Atlassian Intelligence corrige les erreurs JQL : Un aperçu pour 2025

Soyons honnêtes : le Jira Query Language (JQL), c'est une de ces choses qu'on adore ou qu'on déteste. Il est incroyablement puissant pour dénicher les tickets exacts dont vous avez besoin, mais sa syntaxe peut donner l'impression d'apprendre une toute nouvelle langue à la volée. Pour ceux qui ne sont pas développeurs, c'est souvent un obstacle insurmontable. Pour les autres, cela se transforme fréquemment en une boucle frustrante consistant à écrire une requête, la voir échouer, puis se tourner vers Google pour trouver des réponses.

Atlassian tente de lisser certaines de ces difficultés avec Atlassian Intelligence, leur grande offensive dans les fonctionnalités d'IA. L'un des plus récents outils de leur arsenal, encore en version bêta, est conçu pour corriger automatiquement les erreurs JQL.

Alors, est-ce la baguette magique pour tous nos maux liés au JQL ? Examinons de manière pratique comment cette fonctionnalité fonctionne réellement, ce qu'elle vous coûtera, où elle n'est pas tout à fait à la hauteur, et comment elle se compare à une toute autre façon de penser l'IA.

Qu'est-ce que le JQL ?

Considérez le JQL comme le code de recherche spécial de Jira. C'est une manière structurée de demander des choses à Jira en utilisant un mélange de champs (comme "status" ou "assignee"), d'opérateurs ("=" ou "!="), de valeurs (""Done"" ou "currentUser()"), et de mots-clés ("AND" ou "OR").

C'est le moteur qui alimente tous ces filtres personnalisés, ces gadgets de tableau de bord astucieux et ces rapports détaillés. Lorsque vous devez être super spécifique, comme pour trouver "tous les bogues non résolus de ce sprint qui auraient dû être terminés lors du précédent", c'est le JQL qui vous permet de le faire.

Mais c'est rarement aussi simple. Les gens se battent avec sa courbe d'apprentissage abrupte depuis des années, et il peut devenir assez capricieux avec des recherches plus complexes. Par exemple, essayer de trouver tous les tickets entre deux versions de livraison spécifiques semble facile, mais construire une requête JQL fiable pour cela peut être un vrai casse-tête. C'est précisément ce genre de difficulté qui rend un assistant IA si attrayant sur le papier.

Comment Atlassian Intelligence corrige les erreurs JQL

Les fonctionnalités d'IA d'Atlassian pour le JQL sont uniquement disponibles pour les clients Jira Cloud Premium et Enterprise, et elles font principalement deux choses.

Premièrement, vous avez le traducteur du langage naturel vers le JQL. L'idée est que vous pouvez taper quelque chose en français simple, comme "mes tâches ouvertes", et l'IA vous fournira le JQL approprié.

La deuxième fonctionnalité, et celle sur laquelle nous nous concentrons aujourd'hui, est le correcteur JQL par IA. Ce nouvel outil en bêta n'écrit pas la requête pour vous à partir de zéro. Au lieu de cela, il examine une requête que vous avez déjà écrite, trouve les erreurs de syntaxe et suggère comment les corriger. C'est essentiellement un correcteur orthographique pour votre JQL.

Quelle est l'efficacité du correcteur JQL ?

Entrons dans le vif du sujet pour voir comment ce correcteur JQL se comporte, quels sont ses points forts et où les failles commencent à apparaître.

Comment fonctionne le correcteur JQL

Le processus est assez simple. Vous écrivez votre requête JQL et vous lancez la recherche. Si vous avez fait une erreur, Jira vous affiche le message d'erreur habituel. Mais maintenant, juste à côté, vous verrez un nouveau bouton "Corriger l'erreur".

Lorsque vous cliquez dessus, Atlassian Intelligence examine votre requête et propose une version corrigée. Vous pouvez accepter la correction et relancer la recherche. Il est conçu pour détecter les erreurs courantes et simples, telles que :

• Simples fautes de frappe : "staus" au lieu de "status".

• Opérateurs incorrects : utiliser "=" alors qu'il fallait en réalité "IN".

• Syntaxe de fonction erronée : écrire "currentUser" au lieu de "currentUser()".

L'avantage : un coup de pouce pour les débutants sur Jira

Si vous commencez tout juste à vous familiariser avec le JQL, cette fonctionnalité peut être un petit assistant bien pratique. Elle rend l'ensemble du processus un peu moins intimidant et pourrait vous faire gagner quelques minutes que vous auriez passées à vous arracher les cheveux pour une simple faute de frappe. Elle peut agir comme un guide bienveillant, vous apprenant la syntaxe correcte en vous montrant où vous vous êtes trompé. Considérez-la comme une bonne paire de petites roues.

Le retour à la réalité : les limites actuelles

Mais dès que vous vous sentirez assez à l'aise pour enlever ces petites roues, vous commencerez probablement à remarquer les limites. Cette fonctionnalité est plus un pansement sur un outil pour utilisateurs avancés qu'une véritable solution au problème commercial plus large : obtenir des réponses rapides et précises sans avoir besoin d'un diplôme en Jira.

Et d'après les retours des membres de la communauté Jira, ces limites apparaissent assez rapidement.

• Il ne corrige que la syntaxe simple. Le correcteur ne vous aidera pas à construire une requête complexe à partir de zéro ni à signaler lorsque votre logique est erronée. Si votre requête est techniquement correcte mais ne trouve pas ce que vous cherchez, l'IA ne peut pas vous aider. Vous devez toujours savoir quels champs et fonctions utiliser en premier lieu.

• <quote text="Lorsque les gens ont besoin d'aide pour les choses vraiment complexes, la raison même pour laquelle ils se tourneraient vers l'IA, le générateur de langage naturel vers JQL est souvent décrit sur les forums communautaires comme étant "absolument horrible"." sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://www.reddit.com/r/jira/comments/1e7ihwj/jira_cloud_ai_experiences/">

• C'est un pansement, pas un remède. En fin de compte, ces fonctionnalités d'IA sont conçues pour rendre un outil difficile un peu moins difficile. Elles ne changent rien au fait que vous devez toujours opérer dans un monde où la "recherche passe avant tout", en élaborant manuellement des requêtes pour traquer les informations dont vous avez besoin.

Détail des tarifs d'Atlassian Intelligence

Atlassian Intelligence n'est pas une fonctionnalité que vous pouvez simplement activer en appuyant sur un bouton. Pour y accéder, vous devez souscrire à leurs formules les plus chères, et même dans ce cas, les coûts et les limites peuvent être un peu déroutants.

Coûts cachés

Pour ne serait-ce que mettre la main sur le correcteur JQL, votre équipe doit être abonnée à une formule Jira Standard, Premium ou Enterprise, ce qui représente déjà un saut significatif par rapport à la formule gratuite.

Mais les fonctionnalités d'IA plus puissantes, celles qui promettent de faire plus que simplement corriger des fautes de frappe, font partie du nouveau et plus grand produit d'IA d'Atlassian appelé Rovo. Et selon les utilisateurs du programme d'accès anticipé, Rovo a son propre prix élevé, aux alentours de 24 $ par utilisateur et par mois.

En plus de cela, Atlassian a mis en place un système de "crédits IA" et d'"objets indexés" qui plafonne votre utilisation de l'IA chaque mois. C'est un modèle confus qui peut entraîner des limites inattendues, rendant difficile la budgétisation ou la certitude que l'outil sera disponible quand vous en aurez besoin.

Formule	Prix (par utilisateur/mois, annuel)	Fonctionnalités IA clés	Limites
Gratuite	0 $	Aucune	S/O
Standard	7,91 $	Recherche Rovo de base, quelques fonctionnalités IA	25 crédits IA/utilisateur/mois
Premium	14,54 $	Plus de fonctionnalités et de crédits IA	70 crédits IA/utilisateur/mois
Enterprise	Contacter le service commercial	La plupart des fonctionnalités et crédits IA	150 crédits IA/utilisateur/mois

Une meilleure façon d'utiliser l'IA dans Jira ?

Alors qu'Atlassian s'efforce de vous aider à écrire de meilleures requêtes, il est utile de prendre du recul et de se demander : sommes-nous en train de résoudre le bon problème ?

Le problème de l'approche axée sur les requêtes

Se concentrer sur le JQL, même avec un assistant IA, maintient les équipes coincées dans un état d'esprit où la "requête passe avant tout". Le véritable objectif n'est pas de devenir un magicien du JQL ; c'est de résoudre des problèmes et de répondre instantanément aux questions de vos clients ou de vos collègues. Les équipes de support et d'ITSM ne devraient pas avoir à passer leur temps à chercher des informations enfouies dans des tickets et des documents. Elles devraient recevoir les réponses directement.

Une alternative : l'approche axée sur la connaissance d'eesel AI

C'est là que des outils comme eesel AI abordent le problème sous un angle complètement différent. Au lieu de vous aider à chercher des informations application par application, il rassemble toutes vos connaissances pour donner des réponses directes et automatiser le travail dès le départ.

• Rassemblez toutes vos connaissances. eesel AI ne se limite pas à l'univers d'Atlassian. Il se connecte à plus de 100 sources différentes. Cela signifie qu'il peut extraire des informations de votre instance Jira Service Management et de vos espaces Confluence, mais aussi de tickets précédents dans Zendesk, de documents dans Google Docs et de conversations dans Slack. Il construit un cerveau unique et unifié pour l'ensemble de votre service de support.

Une infographie montrant comment eesel AI unifie les connaissances de plusieurs sources comme Slack, Jira et Google Docs pour fournir des réponses complètes, illustrant une alternative à la façon dont Atlassian Intelligence corrige les erreurs JQL.

• Automatisez sans jamais toucher au JQL. Une fois toutes ces connaissances connectées, un Agent IA eesel peut comprendre la question d'un utilisateur en langage naturel et fournir une réponse directe. Il peut résoudre des tickets de lui-même, rédiger des brouillons de réponses pour les agents humains et trier automatiquement les demandes entrantes. Aucune recherche manuelle en JQL n'est jamais nécessaire car l'IA fait toute la "recherche" pour vous.

• Soyez opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois. Faire migrer toute votre organisation vers Jira Cloud et mettre à niveau les formules juste pour obtenir un simple correcteur JQL est un projet énorme. Avec eesel AI, vous pouvez connecter votre service d'assistance et d'autres sources de connaissances et être opérationnel en quelques minutes. C'est une plateforme véritablement en libre-service, vous pouvez donc commencer à en voir la valeur avant même d'avoir à parler à un commercial.

Fonctionnalité	Atlassian Intelligence pour JQL	eesel AI
Objectif principal	Aide les utilisateurs à écrire de meilleures requêtes JQL.	Automatise la résolution des tickets et assiste les agents.
Sources de connaissances	Limité à l'écosystème Atlassian (Jira, Confluence).	Unifie plus de 100 sources (services d'assistance, wikis, tickets passés, etc.).
Expérience utilisateur	Nécessite que les utilisateurs écrivent et corrigent manuellement les requêtes.	Les utilisateurs posent des questions en langage naturel ; aucune requête n'est nécessaire.
Configuration	Nécessite une formule Jira Cloud Premium/Enterprise.	Configuration en libre-service, opérationnelle en quelques minutes.
Modèle de tarification	Niveaux compliqués avec des limites de crédits et des modules complémentaires coûteux.	Formules transparentes et prévisibles sans frais par résolution.

Le verdict : le correcteur JQL en vaut-il la peine ?

Alors, revenons à la question principale : la fonctionnalité de correction des erreurs JQL d'Atlassian Intelligence est-elle vraiment importante ?

Pour les nouveaux utilisateurs de Jira qui se trouvent déjà sur une formule Premium ou Enterprise coûteuse, c'est un petit outil sympathique à avoir. Il pourrait vous faire économiser quelques minutes de frustration ici et là. Mais il ne s'attaque pas vraiment aux problèmes plus importants auxquels les équipes de support et d'ITSM modernes sont confrontées chaque jour : réduire les temps de résolution, dévier les questions courantes et libérer les agents des tâches manuelles et fastidieuses.

La véritable valeur de l'IA vient de la suppression des barrières entre vos différentes sources d'information et de l'automatisation du travail de recherche de réponses. Il ne s'agit pas de rendre un langage de requête un peu lourd un tout petit peu plus facile à utiliser. Pour les équipes qui cherchent sérieusement à améliorer leur support, l'accent ne devrait pas être mis sur un petit outil pour corriger la syntaxe. Il devrait être mis sur une plateforme d'IA complète qui connecte toutes vos connaissances pour fournir une aide instantanée et précise.

Prêt à aller au-delà de la correction des requêtes et à commencer à automatiser les résolutions ? Découvrez comment eesel AI connecte l'ensemble de votre base de connaissances pour fournir un support instantané et précis.