Un agent IA est un programme intelligent capable d’interagir de manière autonome avec son environnement pour recueillir des données, prendre des décisions et effectuer des tâches. Les agents IA peuvent déterminer la meilleure marche à suivre pour atteindre les objectifs qui leur sont attribués, et intégrer de nouvelles données pour améliorer leurs performances au fil du temps.
Autrefois limitée à l’automatisation des tâches de base, l’intelligence artificielle s’est développée pour remplir des rôles de prise de décision et de planification stratégique, avec des résultats remarquables. Les entreprises l’exploitent donc de plus en plus pour optimiser leurs opérations, anticiper les tendances du marché, améliorer l’expérience client et automatiser des tâches et processus qu’elles n’auraient jamais pu automatiser il y a seulement quelques années. La capacité de l’IA à traiter de grandes quantités de données et à fournir des informations qui permettent de prendre des décisions commerciales plus judicieuses et plus rapides a fait de cette technologie l’un des composants les plus essentiels de l’innovation digitale aujourd’hui.
Les agents IA sont à l’avant-garde de cette transformation digitale. Les agents IA modernes ne se contentent pas d’effectuer des actions de base : ils interagissent avec leur environnement, recueillent des informations en temps réel et s’adaptent aux nouveaux défis de manière efficace. Les agents IA sont capables de prendre des décisions, de résoudre des problèmes complexes et d’améliorer continuellement leurs performances, et ce, en toute autonomie.
La technologie au cœur de l’agent IA est le grand modèle de langage (LLM). Les LLM sont une puissante catégorie de systèmes d’apprentissage machine (ML), conçus pour traiter et générer du langage naturel. Ils constituent le moteur qui permet à un agent IA de comprendre les objectifs, de les diviser en tâches et de communiquer efficacement les solutions. Cependant, les LLM seuls ne permettent pas aux agents IA d’exécuter entièrement des tâches complexes à plusieurs étapes. C’est là que l’appel d’outils entre en jeu. Les agents IA peuvent étendre leurs capacités en utilisant des outils externes, tels que des API, des bases de données ou d’autres modèles d’IA, pour collecter des informations en temps réel, analyser des données et adapter leurs workflows.
Les agents IA évoluent en permanence grâce à des boucles de commentaires et à un affinement itératif, en apprenant de leurs actions et en s’ajustant en fonction des résultats et de la contribution humaine, le cas échéant. Cette adaptabilité leur permet d’améliorer la prise de décisions et d’optimiser les performances au fil du temps. Pour ce faire, ils suivent une séquence spécifique d’étapes :
- Définition des objectifs et planification des tâches
Le processus commence avec l’utilisateur, qui fournit à l’agent IA un but ou un objectif spécifique. Une fois son objectif défini, l’agent IA lance la planification en décomposant cet objectif en tâches plus petites et exploitables. Pour les objectifs plus complexes, l’agent IA mappe une séquence complète de sous-tâches, créant ainsi une feuille de route complète pour orienter ses actions lors des étapes suivantes. - Collecte de données et acquisition de connaissances
Pour effectuer les tâches et sous-tâches identifiées lors de l’étape précédente, l’agent IA a besoin d’accéder à des informations pertinentes. Il collecte des données provenant de diverses sources (Internet, bases de données internes, outils externes, etc.). Lorsque l’agent IA manque de connaissances spécifiques, il peut utiliser des API ou se connecter à d’autres systèmes pour combler ses lacunes. - Prise de décision et exécution
Une fois doté des données nécessaires, l’agent IA utilise des modèles d’apprentissage machine pour prendre des décisions. Il évalue les informations, détermine un plan d’action possible et commence à exécuter les tâches. - Surveillance et intégration des commentaires
À mesure que l’agent IA effectue ses tâches, il surveille en permanence les résultats de ses actions, en recueillant des commentaires de son environnement et de l’utilisateur. Ces commentaires sont essentiels pour l’auto-évaluation et la gouvernance, car ils permettent à l’agent IA d’ajuster son approche si nécessaire. L’agent IA peut également créer de nouvelles sous-tâches en fonction des commentaires qu’il reçoit, afin de rester aligné sur l’objectif final de l’utilisateur. - Apprentissage et amélioration
Après avoir terminé une tâche, l’agent IA stocke les données et les leçons apprises dans sa base de connaissances. Cela lui permet d’affiner ses stratégies pour les futures interactions. Au fil du temps, ce processus permet à l’agent IA de gagner en précision et en efficacité.
Pour garantir que les agents IA sont performants, il est essentiel de disposer d’un système de mémoire efficace qui leur permet de stocker, récupérer et mettre à jour les informations en temps réel. Cette mémoire permet aux agents IA de « se souvenir » des interactions, décisions, solutions et données apprises antérieurement, ce qui favorise la cohérence et la pertinence dans l’exécution des tâches. Sans une infrastructure de mémoire complète, les agents IA peuvent avoir du mal à assurer la cohérence, répéter les erreurs passées ou simplement perdre la trace des préférences utilisateur.
Aujourd’hui, de nombreux systèmes d’IA s’appuient sur une combinaison de bases de données en mémoire, relationnelles et vectorielles pour gérer différents types de données. Cependant, cette approche fragmentée peut créer des inefficacités, en particulier dans les configurations multi-agents plus complexes. Un système de mémoire bien intégré aide les agents IA à gérer divers formats de données, y compris des documents, du code, des tables et des concepts plus abstraits, en leur fournissant les ressources dont ils ont besoin pour effectuer efficacement une série de tâches.
Pour prendre en charge plusieurs agents IA travaillant en collaboration, les systèmes de mémoire doivent également fournir un accès partagé aux informations, tout en conservant l’identité indépendante de chaque agent. Cela permet aux agents IA de se coordonner sur des problèmes complexes tout en préservant les comportements qu’ils ont appris. Enfin, un système de mémoire bien conçu renforce la capacité de l’agent IA à effectuer des tâches et à s’améliorer lui-même.
Les agents IA sont des systèmes complexes constitués de divers composants. Certains de ces composants sont inclus dans tous les agents IA, tandis que d’autres sont spécifiques à des tâches que seuls certains agents sont conçus pour accomplir.
Les composants universels fournissent les fonctions de base qui permettent à l’agent de recueillir des données, de prendre des décisions et d’effectuer des tâches. Tous les agents IA incluent les composants suivants, indépendamment de leur lieu et de leur mode de fonctionnement :
- Architecture d’agent IA
L’architecture est la base de l’agent IA. Il peut s’agir d’une structure physique, telle qu’un robot avec des moteurs et des capteurs, ou d’une plateforme logicielle qui s’appuie sur des API et des bases de données pour fournir une assistance essentielle. L’architecture héberge tous les outils et systèmes dont l’agent IA a besoin pour fonctionner de manière autonome. - Fonction d’agent IA
La fonction d’agent IA détermine comment les informations collectées par l’agent sont traitées et transformées en actions. Elle mappe les données entrantes sur un ensemble de réponses ou d’actions en fonction des objectifs de l’agent. - Programme d’agent IA
Le programme d’agent IA intègre l’architecture et la fonction d’agent dans un système de mise en œuvre opérationnel. Cela inclut tout, du codage de la logique derrière la prise de décision de l’agent IA au déploiement dans l’environnement requis. Le programme d’agent IA aligne les objectifs de l’agent IA sur les exigences techniques nécessaires à son fonctionnement.
En fonction des tâches attribuées aux agents IA et de leur lieu de fonctionnement, certains composants supplémentaires peuvent être nécessaires pour activer des fonctionnalités plus spécialisées. Ces composants conditionnels sont inclus dans des types spécifiques d’agents IA :
- Capteurs
Les capteurs permettent à l’agent IA de collecter des données provenant de son environnement. Pour les agents physiques, il peut s’agir de caméras, de microphones, de radars, etc., tandis que les agents logiciels peuvent utiliser des outils tels que des robots d’indexation Web ou des lecteurs de fichiers. - Processeurs
Le processeur fait partie du « cerveau » de l’agent IA. Il traite les données des capteurs et les convertit en informations exploitables. Les processeurs effectuent les calculs complexes nécessaires pour analyser les informations et décider de la meilleure marche à suivre. - Actionneurs
Les actionneurs physiques peuvent être des roues ou des bras robotisés permettant à l’agent IA de se déplacer dans le monde physique, ou, dans le cas des agents IA digitaux, des outils permettant de créer des fichiers ou d’envoyer des commandes à des systèmes logiciels. Ces composants effectuent les actions dictées par le processus de prise de décision de l’agent IA. - Systèmes de commande
Les systèmes de commande gèrent la manière dont l’agent IA traite les données et décide des actions à entreprendre. Ils assurent la coordination entre les capteurs, les processeurs et les actionneurs pour veiller à ce que l’agent IA fonctionne comme prévu. Dans les IA plus avancées, les systèmes de commande permettent à l’agent IA de s’adapter et de s’auto-corriger en fonction des commentaires.
Comme indiqué précédemment, les agents IA peuvent prendre différentes formes en fonction de la complexité de leurs objectifs et des environnements dans lesquels ils opèrent. Du suivi des règles de base à l’apprentissage avancé, les capacités des agents IA vont de simples fonctions réactives à des processus de prise de décision hautement autonomes. Vous trouverez ci-dessous les principales catégories d’agents IA couramment utilisées dans différents secteurs :
- Agents IA réflexes simples
Ces agents IA fonctionnent selon des règles prédéfinies et répondent à des stimuli spécifiques. Il s’agit du type d’agent IA le plus basique : il fonctionne sans mémoire et ne prend pas de décisions complexes. Les agents IA réflexes simples sont adaptés aux tâches simples qui ne nécessitent pas de contexte ou d’apprentissage, comme les systèmes d’arrosage intelligents qui se déclenchent lorsque le niveau d’humidité dans le sol descend au-dessous d’un seuil prédéfini. - Agents IA réflexes basés sur un modèle
Les agents IA réflexes basés sur un modèle sont plus avancés que leurs homologues réflexes simples. Ils conservent un modèle interne de l’environnement qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées. Ces agents IA utilisent à la fois les données actuelles et la mémoire des interactions passées pour ajuster leur comportement. Un exemple courant est l’aspirateur-robot qui se souvient de l’endroit où il a déjà nettoyé et évite de retourner immédiatement dans la même zone. - Agents IA basés sur des objectifs
Les agents IA basés sur des objectifs sont conçus pour atteindre des objectifs spécifiques en générant et en exécutant des plans d’action. Ces agents IA envisagent diverses actions et choisissent le chemin le plus efficace pour atteindre leur objectif. Un agent IA hospitalier qui surveille les signes vitaux du patient et envoie des alertes si l’état du patient s’aggrave constitue un bon exemple d’agent IA basé sur des objectifs. Il crée une série d’actions, telles que l’escalade vers les médecins ou l’ajustement des médicaments, dans le but de stabiliser le patient. - Agents IA basés sur l’utilité
Les agents IA basés sur l’utilité permettent d’aller plus loin dans la prise de décision en évaluant différentes actions possibles par rapport à une fonction d’utilité. Cette fonction mesure la réussite potentielle de chaque action selon certains critères tels que l’efficacité, le coût ou la rapidité. Ces agents IA sont parfaits pour les tâches où plusieurs résultats sont possibles, telles que l’optimisation d’un itinéraire de livraison en fonction du rendement énergétique et des conditions de circulation. - Agents IA apprenants
Les agents IA apprenants s’adaptent au fil du temps en apprenant de leur environnement et de leurs expériences. Ils peuvent améliorer leurs performances en stockant les actions et commentaires passés, qu’ils utilisent pour affiner leurs futures décisions. Ces agents IA sont couramment utilisés dans les systèmes qui nécessitent une personnalisation, comme les robots d’assistance clientèle basés sur l’IA qui apprennent de chaque interaction pour améliorer leurs réponses. - Agents IA hiérarchiques
Les agents IA hiérarchiques travaillent en groupe coordonné. Les agents de niveau supérieur décomposent les tâches complexes en tâches plus petites et gérables. Ces tâches plus petites sont déléguées à des agents de niveau inférieur, qui fonctionnent de manière indépendante, mais font état de leur progrès à l’agent de niveau supérieur. Cette structure est utile pour les projets volumineux en plusieurs étapes où différents agents gèrent des sous-tâches spécialisées. - Copilotes
Les copilotes sont conçus pour aider les humains en fournissant des recommandations ou en effectuant des tâches en fonction des informations fournies par l’utilisateur. Bien qu’ils ne soient pas entièrement autonomes, les copilotes offrent une assistance en temps réel, améliorant la prise de décision humaine grâce à des suggestions basées sur l’IA. Il s’agit par exemple des assistants d’écriture IA ou des systèmes qui aident à coder des tâches en suggérant des améliorations ou des correctifs. - Agents IA autonomes
Les agents IA autonomes sont des systèmes entièrement autonomes capables d’effectuer des tâches complexes sans aucune intervention humaine. Contrairement aux copilotes, ces agents IA peuvent prendre des décisions, collecter des données et exécuter des actions de manière indépendante. Ils sont souvent utilisés dans des environnements où une prise de décision continue et en temps réel est nécessaire, tels que les véhicules autonomes ou les systèmes robotiques avancés.
Quels que soient les types d’agents IA, les avantages qu’ils procurent sont relativement cohérents. Voici quelques-uns des principaux avantages que les entreprises peuvent tirer du déploiement d’agents IA :
En fin de compte, les agents IA sont des systèmes autonomes capables d’automatiser les workflows sans supervision approfondie. Les agents IA prennent en charge des tâches répétitives et fastidieuses, ce qui permet aux employés humains de consacrer plus de temps aux tâches à plus forte valeur ajoutée. En gérant des actions routinières telles que la saisie de données, la planification, l’assistance clientèle ou d’autres activités, essentielles mais chronophages, ces agents IA augmentent le potentiel de productivité des employés.
Les humains ne peuvent se concentrer que sur quelques problèmes à la fois ; les agents IA ne sont pas soumis à de telles limitations. Ils peuvent gérer de nombreuses tâches ou interactions simultanément, et traiter d’énormes quantités de données en très peu de temps. Cette rapidité et cette capacité multitâche permettent aux entreprises de gérer de gros volumes de travail sans sacrifier la qualité, en particulier dans les opérations de service client.
En termes de qualité, il a été démontré que les agents IA fournissent des réponses plus précises, complètes et personnalisées que les systèmes automatisés traditionnels. Ils peuvent intégrer des connaissances provenant de diverses sources, collaborer avec d’autres agents et tirer des enseignements de leurs interactions pour améliorer continuellement leurs sorties.
Inefficacités des processus, tâches manuelles répétitives, erreurs humaines, délais de réponse trop longs : tous ces problèmes entraînent une augmentation des dépenses pour les entreprises. Les agents IA éliminent ces problèmes. En automatisant les tâches et en réduisant les interventions manuelles, les agents IA limitent la possibilité d’erreurs pouvant résulter de la saisie humaine, raccourcissent les délais de traitement et rationalisent les workflows. Cette réduction des inefficacités permet de gagner du temps tout en diminuant les frais généraux.
Les agents IA utilisent l’apprentissage machine et l’analyse de données pour traiter les données en temps réel, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions plus rapidement en s’appuyant sur des informations fiables. Ils peuvent anticiper les tendances, identifier des schémas et créer des solutions basées sur les données, pour tous les départements de l’entreprise.
Les agents IA génèrent des sorties cohérentes et précises, éliminant ainsi la variabilité inhérente à l’implication humaine. Quelles que soient les tâches qui leur sont attribuées, ils assurent l’exécution uniforme des processus avec, à la clé, une réduction des erreurs et le maintien de normes élevées. Cela est crucial pour les tâches où la cohérence est essentielle, telles que la fourniture d’une assistance technique ou le traitement des transactions.
À mesure que les entreprises se développent, leurs besoins opérationnels s’accroissent également. Les agents IA facilitent l’évolution des entreprises en s’adaptant à l’augmentation des charges de travail, sans sacrifier les performances ou entraîner une augmentation des dépenses. Les agents IA peuvent évoluer facilement dans un sens comme dans l’autre pour répondre à la demande, ce qui permet aux entreprises de dimensionner correctement leurs capacités sans ajuster proportionnellement le personnel ou les ressources.
Les agents IA améliorent l’expérience client en offrant un service personnalisé, rapide et fiable. Disponibles 24 h/24 et 7 j/7, ils peuvent interagir avec les clients à tout moment, en fournissant des réponses et une assistance instantanées. Leur capacité à tirer des enseignements des interactions précédentes et à utiliser ces données pour personnaliser les réponses et anticiper les besoins des clients en fait des outils particulièrement adaptés à l’établissement de relations acheteurs/vendeurs positives sur le long terme. Cet engagement continu améliore la satisfaction des clients et favorise leur fidélité.
Bien que les agents IA offrent des avantages indéniables, ils peuvent également présenter certains défis. Voici quelques-uns des principaux obstacles auxquels les entreprises peuvent être confrontées lors du déploiement d’agents IA :
Les agents IA s’appuient sur de grands volumes de données pour fonctionner efficacement, et traitent souvent des informations sensibles sur les clients ou des informations commerciales propriétaires. Cela pose des problèmes importants en matière de confidentialité et de sécurité des données, car toute mauvaise manipulation de ces données pourrait entraîner un accès non autorisé aux données et compromettre l’identité des clients. En outre, le non-respect des réglementations sur la confidentialité des données, telles que le RGPD ou le CCPA, peut exposer l’entreprise à de lourdes sanctions juridiques et ternir irrémédiablement sa réputation.
Les entreprises doivent mettre en œuvre des politiques de gouvernance de données solides, notamment chiffrement, anonymisation et audits réguliers, afin de protéger les données et de garantir une conformité totale avec les lois sur la confidentialité. La surveillance continue de l’activité des agents IA garantit que tout comportement dangereux est détecté et traité rapidement.
Les agents IA, en particulier ceux qui exploitent les modèles d’apprentissage machine, peuvent parfois produire des résultats biaisés ou injustes, en raison de défauts dans leurs données d’entraînement. Cela peut conduire à des décisions ou des recommandations qui discriminent involontairement, en fonction de facteurs tels que la race, le sexe, le statut socioéconomique ou d’autres caractéristiques protégées contre les discriminations.
Ces biais peuvent nuire aux utilisateurs et à la réputation des entreprises qui dépendent des agents IA. Il est donc essentiel de résoudre ces problèmes pendant le développement et le déploiement des agents. L’intégration de contrôles d’équité, d’audits réguliers et d’autres formes de supervision humaine dans le processus de développement de l’IA peut aider à lutter contre ces problèmes. De même, la mise à jour et la diversification régulières des données d’entraînement réduisent la probabilité que l’agent produise des résultats biaisés.
La création, l’entraînement et le déploiement d’agents IA constituent un processus complexe et gourmand en ressources. Le développement de l’IA nécessite une expertise spécialisée dans de nombreux domaines hautement techniques. En outre, il peut s’avérer coûteux, en termes de calcul, d’entraîner les modèles à l’aide des données propres à l’entreprise, car cela requiert d’énormes ressources informatiques. De même, la mise à l’échelle de ces systèmes et la vérification de leur bon fonctionnement dans différents cas d’utilisation sont loin d’être simples.
Pour relever ces défis techniques, les entreprises peuvent tirer parti de plateformes d’IA prédéfinies ou s’associer à des fournisseurs expérimentés qui proposent des solutions d’IA adaptées à leurs besoins professionnels spécifiques. Ces plateformes tierces peuvent réduire considérablement le temps et les coûts de développement tout en offrant une évolutivité. En outre, investir dans une infrastructure basée sur le cloud peut aider à rationaliser le processus, en offrant une puissance de calcul flexible et des outils pour l’entraînement et le déploiement d’agents IA, sans qu’il soit nécessaire de disposer d’une infrastructure interne étendue.
La mise en œuvre efficace des agents IA nécessite une planification minutieuse, des objectifs clairs et une optimisation continue. Pour éviter les difficultés abordées ci-dessus et vous offrir les meilleures chances pour réussir la transition digitale, nous vous conseillons de procéder comme suit :
La base de la mise en œuvre d’un agent IA est d’établir des objectifs bien définis. Les entreprises doivent spécifier ce qu’elles cherchent à accomplir. La définition de ces objectifs dès le départ crée un cadre pour évaluer le fonctionnement des solutions d’IA tout en veillant à ce qu’elles soient toutes adaptées aux besoins de l’entreprise. Les objectifs doivent être mesurables, spécifiques et alignés sur les priorités stratégiques à long terme.
Les données constituent le cœur des agents IA, et leur qualité définit les performances de ces agents. Avant de déployer des systèmes d’IA, les entreprises doivent auditer les sources de données existantes pour s’assurer de leur exhaustivité, de leur pertinence et de leur exactitude. Cela implique de supprimer les incohérences, les redondances et les inexactitudes présentes dans les données, susceptibles d’entraîner des sorties erronées. En outre, la mise en place de cadres de gestion de données efficaces permet aux agents IA d’accéder aux informations et de les traiter de la façon la plus fluide possible. La standardisation des données entre les plateformes et les systèmes garantit également une intégration plus fluide dans les workflows d’IA.
Tous les agents ne conviennent pas à tous les cas d’utilisation. La pertinence de l’agent IA dépend de la complexité des tâches qu’il effectuera. Par exemple, un simple agent réflexe peut suffire pour automatiser les opérations routinières telles que la planification, tandis que des agents apprenants plus avancés seront probablement nécessaires pour assurer l’optimisation du service client ou de la chaîne d’approvisionnement. Vous devez prendre en compte certains facteurs (autonomie de la prise de décision, adaptabilité et capacité d’apprentissage), et sélectionner un agent IA capable de gérer les défis spécifiques de l’environnement opérationnel.
Les agents IA ne doivent pas fonctionner de manière isolée ; ils sont plus performants lorsqu’ils sont étroitement intégrés à l’infrastructure existante (y compris aux outils et applications). Une bonne intégration garantit que les agents IA ont accès aux données en temps réel, ce qui leur permet de fonctionner efficacement et en coordination avec d’autres processus business. Collaborez avec les équipes IT pour vous assurer que l’intégration est sécurisée et évolutive.
Les agents IA ne doivent pas fonctionner de manière isolée ; ils sont plus performants lorsqu’ils sont étroitement intégrés à l’infrastructure existante (y compris aux outils et applications). Une bonne intégration garantit que les agents IA ont accès aux données en temps réel, ce qui leur permet de fonctionner efficacement et en coordination avec d’autres processus business. Collaborez avec les équipes IT pour vous assurer que l’intégration est sécurisée et évolutive.
Une fois déployés, les agents IA bénéficient d’une surveillance et d’une optimisation continues à mesure qu’ils s’adaptent à l’évolution des besoins et maintiennent des performances élevées. En suivant les indicateurs clés de performance (KPI), les entreprises peuvent évaluer l’efficacité de leurs systèmes d’IA et identifier les domaines qui pourraient nécessiter des améliorations. Des mises à jour régulières, basées sur les commentaires et les données de performances, aideront les agents IA à rester pertinents à mesure qu’ils apprennent de leur environnement et de leurs interactions.
Les agents IA excellent dans l’automatisation, mais ils ne sont pas infaillibles. Il existe des scénarios, en particulier dans les cas complexes ou sensibles, où une surveillance humaine est nécessaire. La mise en œuvre de protocoles clairs pour planifier les interventions humaines permet aux systèmes d’IA de fonctionner de manière efficace et éthique, sans compromettre la qualité. En outre, cette approche de collaboration avec l’humain garantit que l’IA aide à prendre de bonnes décisions, plutôt que de remplacer les personnes qui les prennent.
Privilégiez la conformité avec les réglementations pertinentes en matière de protection des données. Effectuez régulièrement des audits de sécurité pour éviter les violations. Mettez en œuvre des mesures de sécurité complètes telles qu’un chiffrement renforcé, des contrôles d’accès détaillés et des audits réguliers. En protégeant les données, les agents IA peuvent fonctionner sans risque de violation ou de non-conformité, garantissant ainsi la sécurité et l’intégrité des informations de l’entreprise et des clients.
Les agents IA révolutionnent la productivité à grande échelle des entreprises, et la ServiceNow AI Platform de ServiceNow fournit les ressources nécessaires pour maximiser leur potentiel. Avec les agents IA ServiceNow, les entreprises peuvent booster leur productivité 24 h/24 et 7 j/7 dans des centaines de cas d’utilisation, y compris l’IT, le service client, les RH, l’approvisionnement, et même les tâches de développement de logiciels. Les utilisateurs peuvent facilement créer des compétences et des agents IA personnalisés, adaptés à leurs besoins spécifiques. Ces agents peuvent apprendre et s’adapter aux autres outils essentiels de l’entreprise. Les agents IA de ServiceNow sont fournis avec des options de gouvernance et d’analyse intégrées, ce qui garantit qu’ils fonctionnent en respectant des paramètres métiers prédéfinis et contribuent efficacement à la réalisation des objectifs organisationnels.
Les puissantes options d’intégration de la ServiceNow AI Platform permettent aux entreprises d’exploiter les données, les workflows et les systèmes essentiels déjà en place. En outre, grâce à la technologie de conversion du texte en actions, les utilisateurs peuvent désormais lancer les workflows de la plateforme simplement en émettant des commandes en langage naturel, afin d’automatiser les tâches, qu’il s’agisse de demandes simples ou de processus business complexes.
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