Décrivez l'évolution.
MonteGamme l'implémente dans votre instance.
MonteGamme installe un développeur ServiceNow senior dans votre instance : il conçoit, implémente et journalise vos évolutions — en français, sous votre contrôle.
Vos évolutions ServiceNow, sans la file d'attente
Des jours → des heures
Un workflow d'approbation, une business rule, un champ de catalogue : ce qui attendait la prochaine mise en production se décrit en une phrase et s'implémente dans la session.
Des méthodes éprouvées
L'agent ne réinvente pas à chaque fois : ses skills sont des procédures d'implémentation versionnées, testées sur de vraies instances — y compris les pièges que seuls les consultants seniors connaissent.
Rien ne s'écrit sans vous
L'agent démarre en lecture seule. Les écritures s'activent explicitement, se confirment dans la conversation et se retrouvent toutes dans le journal, enregistrement par enregistrement.
Un musicien répète ses gammes jusqu'à ce que le geste soit parfait. L'agent aussi : chaque skill est une gamme — une méthode d'implémentation répétée, corrigée et versionnée sur de vraies instances, avant d'être jouée sur la vôtre. Et c'est la promesse du nom : votre pratique ServiceNow monte en gamme.
Opérationnel en une heure, sans agent à installer
MonteGamme se connecte à votre instance comme n'importe quelle intégration certifiable : un update set, deux enregistrements OAuth. Pas de plugin, pas de VPN, pas d'accès admin permanent.
Importez l'update set
Le portail « AI Assistant » s'installe dans votre Service Portal comme n'importe quelle
configuration ServiceNow : Retrieved Update Sets → Preview → Commit.
Connectez en OAuth 2.0
Deux enregistrements dans l'Application Registry, un compte de service aux rôles minimaux que vous choisissez. Aucun mot de passe utilisateur ne circule.
Décrivez votre évolution
Ouvrez /ai_assistant, écrivez en français. L'agent lit votre
configuration, propose un plan, implémente après votre accord — et vous montre chaque
écriture.
Ce que l'agent sait déjà faire
Là où les assistants génériques produisent du code à copier-coller, MonteGamme agit dans l'instance — y compris sur les workflows legacy que les outils natifs ignorent.
Et il apprend votre terrain : conventions, périmètres sensibles, façons de faire. La mémoire est propre à votre organisation — jamais partagée, jamais réutilisée pour un autre client.
Votre LLM aux commandes de l'agent — ou le nôtre
Par défaut, MonteGamme tourne sur Claude (Anthropic). Votre organisation dispose déjà d'un Claude d'entreprise, d'un contrat Mistral ou d'un LLM interne ? Branchez-le depuis le portail : l'agent, ses skills et sa mémoire passent dessus, sans rien réinstaller.
Ajoutez votre provider
Dans la page Models du portail : nom, URL, format (compatible OpenAI ou
Anthropic) et clé d'API. MonteGamme interroge le serveur et liste ses modèles.
Vérifié avant la bascule
Avant d'adopter un modèle, MonteGamme lui fait passer un vrai test d'appel d'outils. Un modèle incapable de piloter l'agent est refusé, motif à l'appui.
Basculez en un clic
Le modèle choisi devient le main model de votre instance : toutes les conversations et tous les traitements de l'agent passent par lui. Les tokens consommés s'affichent conversation par conversation.
Votre clé reste la vôtre. Stockée chiffrée, elle n'apparaît dans aucun écran, mail ni journal, et n'est envoyée qu'au serveur que vous avez enregistré.
Pas de bascule silencieuse. Si votre modèle est indisponible, l'agent vous le dit : vos données ne partent pas chez un autre fournisseur.
Sous votre gouvernance. Seuls les utilisateurs que vous habilitez changent de modèle ou ajoutent un provider ; les autres voient la configuration en lecture seule.
Format non standard ? Enregistrez le provider tel quel et envoyez la demande depuis le portail : notre équipe le configure sans jamais voir votre clé, et vous basculez sans rien ressaisir.
Un agent externe dans votre instance ? Voici le contrat.
C'est la première question que vous devez poser — et celle qui a structuré la conception de MonteGamme. L'agent n'a que les droits que vous lui donnez, ne fait rien sans le dire, et tout ce qu'il fait laisse une trace que vous pouvez auditer.
Le dossier complet (architecture, DPA, mesures techniques) est disponible sur demande — avant même la démo si votre RSSI veut commencer par là.
- écritures
- désactivées par défaut ; activation explicite de votre côté, confirmation demandée dans la conversation
- traçabilité
- chaque appel d'outil et chaque écriture journalisés, consultables enregistrement par enregistrement
- droits
- compte de service dédié, rôles minimaux choisis par vous, verrouillable en lecture seule au niveau plateforme
- authentification
- OAuth 2.0 dans les deux sens, secrets chiffrés, aucun partage de mot de passe utilisateur
- données
- hébergement en France (UE) ; DPA art. 28 RGPD fourni ; avec le modèle fourni par MonteGamme, données jamais utilisées pour entraîner des modèles
- modèle ia
- Claude (Anthropic) par défaut, ou le LLM que vous désignez ; vos contenus ne partent que chez le fournisseur retenu, jamais en bascule vers un autre
- transparence IA
- l'interface annonce explicitement l'IA (règlement européen 2024/1689) ; revue humaine intégrée au flux de travail
Un abonnement par instance, pas par utilisateur
gratuit · 3 places
- 3 mois d'accès complet
- feedback hebdomadaire
- votre cas d'usage devient un skill
sur demande
- 1 instance connectée
- utilisateurs illimités
- tous les skills + mémoire dédiée
- LLM au choix : Claude ou le vôtre
- support en jours ouvrés
sur demande
- multi-instances, multi-clients
- cloisonnement par client
- accompagnement à la revente
// phase pilote — les tarifs publics seront affichés à l'issue des premiers déploiements clients.
Ce qu'on nous demande d'abord
ServiceNow propose déjà Now Assist. Pourquoi MonteGamme ?
Now Assist génère du texte et du code à recopier ; MonteGamme implémente dans l'instance, journal à l'appui. Il couvre aussi le legacy (workflows wf_*) que les outils natifs n'adressent pas, et ne demande aucune licence Pro Plus.
L'agent peut-il travailler directement en production ?
Techniquement oui, mais nous recommandons — et le contrat prévoit — de le faire travailler sur un environnement de développement, puis de promouvoir ses évolutions par update set, comme pour n'importe quel développement ServiceNow.
Où vont mes données ?
La plateforme est hébergée en France (OVHcloud). Par défaut, les contenus de conversation sont traités par le modèle de langage d'Anthropic dans le cadre d'un accord de traitement conforme au RGPD, sans utilisation pour l'entraînement des modèles. Si vous branchez votre propre LLM, ils sont envoyés à lui seul, aux conditions de votre contrat avec ce fournisseur. Le dossier sécurité détaille sous-traitants, transferts et mesures techniques.
Pouvons-nous utiliser notre propre modèle de langage ?
Oui. Depuis la page Models du portail, un utilisateur habilité ajoute le provider de votre organisation : Claude d'entreprise, Mistral, OpenRouter, un modèle open source servi par vLLM ou Ollama, ou toute passerelle compatible OpenAI. Seule exigence : le modèle doit savoir appeler des outils (function calling), ce que MonteGamme vérifie avant la bascule. AWS Bedrock et Google Vertex ne sont pas pris en charge à ce jour : parlons-en.
Notre LLM interne n'est pas accessible depuis Internet. Est-ce bloquant ?
La plateforme MonteGamme doit pouvoir joindre votre modèle. Le plus simple : une passerelle exposée sur Internet, filtrée sur l'adresse IP de la plateforme et protégée par clé. Si prompts et données ne doivent jamais quitter votre réseau, un déploiement de MonteGamme chez vous est à étudier ensemble.
Que voit l'agent de mon instance ?
Uniquement ce que le compte de service que vous configurez l'autorise à voir. Rôles minimaux, lecture seule par défaut : le périmètre est le vôtre, pas le nôtre.
Voir l'agent travailler sur un vrai cas
30 minutes, votre cas d'usage, une instance de démo — ou la vôtre si vous préférez. Réponse sous 24 h ouvrées.
Vous préférez commencer par la partie sécurité ? Demandez directement la fiche sécurité et le DPA dans le message.