Atlassian assigne les agents IA aux collaborateurs

Un serveur MCP déjà populaire

Au début du mois de février 2026, l’éditeur a annoncé la disponibilité générale de son serveur MCP Rovo. Connecté à Jira et à Confluence, il permet d’effectuer des recherches à partir de la barre de recherche augmentée à l’IA Rovo Search ou récupérer directement des issues, des pages et des services. En écriture, il permet de créer des pages Confluence, d’en mettre à jour, de créer des epics et des issues dans Jira, et de lier automatiquement les issues Jira aux pages Confluent. Ce serveur MCP est évidemment compatible avec ChatGPT, Claude, Cursor, Docker, Figma, GitHub, Google Gemini, Lovable, les modèles et les outils de Mistral AI, Postman, VS Code ou tout client IA opéré depuis AWS.

« Ces agents d’IA ne se contentent pas de lire Atlassian, ils y travaillent. »

Selon l’éditeur, Rovo AI est désormais utilisé par plus de 5 millions d’utilisateurs actifs mensuels, contre 1 million en mars 2025. S’il ne renseigne pas encore le nombre d’appels à son serveur MCP, Atlassian affirme que près d’une opération MCP sur trois est une écriture. « Ce ratio lecture-écriture place l’utilisation du MCP de nos clients dans le domaine de la collaboration active, et non dans celui de l’extraction de données », écrivent les porte-parole du groupe, auprès du MagIT. « Ces agents d’IA ne se contentent pas de lire Atlassian, ils y travaillent ».

93 % de l’usage du serveur MCP est le fait de clients payants. Les entreprises émettraient près de la moitié de ces appels. « Ces flux de travail d’IA natifs sont en train d’atterrir chez les clients. Ils dépassent le stade de l’expérimentation pour passer progressivement en production », assure Atlassian.

Sans surprise, l’éditeur annonce la disponibilité en bêta d’une intégration affinée de ses agents IA et de ceux de ses partenaires dans les flux de travail Jira. Une fois la fonctionnalité activée, les métiers peuvent mentionner les agents afin qu’ils accomplissent une tâche spécifique. Si l’éditeur prend l’exemple désormais éculé de la production de résumé, de la recherche « profonde », il évoque également la proposition d’un plan de correction pour un problème, des plans de tests, des brouillons décrivant les correctifs, etc.

« Par exemple, si vous êtes ingénieur, vous terminez la programmation d’une feature, qui est maintenant prête pour l’assurance qualité. Vous pouvez faire intervenir un agent d’assurance qualité au sein même du flux de travail qui lance le processus CI/CD », illustre Sanchan Saxena, vice-président senior de la collection Teamwork (Jira, Confluence, Loom, Trello) chez Atlassian, auprès du MagIT.

Trois catégories d’agents IA peuvent interagir dans Jira et Confluence

Et de préciser que cette capacité n’est pas réservée aux agents IA développés par l’éditeur, comme Rovo Dev ou ceux conçus avec ses outils. Il sera possible de mentionner des agents tiers, dont ceux d’Amplitude, Box, Canva, Figma, GitHub Copilot, HubSpot, New Relic et Intercom. « Nous faisons donc appel à des agents qui peuvent ensuite reprendre le travail créé par un responsable marketing et créer des supports créatifs, de présentations, des diapositives, etc. », poursuit Sanchan Saxena.

Dans les faits, l’éditeur mise davantage sur la mise à disposition par ses partenaires de « skills » permettant d’effectuer certaines tâches dans les systèmes tiers. Ces skills sont rassemblées au sein de la Rovo MCP Gallery. Ces compétences permettent d’extraire des données depuis des systèmes tiers, de mettre à jour des enregistrements, générer du contenu, dont des designs dans Canva et des diagrammes dans Amplitude. Atlassian invite par ailleurs ses clients à opter pour Rovo Studio pour créer ses agents capables de jongler avec plusieurs outils.

« Nous croyons en un écosystème ouvert », affirme Sanchan Saxena. « Nous disposerons donc à la fois d’agents propriétaires tels que Rovo Dev, que nous avons développés, mais aussi d’une multitude d’agents tiers, et ceux que vous créez chez vous ». Dans les agents « first party », Atlassian inclut ceux créés avec Rovo Studio. Les agents développés avec d’autres par les entreprises entrent dans la catégorie « second-party », tandis que ceux des partenaires sont « third-party », explique le dirigeant. Tous les agents IA autorisés peuvent agir dans les tableaux de bord, les commentaires, les sprints, les releases et les listes d’incidents dans Jira.

Pour éviter les dérapages, Atlassian a associé les agents IA à son système de permission existant. Les administrateurs peuvent décider à quels espaces de travail et fonctionnalités les agents IA ont accès, quelles équipes peuvent les utiliser et interdire la complétion de tâches sans vérification humaine. L’ensemble des contenus créés sont historicisés et liés à l’identité de l’agent, elle-même synchronisée au RBAC des usagers. Par ailleurs, les humains restent responsables des contenus générés. « Comme nous avons associé chaque agent à un être humain, l’agent dispose de la même “surface” que lui et la même auditabilité que les contenus produits par l’être humain », affirme Sanchan Saxena.

L’ambition d’Atlassian est de faire de ses plateformes la base de connaissances de systèmes agentiques et collaboratifs. « Nos clients et le marché craignent que l’intégration de dix fois plus d’agents IA crée dix fois plus de chaos », énonce-t-il. « Nous sommes dans une position unique pour éviter ce problème. Jira et Confluence sont des systèmes d’enregistrement des connaissances et de la collaboration entre humains. Nous les développons depuis 20 ans. Aujourd’hui, nous avons la possibilité d’orchestrer également le travail entre l’homme et les agents ».

Devenir la « mémoire organisationnelle » pour les agents IA

Pour ce faire, Atlassian s’appuie techniquement sur un graphe de connaissances qu’il appelle Teamwork Graph. Il contiendrait actuellement 100 milliards d’objets et de connexions. Celui-ci permet de connecter les organisations Jira et Confluence entre elles, mais aussi des outils tiers comme Slack, Salesforce, Google Drive, etc. Une centaine de connecteurs seraient déjà disponibles. Ce graphe est promis à devenir « la couche de contexte des entreprises », la « mémoire organisationnelle » pour les agents IA. L’éditeur doit toutefois améliorer l’intégration des données structurées. Un chantier en cours.

Comme GitHub qui tente de jouer sur la gravité du code dans les dépôts pour se donner le rôle d’orchestrateur d’agents IA, Atlassian se positionne au centre des flux de collaboration. La suite Teamwork, désormais portée sur le cloud, deviendrait un hub agentique par destination. « Notre vision consiste à intégrer l’intelligence artificielle directement dans les environnements de travail existants des travailleurs du savoir. Actuellement, ces activités professionnelles se déroulent au sein des tâches, des projets et des espaces collaboratifs », déclare Sanchan Saxena.

Pour l’instant, Atlassian a principalement investi dans « l’agentification » de Jira. Cela se comprend : l’adoption est plus forte chez les développeurs. La société californienne poussera davantage de fonctionnalités similaires dans Confluence. « C’est l’outil de gestion pour agréger toutes les connaissances. Il s’avère maintenant que le pari que nous avons fait il y a 15 ans est le pari le plus pertinent dans le monde de l’IA », lance le SVP. « Vous nous verrez donc continuer à lancer plus de connecteurs, à lancer plus de partenariats MCP avec Rovo et Confluence et Jira afin de devenir le système d’enregistrement de facto pour la gestion des connaissances et la gestion du travail ».

Le serveur MCP et l’intégration des agents dans les flux de travail sont inclus dans tous les clients des forfaits payants de Jira et Confluence.