Alors, vous essayez de faire en sorte que votre agent IA de ServiceNow fasse plus que simplement répondre à des questions de base. Vous voulez qu'il gère de véritables tâches en plusieurs étapes, et c'est là que vous vous heurtez aux sous-flux. Si vous êtes comme de nombreux développeurs et administrateurs, vous avez probablement trouvé le processus un peu labyrinthique, avec des résultats qui peuvent être, disons, imprévisibles.
Vous n'êtes pas seul. L'idée d'un agent IA capable de résoudre automatiquement des problèmes complexes est fantastique, mais la réalité de la construction de cette automatisation dans ServiceNow peut être un véritable casse-tête.
Ce guide est là pour vous aider à y voir plus clair. Nous allons détailler ce que sont les sous-flux de l'agent IA de ServiceNow, comment ils fonctionnent réellement, leurs principales limites, et une manière beaucoup plus simple d'obtenir une puissante automatisation ITSM sans toutes les complications.
Que sont les sous-flux de l'agent IA de ServiceNow ?
Bon, mettons-nous rapidement d'accord sur la terminologie. C'est en fait assez simple quand on décompose les éléments.
Un agent IA ServiceNow est le bot qui réside à l'intérieur de la Now Platform. Il est alimenté par Now Assist et est conçu pour gérer des tâches de manière autonome, que ce soit pour répondre à la question d'un utilisateur ou pour lancer un flux de travail complet. Considérez-le comme un coéquipier numérique prêt à prendre en charge une tâche.
Un sous-flux (Subflow) est une séquence d'actions réutilisable que vous créez dans le Workflow Studio ou le Flow Designer de ServiceNow. C'est comme un mini-guide pour une tâche spécifique. Au lieu de construire la même logique à partir de zéro à chaque fois, vous pouvez simplement faire appel à cette séquence pré-construite lorsque vous en avez besoin.
Mettez-les ensemble, et les sous-flux de l'agent IA ServiceNow sont essentiellement un "outil" que vous donnez à votre agent IA. Lorsque l'agent comprend que la demande d'un utilisateur nécessite une action complexe, il déclenche le sous-flux approprié pour exécuter la tâche. C'est ce qui transforme votre agent d'un simple chatbot en un véritable acteur. Au lieu de simplement expliquer comment créer un article de base de connaissances, il peut réellement aller en créer un pour vous.
Un utilisateur interagit avec un agent IA de ServiceNow, illustrant l'interface utilisateur des sous-flux de l'agent IA de ServiceNow.Comment fonctionnent les sous-flux de l'agent IA de ServiceNow
Si vous avez déjà eu l'impression que la configuration d'un sous-flux était trop compliquée, vous ne l'imaginez pas. Décortiquons les couches pour voir pourquoi. L'ensemble du processus fonctionne un peu comme le jeu du téléphone arabe dans une grande entreprise, avec de multiples transferts avant que le vrai travail ne soit fait.
Le processus d'orchestration en plusieurs étapes
Voici un parcours typique, de la demande d'un utilisateur à l'action terminée :
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L'agent IA reçoit la demande : Un utilisateur demande quelque chose dans le panneau Now Assist. L'agent IA comprend ce qu'il veut et se rend compte qu'il doit exécuter une tâche spécifique, qui lui a été assignée en tant que "Outil de script" (Script Tool) ou "Outil de sous-flux" (Subflow Tool) dans l'AI Agent Studio.
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L'appel à la passerelle : Le script de l'agent ne déclenche généralement pas l'action finale directement. Au lieu de cela, il appelle un sous-flux générique "Integration Gateway". Cette passerelle agit comme un routeur central, recevant la demande et déterminant où l'envoyer ensuite.
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La vérification avec la table de décision : La passerelle consulte ensuite une table de décision (Decision Table). Cette table est un ensemble de règles qui associe différents types de demandes au bon flux de travail. En fonction de certains détails, comme le nom de la fonctionnalité ou du service, elle décide quel sous-flux spécifique doit être exécuté.
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Le sous-flux final s'exécute : Enfin, la table de décision pointe vers le sous-flux réel contenant la logique métier. C'est la partie du processus qui effectue finalement l'appel API via l'Integration Hub, exécute un script ou met à jour un enregistrement.
Bien que cette structure soit robuste et conçue pour le contrôle en entreprise, elle ajoute beaucoup d'étapes et de complexité, en particulier pour ce qui devrait être des tâches simples. Chaque étape est un autre endroit où quelque chose pourrait mal tourner et un autre écran qu'un développeur doit configurer et gérer.
C'est là qu'une approche plus directe peut éviter bien des maux de tête. Une plateforme comme eesel AI a été conçue pour simplifier ce genre de complexité. Elle vous permet de définir des actions API et des flux de travail personnalisés directement depuis un tableau de bord unique. Vous pouvez connecter votre agent à n'importe quel outil interne ou externe dont vous avez besoin sans vous empêtrer dans les passerelles et les tables de décision. Ce qui prend quatre ou cinq étapes dans ServiceNow peut souvent être fait en une seule, vous permettant de construire et de lancer une automatisation puissante beaucoup plus rapidement.
Cas d'utilisation courants et défis de mise en œuvre
Soyons justes, lorsque ces sous-flux sont opérationnels et fonctionnent correctement, ils peuvent faire des choses assez impressionnantes. Mais y parvenir peut être un véritable combat.
Des cas d'utilisation puissants
D'abord, voyons ce qui est possible. Voici quelques exemples pertinents qui montrent le potentiel :
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Création automatisée d'articles de base de connaissances : Un agent pourrait prendre les notes de résolution d'un incident complexe, les regrouper avec un ensemble de mises à jour, et créer automatiquement un brouillon d'article pour votre base de connaissances. Cela maintient votre documentation à jour sans que personne n'ait à le faire manuellement.
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Investigation proactive des problèmes : Lorsqu'un incident P1 survient, un agent pourrait déclencher un sous-flux qui exécute des scripts de diagnostic sur plusieurs CI, récupère les journaux et ajoute toutes ces informations au ticket avant même qu'un ingénieur ne le consulte.
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Actions RH complexes : Un employé pourrait demander à l'agent IA de "lancer ma demande de congé parental". L'agent pourrait alors lancer un sous-flux qui notifie son manager, crée le cas RH et lui envoie automatiquement les documents de politique pertinents.
Un exemple pratique d'actions RH complexes gérées par les sous-flux de l'agent IA de ServiceNow, montrant une demande de congé automatisée.Les défis que vous rencontrerez réellement
Les cas d'utilisation semblent excellents, mais les transformer en réalité signifie souvent se heurter à des obstacles frustrants. Si vous avez déjà eu l'impression de "tâtonner à l'aveugle" pour que les choses fonctionnent, vous n'êtes certainement pas le premier.
Voici pourquoi cela peut être si difficile :
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Vous passez constamment d'un outil à l'autre : Pour construire un seul flux de travail automatisé, vous devez naviguer entre des parties complètement différentes de la plateforme. Vous êtes dans l'AI Agent Studio pour l'agent, puis dans le Workflow Studio pour le sous-flux, ensuite dans l'Integration Hub pour la connexion API, et enfin dans les tables standard de ServiceNow pour la logique de décision. Cela semble décousu et fait de la construction et du dépannage une véritable corvée.
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Ce n'est pas un travail pour n'importe qui : Soyons honnêtes, ce n'est pas une tâche low-code. Faire fonctionner les sous-flux comme vous le souhaitez nécessite un développeur qui connaît très bien les scripts, la logique de flux et les intégrations API de ServiceNow. Cela crée un goulot d'étranglement où les équipes informatiques et de support ont d'excellentes idées d'automatisation mais doivent faire la queue derrière une longue liste de développeurs pour les voir se concrétiser.
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Comment diable tester ce truc ? Avec autant de pièces mobiles, il est difficile de tester votre agent avec une réelle confiance. Il n'existe pas de bon environnement de simulation pour voir comment votre agent gérerait les questions et scénarios du monde réel. Vous devez essentiellement le construire, le déployer et espérer que tout se passe bien, ce qui est une façon risquée de déployer une nouvelle automatisation pour vos utilisateurs.
L'interface de l'AI Agent Studio de ServiceNow, illustrant l'un des nombreux outils que les développeurs doivent utiliser pour configurer les sous-flux de l'agent IA de ServiceNow.C'est exactement pourquoi une plateforme en libre-service conçue pour la simplicité peut faire une telle différence. eesel AI est conçue pour être configurée en quelques minutes, pas en quelques mois. Elle rassemble l'ensemble du flux de travail d'automatisation, de la connexion de vos sources de connaissances à la définition d'actions personnalisées, en un seul endroit intuitif. Cela donne à vos équipes de support et d'informatique le pouvoir de construire l'automatisation dont elles ont besoin sans avoir à attendre les ressources des développeurs.
Limites de l'approche native de ServiceNow
Voici un problème fondamental avec l'approche native de ServiceNow : elle est conçue pour vivre dans son propre monde. C'est excellent pour certaines choses, mais pas si génial pour la façon dont la plupart des entreprises fonctionnent réellement aujourd'hui.
Le déficit de connaissances centré sur la plateforme
L'IA de ServiceNow est incroyablement performante lorsqu'elle travaille avec des données et des connaissances qui résident déjà à l'intérieur de la Now Platform. Mais que se passe-t-il lorsque les guides de dépannage les plus utiles de votre équipe se trouvent dans Confluence, vos procédures officielles dans Google Docs, et que vos ingénieurs partagent des correctifs critiques dans un canal Slack ?
Obtenir toutes ces informations externes pour votre agent IA ServiceNow n'est pas facile. Cela nécessite généralement un projet d'intégration distinct, et souvent compliqué, pour chaque source. Votre agent se retrouve avec d'énormes angles morts, incapable d'accéder aux informations mêmes dont il a besoin pour résoudre correctement les problèmes.
Un diagramme illustrant comment une approche IA en couches surmonte les limitations des sous-flux de l'agent IA de ServiceNow centrés sur la plateforme en se connectant à de multiples sources de connaissances externes.C'est le problème fondamental que eesel AI a été conçu pour résoudre. Il se connecte directement à plus de 100 des outils que votre équipe utilise déjà. Vous pouvez instantanément connecter votre service d'assistance, vos wikis et vos plateformes de chat pour donner à votre IA une vue d'ensemble complète. Au lieu de vous forcer à déplacer toute votre documentation dans un seul système, eesel AI apprend à partir des endroits où votre équipe travaille déjà, garantissant que vos agents utilisent toujours les informations les plus à jour.
Le risque de déployer sans simulation
C'est peut-être le plus grand casse-tête de tous : l'absence d'un environnement de test adéquat. Vous pouvez passer des semaines à construire un agent et un sous-flux, mais comment savoir s'il fonctionnera réellement sous pression ? Comment être sûr qu'il ne butera pas sur un cas limite ou ne donnera pas une mauvaise réponse à une question importante ?
Sans la capacité de simuler comment votre agent IA aurait traité des milliers de tickets passés, vous déployez essentiellement à l'aveugle. Vous ne pouvez pas prédire avec précision son taux de résolution, trouver ses points faibles avant vos clients, ou calculer le retour sur investissement potentiel. Il ne vous reste plus qu'à croiser les doigts.
Une capture d'écran d'un mode de simulation, une fonctionnalité qui répond aux risques de déploiement des sous-flux de l'agent IA de ServiceNow sans test préalable.C'est là que le puissant mode de simulation d'eesel AI change vraiment la donne. Avant même que votre agent IA ne parle à un utilisateur en direct, vous pouvez le tester sur vos données de tickets historiques dans un environnement sécurisé et isolé (sandbox). Vous obtiendrez un rapport détaillé montrant exactement comment il aurait répondu, quels tickets il aurait résolus, et où vous avez des lacunes en matière de connaissances à combler. Ce test sans risque vous permet d'affiner les performances de votre agent et de le déployer en toute confiance, avec une compréhension claire de son impact commercial dès le premier jour.
Choisir la bonne approche pour votre équipe
Alors, quelle est la conclusion ? Il s'agit vraiment de choisir le bon outil pour la réalité de votre équipe.
Les sous-flux de l'agent IA de ServiceNow sont puissants, sans aucun doute. Mais ils exigent beaucoup en retour : des ressources de développement importantes, du temps passé à naviguer dans une chaîne d'outils peu intuitive, et un certain acte de foi lors de la mise en production. Si vous avez une équipe de développement ServiceNow dédiée et de longs délais de projet, cela pourrait être un compromis tout à fait acceptable.
Mais si vous êtes une équipe qui a besoin de résoudre des problèmes maintenant, d'unifier les connaissances de tous les outils que vous utilisez déjà, et de savoir réellement comment votre IA se comportera avant qu'elle ne parle à un seul utilisateur, vous avez probablement besoin d'une approche différente. eesel AI offre une plateforme radicalement simple et en libre-service qui se connecte directement à vos flux de travail ITSM existants. Elle propose une simulation puissante, une intégration instantanée des connaissances et une voie claire vers une automatisation en toute confiance.
Prêt à voir à quel point cela peut être plus simple ? Démarrez avec eesel AI en quelques minutes, pas en quelques mois.
Foire aux questions
Les sous-flux de l'agent IA de ServiceNow sont des séquences d'actions prédéfinies (sous-flux) qu'un agent IA ServiceNow peut déclencher pour effectuer des tâches complexes en plusieurs étapes. Ils permettent à l'agent IA d'aller au-delà des réponses de base et d'exécuter des flux de travail automatisés, le transformant en un véritable "acteur".
Le processus implique que l'agent IA appelle une passerelle d'intégration générique (Integration Gateway), qui consulte ensuite une table de décision (Decision Table) pour acheminer la demande vers le sous-flux spécifique contenant la logique métier. Ce sous-flux final exécute alors l'action souhaitée, souvent via l'Integration Hub.
Ils peuvent être utilisés pour la création automatisée d'articles de base de connaissances à partir de notes d'incident, l'investigation proactive des problèmes en exécutant des diagnostics, ou le déclenchement d'actions RH complexes comme les demandes de congé parental. Ces automatisations rationalisent les opérations et réduisent l'effort manuel.
Les principaux défis incluent le passage constant entre différents outils (AI Agent Studio, Workflow Studio, Integration Hub), la nécessité d'une expertise approfondie des développeurs, et la difficulté à tester en raison de l'absence d'un environnement de simulation complet.
Nativement, ServiceNow manque d'un environnement de simulation robuste, ce qui conduit souvent à une approche du type "construisez-le et espérez que tout ira bien". Il est donc difficile de prédire les performances ou d'identifier les points faibles sans un déploiement en direct.
L'approche native a souvent des difficultés avec les connaissances externes, nécessitant des projets d'intégration distincts et complexes pour chaque source non-ServiceNow. Cela peut entraîner des lacunes en matière de connaissances pour l'agent IA.
