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sourceDocument: Australie : activer l’IA
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/fr-FR/intelligent-experiences

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    - australia

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    - fr-FR

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    - Australie : activer l’IA

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    - Platform


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# Tester une prédiction de solution de similarité

# Tester une prédiction de solution de similarité {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Australia
* 
* Mis à jour 12 mars 2026
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 3 minutes de lecture

Une fois que vos solutions d'apprentissage machine (ML) sont entraînées, vous pouvez faire appel à l'API pour effectuer une prédiction de solution Intelligence prédictive . Dans cet exemple de procédure, nous utilisons l'application Explorateur d'API REST pour tester une prédiction de solution de similarité pour les recommandations d'incidents résolus.

## Avant de commencer

Formez votre solution ML avant de tester une prédiction.

Rôle requis : web_service_admin, rest_api_explorer, administrateur ou ml_admin

## Pourquoi et quand exécuter cette tâche

Cette procédure utilise des exemples de données pour illustrer ce que vous pouvez faire dans votre instance et peut ne pas représenter des données ou des enregistrements qui se trouvent réellement dans votre instance.

Ce scénario illustre une prédiction de solution de similarité pour une solution ML hypothétique que vous avez précédemment créée et formée. Vous pouvez également utiliser l'explorateur d'API REST pour tester une prédiction de solution de classification.

## Procédure

1. Accédez à la TousIntelligence prédictiveSimilaritéDéfinitions des solutions.
2. Localisez la définition de solution ML dont vous souhaitez tester la prédiction et copiez sa valeur Nom dans votre presse-papiers ou dans un fichier Bloc-notes.  
   Dans ce cas, nous utilisons la valeur du champ Nom dans votre enregistrement Recommended Resolved Incidents de définition de solution ML, comme illustré dans l'exemple suivant.  
3. Copiez la ou les valeurs de champs d'entrée utilisées dans votre enregistrement de définition de la solution ML que l'explorateur d'API REST doit utiliser dans son appel à l'API Intelligence prédictive .  
   Dans ce cas, nous utilisons le type de champ Description brève , car le modèle de prédiction a été formé pour utiliser ce champ afin d'apprendre, d'apparier et de recommander des enregistrements similaires pour votre révision.  
4. Cliquez avec le bouton droit sur l'onglet du navigateur que vous utilisez pour afficher votre instance, puis sélectionnez Dupliquer.
5. Dans l'onglet Dupliquer le navigateur, accédez à Services web systèmeRESTExplorateur d'API REST.
6. Cliquez sur Explorer.
7. Définissez ces champs de choix comme suit.

   | Champ | Valeur |
   | Espace de noms | maintenant (laisser par défaut) |
   | Nom de l'API | Intelligence prédictive |
   | Version de l'API | Dernier (laisser par défaut) |
   |-|-|

   {#test-similarity-solution-prediction__choicetable_v1w_53m_ycb}  
   Le Intelligence prédictive formulaire apparaît. Vous utilisez ce formulaire pour préparer votre demande d'appel à l'API Intelligence prédictive .
8. Dans le champ Valeur du nom de solution, saisissez <kbd class="ph userinput"> ml_x_snc_global_recommended_resolved_incidents</kbd>.  
   Remarque :  
   Il s'agit de la valeur Name (Nom) que vous avez capturée à l'étape 2 de cette procédure.
9. Cliquez sur Ajouter un paramètre de requête.
10. Dans la section Paramètres de requête, saisissez la valeur de l'un des champs d'entrée de la solution que vous testez.
    1. Dans le premier champ, collez <kbd class="ph userinput">short_description</kbd>.  
       Remarque :  
       Il s'agit de l'un des champs d'entrée que vous avez capturés à l'étape 2 de cette procédure.
       Vous pouvez utiliser d'autres types de champs, tels que Description ou Notes de résolution , pour tester ce que la solution prédit.
    2. Dans le deuxième champ, saisissez du texte que vous pouvez trouver dans un enregistrement d'incident.  
       Par exemple, entrez les <kbd class="ph userinput">erreurs de découverte</kbd>.
    {#test-similarity-solution-prediction__substeps_t2r_rfl_4gb}
11. Cliquez sur le bouton \[+\] pour créer une deuxième condition de requête qui définit le nombre de résultats que vous souhaitez interroger.
    1. Dans le premier champ, saisissez <kbd class="ph userinput">top_n</kbd>.
    2. Dans le deuxième champ, saisissez <kbd class="ph userinput">3</kbd>.

    {#test-similarity-solution-prediction__substeps_w2c_2hl_4gb}  
    Ces conditions définissent la requête pour récupérer les trois enregistrements d'incidents les plus similaires.
12. Cliquez sur Envoyer.  
    L'explorateur d'API REST envoie votre demande à l'API Intelligence prédictive .
13. Dans la section Corps de la réponse, copiez les trois valeurs de résultat renvoyées par votre appel d'API, comme illustré dans l'image ci-dessous.  
14. Dans l'onglet d'origine de votre navigateur, accédez à Centre de servicesIncidents.
15. Comme illustré dans l'image ci-dessous, définissez les conditions de filtre pour les trois résultats de l'API REST sur la vue de liste de la table Incidents.
    1. Ajoutez les conditions Active (Actif) et ID système ci-dessous à l'icône Filtre de la vue de liste Incidents.
    2. Collez les trois résultats de l'API REST dans le champ Valeur d'entrée de la condition d'ID système que vous avez créée.
    3. Cliquez sur Exécuter.

    {#test-similarity-solution-prediction__substeps_scg_jgr_4gb}  
16. Selon l'image ci-dessous, comparez la liste des incidents renvoyée avec l'entrée de sortie de prédiction dans l'explorateur d'API REST.
    1. Cliquez sur le numéro d'incident pour ouvrir l'enregistrement d'incident.  
    2. Selon l'image ci-dessous, examinez le texte des notes de résolution dans l'enregistrement d'incident.  
    {#test-similarity-solution-prediction__substeps_qkw_wql_4gb}
**Information associée**   

* [API Intelligence prédictive](https://www.servicenow.com/docs/access?context=agent-intelligence-api&version=australia&pubname=australia-api-reference&ft:locale=en-US)
* [MLPredictor : global](https://www.servicenow.com/docs/access?context=c_MLPredictorAPI&version=australia&pubname=australia-api-reference&ft:locale=en-US)