Si vous êtes administrateur Jira ou chef de projet, votre journée est probablement un véritable numéro d’équilibriste. Entre la décomposition de projets massifs, la rédaction de la requête parfaite et le tri d’un flux incessant de tickets de support, le « travail sur le travail » peut facilement engloutir le temps que vous préféreriez consacrer à la stratégie réelle.
Atlassian a commencé à ajouter ses propres fonctionnalités d’IA directement dans Jira, ce qui est un bon début. Mais pour de nombreuses équipes, elles ne font qu’effleurer la surface de ce qui est possible. Ce guide vous expliquera, étape par étape, comment utiliser l’IA dans Jira d’une manière qui fait une réelle différence. Nous commencerons par les outils natifs qui peuvent aider à la gestion de projet, puis nous aborderons la manière dont vous pouvez mettre en place un agent d’IA intelligent et intégré pour gérer le support de première ligne et enfin récupérer un peu de temps dans votre journée.
Comment utiliser l’IA dans Jira : ce dont vous aurez besoin pour commencer
Avant de nous lancer, assurez-vous simplement d’avoir ces éléments à portée de main :
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Un compte Atlassian Jira Cloud actif.
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Des autorisations d’administrateur ou d’administrateur de projet pour pouvoir configurer des automatisations et des intégrations.
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Une idée approximative des tâches répétitives ou des questions de support qui vous tapent sur les nerfs.
Un guide étape par étape pour utiliser l’IA dans Jira
Voici une approche pratique en quatre étapes pour intégrer l’IA dans votre configuration Jira, en commençant par les fonctionnalités intégrées simples et en progressant vers une automatisation plus puissante.
Étape 1 : Automatisez la gestion de projet avec l’IA native de Jira
Atlassian a intégré sa propre IA, appelée Rovo (ou Atlassian Intelligence), pour aider avec certaines des parties les plus fastidieuses de la gestion de projet. Ces outils sont un excellent point de départ si vous vous lancez à peine dans l’IA.
Générez des requêtes JQL en langage courant
Le langage de requête Jira (JQL) est incroyablement utile pour créer des filtres personnalisés, mais soyons honnêtes, la courbe d’apprentissage est raide. Au lieu d’essayer de mémoriser la syntaxe, vous pouvez maintenant simplement taper ce que vous voulez en langage courant, comme « problèmes non résolus qui me sont assignés et dont l’échéance est cette semaine ». L’IA traduit cela en une requête JQL parfaite. Cela fait gagner énormément de temps et rend la recherche avancée accessible à tout le monde dans l’équipe, pas seulement aux magiciens du JQL.
Décomposez les epics en tâches plus petites
Nous sommes tous passés par là : regarder un epic énorme, se sentir dépassé à l’idée de créer manuellement chaque user story et sous-tâche. Avec l’IA de Jira, vous pouvez lui demander d’analyser la description d’un epic et de suggérer une décomposition logique des tickets enfants. Vous pouvez examiner les suggestions, faire quelques ajustements, puis les créer toutes en un seul clic. C’est un gain de temps considérable lors de la planification de projet.
Résumez les longs fils de commentaires
Ouvrir un ticket et être accueilli par un roman de commentaires est un classique tueur de productivité. Au lieu de faire défiler indéfiniment pour trouver cette décision clé prise il y a trois semaines, vous pouvez utiliser la fonction de résumé par IA. Elle lit toute la conversation et en extrait les décisions clés et les actions à entreprendre, afin que vous puissiez saisir l’essentiel en quelques secondes.
Créez des règles d’automatisation avec une simple instruction
Le générateur d’automatisation intégré de Jira est utile, mais assembler des règles complexes peut ressembler à une corvée. L’IA aide à simplifier cela. Vous pouvez lui donner une instruction comme « Lorsqu’un bug de haute priorité est signalé, assignez-le au responsable de l’équipe de développement », et l'IA construira la règle d’automatisation pour vous.
Ces fonctionnalités natives sont excellentes pour organiser les tâches qui se déroulent à l’intérieur de Jira. Le principal inconvénient est que leurs connaissances sont bloquées dans l’écosystème Atlassian, ce qui est un problème lorsque le travail réel et les connaissances de votre équipe sont dispersés partout ailleurs.
Étape 2 : Renforcez votre base de connaissances pour le libre-service
L’une des façons les plus courantes d’utiliser l’IA est de dévier les questions répétitives en orientant les gens vers la bonne documentation. Jira et Confluence sont configurés pour le faire, mais ce n’est vraiment que le début.
Utilisez l’IA pour rédiger et affiner les articles d’aide
Lorsque vous résolvez enfin un ticket de support délicat, cette solution vaut de l’or. Au lieu de la laisser se perdre dans les archives, les agents peuvent utiliser l’IA directement dans un ticket Jira ou une page Confluence pour ébaucher un nouvel article d’aide. Des fonctionnalités comme « améliorer l’écriture » ou « changer le ton » vous aident à transformer rapidement une solution ponctuelle en un article professionnel et cohérent pour votre base de connaissances.
Connectez votre base de connaissances à Jira Service Management
Une fois que vous avez un ensemble solide d’articles dans Confluence, vous pouvez lier cet espace à votre projet Jira Service Management. Cela permet à l'agent virtuel de Jira de suggérer des articles pertinents aux utilisateurs lorsqu’ils tapent dans le portail d’aide, répondant, espérons-le, à leur question avant même qu’ils ne soumettent un ticket.
Mais il y a une limite assez importante ici : cela ne fonctionne que si toutes vos connaissances se trouvent bien rangées dans Confluence. Que se passe-t-il lorsque la réponse se trouve dans un Google Doc, une page Notion, un fil de discussion Slack aléatoire, ou enfouie dans les détails d’une douzaine de tickets passés ? C’est là que l’IA intégrée atteint ses limites et que vous commencez à avoir besoin de quelque chose de plus puissant.
Étape 3 : Mettez en place un véritable agent IA pour le support de première ligne
Une fois que vous avez tiré toute la valeur possible des fonctionnalités natives, l’étape logique suivante consiste à faire appel à un agent IA capable de connecter toutes vos sources de connaissances et de passer réellement à l’action.
Pourquoi les agents virtuels natifs sont souvent insuffisants
Les agents virtuels simples sont bons pour faire correspondre des mots-clés à une base de connaissances unique et bien organisée. Mais ils ne peuvent souvent pas résoudre de vrais problèmes car ils sont coincés dans leur propre monde. Ils ne peuvent généralement pas accéder aux informations en dehors de Confluence, apprendre du contexte de milliers de tickets passés, ou faire des choses comme étiqueter un ticket, rechercher les détails d’une commande ou escalader un problème à la bonne personne.
Comment connecter un agent IA puissant à Jira Service Management
C’est là que vous avez besoin d’une IA capable de sortir de la bulle Atlassian. C’est pour cela que des outils comme eesel AI sont conçus. Il est conçu pour se brancher sur les outils que vous utilisez déjà, afin que vous n’ayez pas à gérer une migration compliquée ou à remplacer votre helpdesk existant.
Le mettre en place est étonnamment simple :
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Inscrivez-vous et connectez Jira : Vous pouvez commencer en quelques minutes avec une intégration en un clic, pas des mois de travail de développement.
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Unifiez vos sources de connaissances : C’est la partie la plus importante. Vous pouvez connecter non seulement Confluence, mais aussi Google Docs, Notion, SharePoint et, surtout, tous vos tickets de support historiques. Cela donne à votre IA une image complète de votre entreprise.
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Personnalisez la personnalité et les actions de votre IA : Avec un éditeur simple, vous pouvez définir le ton de votre IA et lui donner le pouvoir de faire plus que simplement trouver des réponses. Vous pouvez configurer votre Agent IA pour trier les tickets en ajoutant les bonnes étiquettes ou même effectuer des appels API vers d’autres systèmes pour vérifier le statut de l’abonnement d’un client.
Un organigramme montrant le processus simple de mise en œuvre d'un agent IA, un élément clé pour utiliser efficacement l'IA dans Jira.Étape 4 : Testez et déployez votre IA en toute confiance
Laisser une IA parler directement à vos clients peut sembler un peu effrayant. La clé est de la tester, de faire des ajustements et de la déployer de manière contrôlée.
Utilisez la simulation pour voir comment elle se comportera
L’une des plus grandes angoisses avec l’IA est de ne pas savoir comment elle se comportera en conditions réelles. C’est pourquoi un outil comme eesel AI inclut un mode de simulation. Vous pouvez exécuter votre agent IA nouvellement configuré sur des milliers de vos anciens tickets dans un environnement sûr qui n’affecte rien.
Cela vous montre exactement comment il aurait répondu à de vraies questions de clients, vous donnant une prévision précise de son taux de résolution et signalant les lacunes dans votre base de connaissances. Vous pouvez ajuster son comportement et ses instructions sans aucun risque avant qu’il n’interagisse avec un vrai client.
Cette capture d'écran montre le mode de simulation dans eesel AI, une étape cruciale pour savoir comment utiliser l'IA dans Jira pour l'automatisation du support client.Déployez progressivement et gardez un œil sur les choses
Vous n’êtes pas obligé d’appuyer sur un interrupteur et de tout automatiser d’un coup. Commencez petit. Vous pourriez configurer votre agent IA pour ne traiter que quelques types de tickets spécifiques et à fort volume (comme « réinitialisation de mot de passe » ou « comment mettre à jour les informations de facturation ») et envoyer automatiquement tout le reste à votre équipe humaine. À mesure que vous vous sentirez plus à l’aise et que vous verrez les résultats, vous pourrez progressivement lui en confier davantage.
Conseils pour tirer le meilleur parti de l’IA dans Jira
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Commencez par les plus grandes pertes de temps. Avant de construire quoi que ce soit, parlez à votre équipe. Identifiez les 3 à 5 questions ou tâches les plus répétitives et démoralisantes qu’ils traitent chaque jour. Automatiser celles-ci en premier vous donnera la plus grande victoire immédiatement.
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Concentrez-vous sur le support, pas seulement sur la configuration. Comme de nombreux administrateurs Jira expérimentés vous le diront, l’IA d’aujourd’hui est bien meilleure pour gérer les tâches de support conversationnel que pour configurer des flux de travail Jira complexes en plusieurs étapes à partir d’une instruction textuelle. Utilisez l’IA là où elle excelle.
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Continuez à améliorer votre base de connaissances. Votre IA n’est aussi intelligente que les informations que vous lui donnez. Utilisez les informations de vos outils, comme les rapports sur les lacunes de connaissances dans eesel AI, pour voir ce que vos utilisateurs demandent réellement et gardez votre documentation à jour.
Une image du tableau de bord de reporting d'eesel AI, qui aide les équipes à comprendre comment utiliser l'IA dans Jira pour identifier et combler les lacunes de connaissances.Aller au-delà de l’automatisation de base
Comme vous pouvez le voir, utiliser l’IA dans Jira est un parcours. Vous pouvez commencer petit dès aujourd’hui avec les fonctionnalités natives pour rationaliser votre gestion de projet. Mais pour vraiment libérer votre équipe et fournir un support instantané et utile, vous avez besoin d’une IA capable d’apprendre de toutes vos connaissances éparpillées et de fonctionner de manière transparente avec votre helpdesk.
Prêt à voir comment un agent IA entièrement intégré pourrait fonctionner avec votre Jira Service Management ? Commencez gratuitement avec eesel AI.
Foire aux questions
Apprendre à utiliser l’IA dans Jira peut réduire considérablement le temps consacré aux tâches répétitives comme la génération de requêtes JQL, la décomposition d’epics et le résumé de fils de commentaires. Pour les équipes de support, cela permet une résolution plus rapide des tickets et un meilleur libre-service, libérant ainsi les agents humains pour des problèmes plus complexes.
Les fonctionnalités d’IA natives d’Atlassian améliorent principalement les tâches de gestion de projet internes au sein de Jira et de Confluence, comme la rédaction de contenu ou la création de règles d’automatisation. Un agent IA dédié peut se connecter à des sources de connaissances externes (comme Google Docs ou Slack) et effectuer des actions comme le tri de tickets ou des appels API, étendant ainsi les capacités de l’IA au-delà de l’écosystème Atlassian.
Une base de connaissances robuste est cruciale car les agents IA s’appuient sur des informations précises et complètes pour fournir des réponses pertinentes. En utilisant l’IA pour rédiger et affiner des articles d’aide et en connectant votre base de connaissances à Jira Service Management, vous donnez à l’IA le pouvoir de dévier les demandes courantes et de fournir des solutions de libre-service immédiates.
L’intégration d’un agent IA externe implique généralement de le connecter directement à votre compte Jira Cloud, puis d’unifier toutes vos sources de connaissances dispersées (Confluence, Google Docs, anciens tickets, etc.). Vous pouvez ensuite personnaliser la personnalité de l’IA et définir les actions spécifiques qu’elle peut entreprendre, souvent sans codage complexe ni longs cycles de développement.
Avant un déploiement complet, utilisez les modes de simulation proposés par des outils comme eesel AI pour tester votre agent sur des milliers de tickets passés dans un environnement sans risque. Cela vous permet de prévoir ses performances, d’identifier les lacunes de connaissances et d’affiner son comportement. Déployez l’IA progressivement, en commençant peut-être par des types de tickets à fort volume et à faible complexité, tout en surveillant continuellement son efficacité.
L’Intelligence Atlassian native est souvent limitée lorsque les connaissances se trouvent en dehors de Confluence ou de Jira. Elle ne peut généralement pas accéder aux informations d’autres plateformes comme Google Docs ou Notion, apprendre du contexte de tickets historiques sur divers systèmes, ou effectuer des actions comme appeler des API externes pour récupérer les détails des clients ou mettre à jour des enregistrements.
