Infometis Software Automation & AI Day 2026

Retour sur notre démo Rovo à l'Automation & AI Day

Après notre présentation lors de l'AI Automation Day, la plupart des questions portaient sur un sujet qui n'était même pas présent dans la démo : où vont les données des tickets lorsque Rovo les lit ? Cela en dit long sur le public. Qui travaille dans une banque, une assurance ou l'administration demande d'abord où sont les données et seulement après l'utilité. Cet ordre est correct. Ici nous résumons ce que nous avons montré, ce que nous en retenons et quelles sont les réponses aux questions les plus importantes.

Ce que nous avons montré

Les nouveaux tickets dans Jira Service Management arrivent d'abord dans le statut «AI Triage». Un agent Rovo lit la description et remplit des champs structurés : Impact, Urgency, Catégorie, application concernée et un score de confiance de 0 à 100. Ensuite, une automation Jira prend en charge le routage. À partir d'un score de 70, le ticket va directement dans la file d'équipe appropriée ; en dessous, il reste pour une vérification manuelle.

La répartition des tâches est choisie délibérément. Rovo prend en charge la classification sémantique, l'automation le routage déterministe. Ainsi il reste traçable pourquoi un ticket est allé où il est allé : la justification de l'agent figure en tant que commentaire dans le ticket.

Ce que nous retenons

• ‍La classification fonctionne lorsque le texte fournit les preuves. Dans les cas clairs — Oracle CRM ne charge plus les dossiers clients depuis ce matin et toute l'équipe commerciale est impactée — l'agent a rempli chaque champ correctement et a cité les passages de texte pertinents comme justification. C'est la vraie valeur ajoutée : l'IA reconnaît des corrélations dans le texte libre qui sont difficilement capturables par des règles.‍
• Le score de confiance est le maillon le plus faible. Dans nos tests, le score se situait presque toujours entre 85 et 95. Un score que le modèle donne sur lui-même reste une auto-évaluation. C'est un signal utile, mais il ne suffit pas comme unique base de routage.‍
• C'est pourquoi nous mesurons le taux de correction. L'AI Correction Rate montre à quelle fréquence les collaborateurs du service desk modifient a posteriori un champ défini par l'IA. Elle mesure après coup ce que le score ne fait qu'affirmer auparavant. Pour nous, c'est la métrique la plus importante d'un tel dispositif, suivie du Time-to-Assignment et du Reassignment-Rate.

Les questions du public

Où les données sont-elles traitées ?

Rovo existe exclusivement dans Atlassian Cloud. Les données Rovo peuvent actuellement être épinglées dans la même région que les données Jira ou Confluence, pour une instance suisse donc Zurich. La Data Residency régit le lieu de stockage. Quels tiers participent au traitement des requêtes est indiqué par la liste des sous-traitants (Sub-Processor) d'Atlassian. Pour les organisations régulées, cette vérification fait partie des démarches préalables.

Les fournisseurs d'IA entraînent-ils leurs modèles avec nos tickets ?

Pour les modèles de langue externes, la réponse est non. Atlassian affirme que les données clients ne sont jamais transmises à des tiers pour entraîner ou améliorer leurs modèles, et que ces partenaires opèrent sous des accords de Zero-Data-Retention.

La situation est différente pour Atlassian lui-même, et ce point est nouveau. Depuis le 17 août 2026, Atlassian utilise des métadonnées et des données In-App pour améliorer les apps et les fonctionnalités IA pour tous les clients, piloté par de nouveaux réglages de Data Contribution. Les valeurs par défaut dépendent du plan. En Premium les métadonnées sont activées par défaut et les données In-App désactivées, et seule une organisation avec un plan Enterprise peut désactiver la participation aux métadonnées. Sont exclus les organismes soumis à HIPAA ainsi que certaines autorités et prestataires financiers. Notre recommandation : vérifiez maintenant le paramètre sous Atlassian Administration › Security › Data contribution et documentez la décision.

Peut-on retracer ce que l'IA a décidé ?

Au niveau du ticket, oui : dans notre configuration l'agent écrit chaque classification avec le score et la justification en tant que commentaire dans le ticket. De plus, l'Atlassian Audit Log enregistre les actions Rovo. Rovo Admin Insights affiche seulement des chiffres d'utilisation agrégés, les prompts individuels restent privés. Qui veut vérifier les décisions de l'IA a donc besoin de la journalisation directement dans le processus.

Et si nous travaillons sur Data Center ?

Alors Rovo n'existe pas en exploitation propre. Les Rovo Connectors peuvent synchroniser des données depuis Data Center vers la base de connaissances cloud. Cela ne fait que déplacer la question de la protection des données au lieu de la résoudre, et doit être examiné en conséquence.

Quand l'AI Triage en vaut la peine

L'AI Triage apporte le plus là où beaucoup de tickets arrivent en texte libre et où l'affectation manuelle coûte sensiblement du temps. Pour peu de tickets très structurés, des formulaires bien conçus et des règles font la même chose à moindre coût. Qui envisage le déploiement devrait clarifier les questions de protection des données avant le premier prompt.

C'est précisément là que nous vous accompagnons : de l'analyse préalable en matière de data residency et de data contribution à la mise en place de l'agent Rovo, jusqu'au suivi du taux de correction en exploitation. Brian Trepto, qui a présenté la démo, se fera un plaisir de répondre directement à vos questions : Prendre contact

Vous pouvez télécharger la présentation complète avec toutes les diapositives de la démo ici : Télécharger la présentation