ServiceNow fait évoluer son offre pour permettre aux collaborateurs de créer leurs propres agents IA et aux entreprises d’en encadrer l’utilisation.

EmployeeWorks permet de concevoir des assistants sans coder, tandis que ToolSmith automatise une partie du développement des outils associés. En parallèle, AI Passport et Super Intelligence Control Tower (SICT) doivent permettre de définir les autorisations des agents et de suivre leur activité.

L’éditeur cherche ainsi à répondre à deux difficultés du déploiement de l’IA agentique : permettre aux métiers de développer leurs usages et limiter les risques liés à l’exécution d’actions automatisées. « La véritable promesse de l’IA est de réduire l’écart entre l’intention et l’action », résume Jacqui Canney, chief people and AI enablement officer chez ServiceNow.

EmployeeWorks : créer des agents sans développer

La troisième génération de EmployeeWorks permet aux utilisateurs métier de concevoir des agents IA sans compétences en développement. Ils peuvent créer des Productivity Assistants, des assistants spécialisés dont ils définissent le comportement, les contenus, les outils et les droits d’accès, dans les limites fixées par les administrateurs.

ServiceNow propose également des assistants préconfigurés, comme Research Analyst, destiné à analyser des questions à partir de sources internes et externes, et Calendaring Assistant, consacré à la planification de réunions et d’entretiens.

Pour les tâches répétitives, les Productivity Routines exécutent des séquences d’actions en arrière-plan, sans intervention humaine. L’éditeur cite l’exemple de la préparation de rendez-vous commerciaux, qui peut associer l’analyse de l’agenda, la recherche d’informations sur les clients et la rédaction d’un argumentaire personnalisé.

ToolSmith : automatiser une partie du développement

De son côté, ToolSmith cible les développeurs avec un environnement permettant de créer des outils en décrivant en langage naturel le résultat attendu. Selon ServiceNow, il prend en charge leur réalisation, des intégrations aux tests et aux corrections.

L’éditeur indique que ToolSmith a été entraîné sur plus de 75 000 API. Il peut aussi analyser les journaux d’exécution pour suggérer des améliorations ou de nouveaux workflows.

ServiceNow affirme que certaines opérations qui prenaient plusieurs semaines peuvent ainsi être réalisées en quelques minutes. Ce gain de temps reste à apprécier selon la complexité des développements concernés.

Une nouvelle Conversations API permet par ailleurs d’intégrer ces capacités dans les applications déjà utilisées par les entreprises.

AI Passport : vérifier les autorisations des agents

La multiplication des agents IA pose la question des actions qu’ils peuvent effectuer et des ressources auxquelles ils peuvent accéder.

AI Passport doit répondre à cet enjeu en attribuant à chaque agent un justificatif signé cryptographiquement, vérifiable au moment de l’exécution. Celui-ci précise les actions autorisées dans un workflow en tenant compte du contexte de l’entreprise, notamment des données de la CMDB, des politiques de gouvernance, de risque et de conformité (GRC), ainsi que des approbations intégrées aux processus.

Contrairement aux pistes d’audit classiques, qui documentent les événements a posteriori, le dispositif vise à intervenir pendant l’exécution. En cas d’écart, il peut rediriger l’agent, restreindre ses capacités ou interrompre son activité.

Le système repose sur des spécifications ouvertes, afin que des fournisseurs tiers puissent émettre et vérifier ces justificatifs, y compris pour leurs propres agents. NVIDIA participe à l’initiative, avec des intégrations à NVIDIA Open Agent Safety Platform, OpenShell et Sentry.

SICT : suivre les agents et leurs coûts

En complément d’AI Passport, Super Intelligence Control Tower (SICT) centralise les informations sur les systèmes d’IA utilisés dans l’entreprise. Les nouvelles fonctions doivent notamment permettre de repérer les agents non approuvés, de cartographier leurs accès et de consulter leurs traces d’exécution.

ServiceNow annonce plus de 400 connecteurs prêts à l’emploi pour identifier les systèmes d’IA sur différentes plateformes et chez différents fournisseurs.

SICT doit également permettre de suivre les dépenses par utilisateur, département et usage, puis de rapprocher les coûts de la qualité et des résultats obtenus.

Avec AI Cost Management, intégré à IT Asset Management, ServiceNow prévoit de réunir dans une même vue les dépenses liées aux modèles d’IA, aux fonctions d’IA intégrées aux logiciels SaaS, aux hyperscalers et aux GPU des centres de données. Des alertes doivent signaler les risques de dépassement budgétaire.

Les secteurs réglementés en ligne de mire

ServiceNow met notamment en avant les besoins du secteur bancaire.

Selon son Banking AI Maturity Index 2026, 100 % des banques interrogées déclarent utiliser l’IA, mais seules 24 % disposeraient d’un niveau de gouvernance jugé suffisant par l’éditeur. L’étude relève notamment les risques associés aux comptes de service non gérés, aux agents non déclarés et aux appareils non enregistrés.

La solution Operational Resilience de ServiceNow vise à regrouper les informations relatives à la gouvernance de l’IA, aux risques et à la sécurité pour faciliter le travail des responsables des risques (CRO) et des responsables de la sécurité des systèmes d’information (CISO).

Elle doit notamment faciliter le traitement des incidents impliquant des agents IA, jusqu’à leur désactivation si nécessaire, et conserver les éléments nécessaires aux audits et aux obligations réglementaires de notification.

Ces annonces couvrent plusieurs étapes du déploiement des agents IA, de leur création par les métiers à leur suivi par les équipes techniques et de sécurité. Leur intérêt dépendra notamment de leur intégration aux applications existantes et de leur capacité à fonctionner dans des environnements où coexistent des agents et des outils de différents fournisseurs.

Les fonctionnalités ne sont toutefois pas toutes disponibles dans les mêmes conditions. Selon ServiceNow, Productivity Assistants, Productivity Routines, ToolSmith et Conversations API sont proposés en accès contrôlé à un groupe d’utilisateurs sélectionnés. AI Passport, la détection de la shadow AI et AI Cost Management sont annoncés pour le quatrième trimestre 2026. La solution Operational Resilience destinée aux services financiers est, elle, annoncée comme disponible.

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Chaque semaine, une nouvelle entreprise annonce un nouveau modèle d’IA, un nouveau copilote, assistant ou agent IA. Pourtant, lorsque l’on demande aux dirigeants si leur organisation fonctionne réellement différemment, la réponse honnête est très souvent un « non », quelque peu hésitant.

Ce contexte crée un fossé de transformation entre une IA qui réfléchit à l’échelle individuelle et une IA capable d’exécuter des flux de travail complets. Les entreprises investissent massivement et génèrent plus d’intelligence que jamais. Pourtant, la transformation reste limitée à des gains de productivité cloisonnés plutôt qu’à une performance véritablement transformationnelle.

Cet écart entre le savoir et le faire représente un défaut d’architecture. Et pour cause. La question cruciale est la suivante : notre structure organisationnelle permet-elle réellement à l’IA de fonctionner de manière autonome, sécurisée et à grande échelle, tout en restant un partenaire de l’humain

Ce que l’IA n’est (vraiment) pas

L’IA n’est pas une nouvelle forme d’automatisation destinée à remplacer le potentiel humain : elle doit éliminer les tâches chronophages, pour libérer la capacité humaine à créer de la valeur, et non se contenter d’accélérer les processus. Les tâches répétitives, la coordination manuelle et les décisions de “routine” sont le domaine de l’IA. La créativité, le jugement, l’innovation, l’empathie et les relations restent distinctement humains.

La véritable opportunité réside dans les résultats exponentiels que l’humain et l’IA créent ensemble, que ni l’un ni l’autre ne pourrait atteindre seul. Et cette approche change fondamentalement la structuration d’une entreprise. L’objectif passe de l’implémentation technologique à un vecteur de possibilités, permettant de repenser l’entreprise pour un futur qui n’existe pas encore – en acceptant d’abandonner les schémas hérités du passé pour bâtir des systèmes capables de penser, d’apprendre, de s’adapter et d’agir.

Le piège de la productivité est réel

Prenons un scénario classique : une entreprise investit dans une infrastructure de données moderne. Elle crée des tableaux de bord, déploie des analyses prédictives et lance un copilote IA qui résume les tickets d’assistance ou rédige des réponses. La productivité s’améliore, le conseil d’administration est alors impressionné.

Néanmoins des questions, plus profondes, persistent : les cycles de production ont-ils fondamentalement changé ? Le modèle opérationnel a-t-il réellement évolué ? La plupart du temps, la réponse est non. Car l’intelligence des données vous révèle ce qu’il s’est passé, mais ne détient pas le contexte global de l’entreprise pour vous dire ce qu’il devrait véritablement se passer – qui a l’autorité pour agir, ou quels systèmes coordonner pour exécuter une action. Sans ce liant, les coûts ne s’effondrent pas et les modèles ne pivotent pas.

La problématique liée à la prolifération des agents

De nombreuses organisations commencent à réaliser que leurs systèmes actuels ne transforment pas les résultats. Elles empilent alors des agents IA sur des systèmes existants. Ce qui, in fine, contribue à renforcer les silos de données. Il existe désormais des agents pour le service client, d’autres pour les achats, les RH ou encore le support informatique. Sur le papier, chacun apporte de la valeur.

En pratique, ils créent un patchwork d’intelligence déconnectée.  Aucun ne partage le même contexte, n’applique une politique cohérente ou ne produit une piste d’audit unifiée. C’est ce qu’on appelle la prolifération des agents : plus d’intelligence, plus de complexité, mais aucune valeur ajoutée cumulative. Nous avons simplement troqué un type de silo pour un autre.

Comment gérer tous ces acteurs/agents ?

Face à la multiplicité des acteurs et des agents, l’enjeu n’est pas quantitatif, mais organisationnel : il faut les orchestrer. Face à des départements qui opèrent encore trop souvent de façon isolée, espérer une cohésion spontanée est illusoire. Il devient donc crucial d’unifier l’intelligence collective pour garantir une vision holistique et stratégique de l’entreprise.

Plus important encore, cette unification est la condition sine qua non d’une gouvernance alignée sur les orientations de la direction.

La révolution de l’IA a bel et bien le potentiel d’élever nos capacités humaines. Mais cette vision ne se concrétisera que si les dirigeants prennent des décisions audacieuses sur l’architecture de leur organisation. Car réinventer l’entreprise fondée sur l’IA s’avère être une exploration constante et une réimagination du monde professionnel.

Et les entreprises qui définiront la prochaine ère ne sont définitivement pas celles qui achètent les meilleurs modèles, mais celles qui construisent l’infrastructure permettant à ces modèles de produire des résultats réels, évolutifs et durables.

*Brian Solis est Head of Global Innovation chez ServiceNow

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