Un guide pratique des règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence

On dirait que tous les outils que nous utilisons bénéficient d'une mise à niveau IA ces jours-ci, et nos plateformes de gestion de projet ne font pas exception. L'IA apparaît partout, promettant de gérer les tâches fastidieuses qui nous ralentissent. Atlassian s'est bien sûr lancé dans la course avec Atlassian Intelligence, un ensemble de fonctionnalités intégrées à ses produits cloud. L'une de ses astuces les plus intéressantes est la capacité de créer des règles d'automatisation en utilisant un langage simple et naturel.

Au lieu de jongler avec des menus et des listes déroulantes complexes, vous pouvez simplement dire à Jira ou Confluence ce que vous voulez qu'il se passe, et il construit le flux de travail pour vous. Ça a l'air génial, n'est-ce pas ? Mais est-ce que ça fonctionne vraiment bien dans la pratique ? Ce guide vous donnera un aperçu pratique des règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence, en couvrant ce qu'elles peuvent faire, leurs lacunes et comment elles se comparent à des plateformes d'automatisation IA plus spécialisées.

Que sont les règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence ?

Alors, quelle est l'idée derrière tout ça ? Pensez aux règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence comme de simples flux de travail de type "si ceci, alors cela" que vous créez simplement en écrivant une phrase. Vous décrivez la règle que vous voulez en langage courant, et l'IA traduit votre description en une automatisation fonctionnelle que vous pouvez examiner et activer. Cette fonctionnalité est directement intégrée à la suite Cloud d'Atlassian, vous la trouverez donc dans des produits comme Jira, Jira Service Management et Confluence.

L'objectif principal est de rendre l'automatisation plus accessible à tous, pas seulement aux experts en technologie. Vous n'avez pas besoin d'être un administrateur Jira ou un utilisateur avancé pour commencer. Si vous pouvez décrire un processus en une phrase, vous pouvez probablement l'automatiser. C'est un outil pratique pour les équipes qui cherchent à rationaliser les tâches répétitives sans une courbe d'apprentissage abrupte.

Fonctionnalités clés et utilisations des règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence

Que pouvez-vous réellement faire avec ces règles alimentées par l'IA ? Examinons quelques scénarios courants que vous pourriez rencontrer dans l'écosystème Atlassian.

Règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence dans Jira et Jira Service Management

Dans tout environnement de gestion de projet ou de support, supprimer quelques étapes manuelles de chaque ticket peut faire gagner un temps surprenant sur une semaine ou un mois.

Trier et acheminer automatiquement les tickets

Faire parvenir un nouveau ticket à la bonne personne peut sembler être la moitié du combat. Vous pouvez configurer des règles pour gérer cela automatiquement en fonction du contenu du ticket. Par exemple, vous pourriez taper : "Lorsqu'un bogue de haute priorité est créé, assignez-le à l'ingénieur de garde." L'IA construira une règle qui se déclenche chaque fois qu'un nouveau ticket de type "Bogue" et de priorité "Élevée" apparaît, puis l'assigne à la bonne personne sans que personne n'ait à lever le petit doigt.

Garder un œil sur les SLA

Pour aider votre équipe à respecter les accords de niveau de service (SLA), vous pouvez créer une règle comme : "Lorsqu'un ticket dépasse le SLA 'Temps de résolution', changez son statut à Escaladé." Cela garantit que les tickets critiques reçoivent immédiatement l'attention dont ils ont besoin, plutôt que d'attendre que quelqu'un vérifie manuellement la file d'attente.

Aider les agents à travailler plus vite

Bien qu'il ne s'agisse pas d'une règle d'automatisation directe au sens "si/alors", Atlassian Intelligence dispose également de fonctionnalités pour aider les agents à accomplir leur travail plus rapidement. Elle peut résumer de longs et complexes fils de tickets en quelques points clés ou même suggérer des moyens d'ajuster le ton d'une réponse client pour paraître plus empathique. Tout cela fait partie de la même boîte à outils conçue pour rendre le quotidien un peu plus fluide.

Il convient de souligner une limitation clé ici : ces automatisations fonctionnent principalement avec les champs système standards. Atlassian a mentionné que les invites en langage naturel ne prennent pas encore en charge les champs personnalisés, ce qui pourrait être un obstacle si vos flux de travail dépendent fortement de données personnalisées que vous avez configurées.

Règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence dans Confluence

Pour les équipes qui vivent pratiquement dans Confluence, l'automatisation par l'IA peut aider à gérer le flux constant d'informations et à empêcher la documentation de devenir incontrôlable.

Gérer votre contenu

Vous pouvez empêcher votre base de connaissances de devenir un dépotoir numérique en configurant une règle pour "archiver les pages qui n'ont pas été mises à jour depuis six mois et envoyer un e-mail à l'auteur." C'est un moyen simple d'éviter que vos espaces ne soient encombrés d'informations obsolètes qui pourraient dérouter les gens.

Partager automatiquement les connaissances

Vous pouvez également automatiser la communication pour les mises à jour importantes. Par exemple, vous pourriez créer une règle comme : "Lorsqu'une nouvelle page avec le modèle 'Notes de réunion' est publiée, générez un résumé et envoyez-le par e-mail aux chefs de projet." Cela permet de tenir tout le monde informé sans ajouter une autre tâche manuelle à la charge de travail de quelqu'un.

Relier les documents aux tâches

Transformez directement votre documentation en plan d'action. Une simple invite comme "trouver tous les points d'action non cochés sur cette page et créer une nouvelle tâche pour chacun dans le projet Jira 'PROJ'" peut combler le fossé entre la planification dans Confluence et l'exécution du travail dans Jira.

Ces fonctionnalités sont vraiment utiles pour les équipes qui sont entièrement investies dans la suite Atlassian. Cependant, leur valeur diminue si les connaissances de votre entreprise sont réparties sur d'autres plateformes comme Google Docs ou Notion, car l'IA ne peut ni voir ni agir sur ces informations externes.

Les lacunes des règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence

Bien que l'interface en langage naturel soit un excellent point de départ, un examen plus approfondi révèle certaines limitations pratiques qui pourraient devenir des obstacles pour les équipes ayant des besoins plus complexes.

• Actions et déclencheurs limités : L'IA ne peut pas générer de règles pour certains des composants d'automatisation les plus puissants. Vous ne pouvez pas l'utiliser pour créer des règles qui envoient des requêtes web à des services externes, utilisent un webhook entrant comme déclencheur, ou même effectuent des actions simples comme la suppression d'un ticket. Cela rend difficile la création de flux de travail qui doivent communiquer avec d'autres systèmes critiques de l'entreprise.

• Un jardin clos : Atlassian Intelligence est conçu pour fonctionner exclusivement au sein de l'écosystème Atlassian. C'est comme un assistant serviable qui n'a jamais été autorisé à quitter le bâtiment. Il ne peut pas accéder aux données de vos bases de connaissances externes, de votre CRM ou de vos plateformes de commerce électronique, ni apprendre d'elles. Si vous avez besoin d'une IA capable de répondre à une question basée sur un Google Doc ou une conversation passée dans Zendesk, vous n'avez pas de chance.

• Aucun moyen de tester ou de prévoir : Vous pouvez prévisualiser la structure d'une règle avant de l'activer, mais vous ne pouvez pas exécuter de simulation sur vos données historiques. Cela signifie qu'il n'y a aucun moyen de savoir comment une automatisation se comportera réellement dans la pratique ou de prévoir son impact sur vos temps de résolution et vos coûts. Pour les environnements à enjeux élevés, déployer des automatisations sans ce type d'information est un risque assez important.

• Peu de personnalisation : La simplicité de l'invite en langage naturel se fait au détriment du contrôle. Vous ne pouvez pas affiner la personnalité de l'IA, définir un ton de voix spécifique ou lui donner des capacités personnalisées comme rechercher le statut d'une commande dans Shopify. C'est une approche unique qui peut ne pas correspondre à votre marque ou à vos besoins opérationnels spécifiques.

Tarification des règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence

Alors, combien tout cela coûte-t-il ? Atlassian Intelligence n'est pas vendu comme un produit distinct. Au lieu de cela, ses fonctionnalités sont incluses dans les forfaits Standard, Premium et Entreprise des produits Atlassian Cloud. Cela signifie que si vous avez déjà un forfait payant, vous avez probablement accès à ces capacités d'IA.

Voici un aperçu de la tarification pour Jira Software à titre d'exemple. Gardez à l'esprit que les prix peuvent changer, il est donc toujours bon de consulter la page de tarification officielle d'Atlassian pour les chiffres les plus récents.

Forfait	Prix (par utilisateur/mois, facturation annuelle)	Accès aux fonctionnalités clés de l'IA
Gratuit	0 $	Aucune fonctionnalité Atlassian Intelligence
Standard	6,25 $	Fonctionnalités Atlassian Intelligence incluses
Premium	16,00 $	Fonctionnalités Atlassian Intelligence incluses
Entreprise	Contacter le service commercial	Fonctionnalités Atlassian Intelligence incluses

Une alternative plus puissante aux règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence : unifier les connaissances avec eesel AI

C'est généralement à ce stade que les équipes commencent à chercher quelque chose d'un peu plus puissant. Lorsque les limites d'un outil intégré commencent à poser problème, vous avez besoin d'une plateforme d'IA dédiée qui offre plus de puissance et de flexibilité. C'est là qu'une solution comme eesel AI entre en jeu, conçue spécifiquement pour surmonter les défis des connaissances cloisonnées et de l'automatisation rigide.

Allez au-delà de l'écosystème Atlassian

Contrairement à l'IA native d'Atlassian, eesel AI se connecte à toutes les connaissances de votre entreprise, où qu'elles se trouvent. Elle peut apprendre à partir de documents dans Confluence, Google Docs et Notion, ainsi que des tickets passés de centres d'aide comme Zendesk ou Jira Service Management. Cela donne à l'IA une vision complète de votre entreprise, lui permettant de fournir des solutions beaucoup plus précises et utiles.

Cette infographie montre comment eesel AI unifie les connaissances de diverses plateformes, surmontant les limitations des règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence, qui sont confinées à un seul écosystème.

Prenez le contrôle avec un moteur de flux de travail personnalisable

L'Agent IA d'eesel AI se libère des limitations d'action des outils intégrés. Il prend en charge les appels API personnalisés, ce qui signifie que votre IA peut effectuer des actions en temps réel comme rechercher des informations de commande dans Shopify ou mettre à jour une fiche client dans un CRM externe. Vous obtenez également un contrôle total sur le ton, la personnalité de l'IA et les types exacts de tickets qu'elle doit gérer, de sorte qu'elle semble toujours être une extension naturelle de votre équipe.

Cette image affiche l'interface d'eesel AI pour configurer des règles et des garde-fous personnalisés, un avantage clé par rapport aux règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence, moins flexibles.

Testez en toute confiance grâce à la simulation

Avant de laisser une automatisation interagir avec des clients en direct, vous devez savoir si elle fonctionne vraiment. eesel AI vous permet d'exécuter une simulation sur des milliers de vos anciens tickets de support dans un environnement sûr. Cela vous donne une prévision claire et précise de votre taux d'automatisation potentiel, des économies de coûts et du retour sur investissement global. Vous pouvez créer et déployer de nouveaux flux de travail sans toutes les approximations.

Cette capture d'écran du tableau de bord de simulation d'eesel AI met en évidence une fonctionnalité qui manque aux règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence, montrant les performances d'automatisation prévues.

Démarrez en quelques minutes, pas en quelques mois

Se lancer avec une IA puissante ne devrait pas nécessiter un projet de mise en œuvre massif. eesel AI est une plateforme véritablement en libre-service. Vous pouvez connecter votre centre d'aide ou d'autres outils en un seul clic et lancer votre premier agent IA en quelques minutes seulement, le tout sans avoir besoin de prendre un rendez-vous commercial ou d'attendre un long processus d'intégration.

Règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence : commencer simple ou viser la puissance ?

Alors, quel est le verdict sur les règles d'automatisation IA d'Atlassian Intelligence ? Cela dépend vraiment de ce dont vous avez besoin.

Si votre équipe est déjà profondément ancrée dans l'écosystème Atlassian et que vous voulez simplement automatiser des tâches internes simples, c'est un excellent point de départ. Cela abaisse la barrière à l'entrée et rend la création de flux de travail de base accessible à tous, ce qui est une grande victoire.

Cependant, ses limites deviennent claires une fois que vos besoins augmentent. Elles sont confinées au jardin clos d'Atlassian, ne peuvent pas se connecter à des systèmes externes et manquent d'un cadre robuste pour les tests et la simulation. Pour les équipes qui ont besoin d'unifier les connaissances de plusieurs sources, d'effectuer des actions dans d'autres applications et de déployer des automatisations en toute confiance, une plateforme plus spécialisée est la solution. Un outil comme eesel AI offre la puissance, la flexibilité et le contrôle nécessaires pour transformer véritablement vos flux de travail de support et d'opérations informatiques de A à Z.

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