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sourceDocument: Xanadu Activer AI
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    - Xanadu Activer AI

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    - Platform


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# Utiliser Intelligence prédictive dans Flow Designer avec des actions ML

# Utiliser Intelligence prédictive dans Flow Designer avec des actions ML {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Xanadu
* 
* Mis à jour 1 août 2024
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 7 minutes de lecture

Utilisez les actions Intelligence prédictive pour effectuer des prédictions à l'aide de modèles existants sans la complexité et la surcharge liées à l'encodage de script.

## Avant de commencer

* Assurez-vous que les modules d'extension suivants sont activés dans votre instance : Intelligence prédictive (com.glide.platform_ml), Intelligence prédictive Reporting (com.glide.platform_ml_pa) et Intelligence prédictive for Studio de workflow (com.snc.ml_flowdesigner).
* Créez ou utilisez une solution ML formée existante.
* Rôles requis : admin ou ml_admin, et flow_designer ou delegated_developer.
{#use-predictive-intelligence-flow-designer-ml-actions__ul_sh5_z44_mnb}

## Pourquoi et quand exécuter cette tâche

Créez des flux Studio de workflow qui intègrent des fonctions ML prédictives pour effectuer des prédictions à utiliser dans vos workflows numériques.

Vous pouvez utiliser Intelligence prédictive in Studio de workflow pour Intelligence prédictive les options de classification, de similarité et de régression.

Dans cet exemple de scénario, les seules Studio de workflow actions de prédiction par lots disponibles sont Prédiction de lot de régression et Prédiction de lot de classification.

L'interface Studio de workflow utilisateur est utile pour automatiser des processus d'encodage complexes pour un résultat de données spécifique. Vous devez tout d'abord identifier le processus que vous souhaitez automatiser. Dans cet exemple de scénario, vous automatisez l'affectation d'une catégorie à un enregistrement d'incident. Lorsque vous terminez le flux, l'enregistrement d'incident suivant que vous créez dans votre instance met à jour le champ Catégorie dans l'enregistrement en fonction du texte que vous saisissez dans le champ Brève description du flux, comme indiqué à l'étape 24 de cette procédure.

En fonction de votre cas d'utilisation, vous pouvez utiliser n'importe quelle solution d'apprentissage machine de classification, de similarité ou de régression active et formée dont vous avez besoin dans votre flux.

Dans cet exemple de procédure, vous créez un Studio de workflow flux qui utilise la solution ML ml_incident_categorization dans une Studio de workflow action. Dans cet exemple de scénario, vous pouvez trouver cette solution ML en effectuant une recherche sur la table Solutions ML, comme illustré dans l'image ci-dessous. Assurez-vous que la solution que vous utilisez a été formée et que sa valeur Actif est définie sur vrai.

Le système déclenche ce flux particulier sur le prochain enregistrement d'incident que vous créez.

Pour en savoir plus sur l'utilisation de Concepteur de flux, consultez la documentation suivante : [Concepteur de flux](https://www.servicenow.com/docs/access?context=flow-designer&version=xanadu&pubname=xanadu-application-development&ft:locale=en-US)

## Procédure

1. Accédez à la ToutAutomatisation des processusConcepteur de flux.
2. Cliquer sur NouveauFlux.  
3. Sur l'écran Propriétés du flux, configurez les champs suivants.
   1. Nom du flux : fournissez un nom pour le flux. Dans ce scénario, entrez <kbd class="ph userinput">l’affectation automatique de catégorie à l’incident</kbd>.
   2. Description : saisissez une brève description récapitulative de ce que le flux fournit. Par exemple, saisissez ce qui suit : <kbd class="ph userinput">Lorsqu’un incident est créé, il déclenche automatiquement ce flux, qui utilise les solutions ML pour prédire la catégorie correcte pour l’incident.</kbd>
   3. Application : sélectionnez Global.
   4. Protection : sélectionnez --Aucune-- ou Lecture seule. Dans ce scénario, sélectionnez --Aucun--.
   5. Exécuter en tant que : sélectionner l'utilisateur qui lance la session
   6. Exécuter avec le(s) rôle(s) : laissez vide.
   {#use-predictive-intelligence-flow-designer-ml-actions__substeps_vbj_kpk_qnb}
4. Cliquez sur Envoyer.  
   L'écran de flux s'affiche et affiche la catégorie d'affectation automatique au nom d'incident que vous avez affecté au flux. Si un écran de mise en route s'affiche, sélectionnez Ignorer la visite guidée.
5. Dans la section DÉCLENCHEUR de l'écran, configurez les champs suivants pour créer un déclencheur pour le flux.
   1. Ajouter un déclencheur : cliquez sur Créer.  
   2. Table : sélectionnez Incident \[incident\].  
      Remarque :  
      Lorsque vous configurez à la fois les champs Déclencheur et Table , des pastilles de données d'enregistrement s'affichent dans la section Données de l'écran afin que vous puissiez les utiliser dans votre flux.  
   3. Condition : cliquez sur Ajouter des filtres si vous souhaitez ajouter des conditions au flux.
   4. **Facultatif :** Ouvrez le panneau Options avancées pour afficher les conditions supplémentaires que vous pouvez appliquer au flux. Pour fermer le panneau, cliquez à nouveau sur Options avancées.  
   5. Cliquez sur Terminé.
   {#use-predictive-intelligence-flow-designer-ml-actions__substeps_cl5_c4q_d4b}
6. Dans la section ACTIONS de l'écran, configurez les champs suivants pour créer une action de prédiction de classification.
   1. Ajoutez une action, une logique de flux ou un flux secondaire : Sélectionner ActionIntelligence prédictivePrédiction de classification.  
      Cliquez sur l'info-bulle pour afficher la description d'une prédiction de classification.
   2. Nom de la solution \[solution ML\] : sélectionnez ml_incident_categorization.
   3. Top N : saisissez <kbd class="ph userinput">3</kbd>.  
      Lorsque vous entrez un nombre, tel que 3, le système utilise les 3 premières prédictions ML ayant le score de confiance de prédiction le plus élevé. Si vous ne saisissez rien, le système définit la valeur par défaut sur 1.
   4. Enregistrement d'entrée : glissez-déplacez votre pastille de données Déclencher → enregistrement d'incident dans le champ Enregistrement d'entrée.  
      Les valeurs Action, Nom de la solution, N Top N et Enregistrement d'entrée fournissent une base pour la prédiction de catégorie.  
      Remarque :  
      La pastille de données que vous déposez dans cet enregistrement doit également être un enregistrement. Par exemple, n'essayez pas de déposer une pastille de table ou de date/heure dans le champ Enregistrement d'entrée.
   5. Cliquez sur Terminé.  
      Résultat : l'action de prédiction de classification est terminée dans le flux et ses pastilles de données s'affichent dans la section Données de l'écran.  
   {#use-predictive-intelligence-flow-designer-ml-actions__substeps_bbf_s5k_qnb}
7. Dans la section ACTIONS de l'écran, procédez comme suit pour créer des actions et une logique de flux pour les résultats de prédiction de l'incident.  
   Remarque :  
   Bien que vous puissiez utiliser une boucle pour itérer à travers chaque résultat de prédiction, le scénario présenté dans cette documentation utilise un nombre relativement restreint d'actions. Pour des configurations de flux plus avancées, consultez [Concepteur de flux](https://www.servicenow.com/docs/access?context=flow-designer&version=xanadu&pubname=xanadu-application-development&ft:locale=en-US).
   1. Pour chaque élément de la liste d'éléments : Glissez-déplacez la pastille de données Résultats de prédiction dans le champ Éléments .  
      Remarque :  
      Pour accéder à la liste des éléments dans l'action Prédiction de régression, vous n'avez pas besoin de Pour chaque élément dans la logique de flux.
   2. Cliquez sur Terminé.  
      Résultat : l'action Résultats de prédiction est démarrée dans le flux et ses pastilles de données s'affichent dans la section Données de l'écran.
   {#use-predictive-intelligence-flow-designer-ml-actions__substeps_nbm_jvq_d4b}
8. Dans la section ACTIONS de l'écran, sélectionnez ActionIntelligence prédictiveVérification de fiabilité PI.  
   La vérification de fiabilité PI est un outil que vous pouvez utiliser pour comparer les valeurs d'un flux. Dans ce cas d'utilisation, il compare les valeurs de résultat de prédiction et la sortie de la vérification est Vrai ou Faux.  
9. Glissez-déplacez la pastille de données de confiance dans le champ Nombre prévu à partir de l'intelligence prédictive .
10. Saisissez <kbd class="ph userinput">50</kbd> dans le champ Seuil de comparaison .  
    Dans cet exemple de scénario, vous entrez le nombre 50, qui indique au système d'utiliser des prédictions dont le score de confiance est supérieur à 50 %.
11. Cliquez sur Terminé.  
12. Cliquer sur Logique de fluxSi pour ajouter une condition au flux.  
13. Configurez les champs suivants pour définir la première partie de la logique de flux de conditions.  
    * Condition : entrez un nom pour la condition qui définit ce qu'elle fait. Dans cet exemple de scénario, vous entrez <kbd class="ph userinput">une confiance supérieure à 50</kbd>.
    * Condition 1 : glissez-déplacez la pastille de données Confiance à prédire dans le champ. Sélectionnez Est et entrez la valeur <kbd class="ph userinput">Vrai</kbd>. Cette étape complète la première partie (l'antécédent) de la logique de flux de condition.
    * Cliquez sur Terminé.

    {#use-predictive-intelligence-flow-designer-ml-actions__ul_rpg_nrk_l4b}  
14. Cliquez sur Action, puis saisissez <kbd class="ph userinput">note de travail</kbd> dans le champ de recherche. Sélectionner ITSMAjouter une note de travail pour ajouter une note de travail en tant que deuxième partie (la conclusion) de la condition.  
15. Configurez les champs suivants pour définir la deuxième et dernière partie de la logique de flux de condition.  
    * Action : suite à l'étape 14 ci-dessus, Ajouter une note de travail s'affiche automatiquement dans ce champ.
    * tâche \[task\] : glissez-déplacez la pastille de données d'enregistrement d'incident dans le champ.
    * Note de travail : faites glisser et déposez la pastille de données predicted_value dans le champ. Cette étape complète la conclusion de la logique de flux de condition.
    * Cliquez sur Terminé.

    {#use-predictive-intelligence-flow-designer-ml-actions__ul_tqh_rvz_l4b}  
16. Cliquez sur Action, puis saisissez <kbd class="ph userinput">Mettre à jour l’enregistrement</kbd> dans le champ de recherche. Sélectionnez Mettre à jour l'enregistrement.  
17. Configurez les champs suivants pour mettre à jour l'enregistrement d'incident.  
    * Action : à la suite de l'étape 16 ci-dessus, Mettre à jour l'enregistrement apparaît automatiquement dans ce champ.
    * Enregistrement : glissez-déplacez la pastille de données d'enregistrement d'incident dans ce champ.
    * Table : sélectionnez Incident \[incident\].
    * Champs : sélectionnez la catégorie. Ensuite, glissez-déplacez la pastille de données predicted_value dans ce champ, en regard de la valeur Catégorie .
    * Cliquez sur Terminé.  
    {#use-predictive-intelligence-flow-designer-ml-actions__ul_ocn_zyz_l4b}
18. Cliquez sur Enregistrer.
19. Cliquer sur Activer.  
    Résultat
    * Votre flux d'affectation automatique de catégorie à l'incident est activé et terminé.  
    * Il apparaît également comme publié dans la colonne Flux de l'écran d'accueil Studio de workflow .  
    {#use-predictive-intelligence-flow-designer-ml-actions__ul_j41_5v1_m4b}
20. Accédez à Incidents.
21. Cliquez sur Nouveau pour créer un enregistrement d'incident aléatoire dans la table Incidents.  
    Dans cet exemple de scénario, vous créez un INC0010011 d'enregistrement.  
22. Dans l'enregistrement que vous avez créé, notez dans l'image suivante que la valeur Catégorie est définie sur Question / Aide.
23. Dans le champ Brève description , saisissez <kbd class="ph userinput">E-mail ne fonctionne pas</kbd>.
24. Cliquez sur Envoyer.  
    Résultat  
    Le système met à jour l'enregistrement d'incident pour montrer que sa valeur Catégorie est passée de Question/Aide à E-mail.
    * 
    * 
    {#use-predictive-intelligence-flow-designer-ml-actions__ul_udm_wt1_m4b}
**Information associée**   

* [Intelligence prédictive pour Flow Designer](https://www.servicenow.com/docs/access?context=predictive-intelligence-spoke&version=xanadu&pubname=xanadu-build-workflows&ft:locale=en-US)