On a tous entendu le discours de vente sur la suite IA de ServiceNow : des outils comme Now Assist et les agents IA sont censés nous apporter un avenir de gestion automatisée des services informatiques. Le rêve est de laisser l'IA gérer les tâches répétitives pour que votre équipe puisse se concentrer sur le travail qui compte vraiment. Mais si vous lisez ceci, vous avez probablement découvert que la réalité n'est pas tout à fait à la hauteur de la promesse. Les taux de libre-service sont toujours à la traîne, l'automatisation semble maladroite et l'IA ne paraît pas si intelligente que ça.
Voici le problème : ce n'est généralement pas l'IA elle-même qui est en cause. C'est la donnée que vous lui fournissez. La plupart des IA, y compris celle de ServiceNow, manquent cruellement du contexte nécessaire pour bien fonctionner. Pourquoi ? À cause d'une documentation IA ServiceNow incomplète et de connaissances éparpillées partout, sauf dans ServiceNow.
Ce guide vous présentera les outils d'IA natifs de ServiceNow, identifiera pourquoi une mauvaise documentation est le plus grand obstacle qui vous freine et vous proposera une solution pratique pour y remédier en rassemblant toutes les connaissances de votre entreprise.
Qu'est-ce que l'IA de ServiceNow ?
Avant d'aborder les problèmes, passons rapidement en revue les bases. La plateforme d'IA de ServiceNow est un ensemble d'outils conçus pour intégrer l'intelligence artificielle directement dans vos flux de travail informatiques et de services.
Une capture d'écran de la page d'accueil de la plateforme d'IA de ServiceNow, mettant en évidence les divers outils basés sur l'IA disponibles pour la gestion des services informatiques et l'importance de la documentation de l'IA de ServiceNow.Vous entendrez principalement parler de trois composants principaux :
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Now Assist : C'est l'outil d'IA générative de ServiceNow. Il est conçu pour aider à des tâches comme la création d'articles de base de connaissances à partir de tickets résolus, le résumé de notes de cas ou même l'aide aux développeurs pour écrire un peu de code.
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Agents IA et Workflows Agentiques : Vous pouvez les considérer comme des agents virtuels capables de gérer des tâches plus complexes et en plusieurs étapes de manière autonome. Ils peuvent rechercher des informations, analyser des données et exécuter des automatisations pour résoudre des problèmes sans intervention humaine.
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Predictive Intelligence : Celui-ci est entièrement axé sur la proactivité. Il analyse les données historiques pour trouver des tendances, repérer les incidents majeurs potentiels avant qu'ils ne s'aggravent et offrir des perspectives pour vous aider à prendre de meilleures décisions.
Une capture d'écran de la page de documentation des Workflows Agentiques, illustrant comment ces agents virtuels peuvent gérer des tâches complexes et en plusieurs étapes de manière autonome, soulignant la nécessité d'une documentation robuste de l'IA de ServiceNow.L'idée derrière tout cela est assez simple : ces outils apprennent à partir des données internes de votre entreprise, comme les tickets passés et les articles de la base de connaissances, pour devenir plus intelligents avec le temps. En théorie, c'est une excellente boucle de rétroaction. En pratique, elle se heurte souvent à un mur.
Les défis liés à la documentation et aux données d'entraînement de l'IA de ServiceNow
Vous avez donc ces puissants outils d'IA à portée de main, mais ils ne donnent pas les résultats escomptés. Qu'est-ce qui ne va pas ? La réponse se résume presque toujours aux données. Voici les trois principales raisons pour lesquelles votre IA ServiceNow est probablement sous-performante.
Le fossé du « fait » dans la documentation de l'IA de ServiceNow
Question rapide : à quoi ressemblent les notes de résolution de vos dix derniers tickets ? Si votre entreprise est comme la plupart des autres, vous verrez beaucoup de « Fait », « Corrigé » ou « Résolu à la demande de l'utilisateur ».
Vos agents de support sont des personnes occupées. Ils résolvent un problème et passent directement au ticket suivant. Bien que ce soit excellent pour leur file d'attente, cela crée un énorme manque de documentation. Tous les détails importants, comme les étapes de dépannage, la cause première et les solutions ingénieuses, disparaissent dès qu'un ticket est fermé.
L'impact des sources de connaissances en silos sur la documentation de votre IA ServiceNow
Et soyons honnêtes, ServiceNow est rarement le seul endroit où votre équipe conserve des informations. Vos meilleurs guides de dépannage sont peut-être cachés dans Confluence. Vos plans de projet et spécifications techniques pourraient se trouver dans Google Docs. Et toutes les discussions quotidiennes de résolution de problèmes ont lieu dans Slack ou Microsoft Teams.
L'IA native de ServiceNow est pratiquement aveugle à toutes ces connaissances externes. Elle fonctionne dans son propre jardin clos, complètement coupée des informations qui rendraient ses réponses réellement utiles. Sans ce contexte, elle ne peut que fournir des réponses génériques ou incomplètes, forçant les utilisateurs à abandonner et à escalader vers un agent humain de toute façon.
La complexité des outils natifs et votre documentation d'IA ServiceNow
Même si vous avez une documentation parfaite à l'intérieur de ServiceNow, faire en sorte que l'IA l'utilise correctement est un tout autre casse-tête. Des outils comme AI Agent Studio et le Generative AI Controller sont puissants, certes, mais leur courbe d'apprentissage est abrupte. Ils nécessitent souvent des développeurs spécialisés et beaucoup de temps pour être configurés et entraînés correctement. Cela crée une barrière énorme pour les équipes informatiques et de support qui veulent simplement se lancer dans l'automatisation sans un projet de mise en œuvre de six mois.
Une capture d'écran de l'AI Agent Studio, montrant l'interface puissante mais complexe pour configurer et entraîner les agents IA, ce qui souligne l'importance d'une documentation de qualité pour l'IA de ServiceNow.Approches courantes de l'IA pour ServiceNow
Les équipes essaient toutes sortes de moyens créatifs pour faire fonctionner l'IA avec leurs flux de travail ServiceNow, mais chaque approche semble avoir ses propres inconvénients.
Utiliser une IA généraliste comme ChatGPT avec votre documentation d'IA ServiceNow
Beaucoup de développeurs et d'administrateurs se tournent vers des outils comme ChatGPT pour un coup de main rapide. On le voit partout dans les communautés en ligne, où les gens l'utilisent pour générer des extraits de code, réusiner des scripts désordonnés ou obtenir un deuxième avis sur un bug difficile. C'est rapide, c'est accessible, et c'est une première étape tentante.
Mais c'est une habitude risquée. ChatGPT n'a aucun contexte en temps réel de votre instance ServiceNow. Il est célèbre pour ses « hallucinations », ce qui signifie qu'il inventera simplement des noms de tables, des API ou des fonctions entières qui n'existent pas réellement. Un utilisateur sur Reddit s'est plaint qu'il avait complètement inventé une table principale, entraînant une énorme perte de temps. Sans oublier que coller du code interne ou des informations de ticket dans un outil d'IA public est un cauchemar de sécurité qui ne demande qu'à se produire.
Les fonctionnalités d'IA natives et leur dépendance à la documentation
L'étape logique suivante est d'utiliser les outils intégrés directement dans la plateforme. Now Assist est conçu pour résumer des cas, générer des articles de base de connaissances et même construire des flux de travail à partir d'une simple invite. Ce sont des fonctionnalités véritablement puissantes qui promettent de faire gagner énormément de temps.
Le hic ? Comme nous l'avons dit, leur efficacité est entièrement liée à la qualité de votre documentation IA ServiceNow existante. Si vos notes de résolution ne sont que « Fait », les articles de connaissance générés par l'IA seront vagues et inutiles. Si vos meilleures réponses se trouvent en dehors de ServiceNow, l'IA ne saura pas qu'elles existent. C'est la situation classique du « garbage in, garbage out » (déchets à l'entrée, déchets à la sortie).
Améliorer l'IA de ServiceNow avec une plateforme de connaissances intégrée
Il existe une bien meilleure façon de procéder. Au lieu d'essayer de fournir manuellement de meilleures données à votre IA, vous pouvez utiliser un outil qui unifie automatiquement toutes vos connaissances avant même que l'IA ne les voie.
Une capture d'écran de la page d'accueil d'eesel AI, démontrant comment une plateforme de connaissances intégrée peut unifier des informations dispersées et améliorer la documentation de l'IA de ServiceNow.Des plateformes comme eesel AI agissent comme une couche intelligente qui se connecte directement à ServiceNow. Avec des intégrations en un clic, elle se connecte à tous les endroits où vos connaissances sont stockées, que ce soit Confluence, Google Docs, d'anciens tickets ou Slack, et crée un cerveau unique et complet pour votre IA. Cette approche donne à l'IA tout le contexte dont elle a besoin pour fournir des réponses précises et pertinentes, sans vous obliger à migrer des montagnes de documents ou à reformer toute votre équipe.
| Fonctionnalité | ChatGPT | IA native de ServiceNow | Plateforme intégrée (eesel AI) |
|---|---|---|---|
| Sources de connaissances | Données publiques d'Internet uniquement | Principalement des données ServiceNow (tickets, bases de connaissances) | Toutes les connaissances de l'entreprise (ServiceNow, Confluence, Google Docs, Slack, etc.) |
| Temps d'installation | Instantané | Mois (configuration, formation) | Minutes (intégrations en un clic) |
| Précision | Sujet aux hallucinations | Limitée par la qualité des données internes | Élevée, apprend des résolutions réelles et des connaissances unifiées |
| Intégration au flux de travail | Copier-coller manuel | Profonde, mais complexe à configurer | Transparente, se connecte à votre centre d'assistance existant |
| Installation en libre-service | Oui | Nécessite une expertise de développeur/administrateur | Radicalement en libre-service |
Comment créer une documentation d'IA ServiceNow efficace pour une meilleure automatisation
Résoudre votre problème de documentation est la clé pour débloquer une véritable automatisation. Vous pourriez essayer de le faire à la dure, mais il existe une voie beaucoup plus intelligente.
La manière difficile ressemble à un projet massif et descendant pour former chaque agent à rédiger des notes de résolution détaillées pour chaque ticket. Vous auriez également besoin d'une équipe dédiée pour examiner manuellement ces tickets et les transformer en articles de base de connaissances soignés. Cette approche est coûteuse, lente et ne fonctionne presque jamais à long terme. Soyons honnêtes : votre équipe est évaluée sur la rapidité avec laquelle elle ferme les tickets, pas sur la beauté de sa documentation.
La manière intelligente consiste à automatiser tout le processus. Voici comment vous pouvez le faire.
Unifier les sources de connaissances pour une meilleure documentation IA
Tout d'abord, votre IA a besoin d'accéder à tout. Au lieu d'essayer de construire des intégrations personnalisées compliquées ou de déplacer tous vos documents dans ServiceNow, vous pouvez utiliser une plateforme conçue pour ce problème exact. eesel AI offre plus de 100 intégrations en un clic pour les outils que votre équipe utilise déjà, comme Confluence, Google Docs, SharePoint et Slack. Vous pouvez connecter tous vos silos de connaissances en quelques minutes et donner à votre IA une vue complète des connaissances de votre entreprise sans l'aide d'un développeur.
Un schéma illustrant comment une solution d'IA en couches comme eesel se connecte à plusieurs sources de connaissances, offrant une alternative plus flexible et complète à l'approche en silo du chatbot d'IA natif de ServiceNow et améliorant la documentation de l'IA de ServiceNow.Entraîner votre IA sur le meilleur travail de votre équipe
Vos tickets historiques sont une mine d'or d'informations. Ils contiennent chaque question, chaque étape de dépannage et chaque solution réussie que votre équipe a jamais gérée. eesel AI parcourt automatiquement ces conversations passées pour apprendre vos solutions spécifiques, le ton de votre entreprise et la manière dont votre équipe résout réellement les problèmes. Cela comble efficacement le fossé du « Fait » pour vous, transformant des années d'historique de support en un puissant atout de formation dès le premier jour.
Simuler et déployer l'IA en toute confiance
L'une des plus grandes craintes des gens lors du déploiement de l'IA est qu'elle devienne incontrôlable et commence à donner de mauvaises réponses aux clients. C'est pourquoi les tests sont si cruciaux. eesel AI dispose d'un puissant mode de simulation qui vous permet de tester votre configuration d'IA sur des milliers de vos propres tickets historiques dans un environnement de test sécurisé. Vous pouvez voir exactement comment elle aurait répondu, obtenir des prévisions précises sur les taux de résolution et les économies de coûts, et ajuster son comportement avant qu'un seul client ne lui parle. Cela vous donne un niveau de confiance avant le lancement que la plupart des outils natifs ne peuvent tout simplement pas égaler.
Une capture d'écran de la fonction de simulation d'eesel AI, qui offre une alternative à faible risque à une implémentation complète de l'IA de ServiceNow en permettant des tests avant la mise en service, garantissant une documentation efficace de l'IA de ServiceNow.Tarifs de l'IA ServiceNow
Essayer d'obtenir un prix clair pour les fonctionnalités d'IA de ServiceNow peut être compliqué. Elles sont généralement incluses dans leurs forfaits Pro et Enterprise, et vous ne trouverez pas de page de tarification simple sur leur site web. Pour obtenir un devis, vous devez parler à leur équipe de vente. Cela peut rendre la budgétisation difficile et vous laisser dans le flou concernant les coûts cachés ou les engagements à long terme.
Une capture d'écran de la page de tarification de ServiceNow, illustrant le processus d'obtention d'un devis en parlant à leur équipe de vente, ce qui est crucial pour budgétiser la documentation et les fonctionnalités de l'IA de ServiceNow.
Pour les équipes qui préfèrent une approche plus directe, des plateformes comme eesel AI offrent une tarification transparente et prévisible. Vous savez exactement ce que vous payez, et vous ne serez jamais surpris par une facture énorme après un mois chargé car il n'y a pas de frais par résolution.
| Plan | Mensuel (facturation mensuelle) | Coût mensuel effectif (annuel) | Fonctionnalités clés |
|---|---|---|---|
| Team | 299 $ | 239 $ | Entraînement sur les documents, Copilot, intégration Slack. |
| Business | 799 $ | 639 $ | Tout ce qui est inclus dans Team + entraînement sur les tickets passés, Actions IA, simulation en masse. |
| Custom | Contacter le service commercial | Personnalisé | Actions avancées, orchestration multi-agents, intégrations personnalisées. |
Cette vidéo explique comment le framework d'IA Agentique de ServiceNow révolutionne les flux de travail en entreprise.
Allez au-delà des outils natifs avec une meilleure documentation
L'IA native de ServiceNow est puissante, mais elle est limitée par les données que vous lui fournissez. Si votre documentation IA ServiceNow est incomplète et que vos connaissances sont éparpillées partout, vous ne libérerez tout simplement jamais son véritable potentiel.
Pour vraiment réussir avec l'automatisation pilotée par l'IA, vous avez besoin d'une stratégie différente, une stratégie qui brise les silos de connaissances et qui est conçue pour la simplicité, la sécurité et la vitesse. Avec une plateforme comme eesel AI, vous pouvez être opérationnel en quelques minutes, et non en mois, en unifiant instantanément toutes vos sources de connaissances. Vous pouvez entraîner votre IA sur des résolutions réelles, tester ses performances sans risque avec de puissantes simulations, et le tout avec une tarification claire et prévisible.
Prêt à voir ce que votre IA ServiceNow devrait faire ? Commencez votre essai gratuit d'eesel AI et lancez une simulation sur vos tickets passés en quelques minutes seulement.
Foire aux questions
Le problème principal est souvent que l'IA manque de contexte. Même la documentation existante peut être incomplète, vague ou dispersée sur plusieurs systèmes, empêchant l'IA d'apprendre efficacement. Elle a besoin de données détaillées et complètes pour fournir des réponses précises et utiles.
Les sources de connaissances en silos limitent de manière critique la compréhension de l'IA. Si des guides de dépannage ou des solutions cruciales se trouvent en dehors de ServiceNow (par exemple, dans Confluence ou Slack), l'IA native ne peut pas y accéder, ce qui entraîne des réponses incomplètes ou incorrectes. L'unification de ces sources est essentielle pour avoir une vue d'ensemble complète.
Le fossé du « fait » fait référence à des notes de résolution brèves et peu informatives comme « Corrigé » ou « Résolu » dans les tickets. Ce manque d'étapes détaillées, de causes profondes et de solutions de contournement signifie que l'IA dispose de données utiles insuffisantes pour apprendre, rendant votre documentation d'IA ServiceNow inefficace pour la formation. Elle a du mal à trouver des schémas dans un océan de fermetures génériques.
La manière la plus intelligente est d'automatiser l'unification de toutes les sources de connaissances et d'entraîner l'IA sur des données historiques. Des plateformes comme eesel AI peuvent apprendre automatiquement à partir des tickets et documents passés, créant ainsi des données de formation complètes sans nécessiter d'effort manuel de la part d'agents occupés. Cela comble les lacunes de la documentation de manière rétrospective.
Oui, absolument. L'intégration d'une plateforme comme eesel AI brise les silos de connaissances en se connectant à tous vos outils existants (Confluence, Google Docs, Slack, etc.). Cette unification fournit à l'IA un cerveau unique et complet, améliorant considérablement la qualité et la précision de ses réponses en exploitant toutes les connaissances disponibles de l'entreprise, pas seulement ce qui se trouve dans ServiceNow.
Pour garantir une documentation d'IA ServiceNow complète et précise, concentrez-vous d'abord sur l'unification de toutes vos sources de connaissances. En connectant des outils comme Confluence, Slack et vos tickets historiques, vous fournissez à l'IA un ensemble de données complet et riche. Simuler ses performances sur des données passées peut également aider à affiner sa précision avant le déploiement en direct.
