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sourceDocument: Gestion des opérations IT Australie
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/fr-FR/it-operations-management

 Release :

    - australia

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    - fr-FR

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    - Gestion des opérations IT Australie

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    - itom

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    - itom

workflow :

    - Technology


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# Examiner les exemples de similarité

# Passer en revue les exemples de similarité Gestion des événements {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Australia
* 
* Mis à jour 12 mars 2026
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 minutes de lecture

Passez en revue les exemples et scores de similarité fournis par le système pendant la formation sur la solution pour comparer l'enregistrement d'alerte sélectionné aux enregistrements d'alerte existants. Par exemple, vous pouvez modifier le seuil du score de similarité pour augmenter la précision de vos recommandations de similarité.

## Avant de commencer

Entraînez une solution de similarité dans un centre de ServiceNow données. Pour plus d'informations, consultez [Créer une solution de similarité Gestion des événements](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/MG4JNpYBnCWt3fsrPk6RaQ "Créez et formez une solution qui applique l'apprentissage machine à une collection de mots à cibler, et suggérez des alertes similaires dans le jeu de données de votre instance. Par exemple, vous pouvez comparer le texte d’un enregistrement d’alerte résolu à un enregistrement d’alerte ouvert pour réutiliser son approche de résolution.").

Rôle requis : evt_mgmt_admin

## Pourquoi et quand exécuter cette tâche

Ajustez le seuil actuel pour fournir des résultats utiles. Par exemple, un score de similarité faible a plus de couverture mais moins de précision.

## Procédure

1. Accédez à la TousIntelligence prédictiveSimilaritéSolutions.
2. Dans la liste Solutions ML, recherchez votre solution et cliquez sur l'icône Informations (![icône Informations]()).
3. Cliquez sur Ouvrir l'enregistrement.
4. Cliquez sur le lien connexe Exemples de similarité .  
5. Passez en revue les exemples de similarité et leurs scores de seuil pour déterminer la précision et les niveaux de couverture que vous souhaitez appliquer à vos résultats de similarité de solution.  
   Plus le score de similarité est élevé, plus il est précis et moins il offre de couverture. Plus le score de similarité est faible, plus il a de couverture et moins il offre de précision.
6. En fonction de votre révision, déterminez s'il faut augmenter ou diminuer la valeur du seuil de score de similarité pour votre solution de similarité  
   La solution renvoie uniquement les résultats de similarité dont le score est supérieur au seuil. Si le seuil actuel ne fournit pas de résultats utiles, ajustez la valeur de seuil.
7. Accédez à la Intelligence prédictiveSimilaritéSolutions.
8. Dans la liste Solutions ML, recherchez votre solution et cliquez sur l'icône de référence (![icône de référence]()).
9. Cliquez sur Ouvrir l'enregistrement.
10. Dans l'onglet Statistiques de la solution, saisissez une nouvelle valeur dans le champ Seuil du score de similarité .  
    Par exemple, supposons que le score actuel soit de 80. En fonction de votre examen d'exemple de similarité, vous pouvez mettre à jour le champ en saisissant un score plus élevé de 90, qui renvoie moins de résultats, mais qui ressemblent davantage à l'enregistrement d'alerte en cours d'examen. Un score de similarité plus faible a plus de couverture mais moins de précision.
11. Cliquez avec le bouton droit dans l'en-tête du formulaire, puis cliquez sur Enregistrer.  
    Votre solution utilise la nouvelle valeur de seuil de similarité. Dans l'exemple, la solution renvoie des résultats similaires avec un score supérieur à 90.
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