Si vous avez déjà passé du temps à gérer une instance Jira, vous connaissez la chanson. Un nouveau ticket arrive dans la file d'attente, et vous avez ce sentiment tenace de l'avoir déjà vu. Genre, la semaine dernière. Et la semaine d'avant. Gérer les mêmes problèmes encore et encore peut donner l'impression de tourner en rond. Trouver des tickets similaires est une bonne première étape, mais soyons honnêtes, le véritable objectif est de les résoudre et de vous en débarrasser pour de bon.
Atlassian Intelligence propose une fonctionnalité qui tente de vous aider, mais elle ne fait qu'effleurer la surface. Ce guide vous expliquera ce que la fonctionnalité « lier des éléments de travail similaires » fait réellement, où elle est vraiment utile, où elle échoue, et comment vous pouvez passer de la simple liaison de tickets à leur résolution automatique.
Qu'est-ce que la fonctionnalité « lier des éléments de travail similaires » d'Atlassian Intelligence ?
À la base, la fonctionnalité « lier des éléments de travail similaires » d'Atlassian Intelligence est comme un petit assistant pour vos agents. Elle utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour lire les titres et les descriptions de vos tickets Jira, puis suggère d'autres tickets qui semblent similaires. Tout cela fait partie de la plus grande offensive d'Atlassian en matière d'IA, qu'ils ont récemment commencé à appeler Rovo.
L'idée principale est d'aider votre équipe à trouver et à connecter des tickets, des pages Confluence et d'autres documents connexes directement depuis le ticket sur lequel ils travaillent. Par exemple, si vous examinez un incident en direct, un petit panneau pourrait apparaître avec des « Incidents similaires » ou vous proposer un bouton « Trouver des ressources » pour dénicher d'anciens rapports post-incident. L'objectif est de donner du contexte à votre équipe sans qu'elle ait à le chercher manuellement.
Il est important d'être clair sur ce qu'est cette fonctionnalité, et ce qu'elle n'est pas. Il s'agit uniquement de montrer des informations à une personne. Elle vous donne des indices et des suggestions, mais elle ne fait rien au ticket lui-même. L'agent doit toujours tout lire, comprendre ce qui est pertinent et décider de la marche à suivre.
Dans quels cas la fonctionnalité « lier des éléments de travail similaires » d'Atlassian Intelligence est-elle utile dans Jira
Même avec ses limites, cette fonctionnalité peut être très pratique pour les équipes qui essaient de maîtriser leurs flux de travail internes.
Mettre les agents au courant rapidement
Pour les nouveaux agents, ou même pour les agents expérimentés confrontés à un nouveau problème étrange, cette fonctionnalité peut être un véritable gain de temps. Si un bug similaire est déjà apparu, ils peuvent instantanément voir comment il a été résolu, qui était impliqué et ce qui s'est passé.
Par exemple, un agent reçoit un ticket intitulé « le bouton de connexion ne fonctionne pas ». L'IA l'oriente vers trois anciens incidents aux descriptions presque identiques. L'agent clique, voit qu'il s'agit d'un problème de serveur récurrent qui nécessite une séquence de redémarrage spécifique, et évite de perdre une heure en diagnostics.
Repérer les tickets en double et les tendances
L'un des plus grands casse-têtes dans toute file d'attente de support, c'est lorsque dix personnes différentes signalent exactement le même problème. Cette fonctionnalité vous aide à repérer ces doublons presque immédiatement. En les liant tous à un ticket principal, vous pouvez centraliser toutes vos communications et arrêter de tourner en rond.
Imaginez ceci : une petite panne de service entraîne un afflux de 50 tickets signalant tous le même message d'erreur. Un agent peut utiliser les suggestions de l'IA pour les lier tous à un seul incident principal. Désormais, vous n'avez plus qu'à publier les mises à jour à un seul endroit, informant tout le monde sans le chaos.
Accélérer la résolution des incidents
Lorsque vous êtes au milieu d'un incident en direct, chaque seconde compte. Il est crucial de dénicher d'anciens rapports post-incident (PIR) ou des articles de base de connaissances. La fonction « Trouver des ressources », optimisée par Atlassian Intelligence, peut les faire apparaître au moment où la pression monte.
Disons qu'une base de données critique commence à avoir des problèmes. L'IA pourrait faire remonter un PIR d'il y a six mois décrivant un événement presque identique. Ce document pourrait contenir la solution exacte et mentionner les ingénieurs qui l'ont résolu, donnant à la personne d'astreinte une énorme longueur d'avance.
Les limites de la fonctionnalité « lier des éléments de travail similaires » d'Atlassian Intelligence
Bon, soyons pragmatiques. La fonctionnalité est utile, mais elle a une limite naturelle car elle est conçue pour l'assistance, pas pour l'automatisation complète.
C'est réactif, pas proactif
La fonctionnalité n'entre en action qu'après la création d'un ticket et lorsqu'un agent le consulte. Elle ne fait rien pour empêcher la création de ce ticket en premier lieu, et elle ne le résout pas avant qu'un agent ne doive y consacrer du temps.
Cela signifie que votre équipe continue d'ouvrir, de lire et de trier chaque ticket qui arrive, même si la solution est simple et bien documentée. Elle aide sur le comment résoudre le problème, mais elle ne réduit pas beaucoup la charge de travail initiale.
Cela dépend toujours du travail manuel
L'IA vous donne des suggestions, mais un humain doit faire le reste. Un agent doit toujours lire les éléments liés, décider s'ils correspondent vraiment, rassembler les informations, puis rédiger une réponse ou prendre des mesures. L'effort mental ne disparaît pas ; il passe simplement de la recherche à l'analyse.
Comme tout administrateur Jira expérimenté vous le dira, ils passent la plupart de leur journée à éteindre des incendies. Cette fonctionnalité est un autre outil pour la lutte contre les incendies, mais elle ne leur enlève pas ces tâches. Cela laisse moins de temps pour les actions proactives, comme l'amélioration des flux de travail ou la création d'une meilleure documentation.
C'est coincé dans l'écosystème Atlassian
Atlassian Intelligence est à son meilleur lorsqu'elle examine les données de son propre univers, principalement Jira et Confluence. Mais soyons réalistes, les informations importantes sont éparpillées un peu partout : dans des Google Docs partagés, d'anciens messages Slack, des wikis internes ou des centres d'aide externes.
Si la réponse à un ticket est enfouie dans un Google Doc qui détaille la configuration spécifique d'un client, votre agent ne la verra pas suggérée dans Jira. Il devra recommencer à chercher à l'ancienne, ce qui va un peu à l'encontre de l'objectif d'avoir un assistant IA.
Tarification d'Atlassian Intelligence pour Jira
Il convient également de noter que ces fonctionnalités d'IA ne sont pas incluses dans le plan gratuit d'Atlassian. Elles font partie des niveaux payants, et ce que vous obtenez dépend de combien vous payez.
Voici un aperçu rapide des plans qui incluent les fonctionnalités de Rovo (Atlassian Intelligence) :
| Fonctionnalité | Plan Standard | Plan Premium | Plan Enterprise |
|---|---|---|---|
| Prix | 7,91 $ / utilisateur / mois | 14,54 $ / utilisateur / mois | Contacter le service commercial (facturation annuelle) |
| Fonctionnalités IA de Rovo | Incluses | Incluses | Incluses |
| Crédits IA | 25 par utilisateur/mois | 70 par utilisateur/mois | 150 par utilisateur/mois |
| Objets indexés | 100 par utilisateur | 250 par utilisateur | 625 par utilisateur |
| Cas d'utilisation clé | Recherche IA de base, génération de contenu et automatisation. | Planification avancée, plus d'automatisation et limites d'IA plus élevées. | Échelle, sécurité et automatisation illimitée de niveau entreprise. |
Le coût peut vite grimper à mesure que votre équipe s'agrandit, et le nouveau système de crédits IA signifie que vous devez surveiller votre utilisation. Cela peut rendre votre budget un peu imprévisible, surtout lorsque les choses s'accélèrent.
Une meilleure solution : passer de la liaison d'éléments à leur résolution
Lier des éléments similaires est un bon début, mais l'objectif final pour toute équipe est de réduire le travail manuel et de résoudre les problèmes instantanément. Cela nécessite une IA capable non seulement de trouver des informations, mais aussi de les comprendre et d'agir en conséquence.
C'est là qu'une plateforme comme eesel AI entre en jeu. Elle est conçue pour être cette prochaine étape, ajoutant une couche de véritable automatisation aux outils que vous utilisez déjà, comme Jira Service Management.
Rassembler toutes vos connaissances
Contrairement aux outils qui sont cloisonnés dans l'écosystème Atlassian, eesel AI se connecte à toutes les connaissances de votre entreprise, où qu'elles se trouvent. Elle se connecte à Confluence, bien sûr, mais elle se connecte également aux Google Docs, aux tickets passés, aux fils de discussion Slack, aux pages Notion, et plus encore.
Cela donne à votre agent IA une vue complète du cerveau de votre entreprise. Il peut extraire des réponses de n'importe quelle source connectée pour résoudre les tickets, en s'assurant que rien n'est oublié.
Automatiser les actions, pas seulement suggérer des liens
L'Agent IA d'eesel ne se contente pas de pointer vers un ticket connexe et de s'en tenir là. Vous pouvez le configurer pour qu'il agisse directement de lui-même. Cela peut aller de la rédaction et de l'envoi d'une réponse avec la voix de votre entreprise, à l'étiquetage correct d'un ticket, en passant par la recherche d'informations de commande dans Shopify via un appel API, et sa clôture, le tout sans qu'une personne n'intervienne jamais.
Cela s'attaque directement au problème du « travail toujours manuel ». Les tickets simples et répétitifs sont traités automatiquement, 24h/24 et 7j/7. Cela libère vos agents qualifiés et vos administrateurs pour qu'ils se concentrent sur les problèmes complexes et à haute valeur ajoutée qui nécessitent vraiment un cerveau humain.
Simuler et déployer sans stress
Lâcher une IA dans votre file d'attente de support peut sembler un peu effrayant, n'est-ce pas ? C'est pourquoi eesel AI dispose d'un mode de simulation. Vous pouvez tester votre agent IA sur des milliers de vos anciens tickets dans un environnement sûr. Vous voyez exactement comment il aurait répondu, vous avez une idée claire de son taux de résolution et vous repérez les lacunes dans votre base de connaissances.
Cela élimine toute part d'incertitude lors du déploiement. Vous pouvez ajuster le comportement de l'IA, définir des règles spécifiques sur les types de tickets qu'elle peut gérer et la déployer étape par étape. Commencez par un type de ticket, voyez comment il se comporte et élargissez ses responsabilités à mesure que vous êtes plus à l'aise. C'est un niveau de contrôle qu'une simple fonctionnalité on/off ne peut pas vous offrir.
La liaison d'éléments de travail similaires par Atlassian Intelligence est bien, la résolution est mieux
La fonctionnalité « lier des éléments de travail similaires » d'Atlassian Intelligence est un outil solide. Elle donne aux agents un contexte utile, facilite la détection des tickets en double et peut accélérer la résolution des incidents. C'est un pas certain vers un flux de travail plus organisé.
Mais sa valeur atteint ses limites car elle est réactive et dépend toujours entièrement de votre équipe pour effectuer le travail réel. Pour vraiment changer le mode de fonctionnement de vos équipes de support et d'ITSM, l'objectif doit passer de l'aide aux agents à l'automatisation des résolutions.
Des plateformes comme eesel AI sont la prochaine étape de cette évolution. Elles connectent toutes vos connaissances éparpillées pour gérer les tickets du début à la fin de manière autonome. Ce faisant, elles redonnent à votre équipe le temps nécessaire pour le travail stratégique qui fait réellement avancer l'entreprise. Si vous êtes prêt à aller au-delà de la simple liaison de tickets et à commencer à les résoudre automatiquement, il vaut la peine de voir ce qu'une plateforme de support IA dédiée peut faire.
Foire aux questions
Cette fonctionnalité utilise le traitement du langage naturel pour analyser les titres et les descriptions des tickets Jira. Elle suggère ensuite d'autres tickets similaires, des pages Confluence ou des ressources pour aider les agents à trouver du contexte sans recherche manuelle.
Pour les nouveaux agents, la fonctionnalité « lier des éléments de travail similaires » d'Atlassian Intelligence peut rapidement faire remonter des résolutions passées ou des incidents similaires. Cela les aide à comprendre les problèmes courants et leurs solutions, réduisant le temps de diagnostic et accélérant leur intégration.
La fonctionnalité « lier des éléments de travail similaires » d'Atlassian Intelligence est réactive, ce qui signifie qu'elle ne fournit des suggestions qu'après la création d'un ticket et nécessite toujours une action humaine manuelle pour la résolution. Elle est également largement limitée aux données de l'écosystème Atlassian, manquant des sources de connaissances externes.
La fonctionnalité « lier des éléments de travail similaires » d'Atlassian Intelligence est conçue pour offrir des indices et des suggestions aux agents humains. Elle n'automatise pas les actions, ne rédige pas de réponses et ne clôture pas automatiquement les tickets ; un agent doit toujours effectuer la résolution effective.
La fonctionnalité « lier des éléments de travail similaires » d'Atlassian Intelligence fait partie des plans payants d'Atlassian (Standard, Premium, Enterprise), et non du plan gratuit. La tarification est par utilisateur et par mois, et inclut un certain nombre de crédits IA et d'objets indexés, ce qui peut influencer les coûts.
La fonctionnalité « lier des éléments de travail similaires » d'Atlassian Intelligence exploite principalement les données au sein de l'écosystème Atlassian, comme Jira et Confluence. Elle ne s'étend généralement pas aux sources externes telles que Google Docs ou Slack pour ses suggestions.
