ServiceNow déploie des agents d’IA pour automatiser les flux de travail

L’intelligence artificielle ne se limite plus à rédiger un courriel ou à résumer une réunion. Dans les grandes organisations, son intégration se joue désormais au cœur des processus : un incident de sécurité à qualifier, une demande informatique à traiter, une tâche administrative à faire suivre au bon service. Avec la version Yokohama, annoncée en mars 2025, ServiceNow entend confier une part de cette coordination à des agents d’IA, tout en conservant un cadre de contrôle pour les équipes.

L’enjeu est considérable pour cet éditeur de logiciels d’entreprise, connu pour sa plateforme de gestion des flux de travail. Les entreprises disposent souvent de multiples outils, bases de données et procédures, qui ralentissent la circulation de l’information. ServiceNow veut utiliser l’IA générative non comme une simple couche conversationnelle, mais comme un moyen de relier les demandes, les données et les actions dans des processus définis.

Ce que ServiceNow appelle un agent d’IA

Un agent d’IA est un logiciel capable de recevoir un objectif, de mobiliser des informations et des outils autorisés, puis d’enchaîner plusieurs étapes afin de faire avancer une tâche. Il se distingue ainsi d’un chatbot classique, qui répond principalement à une question dans une fenêtre de dialogue. Dans un cadre professionnel, l’agent peut notamment interpréter une demande, rechercher les éléments utiles dans les systèmes auxquels il a accès, proposer une suite d’actions et orienter le dossier vers la bonne personne.

Cette autonomie reste relative. Dans une entreprise, un agent n’est utile que s’il agit dans des limites précises : droits d’accès, procédures internes, règles de validation et historique des décisions. C’est particulièrement vrai lorsqu’il traite des données clients, des informations financières ou des alertes de sécurité. La promesse n’est donc pas de supprimer les équipes humaines, mais de réduire les manipulations répétitives et les délais entre deux étapes d’un même dossier.

La feuille de route présentée par ServiceNow repose sur plusieurs briques complémentaires.

Cette approche illustre une évolution importante du marché des logiciels d’entreprise. Après les assistants qui aident un salarié dans une tâche isolée, les éditeurs cherchent à créer des systèmes capables de prendre en charge une séquence de travail entière. Mais plus un agent est connecté aux processus de l’entreprise, plus la qualité de son paramétrage et la surveillance de ses actions deviennent déterminantes.

Now Assist veut accélérer la réponse aux incidents de sécurité

La cybersécurité est l’un des premiers domaines visés par ServiceNow. Son outil Now Assist, dédié aux opérations de sécurité ou SecOps, est conçu pour rationaliser la réponse aux incidents. Dans ce contexte, les équipes font face à un volume important d’alertes et doivent déterminer rapidement lesquelles exigent une intervention immédiate.

L’objectif affiché est d’aider à détecter et prioriser les menaces afin d’optimiser le traitement des dossiers. Un incident de sécurité ne se résume pas à une alerte technique : il faut souvent rassembler des informations éparses, évaluer l’impact possible, documenter les décisions et coordonner plusieurs intervenants. C’est précisément ce travail de tri et d’orchestration que les agents d’IA sont censés accélérer.

Dans un scénario type, un agent pourrait aider à regrouper les informations associées à une alerte, à retrouver des incidents comparables et à préparer les étapes prévues par les procédures internes. La décision de bloquer un accès, d’isoler une machine ou de clore un incident reste toutefois sensible. Elle nécessite des règles explicites et, selon la gravité du cas, une validation humaine.

La sécurité est aussi un terrain d’essai révélateur pour l’IA agentique. Les bénéfices sont faciles à comprendre, car le temps de réponse compte. Mais c’est également un environnement où la traçabilité est indispensable : les organisations doivent pouvoir savoir quelles données ont été utilisées, quelles actions ont été proposées et qui les a validées.

De l’automatisation classique aux agents capables de coordonner

Les entreprises automatisent déjà leurs processus depuis longtemps. Un flux classique déclenche une action lorsqu’une condition précise est remplie : créer un ticket lorsqu’un formulaire est envoyé, attribuer une demande à une équipe, prévenir un responsable après un délai donné. Les agents d’IA ajoutent une capacité d’interprétation et de raisonnement qui peut être utile lorsque les demandes sont formulées en langage naturel ou que le contexte varie d’un cas à l’autre.

Cette distinction ne signifie pas que les agents doivent remplacer les règles existantes. Au contraire, les processus les plus fiables combineront souvent les deux approches. Les règles déterministes restent adaptées aux actions répétables et critiques. L’agent peut intervenir là où il faut résumer, classer, rechercher un contexte ou proposer une prochaine étape face à une demande moins standardisée.

Le terme d’intelligence agentique employé dans le secteur désigne cette capacité à faire travailler l’IA dans une chaîne d’actions, et non seulement dans une interaction unique. ServiceNow met en avant le raisonnement, l’apprentissage et l’orchestration des agents pour faire émerger des informations utiles aux objectifs opérationnels de ses clients. Ces notions doivent néanmoins être traduites en cas d’usage concrets, mesurables et compatibles avec les règles métier de chaque organisation.

AI Agent Studio veut ouvrir la création d’agents à davantage d’équipes

L’une des difficultés de l’IA en entreprise est qu’elle ne peut pas rester l’affaire exclusive des équipes techniques. Les responsables métiers connaissent les procédures, les exceptions et les irritants quotidiens. Les développeurs, eux, savent connecter les systèmes et sécuriser les échanges. Une plateforme utile doit permettre à ces profils de collaborer sans transformer chaque automatisation en un projet informatique de plusieurs mois.

C’est le rôle attribué à ServiceNow Studio, qui s’adresse aux développeurs no-code, low-code et pro-code. Ces trois approches correspondent à des degrés différents de technicité :

• le no-code permet de configurer des automatisations avec des interfaces visuelles ;
• le low-code associe ces interfaces à quelques personnalisations techniques ;
• le pro-code laisse aux développeurs la possibilité de construire des intégrations et des logiques plus complexes.

L’intégration d’AI Agent Studio doit, selon ServiceNow, simplifier la conception d’agents et de flux de travail dans une interface unique. Pour les entreprises, l’intérêt est double : accélérer le développement de solutions internes et éviter que chaque service achète ou fabrique son propre assistant isolé.

L’accessibilité ne dispense toutefois pas d’une méthode. Avant de créer un agent, il faut identifier la tâche visée, les données auxquelles il aura accès, les décisions qu’il peut prendre seul et celles qui exigent une approbation. Les outils no-code abaissent la barrière technique, mais ils ne remplacent ni la connaissance du processus métier ni la responsabilité de l’organisation qui le déploie.

Une tour de contrôle pour éviter la prolifération des agents

À mesure que les agents se multiplient, la question n’est plus seulement de les créer, mais de les administrer. ServiceNow aspire à établir une « tour de contrôle des agents IA ». L’expression désigne une couche de supervision chargée d’analyser, de gérer et de gouverner les agents employés dans les différents processus de l’entreprise.

Cette ambition répond à un risque concret : la dispersion. Un service client peut utiliser un agent pour traiter des demandes, une équipe informatique un autre pour les tickets, et les équipes de sécurité un troisième pour les alertes. Sans vue commune, il devient difficile de savoir quels agents accèdent à quelles données, quelles règles ils appliquent et comment leurs actions s’articulent avec celles des salariés.

La gouvernance recouvre plusieurs besoins essentiels :

• définir les autorisations et les périmètres d’action de chaque agent ;
• relier les agents aux données et aux systèmes tiers pertinents ;
• suivre leurs résultats et corriger les comportements inadaptés ;
• maintenir une traçabilité des actions dans les flux de travail.

ServiceNow insiste ainsi sur l’interconnexion entre les flux de travail, les données de l’entreprise et les systèmes tiers. Cette capacité d’intégration est centrale dans les organisations où les informations sont réparties entre de nombreux logiciels. Un agent qui ne peut pas accéder au bon contexte ou qui ne transmet pas correctement son résultat à l’outil suivant ne fait que déplacer le problème au lieu de le résoudre.

Le partage des données, un préalable à l’IA dans les entreprises

Le déploiement d’agents d’IA remet les données au centre de la transformation numérique. Le chiffre cité dans le contexte de ce lancement est révélateur : 45 % des entreprises françaises auraient déjà adopté une stratégie de partage des données à l’échelle mondiale. Quel que soit le niveau réel de maturité de chaque organisation, cette orientation montre que l’IA ne peut pas être pensée séparément de l’architecture de données.

Pour qu’un agent aide réellement un salarié, il doit disposer d’informations actuelles, pertinentes et autorisées. Cela suppose d’éviter les silos, sans pour autant ouvrir indistinctement l’accès à tous les fichiers de l’entreprise. La difficulté consiste à rendre les données utilisables dans un flux de travail tout en respectant les permissions, la confidentialité et les obligations réglementaires.

C’est là que les plateformes intégrées comme celle de ServiceNow cherchent à se distinguer. Leur promesse est de connecter les données et les actions autour d’un même processus, plutôt que d’ajouter un assistant conversationnel indépendant. Pour les clients, le véritable test sera de vérifier si cette intégration réduit effectivement les tâches manuelles, les erreurs de transmission et les temps d’attente.

Ce qu’il faut surveiller avec Yokohama

La version Yokohama constitue une étape stratégique pour ServiceNow, qui place l’IA au centre de son offre de gestion des flux de travail. L’éditeur mise sur des agents capables d’accompagner les opérations, sur des outils de création accessibles et sur une gouvernance centralisée. Cette combinaison vise à rendre l’automatisation plus souple tout en évitant que les agents se déploient sans contrôle dans l’organisation.

Pour les entreprises, l’adoption devra se faire par priorités. Les cas d’usage les plus pertinents seront ceux qui reposent sur des procédures déjà identifiées, des données suffisamment structurées et des résultats faciles à mesurer : délais de traitement, volume de tâches répétitives évitées, qualité des réponses ou résolution des incidents.

Le second enjeu sera humain. Les agents peuvent alléger le travail de tri, de recherche et de coordination, mais les équipes devront apprendre à contrôler leurs recommandations, à corriger leurs erreurs et à adapter les procédures. L’IA agentique promet des flux de travail plus réactifs. Sa valeur dépendra, dans les faits, de la capacité des entreprises à l’inscrire dans une organisation claire, sécurisée et gouvernée.