BI : ServiceNow rachète Pyramid Analytics pour sa couche sémantique

Une couche sémantique pour compléter un graphe de connaissances

C’est ce qui intéresse particulièrement ServiceNow qui voit là un moyen d’enrichir son graphe de connaissances, en lien avec son Workflow Data Fabric. L’idée est de permettre à ses clients de développer plus rapidement les KPI nécessaires aux activités couvertes par ServiceNow (IT, RH, supply chain), ainsi que d’y infuser des fonctions d’analytique prédictive, une autre capacité développée par Pyramid.

L’acteur israélien fondé en 2008 s’est également spécialisé dans le NLQ, l’interrogation de données en langage naturel. Il a ajouté des moyens de commenter les tableaux de bord embarqué et de libeller les données et KPI.

Complexe à mettre en place avant l’avènement de l’IA générative, certains comme Snowflake croit maintenant dur comme fer que langage naturel sera la principale manière pour les métiers d’interagir avec les données. ServiceNow le croit aussi et pense, à l’instar d’Altares, que les indicateurs deviendront « actionnables ».

 « Par exemple, un responsable informatique pourrait demander : “quels sont les changements qui causent le plus d’incidents ?”. Pyramid Analytics analyserait les données des différents systèmes et mettrait en évidence le modèle, et le responsable IT pourrait déclencher un flux de travail pour y répondre – pas besoin de changer d’outil ou d’attendre les rapports », imagine ServiceNow.

ServiceNow fait le pari que ses clients unifieront les processus métier, les agents IA et l’analytique sur sa plateforme.

« En intégrant la couche sémantique de Pyramid au graphe de connaissances de ServiceNow, l’éditeur fournit à ses agents IA une “vérité terrain” d’origine mathématique », écrivent Bradley Shimmin et Keith Kirkpatrick, analystes chez Futurum Group. « Il s’agit d’une infrastructure essentielle pour réduire les hallucinations qui continuent d’affecter de nombreux pilotes de GenAI ».

Il s’agit d’abord de compléter des capacités jusqu’alors limitées ou complexes à mettre en place. La tendance en la matière a été jusqu’alors d’utiliser les outils de Microsoft et de Salesforce pour affiner les informations issues de la suite ITSM. D’autant que le moteur analytique Pyrana (MDX et SQL) serait un complément idéal à la CMDB RaptorDB basée sur PostgreSQL, jugent les analystes de Futurum Group.

ServiceNow comme « cerveau opérationnel du back-office »

Si ServiceNow n’affirme pas vouloir remplacer Tableau ou Power BI, Brad Shimmin et Keith Kirkpatrick voient là un moyen de positionner la plateforme comme « le cerveau opérationnel du back-office », en s’appuyant sur l’interopérabilité avec les ERP legacy et les autres briques du SI. Pyramid fournit de son côté un lot de connecteurs vers des entrepôts, des bases de données et d’autres SI, mais manque d’interopérabilité avec les autres outils BI, notait Gartner en juillet 2025, dans son Magic Quadrant dédié à la BI.

Dans les faits, comme ServiceNow, Salesforce, Workday, SAP proposent tous des outils analytiques plus ou moins intégrés.

Selon les analystes de Futurum Group, ServiceNow, éditeur d’une « plateforme des plateformes », entend profiter du déclin de l’approche best of breed pour augmenter son empreinte chez les grands comptes. Le remplacement de Power BI et de Tableau se ferait alors au cas par cas, dans le champ d’action de l’éditeur.

Toutefois, ils notent que la vélocité d’intégration de la couche sémantique est un point d’attention majeur. Tout comme l’achoppement avec la suite existante Platform Analytics que l’éditeur prévoit de maintenir et de mettre à jour. « La feuille de route concernant la coexistence (ou la fusion) de ces deux outils sera un indicateur clé de la manière dont ServiceNow gérera sa base de clients à l’avenir », anticipent-ils.

Ciblés de toute part, les éditeurs de plateformes BI comme Salesforce et Microsoft vont sûrement chercher une réponse pour conserver la mainmise, probablement en resserrant les liens entre leurs outils BI et leurs systèmes d’automatisation, y compris leurs suites agentiques respectives.