Atlassian Corp. a annoncé aujourd'hui qu'elle étendait Jira avec des mises à jour qui aideront les développeurs à préparer, distribuer et suivre le travail effectué par les agents d'intelligence artificielle.
Le nouveau Jira Planner de l'entreprise permet de transformer des idées de projet incomplètes en spécifications techniques, tandis que son Jira Coding Agent et ses intégrations avec des agents tiers transforment les éléments de travail en demandes. Grâce à des règles d'automatisation et à un modèle d'ingénierie agentique, les équipes peuvent concevoir des flux de travail dans lesquels les agents se voient attribuer du travail à mesure que les projets progressent sur la plateforme.
L’idée derrière les mises à jour est de positionner Jira comme l’endroit où les développeurs s’organisent et se préparent, en phase avec le boom du codage de l’IA agentique. L'adoption des agents de codage est déjà généralisée, mais Atlassian estime que les améliorations qui en résultent commencent à stagner à mesure que la planification et la coordination deviennent un goulot d'étranglement.
« Nous avons besoin d'une solution plutôt que d'un outil », a déclaré Ming Wu, responsable de l'ingénierie chez DevAI. « Nous avons besoin d’une solution couvrant l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel afin de réellement résoudre les différents problèmes. »
C'est là que l'histoire de Jira devient le tissu conjonctif des progrès de l'équipe logicielle et que les processus deviennent stratégiquement importants. L'entreprise souhaite devenir le plan de contrôle d'une main-d'œuvre mixte de développeurs et d'agents, que ces agents fonctionnent localement, dans le cloud ou auprès de tiers.
« Plus nous discutons avec nos clients, sur la base de notre rapport DevEx et également de notre enquête DX, plus nous examinons les données, plus nous pensons que les clients ont besoin d'une solution holistique pour rassembler ces outils d'IA et réaliser le gain – le retour sur investissement – de leur utilisation des outils d'IA », a déclaré Wu.
Même avec l’adoption généralisée des outils de codage, le marché est en transition. Même si les développeurs se sentent plus à l’aise avec une gamme croissante d’outils d’IA, les entreprises ont du mal à trouver une valeur fiable à l’échelle de l’entreprise.
La réponse d'Atlassian a été d'élargir son audience et d'étendre les capacités de ses outils. Au lieu de mesurer le succès en fonction de la rapidité avec laquelle un agent produit du code, Jira peut aider à résoudre les retards causés par des exigences peu claires, un contexte de projet manquant, des transferts, la configuration de l'environnement, l'affectation, la documentation, la révision et la gouvernance. Il s’agit essentiellement du « travail qui entoure le travail ».
Des recherches industrielles ont montré que même si les modèles pionniers deviennent plus intelligents et plus rapides, les soumissions des agents d’IA sont moins fréquemment acceptées que celles créées par des humains et ont tendance à être structurellement plus simples. Selon une étude menée par des chercheurs de l'Université Queen's de Kingston au Canada, un examen de 61 000 référentiels et de 47 000 développeurs a révélé que les agents d'IA ne sont même pas des citoyens de seconde zone ; ils se rapprochent davantage d'une troisième classe soigneusement entretenue. Les agents d’IA peuvent produire rapidement une grande quantité de code, mais la qualité est considérée comme extrêmement faible.
Pour amener les agents à faire du bon travail, il faut leur donner un moyen de coordonner, de collaborer et d'augmenter les développeurs humains, qui effectuent un travail de meilleure qualité. Cependant, si les humains passent tout leur temps à orchestrer, gérer et peaufiner des agents pour des tâches petites, laborieuses et ennuyeuses, ils ne font pas leur propre travail de haute qualité.
Pour y parvenir, Jira ajoute un moyen de lancer facilement un système de tableau de tickets qui permet aux agents d'entrer dans le flux collaboratif appelé Agentic Engineering Template. Il s'adresse aux utilisateurs plus avancés qui souhaitent que les workflows Jira fonctionnent aux côtés des agents.
« Cela vous aide à configurer le tableau Jira où les colonnes ont un état », a déclaré Wu. « Lorsque vous déplacez le problème d'une colonne à l'autre, les agents sont automatiquement affectés, il existe donc un certain niveau d'automatisation plus détaillée et nuancée dans cette fonctionnalité. »
Jira Coding Agent gère la plupart des tâches limitées dans le cloud, ce qui signifie que les développeurs n'ont pas besoin d'utiliser un éditeur de codage pour le déclencher. Il peut agir directement depuis Jira, mais il ne remplace pas complètement ou directement le développement pratique. Il existe pour que les développeurs puissent déléguer les tâches qu'ils préfèrent éviter sans interrompre leur travail en cours.
L'entreprise a également annoncé que le travail pouvait être confié à n'importe quel agent de codage. Cela signifie que les développeurs peuvent toujours utiliser leur environnement agent préféré pour émettre des requêtes, notamment Claude, Codex, Cursor ou GitHub Copilot, directement depuis Jira. Le travail reste ancré dans les connaissances et l'historique de Jira ainsi que dans le cheminement du projet, et il fournit des informations critiques à l'agent afin qu'il puisse accomplir son travail.
« Vous voulez apporter la vraie valeur plutôt que d'augmenter l'utilisation elle-même », a déclaré Wu. « (Augmenter) l'utilisation en elle-même est vraiment superficielle. Vous voulez que le client obtienne un bon rapport qualité-prix pour son argent dépensé. »
