
Atlassian déploie une nouvelle série de fonctionnalités d'IA appelées Atlassian Intelligence, et l'un des aspects les plus intéressants est la possibilité de créer des automatisations en utilisant le langage naturel. L'idée est plutôt séduisante : vous décrivez simplement le flux de travail que vous souhaitez, et l'IA est censée créer la règle d'automatisation pour vous dans Jira ou Confluence.
Cela semble idéal pour les équipes qui veulent automatiser des tâches fastidieuses sans avoir à se battre avec des constructeurs de règles compliqués. Mais est-ce que ça fonctionne vraiment bien quand on le met à l'épreuve ?
Ce guide vous donnera un aperçu honnête de cette fonctionnalité. Nous examinerons ce qu'elle fait bien, comment la configurer, quelles sont ses limites, et comment elle se compare aux outils d'automatisation par IA qui peuvent se connecter à l'ensemble des connaissances de votre entreprise, pas seulement à ce qui se trouve dans Atlassian.
Qu'est-ce qu'Atlassian Intelligence ?
Tout d'abord, Atlassian Intelligence n'est pas quelque chose que vous pouvez acheter séparément. Il s'agit d'un ensemble de fonctionnalités d'IA intégrées directement dans les produits cloud d'Atlassian, alimentées par une combinaison de la technologie d'OpenAI et des propres modèles de langage d'Atlassian. Vous pouvez le considérer comme un module complémentaire uniquement disponible dans leurs plans plus coûteux, Premium et Enterprise.
L'attraction principale pour de nombreuses équipes est l'outil d'« automatisation en langage naturel ». Son rôle est de prendre une simple instruction textuelle, comme « lorsqu'un nouveau bug est signalé, l'assigner au développeur principal », et de la transformer en une règle d'automatisation formelle de type « si ceci, alors cela ». Cela vous évite le processus fastidieux de sélection des déclencheurs, conditions et actions dans des menus déroulants interminables, ce qui peut certainement faire gagner du temps et rendre l'automatisation plus accessible à tous les membres de l'équipe.
Fonctionnalités clés et cas d'utilisation
Le processus en lui-même est assez simple. Vous tapez une commande, l'IA suggère une règle, puis vous pouvez l'examiner, la modifier si nécessaire et la mettre en service. C'est un moyen pratique de vous décharger des tâches répétitives dans toute la suite Atlassian.
Automatiser les flux de travail dans Jira Service Management
Si vous travaillez dans le support, vous savez à quel point il y a de la pression pour être rapide et constant. Gérer manuellement les escalades de tickets ou essayer de se souvenir de chaque SLA est la recette parfaite pour les erreurs et la perte de temps. Avec le langage naturel, vous pouvez configurer des règles pour gérer cela à votre place.
Un exemple classique est la gestion des violations de SLA. Vous pourriez écrire une instruction comme : « Lorsqu'un ticket est sur le point de violer son SLA, changer son statut à Escaladé et notifier le canal de garde dans Slack. » Cela aide votre équipe à réagir rapidement aux problèmes urgents sans avoir à surveiller manuellement la file d'attente toute la journée.
Rationaliser la gestion de contenu dans Confluence
Soyons honnêtes, une base de connaissances d'entreprise peut facilement se transformer en un fouillis d'articles obsolètes. La maintenir organisée est une tâche manuelle qui finit presque toujours en bas de la liste des choses à faire. L'automatisation en langage naturel peut aider avec quelques tâches de maintenance de base.
Par exemple, vous pourriez configurer une instruction comme celle-ci : « Tous les six mois, trouver les pages qui n'ont pas été mises à jour depuis un certain temps, les archiver et envoyer un e-mail à la personne qui les a écrites. » Une règle simple comme celle-ci empêche votre documentation de devenir obsolète et garantit que votre équipe peut réellement faire confiance aux informations qu'elle trouve.
Gérer les tâches de développement dans Jira Software
Les équipes agiles vivent et meurent par leurs processus. Quand quelqu'un oublie de créer une sous-tâche ou d'assigner le travail à la bonne personne, cela peut gripper tout le sprint. Vous pouvez utiliser l'IA pour aider à faire respecter ces processus sans harceler personne.
Pensez à une instruction pour votre flux de travail de développement : « Lorsqu'une demande est déplacée vers 'En revue', créer une sous-tâche pour les tests d'assurance qualité et l'assigner à notre responsable QA. » Cela garantit que chaque parcelle de travail passe par les contrôles de qualité appropriés, rendant votre cycle de développement beaucoup plus prévisible.
Configuration, prérequis et tarification
Se lancer avec Atlassian Intelligence n'est pas aussi simple que d'appuyer sur un interrupteur pour votre équipe. Il y a quelques étapes à suivre.
Comment activer Atlassian Intelligence
L'activation de cette fonctionnalité est une décision qui doit être prise au niveau de l'organisation, vous aurez donc besoin d'un administrateur pour le faire.
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Un administrateur de l'organisation doit se connecter sur « admin.atlassian.com ».
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De là, il devra naviguer vers la section Atlassian Intelligence dans les paramètres.
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Enfin, il pourra choisir d'activer les fonctionnalités pour des produits comme Jira ou Confluence.
Ce qu'il faut retenir, c'est que les équipes individuelles ne peuvent pas simplement activer cela de leur propre chef. Cela doit être activé pour toute l'organisation, ce qui pourrait ne pas convenir au budget ou aux politiques de sécurité de chaque entreprise.
Prérequis de plan et tarification
Voici le plus gros hic : Atlassian Intelligence n'est pas inclus dans tous les plans. Il est exclusivement fourni avec les versions Premium et Enterprise des produits cloud d'Atlassian.
Pour vous donner une idée, Jira Premium commence à environ 16 $ par utilisateur et par mois. Cela signifie que vous ne payez pas seulement pour une fonctionnalité d'IA ; vous passez à une suite complète d'outils premium dont vous n'avez peut-être même pas besoin. Cette tarification peut être un obstacle pour les petites équipes ou les entreprises qui veulent simplement une IA puissante sans s'engager dans une licence coûteuse à l'échelle de l'entreprise.
Atlassian Intelligence : un contraste avec les plateformes en libre-service
C'est un modèle assez différent de ce que l'on voit avec les plateformes d'IA dédiées. Des outils comme eesel AI sont conçus pour une configuration rapide et en libre-service. Vous pouvez connecter votre service d'assistance et vos sources de connaissances en quelques minutes et commencer par vous-même. La tarification est généralement plus transparente et basée sur l'utilisation, vous n'êtes donc pas enfermé dans un abonnement coûteux pour un tas de fonctionnalités supplémentaires. Vous pouvez être opérationnel en quelques minutes, pas en mois, sans avoir à parler à un commercial.
Limitations clés et une alternative flexible
Bien qu'avoir un outil intégré soit pratique, l'IA native d'Atlassian présente des limitations assez importantes qui pourraient poser problème aux équipes ayant des projets d'automatisation plus ambitieux.
Prise en charge limitée des composants et actions personnalisées
Dès le début, vous remarquerez qu'Atlassian Intelligence ne peut pas gérer de nombreuses tâches d'automatisation courantes. La documentation officielle souligne qu'il ne prend pas en charge plusieurs composants clés, notamment :
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Les déclencheurs provenant de webhooks entrants
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Les actions qui « envoient une requête web » (ce qui est la façon d'appeler des API externes)
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Les actions pour « supprimer une demande »
Alors, qu'est-ce que cela signifie réellement pour votre équipe ? Cela signifie que vous ne pouvez pas créer d'automatisations qui communiquent avec vos autres outils. Besoin de récupérer des informations client de votre CRM, de vérifier le statut d'une commande dans Shopify, ou de lancer un flux de travail dans une autre application ? Vous ne pouvez pas. Vos automatisations sont coincées dans la bulle Atlassian.
Sources de connaissances contraintes et cloisonnées
L'IA ne connaît que ce qui se trouve dans vos instances Jira et Confluence. Mais soyons honnêtes, cela ne représente qu'une fraction des endroits où se trouvent les informations importantes de votre entreprise.
Vous avez des connaissances éparpillées partout : dans des Google Docs, des pages Notion, des fils de discussion Slack, et d'anciens tickets de support dans des services d'assistance comme Zendesk ou Freshdesk. L'IA d'Atlassian ne peut accéder à rien de tout cela, ce qui signifie que ses automatisations fonctionnent toujours avec une vision incomplète.
Cette infographie montre comment eesel AI se connecte à plus de 100 sources de connaissances, contrairement à l'approche cloisonnée d'Atlassian Intelligence.
L'alternative : une plateforme d'IA unifiée et personnalisable
C'est là qu'une plateforme comme eesel AI est conçue pour résoudre précisément ces problèmes.
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Rassemblez toutes vos connaissances : eesel AI se connecte à plus de 100 sources différentes, y compris votre service d'assistance, vos wikis et vos outils de chat. Cela donne à l'IA une vue complète des connaissances de votre entreprise, de sorte que ses automatisations sont beaucoup plus précises et conscientes du contexte global.
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Prenez le contrôle total : Le moteur de flux de travail d'eesel AI est entièrement personnalisable et prend en charge les actions API personnalisées. C'est une réponse directe aux limites d'Atlassian, vous permettant de créer des automatisations qui peuvent récupérer des données d'autres systèmes, déclencher des webhooks et effectuer des actions où que vous en ayez besoin.
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Testez en toute confiance : Avant de laisser une IA interagir avec vos clients, vous devez savoir qu'elle fonctionne. eesel AI dispose d'un mode de simulation qui vous permet de tester vos automatisations sur des milliers de vos tickets passés. Vous pouvez voir exactement comment elle aurait performé et obtenir des prévisions solides sur les taux de résolution avant de la mettre en service.
Le tableau de bord de simulation d'eesel AI permet de tester les automatisations sur des données historiques, une fonctionnalité clé pour les plateformes utilisant les automatisations d'Atlassian Intelligence via le langage naturel.
Voici une comparaison rapide des deux solutions :
Fonctionnalité | Automatisation Atlassian Intelligence | eesel AI |
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Sources de connaissances | Limité à Jira & Confluence | Plus de 100 sources (services d'assistance, wikis, chat, etc.) |
Actions personnalisées | Très limité (pas de webhooks ou d'appels API externes) | Entièrement pris en charge via des actions API personnalisables |
Temps de configuration | Nécessite une activation par un administrateur et un plan Premium | Libre-service, opérationnel en quelques minutes |
Test et déploiement | Inspection manuelle des règles | Simulation puissante sur les données historiques |
Modèle de tarification | Inclus dans des plans par utilisateur coûteux | Plans transparents basés sur les interactions |
L'automatisation d'Atlassian Intelligence est-elle suffisante pour vos besoins ?
L'automatisation en langage naturel d'Atlassian est une fonctionnalité correcte pour les équipes qui paient déjà pour les plans Premium ou Enterprise et qui ont seulement besoin d'automatiser des tâches simples à l'intérieur de Jira et Confluence. Pour des flux de travail internes de base, c'est pratique.
Mais cette commodité se fait au détriment de la flexibilité et de la puissance. Les actions limitées et les connaissances cloisonnées de la plateforme en font un mauvais choix pour toute équipe qui a besoin de créer des automatisations qui se connectent au monde extérieur. Si vos flux de travail dépendent d'autres outils, de données personnalisées ou de connaissances stockées en dehors d'Atlassian, vous allez rapidement vous heurter à un mur.
Pour les entreprises qui souhaitent sérieusement utiliser l'automatisation pour améliorer leur façon de travailler, une plateforme plus spécialisée n'est pas seulement un meilleur choix ; c'est une nécessité.
Créez des automatisations qui fonctionnent vraiment pour votre équipe
Si vous avez l'impression que les limitations des outils intégrés vous freinent, il est peut-être temps de voir ce qu'une plateforme d'IA dédiée peut faire.
Vous pouvez connecter votre Jira Service Management et toutes vos autres sources de connaissances à eesel AI en quelques minutes. Commencez à créer les automatisations dont vous avez réellement besoin, sans vous heurter à des limites frustrantes. Essayez la version d'essai gratuite dès aujourd'hui.
Foire aux questions
Les automatisations d'Atlassian Intelligence via le langage naturel sont des fonctionnalités d'IA intégrées aux produits cloud d'Atlassian qui permettent aux utilisateurs de créer des règles d'automatisation en les décrivant en langage courant. Cela diffère des automatisations Jira classiques, qui nécessitent généralement de configurer manuellement les déclencheurs, les conditions et les actions à l'aide de menus déroulants.
L'activation de cette fonctionnalité nécessite qu'un administrateur de l'organisation se connecte sur « admin.atlassian.com ». De là, il doit naviguer vers la section Atlassian Intelligence dans les paramètres et choisir d'activer les fonctionnalités pour des produits spécifiques comme Jira ou Confluence.
Les automatisations d'Atlassian Intelligence via le langage naturel ne sont pas disponibles sur tous les plans. Cette fonctionnalité est exclusivement incluse dans les versions Premium et Enterprise des produits cloud d'Atlassian, ce qui signifie qu'elle nécessite une mise à niveau vers un abonnement de niveau supérieur.
Une limitation clé est leur incapacité à gérer les tâches d'automatisation courantes impliquant des systèmes externes. Elles ne prennent pas en charge les déclencheurs provenant de webhooks entrants ou les actions qui « envoient une requête web », ce qui rend impossible la création d'automatisations qui communiquent avec des outils en dehors de l'écosystème Atlassian.
Les automatisations d'Atlassian Intelligence via le langage naturel sont largement limitées aux connaissances résidant dans vos instances Jira et Confluence. Elles ne peuvent pas accéder aux informations provenant de sources externes comme Google Docs, Notion, Slack, Zendesk ou Freshdesk, offrant ainsi une vue incomplète de l'ensemble de vos connaissances d'entreprise.
Bien que pratiques pour des tâches internes simples au sein des produits Atlassian, leurs actions limitées et leurs connaissances cloisonnées les rendent moins adaptées à une automatisation complexe et multiplateforme. Pour les flux de travail nécessitant une intégration avec divers outils externes, des appels API personnalisés ou une vue unifiée des connaissances provenant de nombreuses sources, une plateforme plus spécialisée est souvent nécessaire.