Si vous travaillez dans la gestion des services informatiques (ITSM), vous avez remarqué le changement. Nous essayons tous d'anticiper les problèmes au lieu de simplement éteindre des incendies, et l'IA est au cœur de cette discussion. La grande tendance actuelle, ce sont les agents IA qui ne se contentent pas d'extraire des articles d'une base de connaissances. Nous parlons d'agents capables de réellement agir : créer un ticket, remonter un problème, ou même lancer des diagnostics de manière autonome.
Pour de nombreuses grandes entreprises, les ServiceNow AI Agent Toolkits sont un élément central de ce débat. Il s'agit d'un ensemble d'outils intégrés à la plateforme ServiceNow pour créer ces agents orientés action, promettant une « main-d'œuvre numérique » capable de gérer des tâches complexes.
Mais comment se passent vraiment la création et la gestion de ces outils ? Examinons honnêtement ce que sont les ServiceNow AI Agent Toolkits, leur fonctionnement, leurs lacunes et ce que vous devez savoir avant de vous lancer. Nous allons décortiquer les fonctionnalités, le travail de configuration caché, et explorer une voie plus simple pour mettre en place une automatisation ITSM puissante et opérationnelle.
Que sont les ServiceNow AI Agent Toolkits ?
Tout d'abord, les « Toolkits » ne sont pas un produit unique que l'on installe simplement. Il s'agit en réalité d'un ensemble de fonctionnalités au sein de ServiceNow qui vous permettent de créer des agents IA capables d'agir. Imaginez que vous donnez à un cerveau (l'IA) des mains et des outils pour travailler.
Ces agents sont conçus pour être des systèmes autonomes capables de gérer des tâches en plusieurs étapes sans qu'un humain ne les supervise. L'ensemble du système repose sur quelques concepts clés :
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Workflows agentiques : C'est la mission que vous confiez à l'IA. C'est l'objectif de haut niveau, comme « Générer des plans de résolution pour les incidents informatiques » ou « Déterminer où les nouvelles demandes des clients doivent être acheminées ». Vous commencez par le problème que vous souhaitez résoudre.
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AI Agent Studio : C'est votre atelier. C'est un espace low-code où vous concevez, construisez et ajustez vos agents IA. C'est là que vous les connectez à vos workflows et leur donnez les outils spécifiques dont ils ont besoin pour faire leur travail.
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Outils : Ce sont les actions spécifiques qu'un agent peut effectuer. Un outil peut être n'importe quoi, de l'exécution d'un script à la création d'un enregistrement dans ServiceNow (comme un rapport d'incident), en passant par la recherche dans vos articles d'aide ou le lancement d'un processus automatisé plus vaste.
L'objectif est de créer une équipe d'agents IA spécialisés, une « main-d'œuvre numérique », capable d'analyser les données de votre plateforme, d'identifier un problème, d'élaborer un plan et de le mener à bien.
Comment fonctionnent les ServiceNow AI Agent Toolkits : fonctionnalités et capacités
Pour bien comprendre ce que propose ServiceNow, il est utile de voir comment toutes les pièces s'emboîtent. C'est un système performant, certes, mais il y a beaucoup d'éléments mobiles.
L'AI Agent Studio et les workflows agentiques
L'AI Agent Studio est l'endroit où tout se construit. C'est l'interface principale pour dire à vos agents quoi faire. ServiceNow fournit quelques workflows agentiques prédéfinis, comme « Générer des plans de résolution », pour vous aider à démarrer.
Mais le véritable effort réside dans la personnalisation. Vous devez guider vos agents avec des « instructions » en langage naturel et faire collaborer différents agents spécialisés. Bien que « langage naturel » semble simple, pour obtenir un bon résultat, il faut être incroyablement spécifique, presque comme si vous écriviez du code. Même les guides avancés de ServiceNow montrent qu'il faut être très précis dans vos prompts pour que les agents restent sur la bonne voie et ne s'écartent pas du script.
Plongée au cœur des outils
Les « outils » sont ce qui rend vos agents utiles. Ce sont les verbes, les actions que l'agent peut réellement entreprendre. Voici les principaux types :
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Opérations sur les enregistrements : C'est là que la magie opère pour la plupart des tâches ITSM. Cela permet à un agent de créer, mettre à jour, supprimer ou rechercher des informations dans n'importe quelle table ServiceNow, qu'il s'agisse d'un incident, d'un profil utilisateur ou d'une demande de changement.
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Scripts et flux : Pour tout ce qui est plus complexe qu'une simple mise à jour d'enregistrement, vous devrez mettre les mains dans le cambouis avec des scripts ou le Flow Designer. C'est là que l'idée du « low-code » se heurte à un mur « pro-code ». Cela nécessite des développeurs capables d'écrire du JavaScript ou des experts en création de workflows détaillés sur la Now Platform.
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Récupération par recherche : Cet outil connecte votre agent à l'AI Search de ServiceNow. Cela lui permet d'utiliser la génération augmentée par récupération (RAG) pour extraire des informations de votre base de connaissances, d'incidents passés et d'autres documents de l'entreprise.
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Sujets de conversation et éléments du catalogue : Ces outils permettent à l'agent d'avoir des conversations plus naturelles via l'Agent Virtuel ou de commander des articles de votre catalogue de services pour un utilisateur.
Il s'agit d'une boîte à outils assez complète, mais elle suppose également que votre équipe possède une connaissance technique approfondie de ServiceNow. Pour construire quoi que ce soit de significatif, vous devez connaître les bons noms de tables, les ID de champs et les règles de script.
Le modèle d'orchestration multi-agents
Au lieu de construire un seul agent géant « à tout faire », l'idée de ServiceNow est d'utiliser un orchestrateur qui gère une équipe de spécialistes.
Par exemple, pour résoudre un incident, un agent pourrait être chargé de récupérer l'enregistrement. Un autre agent pourrait rechercher des problèmes similaires dans le passé. Un troisième pourrait ensuite utiliser ces informations pour créer une demande de changement. L'orchestrateur d'agents IA agit comme un chef de projet, coordonnant tout cela en arrière-plan. C'est un modèle ingénieux, mais il ajoute également une couche de complexité supplémentaire que vous devez gérer et dépanner.
Le piège de l'approche native de la plateforme
Avoir tout intégré directement dans la plateforme semble une bonne idée sur le papier. Mais en réalité, être si étroitement lié à un seul écosystème présente de réels inconvénients en matière de complexité, de flexibilité et simplement de mise en œuvre.
La complexité cachée de la « mise en service »
Mettre en place les agents IA de ServiceNow n'est pas exactement une sinécure. Un rapide coup d'œil à leur guide officiel « Get Familiar » montre une longue liste de prérequis. Vous devrez installer et mettre à jour plus de dix plugins différents, attribuer des rôles d'administrateur spécifiques comme « sn_aia.admin », et effectuer de nombreuses configurations pour des éléments comme AI Search et le panneau Now Assist.
Ce n'est pas quelque chose que vous pouvez terminer en un après-midi. Cela demande beaucoup de travail administratif et de temps de développement, transformant la « mise en service » en un projet qui pourrait facilement s'étendre sur des mois, pas des minutes.
C'est un effort considérable. Il est intéressant de comparer cela à des outils d'IA plus modernes conçus pour la rapidité. Par exemple, avec une plateforme comme eesel AI, vous pouvez connecter votre service d'assistance (Zendesk, Freshdesk, Intercom, etc.) en un seul clic. Vous pouvez avoir un agent IA fonctionnel et prêt à être testé en quelques minutes, sans avoir besoin d'un développeur dédié ou d'un plan de projet de six mois.
La courbe d'apprentissage abrupte pour la personnalisation
Même si ServiceNow parle d'utiliser le langage naturel, la création d'agents fiables nécessite un niveau de détail qui ressemble plus à du codage qu'à une conversation. Leur propre « Advanced AI Agent Instructions Guide » aborde des concepts complexes comme l'« ancrage d'instructions critiques », où vous devez répéter des règles clés dans votre prompt pour empêcher l'IA d'oublier ce qu'elle est censée faire.
Cela met beaucoup de pression sur votre équipe pour qu'elle devienne experte en ingénierie des prompts, juste pour s'assurer que l'IA suit les règles. Le contrôle est là, mais il s'accompagne d'une courbe d'apprentissage difficile et de nombreux ajustements continus.
Une approche plus simple consiste à utiliser une IA qui apprend des meilleures pratiques de votre équipe. Des plateformes comme eesel AI sont conçues pour s'entraîner directement sur vos anciens tickets de support et conversations. Au lieu de vous faire écrire des tonnes de règles compliquées, l'IA comprend le contexte, le ton et les solutions courantes de votre entreprise par elle-même. Cela rend l'ajustement de l'IA plus naturel et moins fastidieux sur le plan technique.
Des sources de connaissances déconnectées
Une IA n'est efficace que si les informations auxquelles elle a accès le sont, n'est-ce pas ? Les agents de ServiceNow sont excellents lorsque toutes vos informations sont soigneusement stockées dans la Now Platform, sa base de connaissances, sa CMDB, etc. Mais qu'en est-il de tous les autres endroits où votre équipe travaille ? Obtenir des informations à partir d'outils collaboratifs comme Google Docs, Confluence ou Slack est souvent laborieux.
Un agent vraiment intelligent doit avoir accès à l'ensemble des connaissances de votre entreprise, pas seulement à ce qui se trouve dans l'outil ITSM. C'est pourquoi eesel AI a été conçu pour se connecter en toute sécurité à plus de 100 sources dès le départ. Que vos guides de dépannage soient dans Confluence, vos listes de contrôle d'intégration dans Google Docs, ou que votre équipe discute des problèmes dans Slack, eesel AI rassemble tout cela pour donner à votre agent une vue d'ensemble complète.
Une infographie montrant comment eesel AI se connecte à plusieurs sources de connaissances comme Slack, Confluence et Google Docs pour fournir des réponses complètes, contrairement à l'approche plus cloisonnée de certains outils natifs de plateforme.Tarification des ServiceNow AI Agent Toolkits vs. une alternative transparente
Quand il est temps de parler d'argent, vous vous heurterez à un mur familier avec les outils d'IA de ServiceNow : le bouton « Contacter le service commercial ». L'entreprise garde sa tarification pour Now Assist et ses fonctionnalités d'agent IA secrète, ce qui rend presque impossible de prévoir vos coûts. Cela peut entraîner de mauvaises surprises, surtout si le prix est basé sur l'utilisation ou le nombre de tickets que vous résolvez, ce qui vous pénalise essentiellement pour votre succès.
Si vous devez respecter un budget, vous avez besoin d'un modèle de tarification clair. C'est une question de confiance et de s'assurer que vous ne recevrez pas une facture énorme à la fin d'un mois chargé.
Voici comment eesel AI gère sa tarification : pas de frais cachés, pas d'engagements à long terme requis, et pas de pénalités pour automatiser plus de travail.
Une capture d'écran de la page de tarification publique d'eesel AI, mettant en évidence les coûts transparents basés sur des forfaits, comme alternative au modèle de tarification opaque de ServiceNow.Tarifs eesel AI (facturation annuelle)
| Formule | Prix effectif /mois (annuel) | Fonctionnalités clés |
|---|---|---|
| Team | 239 $ | Jusqu'à 1 000 interactions IA/mois, entraînement sur les documents, intégration Slack. |
| Business | 639 $ | Jusqu'à 3 000 interactions IA/mois, entraînement sur les anciens tickets, actions IA, simulation en masse. |
| Custom | Contacter le service commercial | Interactions illimitées, intégrations avancées, orchestration multi-agents. |
Avec eesel AI, le prix est le prix. Les forfaits sont basés sur un nombre défini d'interactions avec l'IA, pas sur les résolutions, de sorte que vos coûts n'augmentent pas simplement parce que vous traitez plus de tickets.
La manière plus intelligente de créer des agents IA au-delà des ServiceNow AI Agent Toolkits
Voici donc la situation : ServiceNow offre un ensemble d'outils très puissants intégrés à sa plateforme. Mais ils sont enveloppés dans des couches de complexité, ont une courbe d'apprentissage abrupte et une tarification floue. C'est un engagement important qui vous enferme encore plus dans un seul écosystème.
Il existe cependant une autre façon d'aborder l'automatisation par l'IA. Une manière plus agile et en libre-service qui se connecte aux outils que vous utilisez déjà, y compris ServiceNow. C'est là qu'intervient eesel AI. Il est basé sur quelques idées simples qui sont à des années-lumière du modèle natif de la plateforme :
- Simulation puissante : Comment être sûr qu'une IA fonctionnera avant de la laisser interagir avec vos employés ou clients ? Vous la testez. eesel AI dispose d'une fonction de simulation qui vous permet de la faire tourner sur des milliers de vos anciens tickets dans un environnement sécurisé (sandbox). Vous obtenez une prédiction réelle et basée sur des données de votre taux d'automatisation, vous voyez quels sujets sont des gains faciles, et vous obtenez même une estimation de votre retour sur investissement. Cela élimine les approximations lors du lancement.
Le tableau de bord de simulation d'eesel AI montre une prédiction basée sur les données des taux d'automatisation, une fonctionnalité clé pour tester les agents IA avant leur déploiement, ce qui représente une approche plus agile que celle offerte par des configurations complexes comme les ServiceNow AI Agent Toolkits.- Libre-service avec un contrôle granulaire : Vous ne devriez pas avoir besoin d'un doctorat en ingénierie des prompts pour créer un agent IA utile. Avec l'éditeur d'eesel AI, vous pouvez facilement définir la personnalité, le ton de votre IA et ce qu'elle est autorisée à faire. Mieux encore, sa fonction d'automatisation sélective vous permet de choisir exactement quels types de tickets l'IA traite. Vous pouvez commencer par des demandes simples, faire remonter tout le reste à un humain, puis augmenter la cadence à mesure que vous êtes plus à l'aise.
Une capture d'écran de l'éditeur d'eesel AI, montrant les commandes intuitives pour définir la personnalité et les règles d'une IA, ce qui simplifie le processus de personnalisation par rapport à la courbe d'apprentissage abrupte des ServiceNow AI Agent Toolkits.Réflexions finales sur les ServiceNow AI Agent Toolkits
Soyons clairs, les ServiceNow AI Agent Toolkits sont puissants, surtout si votre organisation vit et respire ServiceNow. Mais ils représentent également un énorme engagement en termes de temps, de compétences techniques et de budget. C'est une voie exigeante et totale vers l'automatisation.
Pour les équipes qui veulent une solution plus rapide, plus flexible et plus claire, les plateformes agiles qui se connectent à votre configuration existante sont une option beaucoup plus pratique. Ces outils vous permettent de commencer petit, de montrer des résultats rapidement et de faire évoluer votre automatisation sans un projet initial massif ou sans être enfermé dans une seule plateforme.
Ne nous croyez pas sur parole. Voyez par vous-même à quelle vitesse vous pouvez automatiser votre support. Essayez eesel AI gratuitement et voyez si vous pouvez mettre en place votre premier agent en quelques minutes. Pas en quelques mois.
Foire aux questions
Les ServiceNow AI Agent Toolkits désignent une suite de fonctionnalités au sein de la plateforme ServiceNow conçues pour créer des agents IA orientés action. Ces boîtes à outils permettent aux organisations de créer une « main-d'œuvre numérique » capable d'effectuer de manière indépendante des tâches en plusieurs étapes dans les workflows ITSM, comme la création de tickets ou l'exécution de diagnostics.
La mise en œuvre des ServiceNow AI Agent Toolkits implique une configuration importante, notamment l'installation de plusieurs plugins et l'attribution de rôles d'administrateur spécifiques, ce qui peut prendre des mois. Leur gestion requiert une courbe d'apprentissage abrupte en ingénierie des prompts et une compréhension technique approfondie de la plateforme ServiceNow pour une personnalisation et un dépannage efficaces.
Bien que les ServiceNow AI Agent Toolkits excellent avec les données résidant au sein de la Now Platform (base de connaissances, CMDB), l'intégration avec des outils collaboratifs externes comme Google Docs, Confluence ou Slack peut être laborieuse. Un agent vraiment intelligent a besoin d'accéder à l'ensemble des connaissances de l'entreprise, ce qui peut nécessiter des efforts supplémentaires pour connecter des sources externes.
La personnalisation des ServiceNow AI Agent Toolkits va au-delà des instructions en langage naturel ; elle nécessite souvent des compétences avancées en ingénierie des prompts et potentiellement une expertise en JavaScript ou en Flow Designer pour les actions complexes. Cela signifie avoir besoin de développeurs ou d'administrateurs hautement qualifiés, familiers avec la structure sous-jacente et les règles de script de ServiceNow.
Non, la tarification des ServiceNow AI Agent Toolkits et de ses fonctionnalités associées Now Assist n'est généralement pas divulguée publiquement. Les organisations doivent généralement contacter directement le service commercial de ServiceNow, ce qui peut rendre la budgétisation et la prévision des coûts difficiles en raison de modèles potentiellement basés sur l'utilisation.
L'approche native de plateforme des ServiceNow AI Agent Toolkits peut entraîner une complexité cachée, une courbe d'apprentissage abrupte et des difficultés d'intégration avec des sources de connaissances déconnectées. Elle représente également un engagement important, pouvant enfermer les organisations plus profondément dans un seul écosystème et nécessitant un temps de développement considérable pour la configuration et la gestion continue.
