50 cas d'utilisation et applications clés du Process Mining
Des rapports récents prévoient que les capacités d'exploration de processus peuvent accroître les efforts d'amélioration des processus de 20 %. 1 Au-delà des avantages théoriques, l’examen de cas d’utilisation concrets et d’études de cas permet de concrétiser le potentiel des données et d’obtenir une excellence opérationnelle à fort impact, garantissant ainsi une mise en œuvre axée sur les résultats à l’échelle de 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 de l'exploration de processus par fonction métier : Ventes , Gestion des services informatiques , Service client et Développement durable .
Découvrez les principaux cas d'utilisation et des études de cas réelles :
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
Procédés généraux
Le graphique ci-dessous illustre la répartition des études de cas selon les cas d'utilisation de l'exploration de processus :
1- Découverte des processus pour l'automatisation : L'automatisation offre des solutions plus rapides et moins coûteuses. Toutefois, les entreprises doivent examiner leurs processus métier pour utiliser efficacement les outils d'automatisation, tels que l'automatisation robotisée des processus (RPA) .
2- Optimisation des processus (hors automatisation) : Les entreprises peuvent utiliser l’exploration de processus pour une analyse plus rapide et plus précise. Les journaux d’événements permettent de déduire des indicateurs de performance et des modèles afin d’identifier les goulots d’étranglement et les étapes coûteuses à optimiser. Par exemple, nous avons évalué tous les avantages de l’exploration de processus 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 la conformité : Les entreprises peuvent vérifier si leurs processus existants sont conformes aux spécifications données grâce à des contrôles de conformité. Par exemple, les décisions d’achat nécessitent différentes approbations selon le montant et la nature de l’article acheté.
Il est également possible d'analyser les cas de non-conformité, les raisons des écarts et les tendances en matière de conformité. Les entreprises peuvent ainsi prendre des mesures pour réduire ces écarts et garantir des processus standardisés.
4- Harmonisation : Les entreprises peuvent utiliser l’exploration de processus pour harmoniser efficacement différents processus. Les informations issues des outils d’exploration de processus permettent une réalisation rapide des synergies planifiées.
Exemple concret : Nokia applique l’exploration de processus à ses processus d’achat et de paiement, ce qui lui permet d’offrir une expérience client fluide et d’acquérir des connaissances sur la manière de combiner efficacement ces processus.
5- Simulation de processus : Les capacités d’exploration de processus incluent la simulation et l’analyse prédictive. Les entreprises peuvent ainsi anticiper l’avenir en exploitant et en simulant leurs processus à partir des données issues des journaux d’événements. Leur analyse prédictive permet d’informer les parties prenantes et les clients. Exemple concret : une cliente peut recevoir une estimation précise du délai de traitement de sa demande de prêt.
6- Exploration organisationnelle : Les journaux de processus permettent d’identifier les relations organisationnelles, les écarts de performance et les meilleures pratiques. Cependant, presque tous les processus comportent une composante humaine. Les données de processus peuvent être utilisées pour comprendre et améliorer les aspects humains des processus métier.
Service client
7- Analyse intercanal pour identifier les anomalies : les logiciels d’exploration de processus peuvent aider à analyser les étapes d’un processus sur différents canaux afin d’identifier les problèmes de conformité et les inefficacités.
8- Cartographier le parcours client : L’outil d’exploration de processus permet d’illustrer le parcours client sur un canal donné en extrayant des données des systèmes CRM et de billetterie. Ce faisant, l’exploration de processus facilite le suivi de l’expérience client, des difficultés rencontrées par les clients et des interactions entre les agents responsables et les clients.
Voici d'autres outils permettant d'améliorer le service client :
ChatGPT pour le service client et les agents IA dans le service client
Finance
Nous abordons ici les applications du process mining dans la fonction finance des entreprises (et non les applications spécifiques au secteur des services financiers) :
Achat à paiement
9- Identification des étapes manuelles à automatiser : Les erreurs et les interventions manuelles dans les processus d’achat allongent les délais. L’analyse des processus (process mining) révèle le potentiel d’automatisation, ce qui améliore la précision et réduit les reprises. Dans certaines études de cas, l’outil de process mining a permis d’accroître l’automatisation de 35 % et de diminuer le temps de reprise de 52 %.
10- Éliminer les achats non autorisés : Les entreprises peuvent analyser leurs processus d’achat pour réduire les achats non autorisés. Si une entreprise rencontre un problème spécifique d’achats non autorisés, elle peut identifier des pistes d’amélioration concernant l’utilisation des accords-cadres grâce à l’analyse des processus. Les fournisseurs de solutions d’analyse des processus affirment pouvoir détecter les achats non autorisés en suivant les règles suivantes :
- Un reçu ne doit pas être généré avant la création d'un bon de commande.
- Toutes les factures doivent être créées après une commande.
- Il ne devrait pas exister de bon de commande sans contrat (surtout si la quantité commandée est importante et que la commande est régulière).
11- Identifier les causes profondes des retards : L’exploration des processus permet aux entreprises de déterminer avec précision les fournisseurs, les produits ou les services à l’origine des retards. En prenant les mesures appropriées, elles peuvent améliorer leurs délais de livraison internes.
Comptes débiteurs
12- Identifier les actions favorisant les paiements à temps : les clients ne paient pas toujours dans les délais. Les entreprises peinent alors à recouvrer leurs créances à temps, ce qui peut impacter d’autres processus. L’exploration de processus permet d’identifier les causes de ce problème et de trouver des solutions adaptées.
13- Facturation plus rapide : Facturer vos clients est un processus qui peut s’avérer coûteux et complexe. L’exploration de processus permet d’identifier les points de blocage dans le processus de facturation et de trouver des solutions pour l’automatiser. Il est ainsi possible de réduire les coûts de facturation et d’accélérer le processus.
Comptes à payer
14- Réduction des retards de paiement : Les entreprises peuvent analyser leurs processus métier pour identifier les causes de leurs retards de paiement. En corrigeant ces inefficacités, elles peuvent réduire les retards et améliorer les escomptes de caisse.
15- Identifier les véritables causes des factures erronées : Les erreurs de facturation et les paiements en double sont des problèmes courants qui engendrent une charge de travail supplémentaire. Grâce à l’exploration de processus, les entreprises peuvent identifier les causes de ces erreurs. Il est établi que les logiciels d’exploration de processus peuvent réduire les paiements en double des clients de 67 %.
Audit
16- Comparer « avant » et « après » : Lorsqu'une entreprise modifie un processus, vérifier l'amélioration peut s'avérer complexe. Pour les consultants, l'exploration de processus permet d'établir un lien entre l'état « avant » et « après » des processus.
17- Améliorer le temps de réponse : Alors que la découverte traditionnelle des processus peut prendre des mois, l’exploration des processus est plus rapide. Par conséquent, des consultants comme EY peuvent réaliser l’analyse des processus clients en quelques jours grâce aux outils d’exploration des processus.
18- Identification des risques : L’exploration de processus 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.
ITSM
19- Réduction des risques liés aux développements ERP : Dans l’étude de cas de Lassila & Tikanoja sur l’exploration de processus, l’entreprise a mis en œuvre un nouveau système ERP en utilisant cette technique. Elle a ainsi atteint son objectif de réduction des risques en améliorant la visibilité du système ERP et des processus opérationnels.
20- Réduction des coûts de maintenance, de développement et de support des ERP : L’exploration de processus permet d’identifier les erreurs ou les lacunes des systèmes informatiques, tels que SAP. La même étude de cas (Lassila & Tikanoja) a démontré que l’entreprise a réduit ses coûts de mise en œuvre ainsi que les risques liés au déploiement d’un ERP, même si cela n’était pas l’objectif principal du projet.
21- Amélioration du taux de résolution dès la première tentative : les systèmes informatiques peuvent ne pas fournir la solution adéquate du premier coup. Les outils d’exploration de processus peuvent générer des informations exploitables à partir des données afin d’améliorer ce taux.
22- Identification des causes profondes des retards : Les tickets d’incident qui restent longtemps ouverts constituent un problème courant. Les entreprises peuvent analyser leurs processus pour comprendre pourquoi ces tickets restent ouverts aussi longtemps. Grâce aux résultats obtenus avec les outils d’exploration de processus, elles peuvent découvrir des failles dans leurs systèmes informatiques.
23- Automatisation pour des délais de résolution plus courts : La gestion des services informatiques est un autre domaine ouvert à l’automatisation. Les entreprises peuvent utiliser l’exploration de processus pour identifier les axes d’automatisation et ainsi réduire les délais de résolution. Selon certaines études de cas, les outils d’exploration de processus permettent de diminuer ces délais de 65 %.
Explorez toutes les études de cas ITSM , comprenez les applications concrètes de l'IA dans l'ITSM , et plus particulièrement l'IA agentique dans l'ITSM .
Ventes
Lead-To-Order
24- Réduction du cycle de vente : Le processus de conversion des prospects en clients peut être long, ce qui allonge le délai de retour sur investissement marketing. Les entreprises peuvent identifier les causes de ce problème et prendre des mesures pour réduire le cycle de vente.
25- Amélioration du taux de conversion : Transformer les stratégies marketing en ventes est essentiel pour les entreprises. Grâce à un outil d’exploration de processus, elles peuvent déterminer si leurs stratégies sont adéquates pour augmenter leurs taux de conversion.
Processus de commande à encaissement
Le processus de commande à encaissement (O2C) englobe toutes les étapes, de la réception d'une commande à la livraison et au paiement. L'exploration de processus permet d'identifier les moindres goulots d'étranglement qui peuvent entraver son bon déroulement.
26- Améliorer la ponctualité des livraisons : La ponctualité des livraisons est essentielle à la satisfaction client. Les entreprises peuvent utiliser l’exploration de processus pour identifier les causes des retards de livraison.
27- Identification des causes de baisse du chiffre d'affaires mensuel : les entreprises peuvent subir des pertes de revenus dues à des blocages prolongés ou à des annulations de commandes. Les outils d'analyse des processus peuvent révéler les causes profondes de ces problèmes, permettant ainsi aux entreprises de minimiser ces pertes.
28- Localisation des régions clés : Grâce à l'exploration des processus, les entreprises peuvent détecter leurs clients à forte valeur ajoutée et les zones critiques sur lesquelles se concentrer.
29- Identification des causes profondes des modifications de commandes : Les clients modifient parfois leurs commandes, ce qui allonge les délais de traitement. Le manque de clarté des étapes de précommande peut être à l’origine de ces modifications. Les entreprises cherchent à réduire ces modifications afin de stabiliser leurs processus.
30- Évaluer le volume des retours : les entreprises peuvent déterminer la valeur des retours grâce à l’analyse des processus. Forte de ces informations, elles peuvent optimiser leurs processus de commande à encaissement.
Durabilité
31. Audit de l'empreinte carbone :
L'une des applications potentielles du process mining consiste à relier les journaux d'événements traditionnels (par exemple, les étapes d'expédition et de fabrication) aux données de consommation d'énergie et de gestion des déchets. Ainsi, les entreprises peuvent identifier les « goulots d'étranglement carbone », c'est-à-dire les points où les inefficacités des processus ont un impact direct sur l'environnement, permettant ainsi un reporting ESG basé sur les données.
Exemple concret : Dans le cadre d’une recherche universitaire, un fabricant international a utilisé l’exploration de processus centrée sur les objets (OCPM) pour surveiller ses lignes de production. Les chercheurs ont constaté que l’interaction entre les temps d’inactivité des équipements et la planification des lots était une cause majeure de gaspillage d’énergie. En optimisant ces transitions, l’entreprise a obtenu les résultats suivants :
- Réduction de la consommation d'énergie inutile lors de l'assemblage.
- Diminution des émissions de portée 2 au cours d'un seul trimestre fiscal.
- Traçabilité complète de l'empreinte carbone pour chaque unité de produit. 2
32- Évaluation des risques ESG : L’exploration de processus peut être combinée à l’automatisation robotisée des processus (RPA), à l’intelligence artificielle générique (genAI) ou à l’intelligence artificielle agentielle pour automatiser l’identification des risques ESG dans les projets de grande envergure, tels que la construction ou le développement d’infrastructures. Cette approche « ESG forensique » garantit que les risques environnementaux et sociaux sont détectés dès les phases de planification et d’exécution, et non lors d’audits a posteriori.
Exemple concret : Un cadre numérique appliqué à plus de 100 projets de construction a utilisé l’exploration de processus et l’apprentissage automatique pour prédire les défaillances en matière d’ESG. Ce cadre a permis :
- Listes de contrôle automatisées des risques permettant de réduire la variabilité humaine dans les rapports ESG.
- Surveillance en temps réel des indicateurs environnementaux (consommation d'eau, pollution des sols) extraits des capteurs IoT et intégrés au modèle de processus.
- Amélioration de la cohérence dans la classification des risques ESG. 3
Explorez des cas d'utilisation concrets plus larges en matière de développement durable .
Automobile
33- Services après-vente : Les services après-vente désignent l’ensemble des services d’assistance proposés aux propriétaires de véhicules afin d’améliorer leur expérience avec l’entreprise et de recueillir leurs commentaires sur le produit et le service. Les constructeurs automobiles peuvent recourir à l’exploration de processus pour tirer des enseignements des tâches et opérations après-vente. Ces enseignements peuvent permettre d’améliorer les services après-vente.
Bancaire
Les banques bénéficient également de l'optimisation de leurs processus, car la plupart d'entre eux reposent encore sur des systèmes anciens et des documents papier. Les outils d'exploration de processus permettent d'identifier les points de blocage 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 complexe et il existe des possibilités d’amélioration dans la plupart des cas. Grâce à l’exploration de processus, les banques peuvent visualiser les flux de travail liés aux prêts hypothécaires afin de repérer les retards causés par des actions répétitives. Cela contribue à réduire le temps d’attente des clients et à améliorer la collaboration entre les différents services.
35. Opérations par carte : L'exploration de processus aide les banques à analyser les opérations par carte afin d'identifier les inefficacités et les retards.
36. Optimisation du traitement des prêts : Les banques exploitent l’exploration de processus pour visualiser le parcours complet des demandes de prêt. Cela permet d’identifier les points de blocage manuels, tels que les demandes de documents répétées ou les vérifications de solvabilité redondantes, qui frustrent les clients et augmentent les coûts opérationnels.
Exemple concret : La Banque du Pirée a analysé plus d’un million de journaux d’événements relatifs à ses processus de prêts à la consommation afin d’identifier les causes profondes des retards d’approbation. Son analyse de conformité et de découverte a abouti 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.
- Il a été constaté que le manque de standardisation de la saisie des données était à l'origine de 40 % des boucles de retouche. 4
Éducation
37- Plateformes d'apprentissage en ligne : L'analyse des processus et des tâches peut révéler des informations sur la navigation des utilisateurs sur les plateformes d'apprentissage afin d'améliorer l'expérience des étudiants. Par exemple, elle peut mettre en évidence les causes potentielles du taux d'abandon des étudiants sur une plateforme donnée, telles que la durée des vidéos ou l'organisation des ressources.
Soins de santé
38- Processus administratifs : L'exploration des processus découvre des journaux d'événements contenant des informations sur les processus de soins de santé, notamment le personnel responsable, les étapes et le coût des processus, et identifie les domaines à améliorer.
39- Parcours de soins : ils servent à standardiser les pratiques de soins et à détecter les problèmes susceptibles d’entraîner des erreurs de traitement ou des retards, ce qui est crucial pour de nombreux patients (par exemple, atteints de cancer). L’exploration de processus peut être utilisée pour identifier les parcours de soins et suivre les points de blocage et les anomalies.
Assurance
40- Évaluation des risques : Les compagnies d’assurance calculent les risques pour fixer les primes. Une surestimation du risque peut entraîner la perte de clients, tandis qu’une sous-estimation peut engendrer des pertes. L’exploration de processus (process mining) permet d’analyser des données réelles ou historiques afin de cartographier les étapes de souscription et d’identifier les facteurs de risque. Cela permet aux assureurs de suivre et d’améliorer le processus de souscription pour une meilleure prise de décision.
41- Taux de conversion des devis en contrats : Les compagnies d’assurance cherchent à réduire leur taux de conversion des devis en contrats, qui mesure le taux de conversion des devis en contrats fermes. L’exploration de processus offre des informations précieuses pour optimiser les opérations en corrigeant les inefficacités et en exploitant les opportunités d’automatisation.
Logistique
42- Réduction des coûts d'entreposage : Il est difficile d'identifier les entrepôts à l'origine des problèmes logistiques. Les erreurs d'inventaire entraînent également des coûts d'entreposage supplémentaires. L'analyse des processus offre une transparence totale dans la gestion des entrepôts. Ainsi, les entreprises peuvent localiser les entrepôts problématiques, réduire leurs coûts d'entreposage et réaliser jusqu'à 40 % d'économies. 5
43- Extension de la couverture géographique : Les entreprises peuvent étendre leur couverture géographique en optimisant l’emplacement de leurs entrepôts. Les fournisseurs de solutions de process mining affirment que les entreprises utilisant leurs outils peuvent accroître leur couverture géographique jusqu’à 20 %. 6 .
44- Identification des causes profondes des retards : Les retards logistiques peuvent entraîner des livraisons tardives et une baisse du chiffre d’affaires. L’analyse des processus permet d’identifier les causes profondes de ces retards. Les entreprises peuvent ainsi se concentrer sur ces problèmes afin d’éviter d’éventuelles pertes de revenus. Certaines entreprises affirment avoir augmenté leur taux de livraison à l’heure de 18 %. 7
Production
45- Réduction du temps de cycle : Pour améliorer la productivité, réduire le temps de cycle de production est une solution judicieuse. L’analyse des processus permet de mettre en évidence les inefficacités au sein des processus de production. Les entreprises peuvent ainsi 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 temps réel. Dès qu’un écart est constaté dans la production, le logiciel d’exploration de processus peut en informer les unités concernées. L’avantage ? Des produits de meilleure qualité.
industrie du logiciel
47. Suivi du cycle de vie : Le cycle de vie du développement logiciel (SDLC) désigne les étapes nécessaires au développement d’un logiciel. L’exploration de processus permet de suivre l’intégralité du cycle de vie en découvrant et en cartographiant le modèle de processus réel. Ainsi, les développeurs et les chefs de projet peuvent identifier les étapes omises.
48. Suivi et gestion des projets logiciels : L’exploration de processus permet de cartographier l’intégralité du flux d’un projet, permettant ainsi à chaque membre de l’équipe de développement logiciel de le suivre et de le gérer tout en identifiant les problèmes et les zones à risque. De plus, elle met en évidence les indicateurs clés de performance (KPI) du processus (par exemple, les coûts et les délais), les ressources et les parties prenantes impliquées.
Exemple concret
Par exemple, une entreprise australienne de logiciels BPM a utilisé l'exploration de processus pour gérer le parcours de projet de ses clients. Grâce à cette technique, elle a pu identifier et résoudre des problèmes de conformité et de performance.
49. Assurance qualité : L’assurance qualité contrôle l’utilisabilité, l’exactitude, la maintenabilité et la portabilité des logiciels. L’exploration de processus offre des contrôles de conformité et une analyse automatisée des causes profondes, permettant aux testeurs de superviser leurs processus d’assurance qualité. Ainsi, grâce à l’exploration de processus, les testeurs peuvent garantir l’efficience et l’efficacité du processus d’assurance qualité.
Exemple concret
Dans une étude de cas, des chercheurs ont appliqué l'exploration de processus à un ensemble de données de processus de développement logiciel fourni par une société de développement brésilienne et comprenant plus de 2 000 cas. Dans leur analyse de conformité, les chercheurs ont constaté que :
- 90 % des cas suivent l'ordre d'exécution défini dans la procédure formelle
- 25 % des processus ont sauté l'étape de planification.
- 44 % des projets n'ont pas été documentés.
50. Gestion des incidents : La gestion des incidents traite les activités imprévues qui affectent la qualité du service. L’exploration des processus améliore cette gestion en identifiant les opportunités d’automatisation et d’optimisation. Les capacités d’exploration et de surveillance prédictives des processus aident les développeurs, les testeurs et les gestionnaires à anticiper les incidents potentiels et à intervenir avant qu’ils ne surviennent.
Exemple concret
Dans une étude de cas, des chercheurs ont appliqué l'exploration de processus aux processus de développement logiciel et ont identifié que :
- Trois utilisateurs de l'équipe de support étaient principalement responsables de la refonte des éléments.
- L'étape d'analyse du modèle a été omise dans les applications réelles.
- 50 % des entités pour lesquelles aucune analyse n'est effectuée nécessitent une réorganisation.
Pour en savoir plus sur les technologies du secteur logiciel, consultez les logiciels de gestion des sauvegardes et les logiciels d'observabilité .
Qu'est-ce que le process mining ?
L'exploration de processus est une méthode qui extrait et analyse les journaux d'événements pour révéler les détails des processus métier. Elle améliore les efforts d'automatisation, notamment l'automatisation robotisée des processus (RPA), et soutient l'amélioration continue des processus.
Outils d'exploration de processus
Le marché du process mining regroupe des outils de process mining aux fonctionnalités variées. Parmi ces outils, on trouve notamment :
tendances de l'exploration de processus
Gartner indique que 80 % des organisations prévoient d'intégrer l'exploration de processus à au moins 10 % de leurs opérations commerciales d'ici la fin de l'année. 8
1. Intégration de l'IA
Alors que 25 % des organisations combinent actuellement l'IA et l'exploration de processus, 74 % prévoient d'intégrer l'IA dans leurs initiatives à venir. 9 domaines clés comprennent :
- Analyse prédictive et prescriptive : l’IA prévoit les retards de livraison, les risques de non-conformité et les goulots d’étranglement opérationnels avant que l’impact financier ne se produise.
- Intelligence artificielle générative (GenAI) : Les interfaces en langage naturel permettent aux utilisateurs métiers d’interroger des données de processus complexes sans expertise technique.
- Intelligence contextuelle : l’exploration des processus fournit un contexte opérationnel structuré, améliorant la pertinence et la précision des modèles d’IA.
2. Passer à l'exploration de processus centrée sur les objets (OCPM)
Les organisations passent d'une approche d'exploration de données basée sur les cas à des modèles centrés sur les objets.
- Modélisation holistique : OCPM suit simultanément plusieurs objets liés (par exemple, les commandes, les factures, les expéditions).
- Visibilité transversale : Elle élimine les analyses cloisonnées et clarifie la manière dont les processus s'entrecroisent entre les départements.
4. L'exploration de processus comme catalyseur d'automatisation
L'accent se déplace des projets isolés vers l'optimisation continue.
- RPA ciblée : les goulots d’étranglement sont résolus avant l’automatisation, réduisant ainsi 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 afin de détecter les écarts et les non-conformités.
5. Durabilité
L'optimisation des processus contribue également à la réalisation des objectifs environnementaux.
- Réduction des déchets : La rationalisation des chaînes d'approvisionnement permet de réduire la consommation d'énergie et le gaspillage de matériaux.
- Suivi des émissions de carbone : Les données de processus permettent de surveiller les indicateurs environnementaux alignés sur les objectifs de développement durable de l'entreprise.
FAQ
L'exploration de données utilise différents algorithmes ou méthodologies pour explorer un ensemble de données donné. De même, l'exploration de processus analyse les journaux d'événements et les données relatives aux processus pour « extraire » des informations sur ces derniers.
La compréhension complète des processus inclut :
Identification des tendances, des schémas et des écarts du processus
Visualisation détaillée des processus réels
Définir les opportunités d'automatisation
Découvrir de nouvelles façons d'accroître l'efficacité des processus
Les outils d'exploration de processus permettent de découvrir 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.
Comprendre le fonctionnement du process mining grâce aux étapes suivantes :
1. Ces outils récupèrent et analysent les séquences d'activités à partir des journaux d'événements afin d'identifier les variations de processus.
2. Ces outils extraient la séquence d'activités de chaque cas à partir des journaux d'événements. À cette étape, les variations entre les cas apparaissent. Ces variations sont dues à des modifications manuelles ou à des erreurs de processus.
3. Après avoir déterminé la séquence d'activités de chaque cas, les outils d'exploration de processus commencent à fusionner ces séquences. En raison des variations, le processus réel sera plus complexe que prévu. Ce résultat permet également à l'entreprise de comprendre les écarts constatés dans son processus.
Intelligent process mining est un logiciel d'exploration de processus alimenté par l'IA qui exploite des algorithmes ML pour automatiser la découverte des processus, l'analyse des processus, la modélisation des processus et le diagnostic des processus.
Certains fournisseurs désignent les outils liés aux processus, tels que les logiciels de gestion des processus ou d'exploration de processus, comme des logiciels d'intelligence des processus. Ces outils combinent l'apprentissage automatique, l'exploration de processus, l'exploration de tâches et les technologies de jumeaux numériques pour une analyse plus approfondie.
De nombreux outils d'exploration de processus tirent parti des algorithmes d'exploration de processus et de la prise en compte du contexte pour collecter et analyser automatiquement les données et identifier les causes profondes des inefficacités et des écarts. L'apprentissage automatique permet également de développer des capacités prédictives, de générer un DTO ou une simulation de processus et de proposer une exploration des tâches.
1. Élargir la couverture de l'exploration de processus
Défi:
Actuellement, l'exploration de processus se limite aux processus qui se déroulent sur des systèmes dotés de 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 se déroulent des activités personnelles et professionnelles, et les journaux d'activité peuvent ne pas être aussi détaillés qu'un ERP.
Conseil:
Dans ces cas, les agents d'IA d'entreprise peuvent exécuter des milliers de processus pour générer des données analysables afin d'identifier les goulots d'étranglement. Il s'agit d'un cas d'usage novateur, non encore commercialisé, mais nous prévoyons que les agents d'IA contribueront de manière significative à la compréhension des processus au cours des trois prochaines années.
Améliorer la qualité des données
Défi:
Les outils de gestion de projet peuvent ne pas signaler les problèmes de qualité des données, or la qualité de leurs résultats dépend de la qualité des données elles-mêmes. La plupart des données d'entreprise sont incomplètes, inexactes ou présentent des chronologies confuses. Par conséquent, les outils de gestion de projet peuvent analyser des données erronées et fournir des résultats inexacts.
Il est important que les analystes de données, les experts du domaine, les responsables des données et tous ceux qui participent aux initiatives de qualité des données nettoient et préparent les données avant de mettre en œuvre l'exploration de processus.
Conseil:
Il est recommandé aux entreprises de mettre en place des stratégies d'assurance qualité des données et d'intégrer des algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique ainsi que des outils de qualité des données afin d'améliorer constamment la qualité des données.
L'IA et le ML peuvent notamment contribuer à améliorer la qualité des données de différentes manières :
– Automatiser le processus de saisie des données
– Identifier et éliminer les enregistrements en double
– Déployer l'algorithme de forêt aléatoire pour classifier les données.
Analyse précise des causes profondes
Défi:
Les outils traditionnels d'exploration de processus identifient et représentent les problèmes liés aux processus. Cependant, ils ne peuvent pas fournir de réponses précises sur les causes profondes de ces problèmes.
Conseil:
Ce problème a toutefois été résolu grâce à l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour l'exploration de processus. Combinée à ces algorithmes, l'exploration de processus diagnostique permet d'identifier les causes profondes des problèmes. Deux approches sont courantes :
Certains fournisseurs de solutions de gestion de projet proposent des logiciels fournissant des données de processus détaillées pour les outils de veille stratégique (BI) et les plateformes d'apprentissage automatique, ou des outils de découverte de processus distincts permettant d'identifier les causes profondes.
– D'autres fournisseurs de solutions de gestion de projet intègrent des outils d'analyse des causes profondes dans leur logiciel afin d'exécuter automatiquement l'analyse.
Convertir des données non structurées en formats lisibles par machine
Défi:
Les données commerciales peuvent être à la fois structurées et non structurées ; cependant, certains outils traditionnels d'exploration de processus ne peuvent traiter que les données structurées, laissant de côté les données non structurées, telles que les factures ou les reçus, dans le processus d'investigation.
Conseil:
Ce problème peut être résolu en intégrant les algorithmes OCR , NLP et d'apprentissage automatique 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 qui peut introduire des erreurs dans les résultats de l'exploration de processus. Les utilisateurs doivent donc être vigilants dans ce cas.
Activer une génération de résultats d'exploration de processus plus rapide
Défi:
Les outils traditionnels d'exploration de processus offraient une analyse moins claire des processus complexes, car ils ne permettaient pas d'évaluer efficacement les processus comportant un grand nombre de variables. Par exemple, l'inclusion de nombreux intervenants ou d'un volume important de données générait une complexité dans les résultats d'exploration de processus, rendant leur compréhension et leur exploitation difficiles pour l'humain.
Outre le nombre de tâches ou de variables ajoutées, les processus sont parfois hétérogènes et transversaux. Par exemple, dans le domaine de la santé, il devient difficile de généraliser et de modéliser des processus qui intègrent l'hétérogénéité et la collaboration multidisciplinaire.
Conseil:
De nouveaux outils d'exploration de processus intégrant l'IA et l'apprentissage automatique visent à surmonter ces problèmes de complexité. Par exemple, en exploitant l'IA et la vision par ordinateur pour capturer et analyser toutes les données de processus, les fournisseurs peuvent générer des résultats d'exploration de processus en quelques jours seulement. Une démarche similaire d'exploration de processus utilisant un logiciel traditionnel pourrait prendre des mois.
Prédire les performances futures du processus
Défi:
Les premiers outils d'exploration de processus étant axés sur l'analyse des données événementielles, ils surveillent et analysent les performances passées des processus plutôt que les processus en cours. De ce fait, ils ne peuvent ni alerter les utilisateurs en cas d'écart, ni prédire les performances futures des processus.
Conseil:
Cependant, les applications de l'IA et du ML dans l'exploration des processus peuvent contribuer au développement de modèles prédictifs et
Modèles d'exploration de processus prescriptifs où l'exploration de processus 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 points à améliorer.
Identifier les dépendances ou les goulots d'étranglement au sein d'un processus
Défi:
L'exploration de processus produit certes des résultats sous forme de visualisations et de tableaux, mais elle nécessite l'intervention d'un analyste humain pour interpréter ces résultats et formuler des suggestions d'amélioration des processus.
Conseil:
Les entreprises peuvent tirer parti de l'IA et des outils d'analyse pour traiter les résultats obtenus grâce aux outils d'exploration de processus afin de mieux identifier les dépendances ou les goulots d'étranglement au sein d'un processus.
Coûts réduits
L'exploration de processus permet d'identifier les domaines nécessitant une automatisation ou toute autre modification. L'automatisation des processus accroît l'efficacité tout en réduisant les coûts.
Expérience client améliorée
En identifiant les points de blocage, en repérant les axes d'amélioration et en optimisant les différents processus, le temps de traitement global diminue. Cette situation permet une livraison plus rapide aux clients et améliore leur expérience avec l'entreprise. Par conséquent, la satisfaction client augmente, ce qui a un impact positif sur le chiffre d'affaires et la fidélisation.
Avantages liés à la conformité
Bien que l'audit soit un processus long et fastidieux, une analyse rapide grâce aux outils de process mining permet de le raccourcir. De plus, ces outils peuvent détecter les processus non conformes et alerter les entreprises en temps réel. Dans une étude de cas, EY a réduit son analyse des processus clients en moins d'une semaine grâce au process mining.
L'exploration de processus centrée sur les objets (OCPM) est une technique d'exploration de processus qui analyse en particulier le comportement d'objets ou d'entités individuels. L'OCPM ne suit pas la logique des notions de cas. Elle 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 orientant l'analyse des processus. Cette technique suppose que :
– Les événements peuvent concerner plusieurs objets
– Chaque événement peut comporter différents cas
– Un seul cas peut comprendre des activités indépendantes et répétées.
Comment fonctionne l'exploration de processus orientée objet ?
L'exploration de processus centrée sur les objets fonctionne de manière similaire à l'exploration de processus classique. Cependant, elle extrait et analyse les données spécifiques aux objets à partir des journaux d'événements en procédant comme suit :
1. L’utilisation d’algorithmes et de techniques spécialisés, tels que :
– Prétraitement des données
– Enrichissement des données
2. Méthodes d'analyse des données, telles que :
– Clustering
– Classification
– Extraction de règles d'association.
avantages de l'OCPM
OCPM fournit une analyse plus détaillée du comportement des objets au niveau individuel, notamment :
– Interaction entre différents objets et le processus
– Impact du comportement des objets sur les indicateurs clés de performance (KPI) du processus.
Pour en savoir plus
Plus d'informations sur les technologies d'amélioration des processus :
- Principaux outils d'orchestration des processus : avantages et inconvénients
- SAP Process Orchestration : Principales solutions, fonctionnalités et intégrations
Liens de référence
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