de connaissances interne. Il peut également aider à la déviation des tickets de base en suggérant des informations pertinentes aux utilisateurs dans le portail de services.
Bien qu'il soit techniquement possible d'intégrer des sources externes avec le RAG d'un agent IA de ServiceNow, cela nécessite souvent l'achat et la configuration de connecteurs supplémentaires, ce qui ajoute de la complexité et une charge de maintenance. L'approche native se concentre principalement sur les données résidant dans les tables de ServiceNow.
La personnalisation du comportement d'un agent avec le RAG natif de l'agent IA de ServiceNow implique souvent de modifier des scripts ou de naviguer dans des règles de flux de travail complexes, ce qui le rend moins flexible pour de simples ajustements de règles. Définir des personas, des tons ou des règles d'escalade spécifiques peut être difficile sans l'intervention d'un développeur.
ServiceNow ne publie pas de tarification forfaitaire pour ses fonctionnalités d'IA, y compris le RAG de l'agent IA de ServiceNow. Ces capacités sont généralement regroupées dans les licences de niveau supérieur (Pro ou Enterprise), et le coût final est généralement personnalisé après discussion avec leur équipe commerciale.
