Meilleurs 50 cas d'utilisation du Process Mining avec 42 études de cas
Des rapports récents prévoient que les capacités de process mining peuvent stimuler les efforts d'amélioration des processus de 20%.1 Au-delà des avantages théoriques, l'examen d'études de cas et de cas d'utilisation réels comble le fossé entre le potentiel des données et une excellence opérationnelle à fort impact, garantissant une mise en œuvre axée sur les résultats dans toute l'organisation. Découvrez les cas d'utilisation les plus courants dans leurs catégories respectives :
- Cas d'utilisation du process mining par processus généraux:
- Applications du process mining par industrie : Finance, automobile, banque, éducation, santé, assurance, logistique, production
- Cas d'utilisation du process mining par fonction métier : Ventes, gestion des services informatiques, service client & Développement durable.
Découvrez les principaux cas d'utilisation et études de cas réels :
Logiciel d'exploration de processus des cas d'utilisation avec des exemples concrets
Optimisation des processus
Découverte du processus
Validation de la conformité
Harmonisation des processus
Simulation de processus
Exploitation organisationnelle
Identification de la cause profonde
Processus généraux
Le graphique en nuage de points ci-dessous cartographie chaque cas d'utilisation de process mining général en fonction du nombre d'études de cas qui le soutiennent et de la proportion de ces cas qui signalent un résultat quantifié, tel que des économies de temps, une réduction des coûts ou une amélioration en pourcentage :
Notez que chaque étude de cas a été étiquetée à un ou plusieurs des six cas d'utilisation illustrés, car une seule étude de cas peut couvrir plusieurs cas d'utilisation. L'optimisation des processus est répartie selon que le cas implique explicitement une automatisation (RPA ou bots).
1- Découverte de processus pour l'automatisation : L'automatisation offre des solutions plus rapides et moins coûteuses. Cependant, les entreprises doivent examiner leurs processus métier pour utiliser des outils d'automatisation, tels que l'automatisation robotisée des processus (RPA) ou un agent IA.
2- Optimisation des processus hors automatisation : Les entreprises peuvent utiliser le process mining pour une analyse des processus plus rapide et plus précise. Les journaux d'événements déduisent des indicateurs de performance et des modèles pour identifier les goulets d'étranglement et les étapes coûteuses à optimiser. Par exemple, nous avons évalué chaque avantage du process mining dans 51 études de cas, révélant une réduction de 43% des goulets d'étranglement et une élimination de 4% des étapes inutiles
3- Validation de conformité : Les entreprises peuvent vérifier si leurs processus tels quels sont conformes aux spécifications données grâce à des contrôles de conformité. Par exemple, les décisions d'achat nécessitent différentes approbations en fonction de la taille du ticket et de la nature de l'article acheté.
Les cas non conformes, les raisons des écarts et les tendances de conformité peuvent également être analysés. Les entreprises peuvent agir pour réduire ces écarts et garantir des processus standardisés.
4- Harmonisation : Les entreprises peuvent utiliser le process mining pour harmoniser efficacement des processus distincts. Les informations issues des outils de process mining permettent de réaliser rapidement les synergies prévues.
Exemple concret : Nokia applique le process mining à ses processus d'achat au paiement et de commande à l'encaissement, offrant une expérience client fluide et acquérant des connaissances sur la manière de conjuguer efficacement ces processus.
5- Simulation de processus : Les capacités de process mining peuvent inclure la simulation de processus et l'analytique prédictive. Les entreprises peuvent faire des prédictions futures en minant et en simulant leurs processus avec les données obtenues à partir des journaux d'événements. Leur analyse prédictive peut être utilisée pour informer les parties prenantes et les clients.
6- Mining organisationnel : Les journaux de processus peuvent identifier les relations organisationnelles, les écarts de performance et les meilleures pratiques. Cependant, presque tous les processus ont une composante humaine. Les données de processus peuvent être utilisées pour comprendre et améliorer les aspects humains des processus métier.
Le graphique ci-dessous montre la répartition des études de cas selon des cas d'utilisation spécifiques du process mining :
Service client
7- Analyse transversale pour identifier les anomalies : Les logiciels de process mining peuvent aider à analyser les étapes de processus sur différents canaux pour identifier les problèmes de conformité et les inefficacités
8- Cartographier le parcours client : Un outil de process mining peut illustrer le parcours client dans un canal donné en extrayant des données des systèmes CRM et de tickets). Ce faisant, le process mining facilite le suivi de l'expérience client, des défis rencontrés par les clients et des interactions entre les agents responsables et les clients.
D'autres outils pour améliorer le service client incluent :
ChatGPT pour le service client et agents IA dans le service client
Finance
Nous couvrons ici les applications du process mining dans la fonction finance des entreprises (pas les applications spécifiques au secteur des services financiers) :
Achat au paiement
9- Identification des étapes manuelles à automatiser : Les erreurs et les interventions manuelles dans les processus d'achat au paiement augmentent les délais. En analysant les processus, le process mining découvre le potentiel d'automatisation qui améliore la précision et réduit le retravail. Dans certaines études de cas de process mining, l'outil de process mining peut augmenter l'automatisation de 35% et diminuer le temps de retravail de 52%.
10- Éliminer les achats sauvages : Les entreprises peuvent miner leurs processus d'achat au paiement pour réduire les achats sauvages. Si les entreprises ont un problème spécifique d'achats sauvages, elles peuvent trouver certains domaines pour améliorer l'utilisation des contrats-cadres grâce au process mining. Les fournisseurs de process mining affirment qu'ils peuvent détecter les achats sauvages en suivant les règles ci-dessous :
- Un reçu ne doit pas être généré avant la création d'un bon de commande
- Toutes les factures doivent être créées après un bon de commande
- Un bon de commande sans contrat ne devrait pas exister (surtout si la commande est importante en quantité et régulière)
11- Découvrir les causes racines des retards : Le process mining permet aux entreprises d'identifier quels fournisseurs, produits ou services causent des retards. En prenant les mesures appropriées, elles peuvent réaliser plus de livraisons ponctuelles en interne.
Comptes clients
12- Découvrir des actions pour encourager les paiements à temps : Les clients ne paient pas toujours à temps. Les entreprises ne peuvent pas recouvrer leurs créances à temps, ce qui peut affecter d'autres processus. Le process mining peut identifier les causes de ce problème et trouver des solutions appropriées.
13- Facturation plus rapide : La facturation de vos clients est un autre processus qui peut devenir coûteux et compliqué de temps à autre. Le process mining découvre les goulets d'étranglement dans le processus de facturation et peut trouver des moyens de l'automatiser. Par conséquent, il est possible de réduire les coûts de facturation et de fournir une facturation plus rapide.
Comptes fournisseurs
14- Réduire les retards de paiement : Les entreprises peuvent miner leurs processus métier pour découvrir les raisons de leurs retards de paiement. En corrigeant ces inefficacités, les entreprises peuvent réduire les retards de paiement et améliorer les escomptes de trésorerie.
15- Identifier les vraies raisons derrière les factures incorrectes : Les erreurs sur les factures ou les doubles paiements sont des problèmes courants qui entraînent une charge de travail supplémentaire. Les entreprises peuvent identifier les raisons de ces cas grâce au process mining. Il est indiqué que les logiciels de process mining peuvent réduire les doubles paiements des clients de 67%.
Audit
16- Comparer « avant » et « après » : Lorsqu'une entreprise apporte un changement à son processus, vérifier l'amélioration peut être un défi. Pour les consultants, le process mining leur permet de relier l'« avant » et l'« après » des processus.
17- Améliorer le temps de réponse : Alors que la découverte traditionnelle des processus peut prendre des mois, le process mining est plus rapide. Ainsi, des consultants comme EY peuvent effectuer une analyse des processus client final en quelques jours à l'aide d'outils de process mining.
18- Identification des risques : Le process mining fournit aux consultants des informations basées sur les données. Grâce à ces insights, les consultants peuvent identifier les risques et conseiller les entreprises avec précision.
Gestion des services informatiques
19- Réduction des risques dans les développements liés aux ERP : Dans l'étude de cas de process mining de Lassila & Tikanoja, l'entreprise a mis en œuvre un nouveau système ERP en utilisant le process mining. L'entreprise a atteint son objectif de réduire les risques en augmentant la visibilité sur le système ERP et les processus opérationnels.
20- Réduction des coûts de maintenance, développement et support des ERP : Le process mining peut identifier les erreurs ou les lacunes dans les systèmes informatiques, tels que SAP. La même étude de cas de process mining (Lassila & Tikanoja) a montré que l'entreprise a réduit ses coûts de mise en œuvre ainsi que les risques liés aux déploiements ERP, même si ce n'était pas l'objectif principal du projet.
21- Fournir un taux de résolution au premier appel plus élevé : Les systèmes informatiques peuvent ne pas fournir la solution correcte du premier coup. Les outils de process mining peuvent produire des informations basées sur les données pour augmenter le taux de résolution au premier appel.
22- Découvrir les causes racines des retards : Les tickets à longue durée sont un problème courant. Les entreprises peuvent miner leurs processus pour comprendre pourquoi ces tickets restent ouverts longtemps. À partir des résultats obtenus par les outils de process mining, les entreprises peuvent découvrir des lacunes dans leurs systèmes informatiques.
23- Automatiser pour des délais de résolution plus rapides : La gestion des services informatiques est un autre domaine ouvert à l'automatisation. Les entreprises peuvent utiliser le process mining pour trouver des domaines à automatiser et fournir des délais de résolution plus rapides. Certaines études de cas affirment que les outils de process mining réduisent les délais de résolution de 65%.
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Ventes
Du lead à la commande
24- Réduction du cycle de vente : Les processus de lead à la commande peuvent prendre beaucoup de temps. Cela augmente le délai de récupération des investissements marketing. Les entreprises peuvent découvrir les raisons de ce problème et agir pour réduire le cycle de vente.
25- Augmentation du taux de conversion : Transformer les stratégies marketing en ventes est essentiel pour les entreprises. Avec un outil de process mining, les entreprises peuvent découvrir si elles ont des stratégies appropriées pour augmenter les taux de conversion.
De la commande à l'encaissement
Le processus de la commande à l'encaissement (O2C) englobe toutes les étapes, de la réception d'une commande à la finalisation du paiement et de la livraison. Le process mining peut aider à identifier tous les petits goulets d'étranglement qui peuvent exister dans le processus et entraver un fonctionnement fluide.
26- Augmentation des livraisons à temps : Pour la satisfaction client, les livraisons à temps sont essentielles. Les entreprises peuvent utiliser le process mining pour découvrir les raisons des retards de livraison.
27- Identifier les raisons qui nuisent aux revenus mensuels : Les entreprises peuvent perdre une partie de leurs bénéfices au cours de ce processus en raison de mises en attente prolongées ou d'annulations de commandes. Les outils de process mining peuvent mettre en évidence les causes racines de ces problèmes et les entreprises peuvent minimiser ces pertes en conséquence.
28- Localiser les régions clés : Grâce au process mining, les entreprises peuvent détecter leurs clients à forte valeur et les zones critiques pour concentrer leurs efforts sur ces domaines.
29- Identifier les causes racines des modifications de commande : Les clients modifient parfois leurs commandes, ce qui allonge les processus. Le manque de clarté des étapes pré-commande peut provoquer ces modifications. Les entreprises préfèrent réduire ces modifications pour stabiliser leurs processus.
30- Évaluer le montant des retours de marchandises : Les entreprises peuvent découvrir la valeur des marchandises retournées en utilisant le process mining. Grâce à cette information, elles peuvent se concentrer sur l'amélioration de leurs processus de commande à l'encaissement.
Développement durable
31. Audit de l'empreinte carbone :
Un cas d'utilisation potentiel du process mining est de lier les journaux d'événements traditionnels (par exemple, les étapes d'expédition et de fabrication) aux données de consommation d'énergie et de déchets. Ainsi, les entreprises peuvent identifier les « goulets d'étranglement carbone » où les inefficacités des processus sont directement corrélées à l'impact environnemental, permettant des rapports ESG basés sur les données.
Exemple concret : Dans une recherche universitaire, un fabricant mondial a utilisé l'Object-Centric Process Mining (OCPM) pour surveiller les lignes de production. Les chercheurs ont constaté que l'interaction entre les temps d'inactivité des équipements et la planification par lots était un facteur principal de gaspillage d'énergie. En optimisant ces transferts, l'entreprise a réalisé :
- Réduction de la consommation d'énergie inutile lors de l'assemblage.
- Diminution des émissions de Scope 2 en un seul trimestre fiscal.
- Traçabilité complète de l'empreinte carbone pour des unités de produits individuelles.2
32- Évaluation des risques ESG : Le process mining peut être combiné avec des capacités de RPA, genAI ou d'IA agentique pour automatiser l'identification des risques ESG dans des projets à grande échelle, tels que la construction ou le développement d'infrastructures. Cette approche « Forensic ESG » garantit que les risques environnementaux et sociaux sont identifiés pendant les phases de planification et d'exécution plutôt que lors d'audits post-projet.
Exemple concret : Un cadre numérique appliqué à plus de 100 projets de construction a utilisé le process mining et l'apprentissage automatique pour prédire les défaillances ESG. Le cadre a fourni :
- Des listes de contrôle des risques automatisées qui ont réduit la variabilité humaine dans les rapports ESG.
- Surveillance en temps réel des indicateurs environnementaux (consommation d'eau, pollution des sols) extraits des capteurs IoT vers le modèle de processus.
- Amélioration de la cohérence dans la classification des risques ESG.3
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Automobile
33- Services après-vente : Les services après-vente désignent les services d'assistance client destinés aux propriétaires de véhicules pour améliorer leur expérience avec l'entreprise tout en obtenant des retours sur le produit et le service. Les constructeurs automobiles peuvent déployer le process mining pour tirer des insights des tâches et opérations après-vente. Ces insights peuvent améliorer les services après-vente.
Banque
Les banques bénéficient également des optimisations de processus, car la plupart des processus bancaires incluent encore des systèmes hérités et de la documentation papier. Les outils de process mining peuvent aider à identifier les goulets d'étranglement et les opportunités d'automatisation, améliorant ainsi la satisfaction client et l'efficacité. Les processus à optimiser comprennent :
34- Prêt hypothécaire : Le prêt hypothécaire est le processus de prêt B2C le plus compliqué et il existe généralement des opportunités pour l'améliorer. Grâce au process mining, les banques peuvent visualiser les flux de travail hypothécaires pour repérer les retards causés par des actions répétitives. Cela permet de réduire le temps d'attente des clients et d'améliorer la collaboration entre les différentes unités.
35. Opérations cartes : Le process mining aide les banques à analyser les opérations liées aux cartes pour identifier les inefficacités et les retards.
36. Optimisation du traitement des prêts : Les banques exploitent le process mining pour visualiser le parcours de bout en bout des demandes de prêt. Cela identifie les endroits où des « blocages » manuels se produisent, comme des demandes de documents répétées ou des vérifications de crédit redondantes, qui frustrent les clients et augmentent les coûts opérationnels.
Exemple concret : La Banque du Pirée a analysé plus de 1 million de journaux d'événements dans ses processus de prêts à la consommation pour identifier les causes racines des lenteurs d'approbation. Leur analyse de conformité et de découverte a abouti aux résultats suivants :
- Le temps moyen de traitement des demandes est passé de 35 minutes à 5 minutes.
- Une réduction de 86% du délai total de décaissement des prêts.
- Il a été identifié qu'un manque de saisie standardisée des données était à l'origine de 40% des boucles de retravail.4
Éducation
37- Plateformes d'apprentissage en ligne : Le process mining et le task mining peuvent révéler des détails sur la façon dont les utilisateurs naviguent sur les plateformes d'apprentissage pour améliorer l'expérience des étudiants. Par exemple, le process mining peut montrer les causes racines potentielles derrière les taux de sortie des étudiants de la plateforme, comme la durée des vidéos ou l'organisation des supports.
Santé
38- Processus administratifs : Le process mining découvre les journaux d'événements qui contiennent des informations sur les processus de santé, y compris le personnel responsable, les étapes et les coûts des processus, et identifie les domaines à améliorer.
39- Parcours cliniques : ils servent à standardiser les pratiques de soins de santé et à détecter les problèmes pouvant entraîner des traitements incorrects ou des retards, qui sont cruciaux pour de nombreux patients (par exemple, le cancer). Le process mining peut être utilisé pour identifier les parcours cliniques et suivre les goulets d'étranglement et les anomalies.
Assurance
40- Évaluation des risques : Les compagnies d'assurance calculent le risque pour fixer les primes. Surestimer le risque peut faire perdre des clients, tandis que le sous-estimer peut entraîner des pertes. Le process mining aide en analysant les données réelles ou historiques pour cartographier les étapes de souscription et identifier les facteurs de risque. Cela permet aux assureurs de surveiller et d'améliorer le processus de souscription pour une meilleure prise de décision.
41- Taux de transformation des devis en polices : Les compagnies d'assurance essaient de réduire leur ratio devis-souscription, qui mesure le taux de conversion des devis en polices fermes. Le process mining offre des informations pour rationaliser les opérations en traitant les inefficacités et les opportunités d'automatisation.
Ajouter comme source préféréeLogistique
42- Réduire les coûts d'entreposage : Il est difficile d'identifier quels entrepôts causent des problèmes logistiques. Les erreurs dans les stocks entraînent également des coûts d'entreposage supplémentaires. Le process mining offre une transparence totale dans la gestion des entrepôts. Ainsi, les entreprises peuvent localiser les entrepôts problématiques, réduire les coûts d'entreposage et économiser jusqu'à 40% de leurs coûts d'entreposage.5
43- Élargir la portée géographique : Les entreprises peuvent élargir leur portée géographique en optimisant l'emplacement de leurs entrepôts. Les fournisseurs de process mining affirment que les entreprises utilisant leurs outils peuvent augmenter leur portée géographique jusqu'à 20%.6 .
44- Identifier les causes racines des retards : Les retards logistiques peuvent entraîner des livraisons tardives et réduire les revenus attendus. Le process mining peut découvrir les causes racines de ces retards. Les entreprises peuvent se concentrer sur ces problèmes pour éviter d'éventuelles pertes de revenus. Certaines entreprises ont affirmé avoir augmenté leurs livraisons à temps de 18%.7
Production
45- Réduction du temps de cycle : Pour améliorer la production, réduire le temps de cycle de production est une solution intelligente. Le process mining peut montrer les inefficacités dans les processus de production. Les entreprises peuvent réduire leur temps de cycle en corrigeant ces inefficacités.
46- Réduction des retouches en production : Les entreprises peuvent réduire leurs retouches en créant des alertes en cours de processus. Lorsque la fabrication s'écarte de la norme, le logiciel de process mining peut signaler en temps réel aux unités concernées. L'avantage est qu'il permet aux entreprises d'obtenir des produits de meilleure qualité.
Industrie du logiciel
47. Suivi des activités du cycle de vie : Le cycle de vie du développement logiciel (SDLC) fait référence aux étapes nécessaires lors du développement de logiciels. Le process mining peut aider à suivre l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel en découvrant et en cartographiant le modèle de processus réel. Ainsi, les développeurs et les chefs de projet peuvent identifier si des étapes sont ignorées.
48. Surveillance et gestion des projets logiciels : Le process mining peut cartographier l'ensemble du flux du projet, permettant à chaque partie de l'équipe de développement logiciel de surveiller et de gérer le projet tout en identifiant les problèmes et les zones à risque. De plus, le process mining illustre les processus KPIs (par exemple, coût et temps), les ressources et les parties impliquées dans le processus donné.
Exemple concret
Par exemple, une entreprise fournisseur de logiciels BPM en Australie a appliqué le process mining pour gérer le parcours de ses projets clients. Grâce au process mining, l'entreprise a identifié et résolu des problèmes de conformité et de performance.
49. Assurance qualité : Les tests QA contrôlent l'utilisabilité, la précision, la maintenabilité et la portabilité du logiciel. Le process mining offre des contrôles de conformité et une analyse automatisée des causes racines, ce qui peut aider les testeurs à superviser leurs processus QA. Ainsi, les testeurs peuvent garantir l'efficience et l'efficacité du processus QA grâce au process mining.
Exemple concret
Dans une étude de cas, des chercheurs ont déployé le process mining dans un ensemble de données de processus de développement logiciel fourni par une société de logiciels brésilienne avec plus de 2 000 cas. Dans leur analyse de conformité, les chercheurs ont souligné que :
- 90% des cas suivent l'ordre d'exécution défini dans le processus formel
- 25% des processus ont sauté l'étape de planification
- 44% des projets n'étaient pas documentés.
50. Gestion des incidents : La gestion des incidents traite des activités imprévues qui affectent la qualité de service. Le process mining améliore la gestion des incidents en identifiant les opportunités d'automatisation et d'optimisation. Les capacités de process mining prédictif et de surveillance aident les développeurs, les testeurs et les managers à prévoir les incidents potentiels et à intervenir avant qu'ils ne surviennent.
Exemple concret
Dans une étude de cas, des chercheurs ont appliqué le process mining aux processus de développement logiciel et ont identifié que :
- 3 utilisateurs de l'équipe de support étaient les plus responsables du retravail des éléments
- L'étape d'analyse du modèle était ignorée dans les applications réelles
- 50% des entités pour lesquelles une analyse n'est pas effectuée nécessitaient un retravail.
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Qu'est-ce que le process mining ?
Le process mining est une méthode qui extrait et analyse les journaux d'événements pour révéler les détails des processus métier. Il améliore les efforts d'automatisation, y compris la RPA, et soutient l'amélioration continue des processus.
Outils de process mining
Le marché du process mining comprend des outils de process mining avec différentes capacités. Certains de ces outils incluent :
Tendances du process mining
Gartner rapporte que 80% des organisations prévoient d'intégrer le process mining dans au moins 10% de leurs opérations commerciales d'ici la fin de cette année.8
1. Intégration de l'IA
Alors que 25% des organisations combinent actuellement l'IA avec le process mining, 74% prévoient d'inclure l'IA dans leurs prochaines initiatives.9 Les domaines clés incluent :
- Analytique prédictive et prescriptive : L'IA prévoit les retards de livraison, les risques de conformité et les goulets d'étranglement opérationnels avant que l'impact financier ne se produise.
- IA générative (GenAI) : Les interfaces en langage naturel permettent aux utilisateurs métier d'interroger des données de processus complexes sans expertise technique.
- Intelligence contextuelle : Le process mining fournit un contexte opérationnel structuré, améliorant la pertinence et la précision des modèles d'IA.
- Process mining agentique : Bien que les déploiements entièrement autonomes restent limités, chaque grand fournisseur mentionne expérimenter l'intégration d'agents autonomes pour surveiller l'activité, signaler les écarts et déclencher des correctifs en temps réel
2. L'intelligence des processus en tant que couche de plateforme
Le process mining devient une couche à l'intérieur des plateformes d'automatisation et de CRM. 13 acquisitions ont été enregistrées sur le marché des logiciels d'intelligence des processus rien que l'année dernière. Par exemple :
- Salesforce a acquis Apromore
- SAP possède Signavio
- Microsoft a acquis Minit
- ServiceNow a acquis UltimateSuite.
Ces outils de mining natifs de la plateforme peuvent comprendre leur système de manière optimale et être moins coûteux à déployer. Cependant, ils peuvent échouer à traiter des données de systèmes hétérogènes. Par exemple, ces outils seront les plus susceptibles de trouver des opportunités d'automatisation que les agents des fournisseurs peuvent servir, tout en manquant d'autres.
3. Passage au Process Mining centré sur les objets (OCPM)
Les organisations passent du mining basé sur les cas à des modèles centrés sur les objets.
- Modélisation holistique : L'OCPM suit simultanément plusieurs objets liés (par exemple, commandes, factures, expéditions).
- Visibilité interfonctionnelle : Il élimine l'analyse en silos et clarifie comment les processus se croisent entre les départements.
4. Le process mining en tant que catalyseur d'automatisation
L'accent passe des projets isolés à l'optimisation continue.
- RPA ciblée : Les goulets d'étranglement sont résolus avant l'automatisation, réduisant le risque de mise à l'échelle de flux de travail inefficaces.
- Contrôle de conformité : Les données d'exécution en temps réel sont comparées aux modèles cibles pour détecter les écarts et les lacunes de conformité.
5. Durabilité
L'optimisation des processus soutient également les objectifs environnementaux.
- Réduction des déchets : Les chaînes d'approvisionnement rationalisées réduisent la consommation d'énergie et le gaspillage de matériaux.
- Suivi du carbone : Les données de processus permettent la surveillance des indicateurs environnementaux alignés sur les objectifs de durabilité de l'entreprise.
FAQ
Le data mining utilise différents algorithmes ou méthodologies pour explorer un ensemble de données donné. De même, le process mining analyse les journaux d'événements et les données liées aux processus pour « miner » les processus.
La compréhension complète des processus comprend :
Identifier les tendances, les modèles et les écarts des processus
Visualisation détaillée des processus réels
Définir les opportunités d'automatisation
Découvrir de nouvelles façons d'accroître l'efficacité des processus
Les outils de process mining découvrent les modèles de processus réels à partir des journaux d'événements bruts. En extrayant les journaux d'événements de chaque cas et en les combinant, ces outils montrent aux entreprises comment leurs processus fonctionnent réellement.
Comprenez comment fonctionne le process mining en suivant les étapes suivantes :
1. Ces outils récupèrent et analysent les séquences d'activités à partir des journaux d'événements pour identifier les variations de processus.
2. Ces outils extraient la séquence d'activités pour chaque cas à partir des journaux d'événements. À cette étape, les variations entre les cas deviendront apparentes. Ces variations se produisent en raison de modifications manuelles ou d'erreurs dans le processus.
3. Après avoir dérivé la séquence d'activités de chaque cas, les outils de process mining commencent à « fusionner » ces séquences. Comme il y a des variations, le processus réel sera plus compliqué que celui prévu. Ce résultat permet également à l'entreprise de comprendre où son processus a dévié.
Le process mining intelligent est un logiciel de process mining alimenté par l'IA qui exploite des algorithmes de ML pour automatiser la découverte, l'analyse, la modélisation et le diagnostic des processus.
Gartner a fait évoluer le terme process mining vers intelligence des processus, car les outils combinent l'IA, le process mining, le task mining et les technologies de simulation de processus.
1. Élargir la couverture du process mining
Défi :
Actuellement, le process mining est limité aux processus qui se déroulent sur des systèmes avec des fichiers journaux détaillés et accessibles comme SAP.
Cependant, une part importante de l'activité des employés se déroule sur le système d'exploitation ou le navigateur, où des activités personnelles et professionnelles ont lieu et les journaux peuvent ne pas être aussi détaillés que ceux d'un ERP.
Conseil :
Le task mining et la capture au niveau du bureau comblent en partie cette lacune, et le problème de couverture est maintenant également attaqué du côté des agents. Comme les agents IA d'entreprise exécutent des tâches sur le système d'exploitation et le navigateur, ils génèrent leurs propres journaux d'événements, qui peuvent être minés avec les journaux système pour reconstituer les processus qu'aucun ERP n'a enregistrés.
Bien que ce ne soit pas très courant, certains fournisseurs déploient des agents IA. Par exemple, Celonis propose Agent Miner qui peut fusionner les journaux d'événements système et agentiques en une vue unique du processus.
Améliorer la qualité des données
Défi :
Les outils de PM peuvent ne pas vous informer des problèmes de qualité des données, mais la qualité de leur sortie dépend de la qualité des données. La plupart des données d'entreprise peuvent être incomplètes, inexactes ou avoir des chronologies confuses. Par conséquent, les outils de PM peuvent analyser des données erronées et fournir des résultats inexacts.
Il est important que les analystes de données, les experts du domaine, les gestionnaires de données et autres personnes impliquées dans les initiatives de qualité des données nettoient et préparent les données avant de mettre en œuvre le process mining.
Conseil :
Il est recommandé aux entreprises de disposer de stratégies d'assurance qualité des données, d'intégrer des algorithmes d'IA et de ML et des outils de qualité des données pour améliorer constamment la qualité des données.
Voici quelques façons dont l'IA et le ML peuvent aider à la qualité des données :
– Automatiser le processus de saisie des données
– Identifier et éliminer les enregistrements en double
– Déployer l'algorithme de forêt aléatoire pour classer les données.
Analyse précise des causes racines
Défi :
Les outils de process mining traditionnels identifient et décrivent les problèmes liés aux processus. Cependant, ils ne peuvent pas fournir de réponses granulaires sur les causes racines de ces problèmes.
Conseil :
Cependant, ce problème a été résolu en exploitant des algorithmes de process mining d'apprentissage automatique dans le process mining. Combiné à des algorithmes de ML, le process mining diagnostique identifie les causes racines des problèmes. Il existe 2 approches courantes :
– Certains fournisseurs de PM proposent des logiciels fournissant des données de processus détaillées pour les outils de business intelligence (BI) et les plateformes de machine learning, ou des outils de découverte PM séparés identifiant les causes racines
– D'autres fournisseurs de PM intègrent des outils d'analyse des causes racines dans le logiciel pour exécuter automatiquement l'analyse
Convertir les données non structurées en formats lisibles par machine
Défi :
Les données d'entreprise peuvent être à la fois structurées et non structurées, cependant, certains outils de process mining traditionnels ne peuvent traiter que les données structurées, laissant les données non structurées, comme les factures ou les reçus, en dehors du processus d'investigation.
Conseil :
Ce problème peut être résolu en intégrant l'OCR, le NLP et des algorithmes de machine learning pour convertir les données non structurées en formats lisibles par machine afin d'inclure toutes les sources de données dans le processus de décision.
Cependant, la conversion de données non structurées en données lisibles par machine est un processus imparfait et peut introduire des erreurs dans les résultats du process mining. Par conséquent, les utilisateurs doivent être vigilants dans de tels cas.
Permettre une génération plus rapide des résultats du process mining
Défi :
Les outils de process mining traditionnels offraient moins de clarté dans l'analyse de processus complexes car ils manquaient de sophistication pour évaluer des processus avec un grand nombre de variables. Par exemple, l'inclusion de nombreuses parties prenantes ou de données étendues dans le processus créait une complexité dans les résultats de PM qui étaient difficiles à comprendre et à exploiter pour les humains.
En plus du nombre de tâches ou de variables ajoutées, dans certains cas, les processus sont hétérogènes et transversaux. Par exemple, dans les processus de santé, il devient difficile de généraliser et de modéliser des processus qui incluent l'hétérogénéité et une collaboration multidisciplinaire.
Conseil :
De nouveaux outils de process mining qui intègrent l'IA et des algorithmes de machine learning visent à surmonter ces problèmes de complexité. Par exemple, en exploitant l'IA et la vision par ordinateur pour capturer et découvrir toutes les données de processus, les fournisseurs peuvent générer des résultats de process mining en quelques jours. Un effort PM similaire utilisant un logiciel PM traditionnel pourrait prendre des mois.
Prédire les performances futures du processus
Défi :
Étant donné que les premiers outils de process mining se concentrent sur l'analyse des données d'événements, ils surveillent et analysent les performances passées des processus plutôt que les processus en cours. Par conséquent, ils ne peuvent pas alerter les utilisateurs en cas d'écarts ni prédire les performances futures du processus.
Conseil :
Cependant, les applications de l'IA et du ML dans le process mining peuvent aider à développer des modèles de process mining prédictif et
prescriptif où le PM prédit les résultats finaux et les événements futurs en termes d'indicateurs clés de performance et peut informer les utilisateurs des lacunes possibles ou des domaines à améliorer.
Identifier les dépendances ou les goulets d'étranglement au sein d'un processus
Défi :
Le process mining produit des résultats sous forme de visualisations et de tableaux, cependant, il nécessite l'analyste humain pour interpréter les résultats et faire des suggestions pour améliorer les processus.
Conseil :
Les entreprises peuvent tirer parti des outils d'IA et d'analyse pour traiter les résultats obtenus des outils de process mining afin de mieux identifier les dépendances ou les goulets d'étranglement au sein d'un processus.
Réduction des coûts
Le process mining permet aux utilisateurs d'identifier les domaines nécessitant une automatisation ou tout autre changement. L'automatisation des processus augmente l'efficacité tout en réduisant les coûts.
Amélioration de l'expérience client
En identifiant les goulets d'étranglement, en découvrant les domaines à améliorer et en optimisant différents processus, le temps total du processus diminue. Cela permet une livraison plus rapide pour les clients et améliore leur expérience avec les entreprises. Par conséquent, la satisfaction client augmente, ce qui a un impact sur les revenus et la fidélité des clients.
Avantages en matière de conformité
Bien que l'audit soit un processus chronophage, une analyse rapide avec les outils de process mining peut le raccourcir. De plus, ces outils peuvent détecter les processus non conformes et informer les entreprises de ces problèmes en temps réel. Dans une étude de cas de process mining, EY a réduit son analyse des processus client final en moins d'une semaine en tirant parti du process mining.
Le process mining centré sur les objets (OCPM) est un type de process mining qui analyse particulièrement le comportement d'objets ou d'entités individuels. L'OCPM ne suit pas la logique de la notion de cas. Il suppose que plusieurs notions de cas peuvent coexister et que ces cas (objets) peuvent correspondre à différents types d'objets.
L'OCPM vise à surmonter les problèmes de convergence et de divergence en biaisant l'analyse des processus. Cette technique suppose que :
– Les événements peuvent être liés à plusieurs objets
– Chaque événement peut contenir divers cas
– Un seul cas peut inclure des activités indépendantes et répétées.
Comment fonctionne le process mining orienté objet ?
Le process mining centré sur les objets fonctionne de manière similaire au process mining classique. Cependant, il extrait et analyse des données spécifiques aux objets à partir des journaux d'événements en :
1. Employant des algorithmes et techniques spécialisés, tels que :
– Prétraitement des données
– Enrichissement des données
2. Méthodes d'analyse de données, telles que :
– Clustering
– Classification
– Règles d'association.
Avantages de l'OCPM
L'OCPM fournit une analyse plus détaillée du comportement des objets au niveau individuel, y compris :
– L'interaction entre différents objets avec le processus
– L'impact du comportement des objets sur les KPI de performance du processus.
Pour aller plus loin
Plus d'informations sur les technologies d'amélioration des processus :
- Meilleurs outils d'orchestration des processus avec avantages et inconvénients
- Orchestration des processus SAP : Meilleures solutions, fonctionnalités, intégrations
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@misc{simsek2026,
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