Journée d'inspiration sur le cloud 2026

Cloud, IA, Rovo, agents, Teamwork Graph, automatisation, Jira, Confluence : à première vue, cela fait beaucoup de mots à la mode pour une seule journée. Et oui, le Cloud Inspiration Day 2026 a bien sûr porté sur les nouvelles fonctionnalités, les développements passionnants et les cas d’utilisation concrets liés à Atlassian Cloud. Mais plus la journée avançait, plus une chose devenait claire : au fond, il ne s’agissait pas de fonctionnalités isolées. Il s’agissait d’une question bien plus vaste : comment les entreprises vont-elles permettre à leurs équipes de travailler plus rapidement, de manière plus connectée et plus efficace à l’avenir ?

Car aujourd’hui, le cloud n’est plus depuis longtemps un simple choix d’infrastructure technique. Et l’IA n’est plus non plus un simple terrain d’expérimentation testé en marge des organisations. Ces deux éléments deviennent de plus en plus le fondement d’équipes hautement performantes. Des équipes qui trouvent plus rapidement les informations, préparent mieux leurs décisions, conçoivent leurs processus de manière plus réfléchie et automatisent les tâches répétitives là où cela a vraiment du sens.

C’est précisément cette perspective qui a marqué le Cloud Inspiration Day. Les interventions ont montré comment, grâce à Atlassian Cloud, Jira, Confluence, Jira Service Management, Rovo, les agents IA et des stratégies cloud modernes, les entreprises ne se contentent pas simplement d’utiliser des outils, mais peuvent faire évoluer leur mode de fonctionnement de manière ciblée.

De la migration vers le cloud à la transformation vers le cloud

De nombreuses entreprises s’intéressent actuellement de près à Atlassian Cloud. Certaines ont déjà franchi le pas, d’autres sont en pleine phase de planification ou sur le point de prendre des décisions importantes. Bien sûr, l’aspect technique d’une migration est essentiel : les données doivent être transférées correctement, les autorisations vérifiées, les applications évaluées, les dépendances comprises et les risques réduits.

Mais le Cloud Inspiration Day a clairement montré qu’une vision purement technique de la migration ne suffit pas. La question cruciale ne se limite pas à savoir comment une entreprise peut passer au cloud en toute sécurité. Il est tout aussi important de se demander comment les équipes pourront mieux travailler par la suite.

C’est précisément là que réside la différence entre la migration vers le cloud et la transformation vers le cloud. Une migration transfère des systèmes vers un nouvel environnement. Une transformation profite de ce moment pour examiner de manière réfléchie les structures existantes. Quels sont les flux de travail qui se sont développés au fil des années, mais qui sont aujourd’hui en réalité trop complexes ? Quels processus fonctionnent bien et méritent d’être conservés ? Où les anciennes configurations ou les routines manuelles freinent-elles les équipes ? Et quelles opportunités les fonctionnalités du cloud, l’automatisation et l’IA permettent-elles de créer ?

Ceux qui considèrent le cloud uniquement comme une nouvelle plateforme cible passent à côté d’un potentiel. En revanche, ceux qui le perçoivent comme un point de départ pour améliorer les performances des équipes peuvent créer une véritable valeur ajoutée pour l’entreprise. La migration ne devient alors pas l’aboutissement d’un projet technique, mais le point de départ d’une amélioration continue.

C'est précisément pour cette raison que l'Atlassian Teamwork Graph joue un rôle si central. Il relie les informations issues de la suite Atlassian, notamment de Jira, Confluence et Jira Service Management, à d'autres outils connectés, créant ainsi un contexte de travail commun. Sur cette base, Atlassian Rovo et les agents Rovo peuvent non seulement apporter des réponses générales, mais aussi apporter un soutien concret au travail.

Cela modifie également la nature même de l’IA. Un simple chatbot généraliste se transforme en un assistant contextuel intégré au flux de travail. Les réponses individuelles donnent lieu à des actions concrètes à mener. Et l’utilisation des outils se transforme en soutien là où le travail s’effectue réellement. C’est précisément là que réside le levier pour des équipes hautement performantes : non pas dans davantage de fonctions isolées, mais dans un contexte mieux interconnecté.

Rovo et Agents : pas simplement un outil de plus, mais une nouvelle façon de travailler

Cette évolution est particulièrement flagrante dans le cas d’Atlassian Rovo. De nombreuses entreprises connaissent le schéma classique de mise en place d’un outil : un nouveau système est activé, il y a une brève communication, peut-être une formation, puis on espère que son utilisation se mettra en place d’elle-même. Or, dans le domaine de l’IA, ce principe fonctionne rarement.

Se contenter d’activer Rovo et d’attendre que tous les collaborateurs l’utilisent de manière productive ne suffira pas dans la plupart des organisations. En effet, l’obstacle réside rarement dans la connexion. Il réside dans la première étape de travail pertinente. Beaucoup de gens se demandent : à quoi Rovo peut-il me servir concrètement au quotidien ? Quelles informations dois-je fournir ? Comment formuler une bonne demande ? Quand le chat suffit-il et quand vaut-il mieux faire appel à un agent ?

La présentation sur l’utilisation de Rovo au quotidien a donc clairement montré que la mise en place de Rovo n’est pas un déploiement classique d’outil, mais un processus de gestion du changement. La réussite ne passe pas par des listes de fonctionnalités, mais par des situations de travail concrètes. Lorsqu’un ticket Jira Service Management donne lieu à un article de base de connaissances, qu’une demande d’atelier débouche sur un premier ordre du jour ou qu’un cahier des charges génère des épopées et des user stories, l’utilité devient soudain tangible.

Ce qu’il faut retenir : Rovo ne remplace pas la réflexion. Mais il peut alléger considérablement le travail préparatoire. Il peut structurer, préparer, résumer, traduire et faire des suggestions. Cela libère ainsi davantage de temps pour les tâches dans lesquelles les humains apportent leur contexte, leur expérience, leur jugement et leur responsabilité. C’est précisément là que l’IA devient vraiment passionnante pour les équipes.

Organisation « AI Native » : quand l'IA ne se contente pas d'apporter un soutien, mais s'intègre pleinement au travail d'équipe

L’expression « organisation native de l’IA » est revenue à plusieurs reprises lors du Cloud Inspiration Day. Si cela peut sembler au premier abord être une grande vision d’avenir, elle décrit en réalité une évolution qui se concrétise déjà très nettement.

Aujourd’hui, de nombreuses entreprises utilisent l’IA principalement de manière individuelle. Une personne demande un résumé d’un texte, une autre rédige le compte-rendu d’une réunion, quelqu’un cherche une formulation ou demande des explications sur un tableau. C’est utile et cela fait gagner du temps. Mais cela reste souvent au niveau de la productivité personnelle.

La prochaine étape va plus loin : l’IA s’intègre au travail d’équipe. Cela signifie que les agents ne se contentent pas de réagir à la demande, mais sont intégrés aux processus. Ils identifient des signaux, traitent les informations, fournissent des indications, prennent en charge des tâches récurrentes et aident les équipes à prendre de meilleures décisions plus rapidement.

Plusieurs exemples ont été présentés à cet effet lors de l’événement. Un agent spécialisé dans les appels d’offres peut analyser des documents, identifier les délais et fournir des premières indications stratégiques. Un agent d’analyse de contrats peut examiner au préalable des documents types et mettre en évidence les points critiques. Dans la gestion de projet, les agents peuvent identifier les risques plus tôt, car ils regroupent des informations provenant de différentes sources. En matière de gestion de la qualité, les leçons tirées, les normes et les écarts peuvent être exploités plus activement.

C’est précisément là que réside la différence entre « AI enhanced » et « AI native ». L’« AI enhanced » améliore des tâches individuelles. L’« AI native » transforme la manière dont les équipes collaborent, préparent leurs décisions et organisent les responsabilités. Une nouvelle question se pose donc pour les entreprises : dans quels domaines l’IA peut-elle non seulement accélérer le travail, mais aussi améliorer réellement les performances des équipes ?

Gestion des exigences : pourquoi Excel n'est souvent qu'un point de départ

Une présentation particulièrement axée sur la pratique a soulevé la question suivante : la gestion des exigences peut-elle être plus efficace qu'avec Excel ? La réponse était claire : oui, mais pas parce qu'Excel serait fondamentalement mauvais.

Dans de nombreuses organisations, Excel constitue un point de départ pragmatique. Les exigences peuvent y être rapidement collectées, triées et complétées. Cela suffit souvent amplement pour obtenir un premier aperçu. Les choses se compliquent lorsque cette liste donne lieu à des exigences complexes qui doivent être traitées par plusieurs équipes, systèmes et étapes de processus. On assiste alors rapidement à des ruptures de format, à des transferts manuels et à une incertitude quant à l’actualité des informations.

La présentation a montré à quoi peut ressembler un processus intégré avec Jira, Confluence et Rovo. Une exigence commence par un ticket Jira. Rovo analyse le contenu, structure les questions en suspens, identifie les parties prenantes, en déduit des user stories possibles et documente les résultats dans Confluence. Une première idée se transforme ainsi en un flux de travail traçable, qui peut ensuite être transposé en mise en œuvre, hiérarchisation et assurance qualité.

Bien sûr, cela ne garantit pas automatiquement une gestion parfaite des exigences. La validation technique, la hiérarchisation et la prise de décision restent des étapes essentielles. Mais l’IA peut aider à structurer plus rapidement les exigences, à les traiter de manière plus cohérente et à mieux les intégrer dans le flux de travail des équipes.

Dans le même temps, il est apparu clairement que la technologie à elle seule ne suffit pas à garantir une gestion durable des connaissances. L'IA peut détecter les doublons, mettre en évidence les contenus obsolètes ou formuler des suggestions pour leur mise à jour. Mais les connaissances nécessitent toujours un sens des responsabilités, des routines et des personnes qui les développent activement. C’est particulièrement crucial pour les équipes hautement performantes : elles n’ont pas besoin de plus d’espaces de stockage, mais de connaissances fiables au bon moment.

BPMN et Jira : repenser les processus plutôt que de se contenter de les modéliser numériquement

Une autre présentation s'est penchée sur la gestion des processus BPMN en association avec Jira. L'approche découplée s'est avérée particulièrement intéressante. Jira reste l’espace où les équipes travaillent au quotidien, traitent leurs tâches, gèrent les statuts et assurent la transparence. Cependant, la logique globale du processus ne doit pas nécessairement être entièrement reproduite dans Jira.

C’est précisément dans le cas de processus complexes et inter-systèmes que le BPMN peut aider à piloter les flux de manière claire. Il permet ainsi de définir quelle tâche doit être créée et à quel moment, quel service est impliqué, quelle décision est nécessaire et à quel stade l’IA peut apporter son aide. Cela revêt une importance particulière lorsque l’intelligence artificielle n’est pas seulement utilisée de manière ponctuelle, mais intégrée aux processus.

En effet, il ne suffit alors pas de simplement numériser les processus existants et d’y intégrer l’« IA » à un seul endroit. Les entreprises doivent examiner la situation de plus près : quelles tâches sont préparatoires, récurrentes ou analytiques ? Où une évaluation humaine est-elle nécessaire ? Quelles décisions requièrent de l’expérience et de la responsabilité ? Et comment garantir la traçabilité de l’ensemble du processus ?

La combinaison du BPMN, de Jira et de l’IA montre que les processus peuvent devenir à la fois plus flexibles et plus faciles à piloter. L’automatisation n’implique pas nécessairement une perte de contrôle. Lorsqu’elle est bien conçue, elle peut alléger la charge de travail des équipes et rendre les processus plus transparents.

Les documents dans le contexte de travail : bien plus qu’un simple lien

Un autre problème bien connu de nombreuses organisations se pose à l’interface entre la gestion documentaire et le travail opérationnel. Les documents se trouvent par exemple dans SharePoint ou d’autres systèmes de gestion documentaire, tandis que le travail quotidien s’effectue dans Jira et Confluence. Cela se traduit par de nombreuses fenêtres ouvertes, de nombreux liens et, souvent, par la question de savoir si l’on utilise bien la version la plus récente.

La présentation « Au-delà de la connectivité » a montré comment intégrer davantage les documents dans le contexte de travail Atlassian. Il ne s’agit pas simplement d’insérer un lien quelque part. Il s’agit de rendre les documents disponibles là où ils sont nécessaires : dans le ticket Jira, sur la page Confluence, dans le contexte du projet ou au sein du processus de service.

Le système de gestion de documents principal reste inchangé. Mais son utilisation devient plus simple, car les documents pertinents deviennent visibles et accessibles dans le contexte de travail. Cela peut sembler moins spectaculaire qu’un nouvel agent IA, mais cela peut constituer un formidable levier de productivité au quotidien. Car les équipes performantes échouent rarement à cause de grandes visions. Ce sont souvent les petites ruptures de flux qui font perdre du temps et compliquent inutilement la collaboration.

Services gérés dans le cloud : l'exploitation ne disparaît pas, elle évolue

Une question posée lors de l'événement résume très bien un sujet important : les entreprises ont-elles encore besoin de services gérés dans le cloud ?

À première vue, on pourrait penser qu’avec moins d’infrastructure propre, les besoins en exploitation sont également moindres. Dans la pratique, cependant, les tâches se déplacent plutôt qu’elles ne disparaissent. L’exploitation technique devient en partie plus simple, mais la plateforme évolue plus rapidement. De nouvelles fonctionnalités apparaissent, les questions de sécurité et de gouvernance restent d’actualité, l’adoption doit être accompagnée et les processus doivent être améliorés en continu.

C’est précisément là qu’interviennent les services gérés modernes dans le cloud Atlassian. Ils ne se limitent plus à une simple gestion en arrière-plan, mais deviennent un accompagnement continu de la plateforme. Il s’agit d’assurer la stabilité, de mettre en œuvre les changements de manière contrôlée, d’intégrer les nouvelles fonctionnalités, de renforcer la gouvernance, de donner les moyens aux utilisateurs et de faire évoluer la plateforme en fonction d’objectifs concrets.

Le cloud n’est pas un état que l’on atteint une fois pour toutes. Le cloud est un mouvement. Les services gérés aident les entreprises à façonner ce mouvement de manière réfléchie et à tirer durablement de la valeur de l’Atlassian Cloud.

Rovo Dev : pas seulement intéressant pour les développeurs

Pour conclure, la présentation de Rovo Dev s’est avérée particulièrement intéressante. À première vue, son nom évoque clairement le développement logiciel, le code et la productivité des développeurs. La présentation a toutefois montré que son utilité réelle peut être bien plus large.

Le développement logiciel ne se résume pas au codage. Une grande partie du temps est consacrée à la coordination, à la mise en contexte, à l’analyse, à la documentation et à la communication. C’est précisément là que Rovo Dev peut apporter son aide. Il peut contribuer à rendre les relations techniques plus compréhensibles, à appréhender plus rapidement les projets existants ou à mieux évaluer les risques et l’état d’avancement de la mise en œuvre.

Les développeurs ne sont pas les seuls à en bénéficier. Les Product Owners, les chefs de projet et les services métier peuvent également utiliser Rovo Dev pour mieux comprendre le travail technique et prendre des décisions plus éclairées. L’IA dans le développement logiciel ne se résume donc pas à un code plus rapide. Elle signifie également un meilleur contexte, une meilleure communication et moins de frictions entre la technique et le métier.

Si vous souhaitez approfondir ces sujets, vous pouvez demander les documents relatifs au Cloud Inspiration Day 2026. Vous y trouverez des informations sur les présentations et les cas d'utilisation liés à la transformation Atlassian Cloud, à Rovo et aux agents IA, au Teamwork Graph, à Jira, à Confluence, à la gestion des exigences, à la gestion des connaissances, au pilotage des processus BPMN, à l'intégration de documents, aux services gérés et à Rovo Dev.

Ces documents sont particulièrement utiles si vous souhaitez partager certaines idées en interne, examiner des cas d'utilisation concrets ou préparer la prochaine étape de votre transformation vers Atlassian Cloud. Il vous suffit de remplir le formulaire pour accéder au contenu de l'événement.