L’IA dans la gestion de projet et l'ITSM fait beaucoup parler d’elle en ce moment, surtout au sein de l’écosystème Atlassian. La promesse est séduisante : l’IA peut optimiser vos flux de travail, se charger des tâches fastidieuses, et donner à votre équipe plus de temps pour se concentrer sur le travail qui compte vraiment.
Mais revenons à la réalité. Bien qu'Atlassian Intelligence intègre des fonctionnalités d’IA, de nombreuses équipes constatent qu’elles ne sont pas la solution miracle espérée. Elles peuvent être étonnamment limitées, devenir rapidement coûteuses, ou simplement être compliquées à configurer.
Cet article examine sans détour les cas d’usage les plus courants de l’IA dans Jira. Nous analyserons ce que l’IA native de Jira peut faire, ses lacunes, et nous vous présenterons une manière plus flexible et puissante d’accomplir vos tâches.
Qu’est-ce qu’Atlassian Intelligence ?
Atlassian Intelligence est le moteur d’IA intégré aux produits cloud d’Atlassian, comme Jira, Jira Service Management (JSM) et Confluence. Il est conçu pour gérer des tâches comme la recherche assistée par l’IA, la génération de contenu et l’automatisation de tâches.
Vous entendrez peut-être aussi parler de Rovo, l’offre d’IA premium d’Atlassian. Ils le présentent comme un "coéquipier virtuel" qui tente de connecter le travail à travers toute votre entreprise.
L’essentiel à retenir est que ces fonctionnalités sont principalement destinées aux utilisateurs des plans Jira Cloud Standard, Premium et Enterprise. Si votre équipe utilise encore une version Data Center ou un plan inférieur, vous n’y aurez pas accès, à moins d’être prêt pour une migration d’envergure.
Principaux cas d’usage de l’IA de Jira pour la gestion des tickets
Examinons les fonctionnalités d’IA de base dont les équipes ont besoin pour éviter que leurs files d’attente de support ne débordent. Nous verrons ce que Jira propose et où se situent les lacunes.
Résumés de tickets automatisés
Lorsqu’un long fil de commentaires s’accumule dans un ticket Jira, Atlassian Intelligence peut en créer un résumé pour vous. C’est un moyen pratique de saisir l’essentiel d’une conversation sans avoir à lire chaque réponse.
Le problème ? Ces résumés sont confinés à l’intérieur de ce seul ticket. Ils n’ont aucune connaissance des conversations passées avec ce même client, des problèmes connexes dans d’autres projets, ou des informations importantes cachées dans des documents en dehors de Jira ou Confluence. C’est comme lire un seul chapitre d’un livre et essayer de deviner toute l’intrigue.
Pour une véritable assistance aux agents, il faut pouvoir puiser le contexte de partout. Un outil comme eesel AI se connecte à toutes vos connaissances, pas seulement à vos produits Atlassian. Il peut analyser les tickets passés, les Google Docs, les pages Notion, et plus encore, pour donner aux agents une vue d’ensemble complète, ce qui les aide à résoudre les problèmes plus rapidement et avec plus de précision.
Une infographie montrant comment eesel AI se connecte à diverses sources de connaissances pour fournir une assistance complète aux agents, un aspect clé des cas d'usage modernes de l'IA de Jira.:Tri et acheminement intelligents des tickets
JSM dispose d’une fonctionnalité d’IA qui tente de deviner le type de demande approprié pour les tickets provenant d’e-mails. Il existe également un agent Rovo appelé "Service Triage Assistant" que vous pouvez utiliser dans les règles d’automatisation pour mettre à jour des champs comme la priorité.
Mais le système peut sembler assez rigide. Vous êtes contraint de configurer des règles d’automatisation spécifiques, et vous n’obtenez pas le niveau de contrôle détaillé nécessaire pour des flux de travail plus complexes. De nombreux utilisateurs trouvent qu’ils peuvent obtenir les mêmes résultats avec de bons modèles de tickets et une automatisation de base, sans la couche d’IA supplémentaire.
Les équipes de support modernes ont besoin de maîtriser leur automatisation. Avec un moteur personnalisable comme celui d'eesel AI, vous pouvez définir les règles exactes pour les tickets que l’IA doit traiter. Vous pouvez filtrer par type de client, contenu du ticket, ou presque n’importe quoi d’autre. Vous pouvez créer des Actions IA personnalisées pour étiqueter, acheminer et escalader les tickets avec une flexibilité que les outils natifs n’offrent tout simplement pas.
Une capture d'écran de l'interface d'eesel AI, où les utilisateurs peuvent configurer des règles personnalisées pour l'acheminement des tickets, illustrant des cas d'usage flexibles de l'IA de Jira.:Réponses d’agents assistées par l’IA
L’éditeur IA intégré à Jira peut aider les agents à rédiger des réponses, à corriger l’orthographe et la grammaire, ou à changer le ton d’un message pour qu’il paraisse plus professionnel ou empathique.
Le hic, c’est que les suggestions de l’IA sont basées sur un ensemble limité de demandes similaires trouvées uniquement dans Jira. Cela conduit généralement à des réponses au son générique qui passent à côté du problème réel du client. Vous vous retrouvez avec des réponses qui semblent un peu robotiques et qui ne sont pas si utiles que ça.
Les meilleurs copilotes IA devraient apprendre de la voix unique de votre équipe. eesel AI apprend de tout votre historique de tickets résolus et de toutes vos sources de connaissances. Cela lui permet de rédiger des réponses pertinentes, fidèles à votre marque et au ton humain, accélérant les temps de réponse tout en maintenant une haute qualité.
Le Copilote eesel AI rédigeant une réponse personnalisée au sein d'un service d'assistance, présentant l'un des cas d'usage les plus efficaces de l'IA de Jira pour le support des agents.:L’agent virtuel
L’un des cas d’usage les plus puissants de l’IA de Jira est de dévier toutes ces questions répétitives avant même qu’elles ne deviennent des tickets.
Dévier les demandes courantes avec un agent virtuel
L'agent virtuel de JSM peut être configuré dans votre centre d’aide, sur Slack ou Microsoft Teams. Il utilise une fonctionnalité appelée "AI answers" pour répondre aux questions en effectuant des recherches dans une base de connaissances Confluence liée.
Cela semble formidable en théorie, mais son succès dépend presque entièrement de votre capacité à maintenir une base de connaissances Confluence parfaitement organisée, à jour et complète.
Un agent IA vraiment utile devrait fonctionner avec les connaissances que vous possédez déjà, peu importe où elles se trouvent. L'agent eesel AI connecte immédiatement toutes vos sources de connaissances. Il apprend de vos espaces Confluence, bien sûr, mais il apprend aussi des anciens tickets de Jira Service Management, des Google Docs, des PDF, et plus encore. Cela signifie qu’il peut donner des réponses précises à un éventail beaucoup plus large de questions dès le premier jour, sans que vous ayez à passer des mois à réécrire toute votre documentation.
Un agent virtuel eesel AI répondant à une question directement dans Slack, illustrant des cas d'usage puissants de l'IA de Jira pour la déviation des demandes.:Créer et maintenir votre base de connaissances
Atlassian Intelligence peut également repérer les lacunes dans vos connaissances en suggérant des brouillons d’articles pour Confluence. Il le fait en examinant les tickets résolus qui ne semblent être liés à aucune documentation.
C’est une bonne idée, mais cela reste un processus manuel. Vous devez examiner les suggestions, et cela ne vous dit pas vraiment pourquoi certaines lacunes existent ou lesquelles sont les plus importantes à combler pour réellement réduire votre volume de tickets.
Il faut aller au-delà de la simple rédaction de nouveaux articles. Le tableau de bord de reporting d'eesel AI vous donne une vue claire de ce que vos clients demandent réellement. Il met en évidence les questions les plus courantes auxquelles l’IA n’a pas pu répondre, vous donnant un plan de contenu basé sur des données. Vous pouvez être sûr de créer des connaissances qui réduiront directement votre charge de support.
Le tableau de bord d'eesel AI affichant des rapports sur les lacunes dans les connaissances, ce qui aide à prioriser le contenu pour de meilleurs cas d'usage de l'IA de Jira.:Les coûts cachés et les défis de l’IA native de Jira
Avant de vous engager avec les outils d’IA d’Atlassian, il est important d’avoir une vue d’ensemble, y compris les coûts réels, le processus de configuration et la manière de savoir si cela fonctionne vraiment.
Le modèle de tarification étonnamment compliqué
Pour accéder à la plupart des fonctionnalités d’IA d’Atlassian, vous devez être sur un plan Jira Cloud Standard, Premium ou Enterprise. Rovo, la partie la plus performante de l’offre, coûte un supplément par utilisateur, et la facture peut vite grimper. Certains utilisateurs ont signalé des coûts de plus de 20 $ par siège et par mois. Ce modèle par utilisateur signifie que votre facture continue d’augmenter à mesure que votre équipe s’agrandit, que vous tiriez une grande valeur de l’IA ou non.
Il existe une autre solution. La tarification d’eesel AI est transparente et prévisible car elle est basée sur les interactions de l’IA, pas sur le nombre d’utilisateurs. Nos plans incluent tous nos produits principaux (Agent, Copilot, Triage) sans frais cachés par résolution. Ce modèle signifie que vous payez pour la valeur que l’IA fournit réellement, et vos coûts n’exploseront pas à mesure que votre équipe s’agrandit.
| Caractéristique | Atlassian Intelligence | eesel AI |
|---|---|---|
| Modèle de tarification | Frais par utilisateur, par mois | Basé sur les interactions mensuelles de l’IA |
| Facteur de coût | Nombre de membres de l’équipe | Utilisation de l’IA et valeur fournie |
| Prévisibilité | Peut être imprévisible avec les modules complémentaires | Niveaux simples et transparents |
| Niveaux de plan | Fonctionnalités IA réservées aux plans plus coûteux | Tous les produits principaux inclus dans chaque plan |
Le processus de configuration : une migration pénible contre une intégration simple
La première règle d’Atlassian Intelligence est que vous devez être sur Jira Cloud. Pour de nombreuses entreprises, passer de Data Center est un projet énorme.
Pourquoi se donner tant de mal alors que vous pouvez simplement intégrer ? eesel AI est conçu pour que vous puissiez le configurer vous-même en un rien de temps. Il se connecte à votre instance Jira Service Management existante avec une intégration en un clic, vous rendant opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois. Vous pouvez même utiliser notre mode de simulation pour tester ses performances sur vos anciens tickets avant même de l’activer pour les clients. C’est un excellent moyen de voir exactement comment il fonctionnera avant de l’adopter.
Un diagramme de flux de travail montrant le processus de configuration simple d'eesel AI, contrastant avec les migrations complexes pour d'autres cas d'usage de l'IA de Jira.:Choisir le bon outil pour vos cas d’usage de l’IA de Jira
Alors, où cela nous mène-t-il ? Les principaux cas d’usage de l’IA de Jira visent tous à fluidifier la gestion des tickets, à dévier les questions courantes et, de manière générale, à faciliter la vie de votre équipe de support.
Bien qu’Atlassian Intelligence offre un point de départ, il est souvent insuffisant en termes de flexibilité, de sources de connaissances et de prix. La nécessité d’une migration complète vers le cloud et la tarification coûteuse par siège peuvent être des obstacles majeurs.
Pour les équipes qui veulent une IA puissante, personnalisable et abordable qui fonctionne avec leur configuration Jira actuelle, eesel AI est un choix beaucoup plus pratique. Il offre un chemin plus rapide pour voir des résultats concrets, sans tous les tracas.
Prêt à voir ce que l’IA peut vraiment faire pour vos flux de travail Jira ? Essayez eesel AI gratuitement et découvrez tout le temps que vous pouvez récupérer.
Foire aux questions
Le guide se concentre sur l’automatisation des résumés de tickets, le tri et l’acheminement intelligents des tickets, la rédaction de meilleures réponses pour les agents, et le déploiement d’agents virtuels pour dévier les demandes courantes. Il aborde également la création et la maintenance des bases de connaissances.
Atlassian Intelligence a souvent un contexte limité, peinant à extraire des informations en dehors de tickets spécifiques ou de Confluence. Elle peut également être rigide en matière d’automatisation, ce qui entraîne des réponses génériques ou nécessite une configuration complexe.
La plupart des fonctionnalités d’IA natives nécessitent des plans Jira Cloud de niveau supérieur, et les offres premium comme Rovo coûtent un supplément par utilisateur. Cela peut entraîner des coûts imprévisibles et en augmentation rapide à mesure que votre équipe s’agrandit.
Oui, les capacités d’IA natives d’Atlassian sont principalement destinées aux utilisateurs de Jira Cloud. Les équipes utilisant Data Center devraient entreprendre une migration importante pour y accéder.
Atlassian Intelligence peut suggérer des brouillons d’articles basés sur les tickets non résolus. Cependant, des outils plus avancés offrent des informations basées sur les données concernant les questions courantes sans réponse, aidant à prioriser la création de contenu pour un impact maximal.
L’IA d’Atlassian repose en grande partie sur une base de connaissances Confluence parfaitement organisée et sur le contexte interne de Jira. eesel AI se connecte à toutes vos sources de connaissances existantes, y compris Google Docs, Notion et les anciens tickets, pour un contexte plus large et des réponses plus précises.
