Comment l'IA de Jira Service Desk peut améliorer la gestion des tickets

Si vous utilisez Jira Service Management, vous savez que c'est un outil fantastique pour assurer le suivi de toutes sortes de demandes, de l'assistance informatique aux questions de ressources humaines. Il est extrêmement performant et de nombreuses équipes s'appuient sur lui. Mais à mesure que votre entreprise se développe et que de plus en plus de tickets affluent, les choses peuvent commencer à devenir un peu accablantes. Les demandes deviennent plus complexes, vos agents de support se retrouvent bloqués à faire les mêmes tâches répétitives et, parfois, il faut plus de temps pour répondre aux utilisateurs.

C'est là que l'intégration de l'IA dans votre configuration Jira Service Management peut réellement aider. Ce n'est pas seulement un mot à la mode ; c'est un moyen pratique de gérer ces difficultés de croissance. Dans ce guide, nous allons discuter de la manière dont l'IA pour votre Jira service desk peut changer la donne dans votre gestion des tickets. Nous couvrirons tout, de ce que l'IA peut réellement faire à la détermination de la solution qui vous convient, en passant par sa mise en place. Vous verrez comment l'IA peut s'occuper des tâches ennuyeuses, prêter main-forte à vos agents et, en fin de compte, vous aider à fournir un support plus rapide et plus fluide.

Bien que Jira Service Management dispose de certaines fonctionnalités d'IA intégrées, l'examen d'outils d'IA spécialisés peut parfois vous offrir encore plus de flexibilité et de puissance, surtout lorsque vous avez besoin de quelque chose de parfaitement adapté à votre équipe.

Ce dont vous aurez besoin pour ajouter l'IA à Jira Service Management

Ajouter l'IA à votre configuration Jira Service Management n'est pas aussi simple que d'appuyer sur un interrupteur. Cela demande un peu de préparation.

Voici une idée générale de ce que vous voudrez avoir réglé avant de vous lancer :

• Votre Jira Service Management est opérationnel. C'est votre point de départ.

• Vous avez une bonne idée des problèmes spécifiques que vous voulez que l'IA résolve. Peut-être voulez-vous réduire les tickets simples de niveau 1 (Tier 1) ou acheminer les demandes plus rapidement.

• L'IA a besoin d'accéder à la « mémoire » de votre équipe. Cela signifie des éléments tels que vos articles de base de connaissances (knowledge base), vos anciens tickets de support ou tous les guides internes que vous utilisez.

• Un budget approximatif en tête. Que vous envisagiez de payer pour les options d'IA d'Atlassian ou de tester d'autres outils, savoir ce que vous pouvez dépenser aide.

• Une image claire de la manière dont votre équipe gère actuellement les tickets dans Jira Service Management. Comprendre le processus actuel vous aide à voir où l'IA peut le mieux s'intégrer.

Étape 1 : Comprendre le potentiel de l'IA dans Jira Service Management

D'accord, alors que peut réellement faire l'IA dans vos flux de travail Jira Service Management ? C'est bien plus que de simples chatbots basiques. Il s'agit de rendre l'ensemble de votre processus de gestion des tickets plus intelligent et plus rapide. Comprendre ces possibilités est la première étape pour voir comment l'IA peut vraiment vous aider.

L'IA dans Jira Service Management est importante car elle aide les équipes à dépasser les tâches manuelles chronophages. Elle peut analyser les demandes entrantes d'une manière qu'une personne ne peut tout simplement pas faire, en repérant instantanément les informations clés et en sachant quoi faire ensuite.

Voici quelques domaines clés où l'IA peut faire une réelle différence :

• Trier et envoyer les tickets au bon endroit : L'IA peut détecter instantanément l'objet de la demande, la langue utilisée et même le ton. Des outils comme Atlassian Intelligence utilisent cela pour acheminer les tickets vers les bonnes équipes plus rapidement, sans tri manuel.

• Réponses automatisées et libre-service client : L'IA peut extraire des articles de la base de connaissances ou donner des réponses rapides aux questions courantes. L'agent virtuel d'Atlassian gère les demandes de base comme les réinitialisations de mots de passe, aidant à réduire le volume de tickets simples.

• Donner un coup de main aux agents : Des fonctionnalités telles que les résumés de problèmes et les brouillons de réponses font gagner du temps aux agents et aident à maintenir la cohérence des réponses, en particulier lors des journées à fort volume.

• Rendre vos connaissances plus faciles à trouver : L'IA connecte Jira à des outils comme Confluence pour faire remonter les informations pertinentes au fur et à mesure que les tickets arrivent. Cela aide à la fois les clients et les agents à trouver des réponses plus vite.

Les avantages majeurs sont clairs : les opérations sont plus fluides, les agents sont moins débordés, les tickets sont résolus plus rapidement et les clients finissent par être plus satisfaits. Il s'agit de rendre vos opérations de support plus flexibles et réactives.

Étape 2 : Identifier des cas d'utilisation spécifiques de l'IA pour vos flux JSM

Maintenant que vous avez une idée de ce que l'IA pourrait faire, l'étape suivante consiste à déterminer ce qu'elle devrait faire pour vous. Où les choses bloquent-elles dans votre configuration actuelle de Jira Service Management ? Où vos agents passent-ils trop de temps à faire les mêmes choses ? Définir des exemples spécifiques vous aidera à choisir le meilleur outil d'IA et à voir s'il aide réellement.

Pensez aux demandes que votre équipe traite le plus souvent. Aidez-vous constamment les gens à réinitialiser leurs mots de passe ou à obtenir l'accès à un logiciel ? Ce sont des tâches parfaites que l'IA peut prendre en charge. L'agent de service virtuel (Virtual Service Agent) d'Atlassian, par exemple, a été utilisé pour automatiser ces types de questions courantes et répétables de niveau 1, libérant ainsi les agents humains pour des tâches plus complexes.

D'autres façons courantes dont les équipes utilisent l'IA dans Jira Service Management incluent :

• L'ajout automatique de balises aux tickets et leur attribution en fonction de leur contenu.

• La suggestion d'articles de base de connaissances utiles ou d'anciens tickets aux agents ou aux clients en fonction des détails du ticket.

• La création de résumés de longues conversations de tickets afin que les agents puissent se mettre à jour rapidement.

• La récupération automatique de données, comme la vérification de l'état d'une commande, en se connectant à d'autres systèmes.

L'identification de ces scénarios exacts est super importante. Cela vous aide à comprendre précisément ce que vous attendez d'un outil d'IA. Cela facilite grandement l'examen des différentes solutions pour voir si elles peuvent réellement résoudre vos problèmes.

Étape 3 : Évaluer les solutions d'IA pour Jira Service Management

D'accord, vous savez ce que l'IA peut faire et où vous voulez l'utiliser dans Jira Service Management. Il est maintenant temps d'examiner les outils disponibles. Vous avez généralement deux voies principales : utiliser les fonctionnalités d'IA déjà intégrées à Jira Service Management ou ajouter une solution d'IA séparée.

Option 1 : Les outils d'IA natifs d'Atlassian

Atlassian Intelligence et l'Agent virtuel sont directement intégrés à l'écosystème Jira. Ils sont pratiques si vous utilisez déjà Confluence ou si vous vous en tenez à des flux de travail standards. Ces outils peuvent :

• Prédire l'intention, la langue et le sentiment.

• Suggérer des articles ou répondre automatiquement aux questions courantes.

• Aider les agents avec des résumés et des brouillons de réponses.

Considérations pour les outils natifs

Atlassian Intelligence est hautement optimisé pour ceux qui souhaitent une expérience unifiée. Certaines capacités avancées font partie de plans de niveau supérieur conçus pour les équipes en pleine croissance. Bien que ces outils soient principalement conçus pour l'écosystème Atlassian, ils constituent une base très fiable et éprouvée pour les flux de travail de support de base.

Option 2 : Outils tiers comme eesel AI

Parlons d'eesel AI comme une option solide ici. eesel AI est conçu pour se connecter avec votre configuration actuelle de Jira Service Management. Il ajoute une puissance supplémentaire sans vous obliger à changer complètement de plateforme.

Voici un aperçu rapide de la comparaison d'eesel AI, en particulier lorsqu'il s'agit de certains points délicats courants avec les outils natifs ou d'autres outils :

• Sources d'entraînement plus flexibles : Contrairement aux outils souvent limités à un ou deux emplacements pour l'information, eesel AI peut apprendre de toutes sortes de connaissances. Cela inclut les anciens tickets, différents types de documents et des connexions avec plus de 100 autres outils. Il n'est pas limité à votre base de connaissances Jira Service Management ou Confluence.

• Vous pouvez le personnaliser davantage : Vous bénéficiez d'un contrôle très détaillé sur la façon dont votre IA s'exprime et agit. Cela vous permet d'affiner sa façon de parler pour qu'elle corresponde parfaitement à la voix de votre entreprise et s'adapte à vos besoins spécifiques de flux de travail.

• Tests solides : eesel AI vous permet de tester et de simuler les choses très efficacement. Vous pouvez voir exactement comment votre IA gérerait les anciens tickets avant qu'elle ne s'adresse à un client réel. C'est un gros avantage par rapport aux solutions qui ne permettent pas beaucoup de tests avant la mise en service.

• Une IA qui peut réellement agir : eesel AI peut faire plus que simplement répondre à des questions. Elle peut réellement effectuer des tâches, comme récupérer des données à l'aide de connexions personnalisées (API). Cela la rend véritablement utile et active au sein de vos flux de travail.

• Tarification claire : eesel AI utilise un modèle de tarification simple au paiement par interaction. Cela peut être beaucoup plus facile à prévoir et à gérer à mesure que vous grandissez, par rapport à un paiement par agent ou à des frais par résolution que l'on voit parfois avec les extensions natives.

Voici un petit tableau montrant les différences :

Capacité	IA native Atlassian (Atlassian Intelligence, Agent virtuel)	eesel AI pour Jira Service Management
Sources d'entraînement	Principalement JSM/Confluence KB	Anciens tickets, KB, docs, plus de 100 intégrations
Personnalisation	Optimisée pour les flux de travail standards	Personnalisation profonde du ton, du comportement, des actions
Tests	Validation simple avant le lancement	Simulation robuste sur d'anciens tickets, déploiement sélectif
Capacité d'action	Suggestions d'articles et automatisation de base	Suggestions, routage, étiquetage, actions API personnalisées (ex: récupération de données)
Modèle de tarification	Plans par paliers adaptés à diverses échelles	Paiement par interaction transparent
Intégration	Intégrée	Intégration transparente avec JSM via API/application

Le choix de la bonne solution dépend vraiment de ce dont vous avez le plus besoin. Mais l'examen d'options comme eesel AI peut vous donner la flexibilité et la puissance dont vous pourriez avoir besoin pour rendre la gestion de vos tickets Jira Service Management vraiment fluide.

Étape 4 : Intégrer la solution d'IA choisie avec Jira Service Management

Une fois que vous avez décidé de la solution d'IA qui semble être la mieux adaptée, l'étape pratique suivante consiste à la connecter à Jira Service Management. La manière de procéder sera un peu différente selon que vous utilisez des fonctionnalités intégrées à Jira ou que vous ajoutez un outil séparé.

Si vous optez pour l'IA native d'Atlassian, vous activerez et configurerez généralement les fonctionnalités directement dans vos paramètres d'administration de Jira Service Management. C'est généralement un processus assez simple à l'intérieur de la plateforme que vous connaissez déjà.

Si vous ajoutez un outil d'IA tiers comme eesel AI, les étapes sont généralement conçues pour être rapides et faciles :

• Vous connecterez la plateforme d'IA à votre compte Jira Service Management. Cela se fait souvent via une connexion utilisant des API ou en ajoutant une application depuis la place de marché (marketplace).

• Vous configurerez les autorisations nécessaires pour que l'outil d'IA puisse accéder aux informations dont il a besoin (comme la lecture des tickets ou des articles de la base de connaissances) et effectuer les actions que vous souhaitez (comme ajouter des commentaires ou modifier des statuts).

eesel AI dispose d'un processus d'intégration fluide avec Jira Service Management. Il est spécifiquement conçu pour vous permettre de démarrer rapidement, souvent en seulement 1 à 2 semaines. Cela signifie que vous passez moins de temps à vous débattre avec des configurations techniques compliquées et plus de temps à voir les avantages de l'IA prenant en charge les tâches.

Étape 5 : Entraîner et personnaliser votre agent ou assistant IA

Connecter l'outil n'est que le début. Pour rendre votre IA de Jira service desk véritablement utile, vous devez lui enseigner en utilisant vos informations spécifiques et ajuster son comportement. C'est là que les choses deviennent vraiment intéressantes : transformer une IA standard en un assistant super utile conçu sur mesure pour votre équipe et vos clients.

L'entraînement est crucial car votre agent IA n'est aussi intelligent que les informations que vous lui donnez. Il a besoin d'accéder au bon contenu, comme votre base de connaissances, vos anciens tickets et vos procédures opérationnelles normalisées (SOPs), afin de pouvoir donner des réponses précises et utiles. eesel AI est excellent ici car il peut apprendre de toutes sortes d'endroits, y compris vos anciens tickets Jira Service Management.

Le processus implique :

• L'extraction de ces tickets pertinents.

• L'utilisation de l'IA pour les transformer en connaissances organisées.

• L'utilisation de ces connaissances pour entraîner votre bot.

• La possibilité pour vous de vérifier et de modifier les connaissances avant leur mise en ligne.

De plus, avec la synchronisation automatique, vous n'avez pas à vous soucier que votre IA utilise des informations obsolètes.

Mais l'entraînement n'est pas tout ; la personnalisation est essentielle pour que l'IA s'adapte à votre marque et à votre façon de travailler. Cela signifie plus que de simplement choisir un ton « amical » ou « professionnel ». Il s'agit de dire à l'IA exactement comment elle doit gérer différents types de demandes, quand elle doit passer la main à un humain, et quelles actions spécifiques elle doit entreprendre.

eesel AI dispose d'un onglet spécial pour personnaliser les instructions (prompts) et les actions. Cela vous donne un contrôle détaillé sur le comportement de votre bot. Par exemple, vous pouvez dire à l'IA de fermer automatiquement les tickets qui contiennent certains éléments (comme du spam) ou définir des règles pour envoyer les demandes urgentes à un agent humain.

Enfin, tester et essayer les choses est absolument nécessaire avant de lâcher votre IA sur des clients réels. Vous voulez être sûr qu'elle fonctionnera comme prévu.

eesel AI propose des méthodes de test robustes :

• Simulation : Testez la façon dont votre bot répondrait aux anciens tickets pour repérer et corriger les problèmes.

• Déploiement sélectif : Déployez-le lentement auprès de quelques agents seulement pour observer son comportement dans un cadre contrôlé avant que tout le monde ne commence à l'utiliser.

Ce type de test en amont permet d'éviter les problèmes, d'autant plus que de nombreux outils natifs sont conçus pour être fiables une fois en service.

Étape 6 : Mesurer l'impact et affiner les performances de l'IA

Mettre l'IA dans Jira Service Management n'est pas quelque chose que l'on configure une fois pour toutes. Pour vous assurer d'en tirer le meilleur parti et d'améliorer constamment votre support, vous devez surveiller ses performances et l'affiner au fil du temps.

Garder un œil sur les bons chiffres vous montrera exactement comment l'IA change les choses pour votre équipe. Voici quelques indicateurs importants à suivre :

• Combien de tickets l'IA résout-elle seule ? C'est ce qu'on appelle le taux de déviation des tickets (ticket deflection rate). L'Agent de service virtuel d'Atlassian a montré qu'il peut gérer un bon nombre de tickets, et eesel AI suit également cela.

• À quelle vitesse les tickets sont-ils résolus en moyenne ? L'IA vous aide-t-elle à accélérer les choses ?

• Vos agents sont-ils plus productifs ? Vos agents humains passent-ils moins de temps sur des tâches simples et plus de temps sur des demandes qui nécessitent leur expertise ?

• Les clients sont-ils plus satisfaits ? Les clients apprécient-ils les réponses plus rapides et le fait de pouvoir s'aider eux-mêmes ? Les utilisateurs de l'Agent de service virtuel d'Atlassian ont rapporté être très satisfaits.

• Où se trouvent les lacunes dans vos connaissances ? Où votre IA a-t-elle du mal à trouver des réponses ? Cela vous indique où votre base de connaissances a besoin de travail. eesel AI vous donne des informations spécifiquement pour cela.

Ce que vous apprenez de ces chiffres est extrêmement précieux. Si l'IA ne résout pas autant de tickets que vous l'espériez, vous devrez peut-être lui donner plus d'informations à apprendre ou ajuster ses réponses pour les questions courantes. Si les agents passent encore trop de temps à trier les tickets, vous devrez peut-être ajuster les règles d'envoi automatique des tickets.

eesel AI est livré avec des outils intégrés de rapports et d'analyses. Cela inclut l'examen des lacunes de connaissances et même un calculateur de retour sur investissement (ROI). Ces outils facilitent le suivi de la progression et permettent de voir la valeur que votre IA apporte.

Conseil de pro : Utilisez les informations sur les lacunes de connaissances fournies par votre outil d'IA. Elles peuvent vous aider à trouver des articles manquants ou des informations obsolètes dans votre base de connaissances. Améliorer votre base de connaissances aide directement votre IA à faire un meilleur travail.

Prêt à améliorer votre Jira Service Management avec une IA plus intelligente ?

Bien que Jira Service Management possède ses propres fonctionnalités d'IA, eesel AI offre un moyen flexible, performant et rentable d'intégrer une IA avancée dans vos flux de travail JSM existants. Il apprend de toutes sortes de sources, y compris vos anciens tickets, vous permet de personnaliser réellement le comportement du bot et fournit des tests solides avant le lancement. Avec une tarification claire au paiement par interaction et des analyses utiles, eesel AI vous aide à développer votre support efficacement sans coûts imprévus.

Découvrez comment eesel AI peut changer votre gestion des tickets dans Jira Service Management. Vous pouvez commencer un essai gratuit ici (aucune carte de crédit requise !) ou réserver une démo pour voir comment eesel AI pourrait répondre à vos besoins spécifiques.

---