ServiceNow vient d’annoncer une évolution majeure de son approche de l’intelligence artificielle en entreprise.
L’éditeur américain traite désormais 90% de ses demandes informatiques internes de manière autonome, avec des résolutions 99% plus rapides qu’un agent humain.
Cette performance technologique préfigure le lancement de sa nouvelle suite « Autonomous Workforce », destinée à étendre cette automatisation à l’ensemble de ses clients entreprises.
Vingt ans d’évolution vers l’autonomie
ServiceNow s’appuie sur deux décennies de développement pour atteindre ce niveau d’automatisation.
La plateforme a débuté comme un simple système de tickets, puis s’est transformée en moteur d’automatisation de workflows.
Depuis deux ans, l’entreprise superpose des couches d’IA via son produit Now Assist, préparant cette transition vers l’exécution autonome.
L’automation complète remplace l’assistance
ServiceNow opère un changement de paradigme fondamental dans sa stratégie d’IA d’entreprise.
Plutôt que de proposer des assistants qui recommandent des actions, l’entreprise développe des spécialistes IA qui exécutent les tâches de bout en bout.
Cette transition marque l’évolution d’une IA qui assiste vers une IA qui agit de façon autonome dans l’écosystème professionnel.
L’approche traditionnelle traite l’IA comme une fonctionnalité posée sur les workflows existants, tandis que ServiceNow la considère comme un travailleur opérant à l’intérieur de ces processus.
EmployeeWorks, l’interface universelle
Le nouveau produit EmployeeWorks s’appuie sur l’acquisition de Moveworks finalisée en décembre dernier.
Cette solution permet aux employés de décrire un problème en langage naturel et d’obtenir une résolution automatique sans créer de ticket.
Moveworks comptait 5,5 millions d’utilisateurs avant son rachat et proposait déjà un point d’entrée unique pour router les demandes vers les bons systèmes.
Bhavin Shah, fondateur de Moveworks et désormais vice-président senior chez ServiceNow, identifie le problème central : « La course à l’adoption de l’IA a créé des outils fragmentés et des expériences déconnectées ».
La « role automation » face aux agents classiques
ServiceNow introduit un concept architectural inédit avec sa « role automation ».
Contrairement aux agents IA traditionnels qui raisonnent leurs permissions en cours d’exécution, les spécialistes ServiceNow héritent directement des droits d’accès existants.
Cette approche élimine les risques d’escalade de privilèges et garantit le respect des cadres de gouvernance établis.
Les agents conventionnels orientés tâches déterminent leurs autorisations pendant l’exécution, créant des problèmes dans les environnements d’entreprise où la gouvernance n’est pas optionnelle.
Architecture à trois niveaux
ServiceNow établit une distinction claire entre trois types d’automatisation.
Les agents de tâches gèrent des étapes d’automatisation individuelles, les workflows agentiques mélangent exécution déterministe et probabiliste.
La « role automation » se positionne au-dessus comme une virtualisation complète du rôle employé avec responsabilités définies et gouvernance pré-héritée.
Cette hiérarchisation permet un contrôle granulaire des permissions sans compromettre l’autonomie d’exécution.
Gouvernance intégrée dès la conception
Les spécialistes IA fonctionnent dans le cadre des règles SLA, des bases CMDB et des contrôles d’accès déjà configurés.
Ils ne peuvent pas dépasser leur périmètre défini ni s’auto-attribuer de nouveaux privilèges selon leur apprentissage.
Cette architecture à trois niveaux distingue les agents de tâches, les workflows agentiques et l’automation de rôles comme couche de virtualisation complète.
Un spécialiste IA n’acquiert pas de permissions par raisonnement : il les hérite du cadre de contrôle d’accès existant de la plateforme ServiceNow.
Premier spécialiste : le support informatique niveau 1
Le Level 1 Service Desk AI Specialist constitue la première implémentation concrète de cette architecture.
Il gère les réinitialisations de mots de passe, les provisionnements d’accès logiciels et le dépannage réseau de manière autonome.
Chaque résolution est documentée automatiquement, avec escalade vers un agent humain uniquement si le problème dépasse son périmètre défini.
Cette spécialisation répond aux tâches répétitives du support IT niveau 1, libérant les techniciens humains pour des interventions plus complexes.
Retour d’expérience de CVS Health
Alan Rosa, CISO de CVS Health, partage son approche de déploiement IA sur 300 000 employés.
« L’ennuyeux est beau », affirme-t-il, privilégiant des cas d’usage prévisibles et stables plutôt que les dernières capacités d’IA.
CVS Health, client de ServiceNow et Moveworks avant l’acquisition, valide chaque cas d’usage IA par des revues cliniques, juridiques et sécuritaires.
Rosa met en garde contre la tentation de « chasser les papillons » en privilégiant les nouveautés IA plutôt que les fondations de gouvernance.
Gouvernance dynamique versus statique
Rosa insiste sur la nécessité d’une gouvernance dynamique et continue pour l’IA en entreprise.
« La revue statique ne suffit plus quand l’IA apprend et s’adapte », explique-t-il.
Cette vision s’aligne parfaitement avec l’architecture ServiceNow qui intègre la gouvernance dans la couche d’exécution plutôt qu’en surcouche.
L’approche CVS Health traite l’IA comme un ensemble de capacités en évolution continue nécessitant des tests dynamiques plutôt que statiques.
Défis organisationnels résolus
L’initiative ServiceNow répond aux blocages structurels observés dans les déploiements d’IA d’entreprise.
La plupart des organisations ont mené des pilotes qui s’arrêtent à la couche d’identification des problèmes.
L’agent peut diagnostiquer un dysfonctionnement et recommander une solution, mais doit transférer l’exécution à un humain par manque de permissions ou défaut de confiance.
Cette rupture entre identification et exécution constitue l’obstacle principal que ServiceNow prétend franchir avec sa nouvelle architecture.
Implications pour le marché entreprise
ServiceNow pose une question centrale aux organisations : leur gouvernance IA réside-t-elle dans la couche d’exécution ou dans des documents de politique que les agents peuvent contourner ?
Cette approche architecturale pourrait redéfinir les standards de déploiement d’IA agentique à grande échelle.
Les entreprises devront mapper leurs permissions, logiques de workflow et exigences d’audit avant tout déploiement d’agents autonomes.
La réussite de cette approche dépendra de la capacité des organisations à faire confiance à des systèmes qui héritent plutôt que négocient leurs droits d’action.
Perspectives d’adoption et enjeux
L’évolution ServiceNow répond aux blocages observés dans les pilotes d’IA d’entreprise des trois dernières années.
La plupart des projets s’arrêtent à la couche d’exécution, où les agents identifient les problèmes mais manquent de permissions pour les résoudre.
En héritant directement des cadres de gouvernance existants, cette nouvelle génération d’agents pourrait franchir cet obstacle structurel.
Toutefois, l’adoption à grande échelle dépendra de la capacité des entreprises à faire évoluer leurs cultures organisationnelles vers l’acceptation d’une automatisation extensive des processus métiers.
