ServiceNow : faut-il rationaliser sa plateforme avant de déployer des agents IA ?

L’accélération de l’IA dans ServiceNow pousse de nombreuses entreprises à identifier de nouveaux cas d’usage : assistance aux équipes IT, traitement des demandes, recherche et synthèse d’informations, automatisation de certaines tâches ou encore agents capables d’intervenir directement dans les workflows.

Mais dans les entreprises qui utilisent ServiceNow depuis plusieurs années, une question revient rapidement : la plateforme existante est-elle réellement prête à accueillir ces nouveaux usages ?

Car l’IA arrive rarement sur une instance ServiceNow neuve.

Elle vient s’intégrer à un environnement qui possède déjà son histoire : workflows modifiés au fil des projets, règles métiers, développements spécifiques, intégrations, rôles, catalogues de services, données et parfois une CMDB dont la qualité reste hétérogène.

Avant d’ajouter une nouvelle couche d’automatisation et d’intelligence, faut-il donc commencer par rationaliser la plateforme ?

La réponse n’est pas nécessairement de lancer un grand chantier de nettoyage. En revanche, certains éléments doivent être suffisamment maîtrisés pour éviter que l’IA n’amplifie des problèmes déjà présents.

Lorsqu’un nouveau cas d’usage IA est envisagé dans ServiceNow, la discussion commence souvent par ses capacités : que peut-on automatiser ? Quelle tâche peut être confiée à un agent ? Quel gain peut-on obtenir ? Mais une autre question est tout aussi importante : sur quoi ce cas d’usage va-t-il s’appuyer pour fonctionner ?

Un agent ou une fonctionnalité IA ne travaille pas indépendamment de l’environnement ServiceNow. Selon le cas d’usage, il peut dépendre des données disponibles, d’un workflow existant, de règles de gestion, d’autorisations ou encore d’intégrations avec d’autres systèmes. C’est précisément là que l’historique de la plateforme devient important.

Une entreprise peut avoir une instance parfaitement opérationnelle tout en ayant accumulé, au fil des années, des éléments qui compliquent son évolution : workflows devenus trop complexes, règles redondantes, champs peu utilisés, personnalisations historiques ou responsabilités mal définies. Ces éléments ne bloquent pas nécessairement l’exploitation quotidienne. Ils peuvent en revanche devenir beaucoup plus visibles lorsqu’on cherche à automatiser davantage.

L’un des premiers points à examiner concerne les workflows. Prenons un processus qui comporte plusieurs étapes, exceptions et validations héritées d’évolutions successives. Techniquement, il peut être possible d’y intégrer de l’IA. Mais si le processus lui-même n’est plus optimal, l’automatisation risque simplement d’exécuter plus rapidement une logique devenue inutilement complexe.

Avant d’introduire un agent ou une nouvelle automatisation, il est donc utile de revenir au processus :

• quelles étapes sont réellement nécessaires ?
• quelles validations répondent encore à un besoin ?
• quelles exceptions sont toujours justifiées ?
• quelles actions pourraient être standardisées ?
• quelles décisions nécessitent réellement une intervention humaine ?

L’objectif n’est pas de redessiner tous les processus de l’entreprise avant de commencer. Il s’agit de s’assurer que le périmètre confié à l’IA repose sur un processus suffisamment clair et maîtrisé.

Le même raisonnement s’applique aux données. Plus ServiceNow utilise l’IA pour analyser une situation, proposer une réponse ou déclencher une action, plus la qualité des informations disponibles devient importante. Une CMDB contenant des CI obsolètes ou mal reliés peut par exemple limiter la pertinence d’un cas d’usage reposant sur le contexte technique.

Des catégories d’incidents incohérentes peuvent réduire la qualité d’une automatisation fondée sur l’historique des tickets. Des bases de connaissances obsolètes peuvent également dégrader la pertinence des réponses proposées aux utilisateurs ou aux équipes support. Le sujet n’est donc plus uniquement d’avoir des données dans ServiceNow.

Il faut savoir quelles données sont suffisamment fiables pour être utilisées par un cas d’usage IA donné. Cette nuance est importante : il n’est pas nécessaire de résoudre tous les problèmes de qualité de données avant de commencer. En revanche, les données critiques pour le cas d’usage doivent être identifiées et évaluées.

Lorsqu’une IA se limite à suggérer une réponse, le niveau de risque reste relativement contenu. Lorsqu’un agent peut commencer à exécuter des actions, la question devient différente. Quels enregistrements peut-il consulter ? Que peut-il modifier ? Quelles actions peut-il déclencher ? Dans quels cas une validation humaine reste-t-elle obligatoire ?

Des modèles de droits construits progressivement au fil des années doivent alors être réexaminés sous un nouvel angle. Une permission excessive accordée à un utilisateur est déjà un sujet de gouvernance.

Elle devient encore plus importante lorsque des actions peuvent être exécutées automatiquement et à plus grande échelle. L’arrivée de l’IA impose donc de considérer conjointement automatisation, identité, rôles, données et gouvernance.

Les cas d’usage les plus intéressants ne restent pas toujours confinés à ServiceNow. Ils peuvent nécessiter de récupérer une information dans un autre système, déclencher une action externe ou orchestrer plusieurs applications.

La qualité des intégrations existantes devient alors déterminante. Une interface fragile, une synchronisation imparfaite ou une dépendance mal documentée peut fonctionner dans un processus classique grâce aux interventions humaines qui compensent les erreurs.

Dans une chaîne davantage automatisée, ces fragilités peuvent devenir des points de blocage. Avant d’industrialiser un cas d’usage IA, il faut donc comprendre précisément les dépendances techniques qui se trouvent derrière lui.

Attendre qu’une instance ServiceNow soit parfaitement rationalisée avant de lancer le moindre projet IA pourrait conduire à repousser indéfiniment les premiers cas d’usage. Une plateforme utilisée depuis plusieurs années comportera presque toujours des éléments à améliorer.

L’approche la plus pragmatique consiste plutôt à partir du cas d’usage et à remonter vers ses dépendances.

Pour un cas d’usage donné :

1. Identifier le processus concerné

Comprendre son fonctionnement réel, ses exceptions et ses points de décision.

2. Identifier les données nécessaires

Déterminer leur source, leur qualité, leur fraîcheur et leur niveau de confiance.

3. Examiner les règles et automatisations existantes

Vérifier qu’elles ne créent pas de redondance ou de contradiction avec le nouveau fonctionnement.

4. Contrôler les droits et les actions possibles

Définir précisément ce que l’IA peut consulter, proposer ou exécuter.

5. Cartographier les dépendances techniques

Intégrations, CMDB, référentiels, systèmes externes ou autres workflows ServiceNow.

6. Rationaliser uniquement ce qui compromet le cas d’usage

On obtient ainsi un périmètre de remédiation directement lié à un objectif métier plutôt qu’un programme général de nettoyage de la plateforme.

Cette approche devient encore plus importante lorsque l’entreprise souhaite dépasser quelques expérimentations. Un pilote peut fonctionner avec un périmètre limité, des données contrôlées et une supervision importante. L’industrialisation est différente.

Lorsque plusieurs équipes utilisent l’IA, que les volumes augmentent et que les agents interviennent dans davantage de processus, les faiblesses structurelles de la plateforme deviennent plus difficiles à contourner.

La rationalisation n’est alors plus seulement un sujet de dette technique.

Elle devient un élément de la capacité de l’entreprise à déployer l’IA de manière fiable et à l’étendre à de nouveaux processus.

Il existe finalement une autre manière de regarder le sujet. Plutôt que de considérer la dette existante comme un obstacle qui empêcherait d’avancer sur l’IA, chaque nouveau cas d’usage peut devenir une occasion de rationaliser une partie de la plateforme. Un premier projet permet de revoir un workflow.

Un autre conduit à améliorer certaines données de la CMDB. Un troisième nécessite de clarifier les rôles ou de fiabiliser une intégration. Progressivement, l’entreprise améliore les fondations de sa plateforme tout en délivrant de nouveaux usages.

Cette approche évite deux extrêmes : déployer l’IA sur un environnement insuffisamment maîtrisé, ou attendre une plateforme parfaite qui n’existera probablement jamais.

Les capacités IA disponibles dans ServiceNow évoluent rapidement. Mais leur valeur dépend toujours de l’environnement dans lequel elles sont déployées. Pour les entreprises qui utilisent la plateforme depuis plusieurs années, préparer l’IA ne signifie donc pas nécessairement lancer un vaste programme de transformation préalable.

Cela signifie surtout savoir où se trouvent les fragilités qui peuvent compromettre les cas d’usage prioritaires et les traiter au bon moment.

La bonne question n’est finalement pas :

« Notre plateforme ServiceNow est-elle parfaitement rationalisée ? »

Mais plutôt :

« Est-elle suffisamment maîtrisée pour permettre à l’IA d’agir de manière fiable sur ce processus précis ? »

Chez NeurovIA Consulting, nous accompagnons les entreprises dans l’évolution de leurs environnements ServiceNow, de la rationalisation des processus et de la plateforme jusqu’à l’intégration de nouveaux cas d’usage IA.

Notre approche consiste à partir des objectifs opérationnels, identifier les dépendances réellement critiques et construire une trajectoire permettant d’avancer sur l’IA tout en consolidant progressivement les fondations de la plateforme.

Préparer sa plateforme n’est qu’une première étape. Une fois les processus, les données et les dépendances suffisamment maîtrisés, reste à déterminer où l’IA peut réellement apporter de la valeur dans ServiceNow.

Tous les workflows ne présentent pas le même potentiel d’automatisation, et la priorité ne doit pas nécessairement être donnée aux processus les plus visibles ou les plus complexes.

Pour aller plus loin, découvrez notre article : Quels workflows automatiser en priorité avec l’IA désormais intégrée à toutes les offres ServiceNow ?