ServiceNow Predictive Intelligence : Ce qu’il faut faire et ce qu’il ne faut pas faire

Nous sommes en 2023 et tout le monde autour de vous parle des merveilles de l’IA à tel point que vous n’avez plus envie d’écouter. Mais vous devriez. ServiceNow propose à ses clients sa propre solution de machine learning appelée Predictive Intelligence, qui se compose de plusieurs frameworks distincts. Cet article vous présente quelques « Do’s and Don’ts » concernant le framework de classification de Predictive Intelligence de ServiceNow, basé sur l’expérience que nous avons acquise en le mettant en œuvre pour nos clients.

Qu’est-ce que le framework de classification ?

Il est utilisé pour résoudre les cas d’utilisation les plus courants, qui consistent à accélérer la catégorisation et l’acheminement des tickets en prédisant les valeurs des champs en fonction de la saisie de l’utilisateur – le plus souvent une description en texte libre.

Par exemple :

Cas d’utilisation : L’utilisateur crée un nouvel incident et est invité à décrire le problème, puis à fournir l’urgence.

Le problème : Les problèmes seront très probablement soumis avec une urgence plus élevée, ce qui déclenche des SLA de réponse plus courts et peut augmenter le stress dans l’équipe. Après l’évaluation initiale du problème, l’urgence est souvent réduite à celle qui décrit mieux l’urgence réelle.

La solution : Mettre en place une prédiction de l’urgence basée sur la saisie textuelle de l’utilisateur, ce qui devrait fournir des valeurs plus précises, sans nécessiter l’intervention de l’agent du support. De cette manière, le travail peut être priorisé de manière objective.

Maintenant que vous savez ce qu’est le framework de classification, examinons les « Do’s and Don’ts ».

N’ayez pas peur et acceptez-le à bras ouverts

Il est très courant d’avoir peur des choses que nous ne connaissons pas ou que nous ne comprenons pas. Predictive Intelligence existe depuis un certain temps maintenant et vous n’êtes certainement pas dans la peau d’un pionnier. Nous l’utilisons et le mettons en œuvre depuis un certain temps et nous pouvons certainement voir sa valeur ajoutée mais aussi ses limites.

Ne laissez pas le train partir sans vous

Tôt ou tard, chaque entreprise adoptera une forme d’outil assisté par l’IA pour accélérer et automatiser les processus internes. La mise en œuvre de toute solution de machine learning, chatbot ou de prédiction prendra du temps. Non seulement pour la mise en œuvre, mais aussi pour l’ajustement fin et l’adoption réelle. De nombreuses solutions nécessitent de nombreuses données historiques et ne peuvent pas être mises en œuvre immédiatement. Les adopteurs précoces auront certainement un avantage sur les adopteurs tardifs qui doivent encore parcourir le parcours.

N’essayez pas de prédire des résultats incertains

La fonction de prédiction fonctionne bien pour prédire des valeurs, mais elle a une limitation principale : la prédiction d’un tableau fini de valeurs prédéfinies. Qu’est-ce que cela signifie ? Cela signifie que vous ne pouvez pas prédire quelque chose qui n’existe pas, comme prédire des « Notes de résolution » en fonction d’une description. Mais ce que vous pouvez prédire, c’est le « Code de résolution ».

Un autre facteur qui affecte la précision est le nombre de valeurs prévisibles. Pour donner un exemple, il est plus précis de prédire le groupe d’affectation si vous en avez seulement 30, plutôt que d’essayer d’en prédire un parmi 500 groupes différents. Bien que la quantité de valeurs prévisibles ne soit pas limitée, nous ne le recommandons pas pour les cas où vous avez trop de résultats possibles. Vérifiez toujours avec un expert si votre cas d’utilisation est réalisable.

Ne le laissez pas sans surveillance

Vous ne laisseriez pas non plus vos employés sans surveillance, n’est-ce pas ? Même après la phase d’ajustement fin, vous devriez intégrer des activités de révision régulières où vous surveillez les performances de la solution et agissez en conséquence. ServiceNow Predictive Intelligence fournit un ensemble de tableaux de bord qui affichent les indicateurs les plus importants pour vous permettre de surveiller la précision et les résultats des prédictions et d’y réagir. Il est très probable que vous deviez effectuer plusieurs itérations avant d’aboutir à une solution finale satisfaisante.

Commencez par un POC

Avant de commencer à courir, vous devez apprendre à marcher. La même chose s’applique ici. Vous devez commencer par des cas d’utilisation simples, tels que la prédiction de l’urgence ou la sélection de la bonne catégorie. Si vous n’êtes toujours pas sûr que cela fonctionnera pour votre organisation ou non, définir un POC avec un ou deux cas d’utilisation simples est la meilleure façon de procéder. ServiceNow a rendu très facile d’améliorer et de mettre à l’échelle la solution et a fourni une console conviviale pour son ajustement fin.

Alignez vos attentes avec la réalité

L’IA est l’avenir et c’est formidable. L’IA vous fera économiser de l’argent. L’IA accélérera vos processus. Tout cela est-il vrai ? Oui et non.

Nous avons tous été là – un film, un jeu ou un livre très attendu va sortir et tout ce que vous entendez, c’est à quel point c’est génial. Mais une fois qu’il sort, vous découvrez que tout cela n’était que du battage médiatique. Nous vous recommandons vivement de faire vos propres recherches ou d’en discuter avec un expert pour comprendre comment cela fonctionne. Cela vous aidera certainement à fixer des attentes réalistes et à définir des objectifs réalisables.

Utilisez pleinement vos abonnements professionnels

Si vous avez déjà ServiceNow Professional, exploitez toutes les capacités de la plateforme disponibles pour maximiser sa valeur ajoutée. Une bonne solution prédictive peut non seulement vous faire économiser de l’argent, mais peut également optimiser et accélérer vos processus pour améliorer l’expérience utilisateur globale dans votre organisation. Si vous ne savez pas par où commencer, vous pouvez utiliser des solutions prédéfinies simples telles que la prédiction du groupe d’affectation, de la catégorie, du service ou de l’élément de configuration. Et ne vous arrêtez pas là, car la classification n’est qu’un des cadres disponibles que vous pouvez utiliser.

Vérifiez la qualité des données et effectuez un nettoyage des données

Il n’est pas secret que la qualité des données est l’une des choses les plus importantes lorsque vous commencez à travailler avec l’Intelligence Prédictive. Pour entraîner toute solution de prédiction, vous devez utiliser des échantillons de données historiques et si vous voulez que la prédiction soit précise, vous devez vous assurer que les données d’échantillon sont correctes.

C’est pourquoi il est « indispensable » de vérifier et d’effectuer un nettoyage des données d’échantillon avant de les utiliser pour l’entraînement. Cela a un impact direct sur la précision de la prédiction dans la phase initiale et peut avoir une énorme influence sur votre perception ou celle des autres.

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Nous espérons que cet article vous aidera à décider de poursuivre votre implémentation de l’Intelligence Prédictive. Nous serions plus qu’heureux de discuter de vos cas d’utilisation et de vous guider tout au long de votre parcours. Il vous suffit de nous contacter.

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