Pour nos clients comme pour nous-mêmes, suivre cette évolution est essentiel. Elle touche directement la manière dont les services sont délivrés et pilotés. Les agents intelligents peuvent réduire la charge des équipes de support, améliorer la fiabilité des processus critiques et accélérer la réponse aux incidents. Ils posent aussi des questions de gouvernance, de sécurité et d’adoption. Ignorer cette dynamique, c’est courir le risque de voir son organisation rester sur des modèles d’automatisation figés alors que le marché progresse vers des services plus réactifs et plus intégrés.
public ou interne : deux logiques différentes
du chatbot à l’agent intelligent
Un chatbot répond à une question. Un agent, lui, peut prendre l’initiative d’agir. Dans l’approche de ServiceNow, les agents sont orchestrés, spécialisés par domaine et reliés à des outils métiers. Ils s’appuient sur une couche de données transversale pour éviter les silos.
Typiquement, ServiceNow intègre déjà l’IA agentique avec le module Now Assist qui permet l’utilisation des agentic workflows et agents IA. Chaque release apportant son lot d’améliorations majeures, Celle de Zurich, sortie en octobre dernier, ne déroge pas à la règle avec des fonctionnalités toujours plus impressionnantes. Nous ne manquerons pas de revenir sur ces éléments lors d’une future publication et partager avec vous le retour d’un pilote que nous sommes en train de mener en collaboration avec un client.
Nous proposons ici un focus sur Now Assist afin d’illustrer de manière concrète le potentiel des agents IA dans un environnement IT structuré. Toutefois, d’autres plateformes, technologies et partenaires peuvent être tout aussi pertinents selon les besoins, la maturité et l’écosystème de chaque organisation. En tant que trusted advisor, Itecor accompagne ses clients en choisissant la solution la plus adaptée à leurs enjeux et en co-construisant avec eux la trajectoire technologique qui maximisera la valeur créée.
Le chatbot reste l’interface visible pour l’utilisateur, mais l’essentiel se joue derrière. L’agent peut surveiller un environnement, déclencher des scripts, ouvrir un ticket ou prévenir un responsable sans attendre qu’on lui pose une question.
D’un point de vue stratégique, cela change la posture des services IT : on ne se limite plus à fournir des outils, on met en place une automatisation active qui réduit la dépendance aux interventions humaines. Cela améliore la réactivité face aux incidents, réduit les coûts liés aux interruptions et crée de la valeur sur le long terme en fiabilisant les processus.
Les équipes de support quant à elles n’ont plus à gérer toutes les demandes de premier niveau, car une partie est absorbée directement par les agents. Les workflows sont exécutés sans rupture et les techniciens peuvent se concentrer sur des cas plus complexes. Cela favorise une meilleure qualité de service, un temps de résolution plus court et un travail plus gratifiant pour les équipes opérationnelles.
L’IA agentique fait référence à des systèmes capables de comprendre un objectif, de le décomposer en tâches, puis de mobiliser des outils logiciels (API, navigateurs, bases de données, etc.) pour exécuter ces actions. Contrairement aux chatbots ou automatisations classiques, ces agents peuvent s’adapter en temps réel aux résultats qu’ils obtiennent, ce qui les rapproche davantage d’un collaborateur numérique autonome.
applications concrètes pour transformer les services IT
L’intérêt de l’agentique se mesure surtout dans la pratique. Voici quelques situations où un chat combiné à des agents intelligents transforme la manière dont les services IT fonctionnent.
support IT
Les équipes de support gèrent souvent des problèmes répétitifs comme des accès bloqués ou des erreurs mineures. Un agent IA pourra détecter l’alerte, créer le ticket et appliquer une résolution standard. Cela réduira la charge du premier niveau et permettra aux techniciens de se concentrer sur des cas complexes. Au-delà de l’automatisation du diagnostic et de la proposition de solutions, un avantage clé réside dans la capacité des agents IA à analyser rapidement l’historique parfois volumineux des incidents, puis à en produire un résumé clair et actionnable en quelques lignes. Ce gain de temps pour les équipes facilite non seulement la prise en charge des cas, mais permet également de générer des Knowledge Bases structurées et pertinentes. Ces dernières seront le nerf de la guerre pour l’adoption et l’efficacité des agents IA, en assurant des réponses adaptées au contexte spécifique du client et à son environnement plateformes
incident majeur
Lorsqu’un service critique tombera, la réactivité sera clé. Un agent IA pourra lancer des diagnostics immédiats, analyser l’impact et alerter les bonnes équipes. .Si l’automatisation de correctifs reste encore limitée dans la pratique (la plupart des organisations exigeant une approbation humaine avant toute action sur un incident majeur) l’IA jouera néanmoins un rôle déterminant dans l’exécution des premières étapes. Elle pourra préparer les actions correctives, proposer les scénarios de remédiation les plus probables et orchestrer la réponse en mobilisant les bons experts. Ainsi, les décisions seront prises plus vite, tout en conservant le contrôle humain nécessaire, ce qui améliorera considérablement l’efficacité de la gestion de crise.
onboarding
L’intégration d’un nouvel employé impliquera de nombreuses étapes dispersées. Un agent IA pourra créer automatiquement les comptes, configurer les accès et répondre aux premières questions via le chat. Le collaborateur sera opérationnel plus vite et son expérience d’accueil sera plus fluide.
reporting
La collecte d’indicateurs restera longue et fastidieuse si elle est manuelle. Un agent IA pourra consolider les données, vérifier leur cohérence et générer une synthèse claire. Le manager gagnera du temps et disposera d’un rapport prêt pour la décision.
les points de vigilance
Donner plus d’autonomie à une IA agentique soulève des questions importantes. Chez Itecor, nous avons développé des accélérateurs qui permettent de les anticiper dès le cadrage d’un projet. Nous travaillons avec des check-lists structurées qui couvrent à la fois la stratégie, la sécurité et l’adoption opérationnelle.
Parmi les thèmes traités :
Périmètre des actions autorisées : quelles tâches l’agent peut-il exécuter seul et lesquelles exigent une validation humaine ?
Traçabilité : comment les décisions et actions des agents sont-elles journalisées et auditées ?
Sécurité des données : quelles sources de données l’agent pourra exploiter et avec quel niveau d’accès ?
Adoption par les équipes : quels cas d’usage doivent être testés en pilote avant un déploiement à grande échelle ?
Un extrait typique de notre check-list :
• Le persona de l’agent IA est-il correctement configuré pour limiter son accès aux seules données et actions nécessaires ?
• Un mécanisme de validation humaine existe-t-il pour ses actions en cas de scénario sensible ou critique ?
• Les utilisateurs savent-ils clairement ce que l’agent est autorisé ou non à faire ?
• Les accès et permissions de l’agent sont-ils revus régulièrement ?
• Les actions de l’agent sont-elles tracées et auditables ?
Cette approche structurée permet de réduire les risques tout en accélérant la mise en place de l’IA agentique dans les services IT.
et après ?
Les chatbots IA ont déjà changé la façon dont on accède à l’information. La prochaine étape sera plus exigeante : des agents capables d’agir dans les systèmes et d’orchestrer des processus entiers. Ce n’est pas un scénario lointain, mais une évolution déjà amorcée.
Chez Itecor, nous voyons surtout deux conditions pour que cette automatisation tienne ses promesses. D’abord, savoir où elle apporte une vraie valeur et où elle doit rester sous contrôle humain. Ensuite, poser des règles claires dès le départ, avec des outils et des méthodologies qui évitent les angles morts en matière de sécurité, de données et d’adoption.
La question n’est donc pas « faut-il y aller », mais « comment cadrer cette adoption de façon à renforcer la fiabilité et l’efficacité des services ». C’est sur ce terrain que l’IA agentique peut devenir un véritable levier de performance.
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