La plupart des équipes sont assises sur une montagne de données. Chaque tâche, ticket et mise à jour de projet dans des outils comme Jira contient des indices sur le fonctionnement de votre entreprise. Le gros problème ? Pour accéder à ces informations, il faut généralement savoir parler le SQL. Pour beaucoup d'entre nous, c'est un obstacle insurmontable, ce qui oblige les équipes à faire des suppositions sur leurs performances ou à attendre qu'un ingénieur soit disponible pour générer un simple rapport.
Atlassian tente de résoudre ce problème avec Atlassian Intelligence, son ensemble de fonctionnalités d'IA intégrées à ses produits. Un élément clé de cette initiative est un outil qui traduit le langage naturel en SQL, promettant que n'importe qui peut poser des questions sur les données et obtenir de vraies réponses.
Mais est-ce le bon outil pour votre équipe ? Ce guide vous présentera la fonctionnalité de génération de requêtes SQL d'Atlassian Intelligence. Nous aborderons ce qu'elle fait, à qui elle s'adresse, combien elle coûte et, surtout, où elle présente des lacunes dans la pratique. Nous verrons également comment elle se compare à d'autres outils d'IA conçus pour passer à l'action, et pas seulement pour créer des graphiques.
Qu'est-ce que la génération de requêtes SQL d'Atlassian Intelligence ?
La fonctionnalité de génération de requêtes SQL d'Atlassian Intelligence fait partie d'Atlassian Analytics. Elle utilise un grand modèle de langage (LLM) pour traduire vos questions courantes en code de base de données. Vous pouvez demander quelque chose comme : « Combien de bogues avons-nous enregistrés le trimestre dernier ? » et l'outil écrira la requête SQL pour vous.
Son objectif principal est d'extraire des données du lac de données Atlassian (Atlassian Data Lake), où se retrouvent toutes les informations de vos produits Atlassian comme Jira Software, Jira Service Management, et Confluence. Ce n'est pas un produit autonome que vous pouvez acheter ; c'est une fonctionnalité incluse dans les plans Premium et Enterprise d'Atlassian.
Cette fonctionnalité s'adresse à des personnes comme les chefs de projet qui ont besoin d'un tableau de bord pour une réunion hebdomadaire, ou les responsables d'équipe qui veulent vérifier les performances sans avoir à créer un ticket auprès de l'équipe de données. Elle est conçue pour faciliter l'accès aux données pour ceux qui en ont besoin, sans les forcer à apprendre un langage de programmation au préalable.
Fonctionnalités et cas d'utilisation de la génération de requêtes SQL d'Atlassian Intelligence
Alors, que pouvez-vous réellement faire avec ? Pour les équipes qui passent toute leur journée dans l'écosystème Atlassian, elle offre des moyens très utiles pour mieux visualiser leurs données.
Posez des questions et obtenez des graphiques
C'est l'attraction principale. L'idée est que vous pouvez poser des questions simples pour élaborer des rapports. Vous pourriez taper une requête comme : « Montre-moi tous les tickets créés le mois dernier, regroupés par statut », et l'IA générera le code SQL pour créer un graphique vous montrant exactement cela.
C'est un bon moyen de faire ses premiers pas avec le lac de données Atlassian. Au lieu d'essayer de comprendre un schéma de base de données compliqué, vous pouvez simplement commencer à poser des questions et voir ce que vous trouvez. Selon les propres exemples d'Atlassian, vous pouvez demander des choses comme :
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« Trouver tous les tickets ouverts dans un projet donné »
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« Quels tickets ont changé de statut cette semaine ? »
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« Trouver le nombre d'alertes opérationnelles générées cette semaine »
Obtenez de l'aide pour l'analyse de graphiques et les formules
Atlassian Intelligence fait un peu plus que simplement écrire la requête. Une fois que vous avez un graphique, vous pouvez demander à l'IA de le résumer pour vous. Elle mettra en évidence les tendances clés, les pics de données ou tout autre élément inhabituel que vous auriez pu manquer. Elle peut également vous aider à créer rapidement des formules personnalisées en utilisant le langage naturel, ce qui est pratique pour nettoyer des données ou créer de nouvelles métriques à la volée.
Une vue unique de vos données Atlassian
Le grand rêve ici est de vous offrir un seul endroit pour voir tout ce qui se passe dans vos outils Atlassian. Un responsable pourrait, en théorie, créer un tableau de bord qui suit la vitesse de développement depuis Jira juste à côté du volume de tickets de support de JSM. Il s'agit de faire le lien entre ce que font les différentes équipes.
Mais voici le hic : cette vue unifiée ne fonctionne que si toute votre entreprise opère au sein de l'écosystème d'Atlassian. La réalité est que la plupart des équipes utilisent un mélange d'outils pour différentes tâches, comme Zendesk pour le support client ou Slack pour la discussion d'équipe. Dès que vous sortez de l'écosystème Atlassian, cette « source unique de vérité » semble beaucoup moins complète.
Limites de la génération de requêtes SQL d'Atlassian Intelligence
Bien que l'idée de poser des questions en langage naturel semble excellente, il y a des limites pratiques sérieuses à prendre en compte avant de décider de mettre à niveau toute votre entreprise juste pour obtenir cette fonctionnalité. C'est là que nous devons parler de ce que l'outil ne fait pas.
Il vous montre les problèmes, il ne les résout pas
C'est probablement la chose la plus importante à comprendre. Atlassian Intelligence est conçu pour vous aider à voir les choses en créant des rapports. Il est fantastique pour vous dire ce qui s'est passé hier, mais il ne peut rien faire concernant ce qui se passe en ce moment.
Par exemple, votre nouveau tableau de bord sophistiqué pourrait montrer une augmentation de 50 % des tickets de réinitialisation de mot de passe cette semaine. C'est une excellente information, mais que se passe-t-il ensuite ? Un agent de support doit toujours traiter manuellement chacun de ces tickets. L'IA a trouvé le problème, mais elle laisse tout le travail à votre équipe.
C'est une différence énorme par rapport à une plateforme d'IA conçue pour l'automatisation. Un outil comme eesel AI ne se contente pas de vous montrer un rapport avec le pic. Son agent IA peut être configuré pour résoudre automatiquement ces tickets de réinitialisation de mot de passe dès qu'ils arrivent, libérant ainsi votre équipe pour travailler sur des problèmes plus complexes.
Vous êtes coincé dans l'écosystème Atlassian
La fonctionnalité est conçue pour une seule tâche : interroger le lac de données Atlassian. Si votre travail le plus important se trouve dans Jira et Confluence, c'est parfait. Mais qu'en est-il de toutes les autres applications que vous utilisez ?
Et si vos discussions avec les clients sont dans Intercom ? Et si votre documentation la plus récente est dans Google Docs ou Notion ? Atlassian Intelligence n'a aucune idée de ce qui se passe dans ces outils. C'est comme essayer d'avoir une vue d'ensemble de votre maison en ne regardant que par la fenêtre de la cuisine.
Une solution agnostique à la plateforme comme eesel AI est conçue différemment. Elle est conçue pour se connecter à toutes vos connaissances, où qu'elles soient stockées. Avec des tonnes d'intégrations en un clic, vous pouvez construire une IA qui comprend réellement le fonctionnement de votre entreprise, et pas seulement la partie qui se déroule dans Atlassian.
La configuration ne se fait pas en un clic
Se lancer avec Atlassian Intelligence n'est pas aussi simple que d'appuyer sur un interrupteur. Un administrateur de l'organisation doit aller dans les paramètres et activer la fonctionnalité pour chaque produit. Ce n'est pas quelque chose qu'un responsable d'équipe curieux peut simplement essayer un mardi après-midi. Cela signifie généralement obtenir des approbations, modifier les processus internes et attendre un peu.
Comparez cela à l'approche en libre-service d'eesel AI. Vous pouvez vous inscrire, connecter votre service d'assistance et commencer à tester comment un agent IA gérerait vos anciens tickets en quelques minutes seulement. Vous n'avez pas besoin de parler à un commercial ou de lancer un énorme projet de mise en œuvre juste pour voir si cela convient.
Voici un aperçu rapide des différences entre les deux approches :
| Fonctionnalité | Atlassian Intelligence (pour SQL) | eesel AI |
|---|---|---|
| Objectif principal | Analyse de données et rapports | Automatisation des flux de travail et assistance aux agents |
| Temps de configuration | De quelques jours à quelques semaines (requiert un admin d'organisation) | Quelques minutes (entièrement en libre-service) |
| Intégrations principales | Suite Atlassian (Jira, Confluence) | Services d'assistance (Zendesk, Freshdesk) et sources de connaissances (Notion, Google Docs) |
| Capacité de l'IA | Génère des requêtes SQL pour des aperçus | Passe à l'action : répond aux tickets, rédige des brouillons, escalade et trie |
| Idéal pour | Les équipes qui analysent des données au sein d'Atlassian | Les équipes qui ont besoin d'automatiser le support et d'unifier les connaissances sur plusieurs plateformes |
Tarifs de la génération de requêtes SQL d'Atlassian Intelligence
OK, parlons du prix, car c'est là que ça peut devenir un peu compliqué. Atlassian Intelligence n'est pas quelque chose que vous pouvez acheter séparément. Au lieu de cela, ses fonctionnalités, y compris l'outil de génération SQL, sont regroupées dans les niveaux de prix plus élevés de leurs produits principaux.
Selon la propre documentation d'Atlassian, les fonctionnalités d'IA sont disponibles dans leurs plans Premium et Enterprise. Prenons Jira Software comme exemple :
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Plan Standard : N'inclut pas Atlassian Analytics ni les fonctionnalités d'IA.
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Plan Premium : Inclut Atlassian Analytics et les fonctionnalités d'IA. Ce plan coûte 16,75 $ par utilisateur et par mois.
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Plan Enterprise : Inclut tout, mais la tarification est personnalisée et nécessite de contacter leur équipe de vente.
La chose principale à réaliser ici est que pour obtenir cette seule fonctionnalité d'IA, vous pourriez avoir à mettre à niveau toute votre entreprise vers un plan beaucoup plus cher. Le coût augmente avec le nombre total d'utilisateurs, et non avec le nombre de personnes qui utilisent réellement l'IA. Si seulement cinq personnes de votre équipe créent des rapports, vous payez quand même ce prix premium pour tout le monde.
C'est une approche totalement différente du modèle de tarification d'eesel AI, qui est basé sur le nombre d'interactions IA que vous utilisez chaque mois. Vous payez pour le travail que l'IA effectue réellement (comme le nombre de tickets qu'elle résout), et non pour le nombre de personnes dans votre équipe. Cela permet de garder des coûts prévisibles et de s'assurer que vous ne payez que pour ce que vous utilisez, sans être forcé à une mise à niveau massive à l'échelle de l'entreprise.
Des aperçus de données à l'action automatisée
Alors, quelle est la conclusion ? La génération de requêtes SQL d'Atlassian Intelligence est un outil décent pour les équipes qui sont entièrement investies dans l'écosystème Atlassian. Il fait un bon travail pour rendre l'analyse de données moins intimidante, permettant à plus de personnes d'explorer leurs données Jira et Confluence.
Mais sa plus grande faiblesse est que c'est un outil pour voir les problèmes, pas pour les résoudre. La véritable efficacité ne vient pas de la création d'un meilleur tableau de bord ; elle vient de l'automatisation du travail que le tableau de bord vous montre qu'il faut faire. Pour passer de la consultation des données à l'action, vous avez besoin d'un autre type d'IA.
Prêt à automatiser, pas seulement à analyser ?
Alors qu'Atlassian vous aide à examiner vos performances passées, eesel AI vous aide à automatiser votre travail futur. Vous pouvez connecter toutes vos sources de connaissances et votre service d'assistance en quelques minutes pour créer un agent IA qui résout les tickets, assiste votre équipe et garde les clients satisfaits 24h/24 et 7j/7.
Commencez votre essai gratuit dès aujourd'hui et découvrez à quelle vitesse vous pouvez passer de l'aperçu à l'action.
Foire aux questions
Sa fonction principale est de traduire des questions en langage naturel en requêtes SQL. Cela permet aux utilisateurs d'extraire des données du lac de données Atlassian pour générer des rapports et des graphiques sans avoir à écrire eux-mêmes du code SQL.
Cette fonctionnalité est conçue pour les utilisateurs non techniques tels que les chefs de projet ou les responsables d'équipe qui ont besoin d'analyser des données et de créer des rapports à partir de leurs produits Atlassian. Elle les aide à obtenir des informations sur les performances et les opérations sans dépendre de spécialistes des données.
Non, la fonctionnalité est spécifiquement conçue pour interroger le lac de données Atlassian, ce qui signifie qu'elle ne fonctionne qu'avec les données des produits Atlassian comme Jira et Confluence. Elle ne s'intègre pas et n'accède pas aux données d'applications tierces externes.
La génération de requêtes SQL d'Atlassian Intelligence se concentre sur la fourniture d'aperçus de données et la génération de rapports pour identifier les problèmes. Cependant, elle n'automatise pas les flux de travail ni ne prend de mesures pour résoudre les problèmes ; toute tâche nécessaire requiert toujours une intervention manuelle.
Elle n'est pas vendue comme un produit autonome. Les fonctionnalités d'Atlassian Intelligence, y compris la génération de requêtes SQL, sont incluses dans les plans Premium et Enterprise d'Atlassian. Son coût évolue en fonction du nombre total d'utilisateurs sur ces abonnements de niveau supérieur.
La configuration de cette fonctionnalité nécessite qu'un administrateur de l'organisation l'active dans les paramètres de chaque produit Atlassian. Cela implique généralement des approbations administratives et n'est pas un processus simple et en libre-service que les membres individuels de l'équipe peuvent activer.
