Dans ce climat d’instabilité géopolitique et d’accélération technologique sans précédent, les organisations peinent à transformer la promesse de l’IA en résultats tangibles. Selon l”AI Maturity Index de ServiceNow, malgré des investissements massifs, 70 % des entreprises ont aujourd’hui « bloqué » leur adoption de l’IA. Entre 2024 et 2025, leur niveau de maturité a même reculé, passant de 44 % à 35 %, selon une étude menée auprès de 4 500 entreprises. Non pas par ralentissement, mais parce que l’IA progresse plus vite qu’elles. « La difficulté ne vient pas de la technologie, aujourd’hui suffisamment mûre pour être utilisée, mais de la capacité des organisations à s’adapter », constate Dave Wright. Or, à leurs nombreuses applications, les entreprises ont ajouté une couche d’IA, non connectées, favorisant l’apparition de silos supplémentaires.
ServiceNow rassemble données, workflows et IA dans une seule et même plateforme unifiée, conçue non pas pour répondre, mais pour agir. Comme le résume Dave Wright, CIO de ServiceNow : « L’IA est en train de bouleverser la façon dont le monde interagit sur tous les aspects du business.Ce n’est donc pas le moment de rester dans une position d’attentisme. »
La transformation ne viendra pas d’une couche supplémentaire d’outils, mais d’une architecture intégrée. L’entreprise conçoit l’intelligence artificielle comme un système capable d’interpréter, d’agir et de collaborer. « Le vrai pouvoir magique d’un agent n’est pas le fait qu’il fonctionne seul, mais qu’il assemble un groupe d’agents pour accomplir une tâche », explique Dave Wright. Une vision qui s’appuie sur un socle : une plateforme unique où chaque agent peut accéder aux données, identifier la bonne action, solliciter d’autres agents et exécuter une réponse complète. C’est d’ailleurs à la tour de contrôle IA de ServiceNow que revient la supervision de l’ensemble : modèles utilisés, agents actifs, interactions avec les workflows. Chaque agent est ainsi rattaché à la base de configuration pour suivre son efficacité et son niveau de sécurité.
Les avancées sur le terrain sont réelles. Stellantis, regroupant plus de 40 marques dans 130 pays, a pu, via un portail unique, intégrer 48 000 nouveaux collaborateurs en une journée, avec traduction automatique et accès aux workflows en temps réel. Mais l’impact de l’IA se déploie sur tous les métiers (CRM, finance, RH, juridique, achats, manufacturing, santé…). Dans une situation RH par exemple, un manager peut recevoir une demande d’approbation urgente alors qu’il n’a plus accès à son portail. Un agent IA identifie l’offre à valider, confirme l’approbation, détecte automatiquement une panne VPN et ouvre un ticket prioritaire auprès de la DSI. Autre cas : un agent restaure une intégration expirée, valide une nouvelle clé API et analyse une capture d’écran pour expliquer l’origine d’un message d’erreur. Chez Adobe, cette automatisation a permis « une réduction de 30 % du temps de résolution ».
L’automatisation gagne aussi les activités commerciales. Lorsqu’un blocage menace d’interrompre un développement, un agent IA ajuste automatiquement les crédits nécessaires pour éviter la rupture de projet. Le commercial retrouve ensuite dans une interface unifiée les données client, les échanges antérieurs, les recommandations IA et une proposition configurée en temps réel. Pour ServiceNow, le changement de paradigme n’est plus un CRM assisté par IA, mais un CRM orchestré par IA.
Cette convergence marque la naissance de l’« AI Experience », une interface multimodale mêlant voix, texte et navigation web. Cette expérience s’appuie sur l’AI Agent Fabric, capable de superviser, de visualiser et de coordonner l’ensemble des agents comme de véritables actifs d’entreprise. Via un centre de contrôle, il est possible de suivre leurs performances, leur conformité, leur sécurité et leur impact.
L’approche ServiceNow s’appuie sur une infrastructure technique pensée pour absorber la charge et décloisonner les données. RaptorDB, la base maison haute-performance, est capable de traiter les requêtes en parallèle. Des mécanismes sans copie, développés avec Databricks, Snowflake ou BigQuery, permettent aux agents d’accéder aux données sans duplication ni transfert. L’ensemble converge au sein de la Workflow Data Fabric, qui recompose une vue holistique des données d’entreprise, qu’elles proviennent d’un ERP, d’un outil métier ou d’un système RH.
L’entreprise Amadeus illustre cette transformation à grande échelle. Sa Global CIO, Beatriz Mendez-Villamil, résume ainsi la mission du groupe : « Notre mission est de rendre l’expérience du voyageur aussi lisse et efficace que possible. » Elle décrit une migration cloud « en phase de finalisation », puis l’activation de RaptorDB sur dix instances cloud « en moins de quatre mois ». Résultats : « 45 % de réduction du temps de traitement ». Son adoption de l’IA suit trois étapes : IA et machine learning, IA générative pour la productivité individuelle, puis agents IA intégrés dans les processus de tests, de qualité et de développement mais aussi de relation client. La logique est clairement assumée : « réussir rapidement ou échouer rapidement ».
Au-delà des cas d’usage, la philosophie reste centrale : l’IA doit libérer du temps, améliorer l’expérience et augmenter l’impact humain. Chez ServiceNow, certaines équipes ont automatisé « plus de 80 % » de leurs opérations internes. La plateforme s’est construite sur une conviction exprimée dès ses débuts : « le logiciel peut changer la vie des gens ». Mais aujourd’hui, pour Dave Wright, l’enjeu est d’y ajouter une nouvelle promesse : « faire en sorte que l’IA travaille réellement pour les équipes ».
Contenu proposé par ServiceNow