Objectif Link to heading

Automatiser la création et la correction de tickets Jira via IA pour les tâches simples.

Dans mon travail quotidien, je manipule beaucoup de tickets Jira, souvent pour des tâches simples : correctifs mineurs, ajustements de texte, petits bugs front… L’idée de ce projet était donc d’automatiser la proposition de correctifs via IA pour ce type de demandes peu complexes.

Je voulais voir jusqu’où je pouvais aller en combinant des outils no-code et des modèles de langage, sans code lourd ni infrastructure complexe.

Outils utilisés Link to heading

• n8n — pour orchestrer les automatisations.
• Jira — comme source et destination des tickets.
• LLM Studio — pour héberger localement de petits modèles de langage (LLM), sans avoir à payer de fournisseur
• Gemini CLI — pour générer du code et tester des prompts.
• Git — pour versionner et suivre les évolutions du process.

Mise en place du workflow Link to heading

C’était ma première expérience avec n8n, et la prise en main a été rapide. En quelques heures, j’avais déjà un processus fonctionnel proche de ce que j’utilise au travail.

Formulaire d’entrée:

Schéma du workflow 8n8 (à regarder de près):

Le workflow s’articule autour de deux entrées :

1. Création d’un nouveau ticket Jira - à partir d’un formulaire.
2. Analyse et correction d’un ticket existant - à partir d’un formulaire

Les étapes de traitement sont:

1. Reformuler le besoin dans des champs pour Jira
2. Créer le ticket Jira
3. Le récupérer
4. Calculer le prompt pour Gemini CLI
5. Appeler Gemini
6. Ajouter un commentaire dans Jira, pour indiquer qu’une première version a été faite

n8n m’a permis de visualiser, tester et déboguer chaque étape très simplement. Je pouvais voir quelles variables étaient disponibles et ajuster le flux à la volée.

Résultats et impressions Link to heading

• ✅ Workflow fonctionnel, le ticket et la proposition de fix est présente.
• ✅ Configuration fluide et intuitive grâce aux blocs préintégrés.
• ✅ Process facilement déboguable et évolutif.
• ❌ Quelques limites sur certaines intégrations (notamment Teams).
• ❌ Je lance gemini --yolo qui laisse les pleins pouvoirs à Gemini sur les commandes, ce qui n’est pas idéal.

Globalement, n8n permet de traduire des actions humaines en automatisations claires, proches du langage naturel. C’est un excellent outil pour prototyper des workflows IA sans se perdre dans le code.

Et la suite ? Link to heading

Je compte continuer à explorer :

• L’amélioration des blocs de ce process.
• L’automatisation d’autres scénarios du quotidien.
• Les workflows publics de la communauté n8n : https://n8n.io/workflows/

Conclusion Link to heading

Cette expérience confirme que des outils comme n8n, combinés à de petits modèles IA, ouvrent la voie à une automatisation accessible et personnalisable. Avec un peu de curiosité et quelques tests, on peut transformer une routine répétitive en un flux automatisé efficace.