Principaux 50 cas d'utilisation du Process Mining avec 42 études de cas
Des rapports récents projettent que les capacités de process mining peuvent stimuler les efforts d'amélioration des processus de 20 %.1 Au-delà des bénéfices théoriques, l'examen de cas d'utilisation réels et d'études de cas 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. Explorez 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 secteur d'activité : Finance, automobile, banque, éducation, santé, assurance, logistique, production
- Cas d'utilisation du process mining par fonction métier : Ventes, gestion des services informatiques, service client & Durabilité.
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 selon le nombre d'études de cas qui le soutiennent et la part de ces cas qui rapportent un résultat quantifié, tel que le temps gagné, les coûts réduits ou une amélioration en pourcentage :
Notez que chaque étude de cas a été étiquetée à un ou plusieurs des six cas d'utilisation présentés, car une seule étude de cas peut couvrir plusieurs cas d'utilisation. L'optimisation des processus est divisée selon que le cas implique explicitement l'automatisation (RPA ou bots).
1- Découverte de processus pour l'automatisation : L'automatisation offre des solutions plus rapides et à moindre coût. Cependant, les entreprises doivent examiner leurs processus métier pour utiliser des outils d'automatisation, tels que la robotic process automation (RPA) ou un agent IA.
2- Optimisation des processus sauf automatisation : Les entreprises peuvent utiliser le process mining pour une analyse de processus plus rapide et plus précise. Les journaux d'événements infèrent des métriques de performance et des modèles pour identifier les goulots 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 goulots d'étranglement et une élimination de 4 % des étapes inutiles
3- Validation de conformité : Les entreprises peuvent vérifier si leurs processus "tel quel" sont conformes aux spécifications données grâce aux contrôles de conformité. Par exemple, les décisions d'achat nécessitent des approbations différentes selon le montant et 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 prendre des mesures 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 une réalisation rapide des synergies prévues.
Exemple concret : Nokia applique le process mining à ses processus d'achat-paiement et de commande-encaissement, offrant une expérience client fluide et acquérant des connaissances sur la manière de conjuguer ces processus efficacement.
5- Simulation de processus : Les capacités de process mining peuvent inclure la simulation de processus et l'analyse prédictive. Les entreprises peuvent faire des prévisions 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- Exploration organisationnelle : Les journaux de processus peuvent identifier les relations organisationnelles, les lacunes 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 les cas d'utilisation spécifiques du process mining :
Service client
7- Analyse multicanal 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 : L'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 auxquels les clients sont confrontés 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-Paiement
9- Identification des étapes manuelles à automatiser : Les erreurs et les interventions manuelles dans les processus d'achat-paiement augmentent les délais. En analysant les processus, le process mining révèle potentiel d'automatisation qui améliore la précision et réduit les retouches. Dans certaines études de cas de process mining, l'outil de process mining peut augmenter l'automatisation de 35 % et réduire le temps de retouche de 52 %.
10- Éliminer les achats non conformes : Les entreprises peuvent miner leurs processus d'achat-paiement pour réduire les achats non conformes. Si les entreprises ont un problème spécifique concernant les achats non conformes, elles peuvent trouver certains domaines pour améliorer l'utilisation des accords-cadres grâce au process mining. Les fournisseurs de process mining affirment qu'ils peuvent détecter les achats non conformes 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 BC
- Un BC sans contrat ne devrait pas exister (surtout si la commande est importante en quantité et se produit régulièrement)
11- Découvrir les causes profondes des retards : Le process mining permet aux entreprises d'identifier les fournisseurs, produits ou départements à l'origine des retards. En prenant les mesures appropriées, elles peuvent obtenir davantage de livraisons à temps 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 en fin de compte, 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 goulots d'étranglement dans le processus de facturation et peut trouver des moyens de l'automatiser. En conséquence, 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 caisse.
15- Identifier les vraies raisons des factures incorrectes : Les erreurs sur les factures ou les paiements en double 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 paiements en double 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 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, les consultants comme EY peuvent réaliser 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 informations, les consultants peuvent identifier les risques et conseiller les entreprises avec précision.
Gestion des services informatiques
19- Risque réduit dans les développements liés à l'ERP : Dans l'étude de cas de process mining de Lassila & Tikanoja, l'entreprise a mis en place un nouveau système ERP en utilisant le process mining. L'entreprise a atteint son objectif de réduire les risques en augmentant la visibilité du système ERP et des processus opérationnels.
20- Coûts réduits de maintenance, développement et support 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 des déploiements ERP, même si ce n'était pas l'objectif principal du projet.
21- Offrir un taux de résolution au premier contact plus élevé : Les systèmes informatiques peuvent ne pas fournir la bonne solution dès la première tentative. Les outils de process mining peuvent produire des informations basées sur les données pour augmenter le taux de résolution au premier contact.
22- Découvrir les causes profondes des retards : Les tickets de 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 grâce aux 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 offrir des délais de résolution plus rapides. Certaines études de cas affirment que les outils de process mining réduisent les délais de résolution de 65 %.
Explorez toutes les études de cas ITSM, comprenez les applications réelles de l'IA dans l'ITSM, plus spécifiquement l'IA agentique dans l'ITSM.
Ventes
Lead-to-Order
24- Réduction du cycle de vente : Les processus de lead-to-order peuvent prendre beaucoup de temps. Cela entraîne une augmentation du délai de récupération des investissements marketing. Les entreprises peuvent découvrir les raisons de ce problème et prendre des mesures pour réduire le cycle de vente.
25- Augmentation du taux de conversion : Convertir les stratégies marketing en ventes est essentiel pour les entreprises. Avec un outil de process mining, les entreprises peuvent découvrir si elles disposent de stratégies appropriées pour augmenter les taux de conversion.
Order-to-Cash
L'Order-to-Cash (O2C) englobe toutes les étapes depuis la réception d'une commande jusqu'à la finalisation du paiement et de la livraison. Le process mining peut aider à identifier tous les petits goulots d'étranglement qui peuvent exister dans le processus et entraver une opération fluide.
26- Augmenter les 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 au revenu mensuel : Les entreprises peuvent perdre une partie de leurs revenus au cours de ce processus en raison de mises en attente prolongées ou d'annulations de commandes. Les outils de process mining peuvent indiquer les causes profondes 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 sur lesquelles se concentrer.
29- Identifier les causes profondes des modifications de commande : Les clients modifient parfois leurs commandes, ce qui allonge les processus. Le manque de clarté des étapes de pré-commande peut être à l'origine de ces modifications. Les entreprises préfèrent réduire ces modifications de commande pour stabiliser leurs processus.
30- Évaluer la quantité de marchandises retournées : 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 order-to-cash.
Durabilité
31. Audit de l'empreinte carbone :
Un cas d'utilisation potentiel du process mining est de relier 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 "goulots d'étranglement carbone" où les inefficacités des processus sont directement corrélées à l'impact environnemental, permettant un reporting ESG basé 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 transitions, l'entreprise a réalisé :
- Réduction de la consommation d'énergie inutile pendant l'assemblage.
- Diminution des émissions de Scope 2 en un seul trimestre fiscal.
- Traçabilité complète de l'empreinte carbone pour les unités de produit individuelles.2
32- Évaluation des risques ESG : Le process mining peut être combiné avec des capacités de RPA, d'IA générative ou d'IA agentique pour automatiser l'identification des risques ESG dans les 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 détectés 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 automatisées des risques qui ont réduit la variabilité humaine dans le reporting ESG.
- Surveillance en temps réel des indicateurs environnementaux (utilisation de l'eau, pollution des sols) extraits des capteurs IoT dans 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 font référence aux services de support client destinés aux propriétaires de véhicules pour améliorer leur expérience avec l'entreprise tout en recueillant des retours sur le produit et le service. Les constructeurs automobiles peuvent déployer le process mining pour tirer des informations des tâches et opérations après-vente. Ces informations 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 une documentation papier. Les outils de process mining peuvent aider à identifier les goulots d'étranglement et les opportunités d'automatisation, améliorant ainsi la satisfaction client et l'efficacité. Les processus à optimiser incluent :
34- Prêt hypothécaire : Le prêt hypothécaire est le processus de prêt B2C le plus complexe et il existe des opportunités de l'améliorer dans la plupart des cas. En utilisant le 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 différents services.
35. Opérations cartes : Le process mining aide les banques à analyser les opérations sur 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 permet d'identifier les "blocages" manuels, tels que les demandes répétées de documents ou les vérifications de crédit redondantes, qui frustrent les clients et augmentent les coûts opérationnels.
Exemple concret : La Piraeus Bank a analysé plus d'un million de journaux d'événements dans ses processus de prêts à la consommation pour identifier les causes profondes des lenteurs d'approbation. Leur analyse de conformité et de découverte a conduit aux résultats suivants :
- Le temps de traitement moyen des demandes est passé de 35 minutes à 5 minutes.
- Une réduction de 86 % du délai total de décaissement des prêts.
- Identification qu'un manque de saisie standardisée des données causait 40 % des boucles de retouche.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 utilisateur des étudiants. Par exemple, le process mining peut montrer les causes profondes potentielles des taux d'abandon des étudiants d'une plateforme donnée, telles que la durée des vidéos ou l'organisation des supports.
Santé
38- Processus administratifs : Le process mining découvre des journaux d'événements contenant des informations sur les processus de santé, y compris le personnel responsable, les étapes et le coût des processus, et identifie les domaines à améliorer.
39- Parcours cliniques : servent à standardiser les pratiques de santé et à détecter les problèmes pouvant conduire à des traitements incorrects ou à des retards, ce qui est crucial pour de nombreux patients (par exemple, le cancer). Le process mining peut être utilisé pour identifier les parcours cliniques et suivre les goulots 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- Ratio devis-souscription : Les compagnies d'assurance cherchent à réduire leur ratio devis-souscription qui mesure le taux de conversion des devis en polices définitives. 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 inventaires 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 étendre 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 %.5 .
44- Identifier les causes profondes des retards : Les retards logistiques peuvent entraîner des livraisons tardives et réduire les revenus attendus. Le process mining peut découvrir les causes profondes 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 %.5
Production
45- Réduction du temps de cycle : Pour améliorer la production, réduire le temps de cycle de production est une solution judicieuse. 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 aux unités concernées en temps réel. L'avantage est de fournir aux entreprises 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 requises 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 de 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 KPIs de processus (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 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 profondes, ce qui peut aider les testeurs à superviser leurs processus QA. Ainsi, les testeurs peuvent garantir l'efficience et l'efficacité du processus QA avec le process mining.
Exemple concret
Dans une étude de cas, des chercheurs ont déployé le process mining sur 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 les activités non planifiées 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 prédictives et de surveillance du process mining 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 responsables de la plupart des retouches
- L'étape d'analyse du modèle a été ignorée dans les applications réelles
- 50 % des entités pour lesquelles une analyse n'est pas effectuée nécessitaient une retouche.
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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.6
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 les initiatives à venir.7 Les domaines clés incluent :
- Analyse prédictive et prescriptive : L'IA prévoit les retards de livraison, les risques de conformité et les goulots d'étranglement opérationnels avant qu'un 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 qu'il expérimente pour intégrer des agents autonomes afin de surveiller l'activité, signaler les écarts et déclencher des correctifs en temps réel.
2. L'intelligence des processus comme 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 l'année dernière seulement. 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 mieux comprendre leur système et être moins chers à déployer. Cependant, ils peuvent échouer à traiter des données système hétérogènes. Par exemple, ces outils seront très probablement capables de trouver des opportunités d'automatisation que les agents des fournisseurs peuvent servir, tout en manquant d'autres.
3. Passage à l'Object-Centric Process Mining (OCPM)
Les organisations passent du mining basé sur les cas aux modèles centrés sur les objets.
- Modélisation holistique : L'OCPM suit simultanément plusieurs objets liés (par exemple, commandes, factures, expéditions).
- Visibilité transversale : Il élimine l'analyse en silos et clarifie comment les processus se croisent entre les départements.
4. Le process mining comme catalyseur d'automatisation
L'accent passe des projets isolés à l'optimisation continue.
- RPA ciblée : Les goulots d'étranglement sont résolus avant l'automatisation, réduisant le risque de mise à l'échelle de flux de travail inefficaces.
- Vérification 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 exploite 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'augmenter l'efficacité des processus
Les outils de process mining découvrent des 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 se déroulent réellement.
Comprenez comment le process mining fonctionne à travers 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 deviennent apparentes. Ces variations surviennent 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 des variations se produisent, le processus réel sera plus compliqué que celui prévu. Cette sortie 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 l'OS ou le navigateur où les 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 désormais également attaqué du côté des agents. À mesure que les agents IA d'entreprise exécutent du travail sur l'OS et le navigateur, ils génèrent leurs propres journaux d'événements, qui peuvent être minés en même temps que les journaux système pour reconstruire des processus qu'aucun ERP n'a enregistrés.
Bien que cela 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 seule vue de 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 défectueuses et fournir des résultats inexacts.
Il est important que les analystes de données, les experts du domaine, les gestionnaires de données et les 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 d'avoir des stratégies d'assurance qualité des données et d'intégrer des algorithmes d'IA et de ML ainsi que des outils de qualité des données pour améliorer constamment la qualité des données.
Analyse précise des causes profondes
Défi :
Les outils traditionnels de process mining identifient et dépeignent les problèmes liés aux processus. Cependant, ils ne peuvent pas fournir de réponses granulaires sur les causes profondes de ces problèmes.
Conseil :
Cependant, ce problème a été abordé en exploitant des algorithmes de machine learning pour le process mining. Combinés avec des algorithmes de ML, le process mining diagnostique identifie les causes profondes des problèmes. Il existe 2 approches courantes ici :
– 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 distincts identifiant les causes profondes
– D'autres fournisseurs de PM intègrent des outils d'analyse des causes profondes dans le logiciel pour exécuter automatiquement l'analyse
Convertir les données non structurées en formats lisibles par machine
Défi :
Les données métier peuvent être à la fois structurées et non structurées, cependant, certains outils traditionnels de process mining peuvent traiter des données structurées, laissant les données non structurées, telles que les factures ou les reçus, en dehors du processus d'investigation.
Conseil :
Ce problème peut être résolu en intégrant OCR, 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 prise de décision.
Cependant, la conversion de données non structurées en données lisibles par machine est un processus imparfait et peut introduire des erreurs dans la sortie du process mining. Par conséquent, les utilisateurs doivent être attentifs dans de tels cas.
Permettre une génération plus rapide des sorties du process mining
Défi :
Les outils traditionnels de process mining offraient moins de clarté dans l'analyse des 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 volumineuses dans le processus générait une complexité dans les sorties PM 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 de l'hétérogénéité et une collaboration multidisciplinaire.
Conseil :
De nouveaux outils de process mining intégrant des algorithmes d'IA et 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 une sortie de process mining en quelques jours. Un effort PM similaire utilisant un logiciel PM traditionnel pourrait prendre des mois.
Prédire les performances futures des processus
Défi :
Comme 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 prédictifs et
prescriptifs 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 goulots d'étranglement au sein d'un processus
Défi :
Le process mining produit bien des résultats sous forme de visualisations et de tableaux, cependant, il nécessite que l'analyste humain interprète les résultats et fasse des suggestions pour améliorer les processus.
Conseil :
Les entreprises peuvent tirer parti des outils d'IA et d'analyse pour traiter les résultats obtenus à partir des outils de process mining afin de mieux identifier les dépendances ou les goulots d'étranglement au sein d'un processus.
Coûts réduits
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.
Expérience client améliorée
En identifiant les goulots d'étranglement, en découvrant des domaines d'amélioration et en optimisant différents processus, le temps total du processus diminue. Cette situation permet une livraison plus rapide pour les clients et améliore leur expérience avec les entreprises. En conséquence, la satisfaction client augmente, ce qui a un impact sur les revenus et la fidélité des clients.
Avantages en matière de conformité
Alors que l'audit est un processus chronophage, une analyse rapide avec des 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 exploitant le process mining.
L'object-centric process mining (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 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 différents cas
– Un seul cas peut inclure des activités indépendantes et répétées.
Comment fonctionne l'object-oriented process mining ?
L'object-centric process mining 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 des 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 :
– Interaction entre les différents objets avec le processus
– Impact du comportement des objets sur les KPIs de performance des processus.
Pour aller plus loin
En savoir plus 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,
author = {Şimşek, Hazal},
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