En parallèle de ses propres modèles, ServiceNow a noué un partenariat avec OpenAI pour innover dans le domaine des technologies de reconnaissance vocale et d’automatisation. En particulier, le spécialiste de l’ITSM a l’intention de développer un assistant vocal basé sur les modèles d’OpenAI « afin de briser les barrières linguistiques et d'offrir des interactions plus naturelles ». Par ailleurs, il s’appuiera sur GPT-5.2 pour « proposer des outils d’automatisation basée sur l’IA pour les plus grandes entreprises mondiales ».

Donner du choix aux entreprises

Interrogé sur les raisons de cette collaboration, John Aisien, vice-président senior de la gestion des produits chez ServiceNow, a déclaré : « L'intégration plus poussée avec OpenAI reflète à la fois la demande des clients et un point d'inflexion rapide dans les capacités de l'IA. À mesure que les modèles se multiplient, les grandes entreprises ont besoin d'aide pour aligner leurs workflows sur les dernières innovations. » Selon lui, les sociétés « cherchent à passer de l'expérimentation de l'IA à un déploiement à grande échelle, dans des flux sécurisés, évolutifs et conçus pour fournir des résultats mesurables. Grâce à AI Control Tower, à des initiatives comme cet accord d’innovation conjointe avec OpenAI et à nos partenariats avec Nvidia, Anthropic et d'autres, nous répondons à ces besoins. »

Scott Bickley, conseiller chez Info-Tech Research Group, a salué cet accord, soulignant que, puisque ServiceNow continuera à proposer ses propres modèles parallèlement à des modèles comme ceux d’OpenAI, les entreprises auront le choix du modèle à utiliser dans les workflows Now Assist prêts à l'emploi, en précisant cependant que ces workflows fonctionnent mieux avec le modèle propriétaire de ServiceNow. Malgré cela, selon M. Bickley, la plupart des entreprises ont découvert qu'un seul modèle ne peut pas tout faire avec le même niveau de compétence et elles ont commencé à adapter des modèles spécifiques à des cas d’usage dédiés. « Une approche combinant le meilleur des deux mondes est logique, les modèles de pointe fournissant un moteur d'intelligence central, tandis que les modèles propriétaires ciblent les cas nécessitant une base de connaissances spécialisée et des garde-fous plus perfectionnés », a-t-il ajouté. « ServiceNow va continuer à s’appuyer sur la spécificité de ses workflows, la gouvernance des données et les contrôles d'entreprise ancrés dans AI Control Tower », a-t-il encore indiqué.

Développer ses propres LLM coûte cher

Bickley a également souligné que le développement de ses propres LLM coûtait cher tout au long de leur cycle de vie et qu'ils nécessitaient une attention et un ajustement constants. « D'un point de vue économique, il est logique de tirer parti des modèles IA qui deviennent rapidement des ressources de base lorsque cela est possible et d'exploiter une architecture hybride où le modèle de pointe est associé à la logique et à la gouvernance de l'entreprise, combinant ainsi l'échelle et la pertinence contextuelle », a-t-il ajouté. Jason Andersen, vice-président et analyste principal chez Moor Insights & Strategy, estime qu'au plus haut niveau, cette décision était tout à fait logique, soulignant au passage que l'ajout d'OpenAI était en général une bonne nouvelle pour les DSI. « Ils pourront probablement réaliser des économies s'ils ont [déjà] une stratégie pour utiliser les modèles et les technologies OpenAI. » Il ajoute cependant que les LLM adaptés ou formés pour les entreprises ne sont pas en déclin. « Nous évoluons vers un monde d'agents capables de travailler avec plusieurs modèles pour des tâches spécifiques », a-t-il constaté.

ServiceNow est suffisamment intelligent pour savoir que ses modèles doivent se concentrer sur les tâches les plus spécifiques aux processus et aux données de ses clients, et que les tâches plus courantes peuvent être traitées avec un modèle de pointe. Sanchit Vir Gogia, analyste en chef chez Greyhound Research, pense pour sa part que, si cette évolution se produit aujourd'hui, c’est parce que le débat sur l'IA dans l'entreprise a franchi un cap, passant de l'assistance à la responsabilité. « Jusqu'à récemment, ServiceNow pouvait affirmer de manière crédible que les modèles adaptés aux entreprises étaient suffisants », a-t-il déclaré. « Elle résumait les tickets. Elle rédigeait des réponses. Elle aidait les agents à aller plus vite, mais les humains assumaient toujours la responsabilité. ». Cette frontière « s'est désormais effondrée », a-t-il affirmé. « Les clients veulent une IA qui ouvre des dossiers, déclenche des approbations, transfère les incidents pour qu’ils soient résolus rapidement, interagit avec les systèmes existants et fonctionne de plus en plus par la voix et les agents plutôt que par une interface utilisateur structurée », a-t-il avancé. « Une fois que l'on attend de l'IA qu'elle agisse, la qualité du raisonnement et la profondeur de la généralisation cessent d'être des atouts appréciables et deviennent des variables de risque opérationnel. »

Suivre la cadence des mises à jour des modèles

À cela s’ajoute une dure réalité interne : « La cadence des modèles de pointe est devenue incompatible avec les cycles de développement des logiciels d'entreprise. Lorsqu’ils s'améliorent en quelques semaines, le maintien de la parité grâce à des ajustements internes devient un exercice de rattrapage sans fin qui détourne les talents, les capitaux et l'attention des couches d’architecture de la plateforme. » Selon M. Gogia, « ServiceNow n'a pas perdu confiance en ses modèles, mais le fournisseur a clarifié où il valait mieux investir son temps. Son avantage défendable n'est pas les grands modèles de langage, mais l'autorité en matière de flux de travail, d’autorisations, de relations entre les données et de gouvernance à grande échelle. »

Il pointe aussi un autre facteur peu discuté : celui de la lassitude des clients. « Les entreprises ne sont plus impressionnées par les promesses d'une IA créée en propre », a-t-il fait remarquer. « Elles sont submergées par la prolifération des modèles, l'opacité des coûts et la fragmentation des contrôles. Ce qu'elles veulent, c'est un système capable d'absorber les améliorations en matière d'IA sans imposer de réécriture de l'architecture tous les trimestres. » Il donne également le conseil suivant aux DSI : « L'interprétation la plus dangereuse serait de penser que les modèles adaptés aux entreprises sont obsolètes. Ce n'est pas le cas. Ce qui est obsolète, c'est l'hypothèse selon laquelle une seule stratégie de modèle peut répondre à tous les besoins de l'entreprise. La pile IA de l'entreprise se fragmente par conception, et non par accident. » Selon l'analyste, la décision de ServiceNow « doit être considérée autant comme un avertissement que comme une opportunité. La pile IA d'entreprise devient plus stratifiée, plus rapide et plus importante. Les DSI qui continuent à raisonner en termes d'outils et de fonctionnalités vont rencontrer des difficultés. Ceux qui réfléchissent en termes de systèmes, de contrôles et de modes de défaillance seront ceux qui tireront une réelle valeur ajoutée. »