Atelier IA Atlassian et Rovo
Choisir des cas d’usage IA utiles, gouvernés et vérifiables
Activer une fonctionnalité IA ne suffit pas à créer de la valeur. L’atelier Ovyka aide à sélectionner les cas d’usage, vérifier les données et les droits, définir la validation humaine et construire une expérimentation mesurable autour de Rovo, Jira et Confluence.
- Cas d’usage priorisés
- Données et droits vérifiés
- Garde-fous et validation humaine
Quand l’utiliser
Passer des idées générales à un cas d’usage que l’on peut réellement tester
- De nombreux cas d’usage sont proposés mais aucun critère ne permet de les comparer.
- Les connaissances, tickets ou documents sont dispersés et leurs droits sont difficiles à garantir.
- Les équipes veulent utiliser Rovo ou des agents sans règle claire de validation humaine et de responsabilité.
- Un pilote est attendu, mais le résultat métier et les indicateurs de succès ne sont pas définis.
Axes de travail
Évaluer la valeur et le risque avant de choisir la technologie
L’atelier peut partir de Rovo ou d’un problème métier plus large, puis préciser la solution adaptée.
Problèmes et utilisateurs
Décisions, tâches répétitives, recherche d’information, création de contenu, support et populations concernées.
Données et connaissances
Sources, qualité, fraîcheur, propriétaires, permissions, confidentialité et conditions d’utilisation.
Cas d’usage et valeur
Fréquence, temps gagné, qualité attendue, risque d’erreur, adoption et possibilité de mesure.
Garde-fous
Rôles, validation humaine, cas exclus, journalisation, transparence et procédure en cas d’erreur.
Architecture et intégration
Rovo, Jira, Confluence, automatisations, agents, API et systèmes externes utiles au scénario.
Pilote et mesure
Périmètre, utilisateurs, jeu de test, indicateurs, critères d’arrêt et conditions de passage à l’échelle.
Résultat attendu
Une expérimentation que l’entreprise peut gouverner
- Matrice de priorisation des cas d’usage avec valeur, faisabilité et risque.
- Cartographie des données, droits, dépendances et points de vigilance.
- Règles de validation humaine, responsabilités et cas explicitement exclus.
- Plan de pilote ou prototype avec population, étapes et critères de succès.
- Recommandation argumentée : lancer, préparer davantage ou ne pas poursuivre.
Déroulement
Commencer par le problème, tester avec des critères explicites
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Formuler
Décrire les décisions ou tâches à améliorer sans présupposer la solution.
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Évaluer
Comparer valeur, données, faisabilité, risques et contraintes de gouvernance.
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Concevoir
Définir le scénario, les garde-fous, la validation humaine et l’intégration.
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Mesurer
Préparer un pilote avec des critères observables et une décision de sortie.
Périmètre maîtrisé
Automatiser ce que l’organisation maîtrise déjà
Une automatisation utile accélère un processus déjà compris, défini et exécutable par l’équipe. Elle remplace une partie du travail humain pour gagner du temps, sans masquer les responsabilités ni les règles métier. Si le processus, les données ou les droits ne sont pas encore maîtrisés, l’atelier identifie d’abord les fondations à consolider avant de lancer un pilote.
Parler à un expert
Quel cas d’usage IA mérite réellement un pilote ?
Décrivez le problème, les utilisateurs, les sources de données et le résultat attendu. Nous vous aiderons à cadrer l’atelier adapté.