Un guide sur le raisonnement de Rovo Deep Research et ses alternatives

Soyons honnêtes, nous avons tous connu ce moment. Vous savez que la réponse dont vous avez besoin se trouve quelque part dans l'univers numérique de l'entreprise, mais est-ce dans un fil de discussion Slack de mardi dernier ? Une page Confluence d'il y a six mois ? Ou ce fameux Google Doc que personne n'a touché depuis un an ? Essayer de tout rassembler peut donner l'impression qu'il faut une licence de détective juste pour faire son travail.

Atlassian se lance dans la course avec Rovo, son assistant IA pour les équipes d'entreprise. L'une de ses compétences les plus remarquées est la « Recherche Approfondie », qui agit comme un analyste de recherche personnel, fouillant dans toutes ces données pour créer des rapports détaillés pour vous.

Mais comment fait-il vraiment le lien entre toutes ces informations ? Dans ce guide, nous allons lever le voile sur le fonctionnement du raisonnement de Rovo Deep Research, découvrir ses véritables points forts, et examiner les cas où il pourrait ne pas être la solution idéale, en particulier pour les équipes qui ont besoin d'agir, pas seulement de lire des rapports.

Qu'est-ce que Rovo Deep Research d'Atlassian ?

Rovo Deep Research est une compétence spéciale intégrée à Rovo Chat, l'assistant IA d'Atlassian qui apparaît dans tous leurs produits. Son objectif principal est de répondre à des questions vastes et ouvertes comme : « Quels ont été tous les retours clients pour le Projet Phoenix le trimestre dernier ? », puis de fournir un rapport soigné et structuré.

Il est conçu pour s'intégrer parfaitement à l'univers Atlassian, en utilisant ce que l'entreprise appelle le « Teamwork Graph ». Vous pouvez considérer ce graphe comme l'antisèche interne de Rovo pour votre entreprise. Il aide l'IA à comprendre le contexte de vos projets, de vos équipes et de tout le jargon interne que vous utilisez dans des outils comme Jira et Confluence. C'est la carte qui montre comment toutes les pièces de votre travail sont connectées.

Ce n'est pas votre fonction de recherche habituelle. C'est un processus complet qui implique de planifier, de récupérer des informations depuis de multiples sources en même temps, puis de les assembler pour en faire quelque chose de réellement utilisable.

Comment fonctionne le raisonnement de Rovo Deep Research

Le secret de la réussite de Rovo Deep Research réside dans la manière dont il aborde vos questions, étape par étape, un processus sur lequel Atlassian est étonnamment transparent. Si vous voulez bien cerner les forces et les faiblesses de l'outil, vous devez comprendre ce processus. C'est le cœur du raisonnement de Rovo Deep Research.

Le processus de raisonnement en plusieurs étapes de Rovo

Lorsque vous posez une question complexe à Rovo, il ne se contente pas de « googliser » vos documents internes. Il élabore un petit plan d'action pour s'assurer que la réponse soit la meilleure possible.

1. Étape 1 : Il décompose votre question en un plan. Avant toute chose, Rovo décortique votre grande requête en tâches plus petites et digestes. Par exemple, si vous lui demandez d'analyser les retours clients, il pourrait créer une liste de tâches comme : « trouver tous les tickets de retour », « trier les retours par thèmes » et « identifier les trois principales demandes de fonctionnalités ». Cela devient sa feuille de route pour toute l'opération.

2. Étape 2 : Il cherche partout à la fois. Au lieu de parcourir sa liste de tâches une par une, Rovo s'attaque à tout en parallèle. Il plonge simultanément dans toutes vos sources de données connectées, ce qui lui permet de rassembler une tonne d'informations beaucoup plus rapidement qu'une approche séquentielle.

3. Étape 3 : Il s'arrête, réfléchit et réessaie. Après sa recherche initiale, Rovo fait une pause pour examiner ce qu'il a trouvé. Il élimine tout ce qui n'est pas pertinent et cherche les lacunes évidentes dans les informations. S'il a besoin de plus de détails sur un point spécifique, il lancera une autre recherche plus ciblée. Ce va-et-vient est un élément clé de son « raisonnement » et lui permet d'approfondir progressivement jusqu'à ce qu'il soit sûr de ses conclusions.

4. Étape 4 : Un agent spécialisé rédige le rapport final. Une fois toutes les informations collectées, un agent IA différent prend le relais avec une seule mission : la synthèse. Il organise les résultats dans un plan clair, rédige chaque section et ajoute des citations qui renvoient directement aux documents originaux. C'est une fonctionnalité plutôt intéressante, car elle vous permet de vérifier facilement d'où l'IA tire ses informations.

Rovo Deep Research : Fonctionnalités clés et cas d'utilisation

La manière méthodique de penser de Rovo en fait un outil parfaitement adapté à certaines tâches analytiques internes où vous devez relier des informations provenant de toute l'entreprise.

Capacités principales

• Il comprend vos blagues internes. Grâce au « Teamwork Graph », Rovo comprend le langage unique de votre entreprise. Il sait que le « Projet Chimère » est le nom de code interne de votre prochain grand lancement, et non une bête mythique, ce qui garantit la pertinence de ses résultats.

• Il montre comment il procède. La confiance est essentielle avec l'IA. Rovo y contribue en citant ses sources pour chaque point majeur de ses rapports. Vous pouvez cliquer sur un lien et accéder au ticket Jira ou à la page Confluence d'origine, ce qui vous assure que l'IA n'invente pas des faits de toutes pièces.

• Il utilise une équipe de modèles d'IA. Atlassian ne s'appuie pas sur un seul grand modèle de langage. Il utilise un mélange de modèles de différents fournisseurs comme OpenAI et Anthropic, attribuant à chacun la tâche pour laquelle il est le meilleur. Un modèle peut être excellent pour la planification, un autre pour le raisonnement et un troisième pour la rédaction. Utiliser le meilleur outil pour chaque partie du travail contribue à améliorer le rapport final.

Exemples pratiques

• Aider les nouvelles recrues à se mettre à niveau. Un nouvel ingénieur pourrait demander à Rovo : « Donne-moi le compte rendu technique complet du Projet Chimère ». En quelques minutes, il pourrait disposer d'un document unique résumant l'architecture, les epics de développement clés et toute la documentation importante.

• Garder les projets sur la bonne voie. Un chef de produit pourrait demander : « Quelles ont été toutes les décisions majeures et les obstacles pour le lancement du T3 ? » Rovo pourrait reconstituer une chronologie claire à partir de notes de réunion éparpillées, de mises à jour de statut et de messages Slack.

• Analyser la concurrence. Un stratège pourrait lui demander de « résumer comment les concurrents utilisent l'IA dans leurs outils ». Rovo pourrait rassembler des données provenant de sources tierces connectées et d'analyses internes pour créer un briefing concurrentiel pratique.

Limites du raisonnement de Rovo Deep Research et une alternative pour les équipes orientées vers l'action

Rovo est clairement un outil intelligent pour la recherche, mais il a été conçu avec certaines limites spécifiques à l'esprit. Celles-ci deviennent assez évidentes si l'objectif de votre équipe est d'automatiser le travail, en particulier lorsqu'il s'agit des clients.

Là où le raisonnement de Rovo Deep Research n'est pas à la hauteur

• C'est pour la recherche, pas pour la résolution. Le produit final du travail de Rovo est un rapport. Il est brillant pour vous donner un résumé, mais il ne peut pas passer à l'étape suivante. Il ne peut pas résoudre un ticket de support client par lui-même, diagnostiquer un problème informatique, ou rechercher le statut d'une commande et le mettre à jour. Il est conçu pour analyser les choses passivement, pas pour les résoudre activement.

• C'est un engagement envers l'univers Atlassian. Pour tirer le meilleur parti de Rovo, votre entreprise doit vraiment être entièrement investie dans les produits Atlassian. Extraire des connaissances d'outils en dehors de cette bulle peut être maladroit et moins efficace. La configuration a également cette sensation classique de logiciel d'entreprise ; ce n'est pas quelque chose que vous pouvez simplement activer et commencer à utiliser en un après-midi.

• Le prix est un peu un mystère. Rovo n'est pas un produit que vous pouvez acheter sur étagère. Il est inclus dans les offres Cloud Premium et Enterprise d'Atlassian. Il n'y a pas de tarification simple pour une équipe qui veut juste l'essayer, ce qui en fait un investissement assez important dès le premier jour.

Une alternative conçue pour l'action : eesel AI

Si votre objectif principal est de transformer toutes ces connaissances d'entreprise en actions automatisées plutôt qu'en simples rapports, un outil comme eesel AI a été conçu dès le départ pour ce but précis.

• Soyez opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois. Oubliez les longues et interminables configurations d'entreprise. eesel AI est entièrement en libre-service. Vous pouvez connecter votre service d'assistance, que ce soit Zendesk ou Freshdesk, et toutes vos autres sources de connaissances avec de simples intégrations. Vous pouvez avoir un agent IA fonctionnel en quelques minutes.

• Connectez toutes vos connaissances, peu importe où elles se trouvent. Alors que Rovo est plus à l'aise dans l'écosystème Atlassian, eesel AI se connecte instantanément aux outils sur lesquels votre équipe s'appuie déjà. Que vos réponses se cachent dans Google Docs, Notion, Slack ou d'anciens tickets de support, eesel AI rassemble tout dans un seul cerveau que son IA peut utiliser.

• Automatisez les flux de travail, ne vous contentez pas d'écrire à leur sujet. Les agents d'eesel AI sont conçus pour agir. Une fois qu'ils ont trouvé une réponse, ils peuvent trier les tickets, rechercher des informations de commande en direct depuis une plateforme comme Shopify, remonter les problèmes complexes à la bonne personne et résoudre les problèmes des clients du début à la fin.

• Testez-le d'abord et sachez ce que vous payez. eesel AI dispose d'un mode de simulation qui vous permet de tester votre IA sur des milliers de vos anciens tickets avant même qu'elle ne parle à un vrai client. Cela vous donne une idée solide de ses performances. Et contrairement à la tarification groupée de Rovo, eesel AI propose des forfaits clairs et flexibles, sans frais cachés par résolution.

Fonctionnalité	Rovo Deep Research d'Atlassian	eesel AI
Objectif principal	Créer des rapports de recherche approfondis	Automatiser et résoudre les problèmes de support
Action principale	Apprend et résume les informations	Apprend et agit (répond, étiquette, remonte)
Temps de configuration	Des semaines à des mois (déploiement d'entreprise)	De quelques minutes à quelques heures (libre-service)
Sources de connaissances	Optimal avec les outils Atlassian (Jira, Confluence)	Services d'assistance, wikis, outils de chat (100+ intégrations)
Modèle de tarification	Inclus dans les forfaits Atlassian de niveau supérieur	Forfaits mensuels/annuels transparents et prévisibles

Raisonnement de Rovo Deep Research : De la recherche approfondie à l'action immédiate

Le moteur de raisonnement de Rovo Deep Research est un outil solide et transparent pour toute équipe qui a besoin de faire des recherches internes complexes, surtout si elle vit et respire déjà l'écosystème Atlassian. Sa véritable valeur réside dans sa capacité à transformer des données désordonnées en connaissances claires qui peuvent guider des décisions importantes.

Mais en fin de compte, c'est un outil pour apprendre, pas un outil pour agir. Il crée des rapports ; il ne pilote pas l'automatisation en temps réel.

Pour les équipes de support, d'informatique et d'opérations qui ont besoin de combler le fossé entre la recherche d'informations et leur utilisation effective, eesel AI est une bien meilleure solution. Il est conçu dès le départ pour résoudre les problèmes, pas seulement pour en rendre compte. Il transforme les connaissances éparpillées de votre entreprise en un outil pour faire avancer les choses, tout de suite.

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