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Une stratégie d'IA axée sur l'interne pour des résultats clients probants
ServiceNow a adopté une approche unique pour le développement de ses outils d'intelligence artificielle, en privilégiant les tests internes avant de les proposer à ses clients. Depuis 2023, l'entreprise a mis en place plus de 240 cas d'utilisation de l'IA, avec un objectif de déploiement jusqu'en décembre 2025. Kellie Romack, directrice de l'information numérique chez ServiceNow, a détaillé ce calendrier ambitieux.
Lorsque Chris Bedi a rejoint ServiceNow en tant que directeur de l'information numérique en septembre 2015, il était à la tête d'une petite équipe dédiée à l'IA et à l'apprentissage automatique. En 2023, l'entreprise a commencé à tester des applications d'IA générative en interne, explorant 15 manières d'automatiser les tâches répétitives des employés. Ces projets pilotes, initialement destinés à un usage interne, ont été conçus pour préparer le terrain aux futures offres d'IA de ServiceNow pour ses clients.
En mai 2024, Bedi a pris le rôle de directeur des clients, tandis que Romack, recrutée en 2022 comme vice-présidente senior des expériences technologiques numériques, est devenue CDIO. Cette transition souligne la stratégie de ServiceNow de développer ses outils d'IA en interne avant de les déployer à l'extérieur. Romack a expliqué à Business Insider qu'elle dirige les efforts pour créer et implémenter des outils d'IA capables d'automatiser les demandes du service d'assistance informatique et de générer du code pour les développeurs.
L'importance des retours internes pour un développement réussi
Kate Smaje, partenaire senior chez McKinsey and Company, a souligné que l'approche interne adoptée par ServiceNow permet aux entreprises de renforcer leur confiance et d'apprendre en sollicitant les retours des employés. Les outils d'IA générative testés et déployés en interne ont eu une influence significative sur les produits externes lancés en 2023 et au-delà.
Les ingénieurs en technologie numérique de ServiceNow, sous la direction de Romack, collaborent étroitement avec les ingénieurs produits et plateformes pour développer des outils destinés aux clients. Ce processus a permis à ServiceNow de créer Workflow Data Fabric, un outil qui connecte les systèmes, les données et les employés disparates des clients grâce à l'apprentissage automatique.
Lors du développement de cet outil, certains ingénieurs ont constaté que le système prenait trop de temps pour envoyer des données. Ce problème a été résolu en interne, et Workflow Data Fabric a été mis à disposition des clients en octobre 2024.
Des outils de gouvernance pour une IA responsable
Au premier trimestre de 2024, Romack a également dirigé le développement d'un outil axé sur la gouvernance, nommé AI Control Tower. Cet outil permet de suivre les cas d'utilisation internes de l'IA et l'adoption des modèles de langage large. Lors du lancement de ce produit pour les clients en mai 2025, ServiceNow s'est concentré sur trois thèmes principaux : la gouvernance de l'IA, le suivi des gains d'efficacité et l'adoption par les employés.
D'ici décembre 2025, ServiceNow comptait plus de 240 cas d'utilisation d'IA internes et externes, avec près de 3 000 clients utilisant ses outils d'IA. Romack a mentionné que l'une des applications internes d'IA générative les plus réussies se trouve dans son service d'assistance informatique, où des capacités d'IA agentique ont été ajoutées en août 2025. Ce projet a conduit au lancement en février 2026 de Autonomous Workforce, un outil permettant aux clients de résoudre des problèmes informatiques courants sans intervention humaine.
Les défis de l'implémentation de l'IA
Romack a reconnu que le déploiement de l'IA n'est pas toujours un processus linéaire. Par exemple, lors de l'utilisation initiale de l'IA générative pour la synthèse du support client en 2023, les premiers résultats n'étaient pas toujours précis. ServiceNow a dû affiner ses outils en utilisant les retours des employés pour identifier les ajustements nécessaires avant de les proposer aux clients. Aujourd'hui, Romack applique cette stratégie pour chaque nouvelle fonctionnalité.
Elle a souligné l'importance de réagir rapidement : "Je n'attends pas deux semaines," a-t-elle déclaré. "Nous parlons dans les 24 à 48 heures que nous l'examinons. Avec l'IA, nous avons des données en temps réel."
Cependant, comme l'a noté Smaje, un outil d'IA qui améliore la productivité interne ne se traduit pas toujours directement pour les clients externes, en raison de différences dans les protocoles de sécurité et de formation des employés. "L'expérimentation n'est que la première étape," a-t-elle affirmé. "Le véritable défi, et là où la valeur est créée, est de transformer ces apprentissages en systèmes robustes que les clients peuvent faire confiance et utiliser à grande échelle."
