Automatisez la résolution des tickets Jira : améliorez l'efficacité du support avec l'IA

Gestion des tickets Jira alimentée par l'IA pour un support amélioré

Ce workflow n8n révolutionne la gestion des problèmes Jira par les équipes de support. Il identifie de manière proactive les tickets anciens et non résolus, classe intelligemment leur état grâce à l'IA, et prend des actions automatisées allant de la résolution automatique et recherches dans la base de connaissances à l'envoi de rappels intelligents ou à l'escalade vers des agents humains.

Fonctionnalités clés

• Identification proactive des problèmes : détecte automatiquement les problèmes Jira restés en "À faire" ou "En cours" pendant plus de 7 jours.
• Classification intelligente des problèmes : utilise l'IA pour déterminer l'état actuel d'un ticket (résolu, en attente d'informations, ou toujours en attente de la première réponse).
• Résolution et rétroaction automatisées : si résolu, réalise une analyse de sentiment pour soit demander un retour d'expérience, soit escalader les expériences négatives.
• Solutions basées sur une base de connaissances pilotée par IA : pour les tickets non traités, un agent IA recherche des problèmes similaires dans Jira et interroge Notion pour des articles de la base de connaissances afin de générer des solutions.
• Rappels intelligents et engagement : génère et publie des messages de rappel concis résumés par IA pour réengager les utilisateurs sur les tickets bloqués.
• Gestion simplifiée du backlog : réduit considérablement l'effort manuel pour éliminer les tickets périmés, permettant aux équipes de support de se concentrer sur les problèmes complexes.

Comment ça fonctionne

1. Analyse planifiée : Le workflow s'exécute selon un planning (par exemple quotidien) pour trouver les tickets Jira non résolus ouverts depuis une période définie comme « ancienne » (par exemple 7 jours). 2. Traitement parallèle : Chaque problème identifié est traité indépendamment via un sous-workflow pour une exécution efficace et parallèle. 3. Analyse IA contextuelle : Les métadonnées du problème et tous les commentaires sont récupérés, agrégés, et simplifiés en un fil clair pour le traitement par l'IA. 4. Classification de l'état du problème : Un classificateur textuel IA analyse l’ensemble du fil pour déterminer si le problème est « résolu », « en attente de plus d’informations », ou « toujours en attente » d'une première réponse. 5. Gestion des problèmes résolus : Si classifié comme « résolu », une IA d'analyse de sentiment évalue la satisfaction client. Un sentiment positif déclenche une demande de retour et la fermeture du ticket. Un sentiment négatif déclenche une notification Slack à un canal d'équipe pour un suivi avant fermeture du ticket. 6. Automatisation des problèmes non résolus : Si le problème est « toujours en attente » d'une réponse, un agent IA tente de le résoudre en recherchant dans Jira des problèmes similaires et en interrogeant une base de connaissances Notion. Si une solution est trouvée, elle est postée en commentaire et le ticket est fermé. Sinon, une notification Slack est envoyée à l'équipe support, et le ticket est fermé avec un message automatisé. 7. Rappels pour informations en attente : Pour les problèmes « en attente de plus d'informations » (bloqués par une réponse utilisateur), le workflow vérifie si le dernier message provient d'un humain. Le cas échéant, une chaîne LLM IA génère un résumé et un commentaire de rappel, qui est ensuite posté sur le ticket Jira pour inciter à une action supplémentaire. Cette approche complète garantit qu'aucun ticket Jira ne passe inaperçu, améliorant l'efficacité et la satisfaction client.