Top 50 cas d'utilisation du process mining avec 42 études de cas

Des rapports récents prévoient que les capacités de process mining peuvent augmenter les efforts d'amélioration des processus de 20 %.¹ Au-delà des avantages théoriques, l'examen de cas d'utilisation et d'études de cas réels comble le fossé entre le potentiel des données et l'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 : Finance, automobile, banque, éducation, santé, assurance, logistique, production
• Cas d'utilisation du process mining par fonction métier : Ventes, gestion des services IT, service client & Durabilité.

Consultez les principaux cas d'utilisation et études de cas réels :

Logiciel d'exploration de processus des cas d'utilisation avec des exemples concrets

Industrie

Fonction commerciale

Fabrication

Informatique / Technologie

+13

Optimisation des processus

L’analyse des journaux d’événements permet d’identifier les inefficacités et d’améliorer la rapidité et la précision. Cela implique d’optimiser les flux de travail, de minimiser le gaspillage des ressources et de tirer parti de la technologie pour atteindre des performances opérationnelles optimales.

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Fabrication

Informatique / Technologie

+11

Découverte du processus

L'analyse des journaux d'événements permet d'optimiser l'automatisation et d'améliorer les performances des processus métier. Cette technique révèle des schémas et des inefficacités cachés, ouvrant la voie à une meilleure cartographie des processus et à une allocation plus efficace des ressources.

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Services publics

Finance

+11

Validation de la conformité

Vérifier la conformité des processus aux normes établies et identifier les écarts à améliorer. Cela permet aux organisations de garantir le respect des exigences réglementaires et de maintenir un niveau de performance élevé pour l'ensemble de leurs opérations.

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Fabrication

Informatique / Technologie

+7

Harmonisation des processus

Harmoniser les processus distincts pour améliorer les synergies, l'efficacité et l'expérience client globale. Cela implique souvent de standardiser les flux de travail et d'éliminer les redondances afin de garantir une prestation de services cohérente entre les départements.

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Transport / Expédition

Simulation de processus

L'analyse prédictive permet de simuler des processus et d'anticiper les résultats ou scénarios futurs. Elle permet aux organisations de tester différentes stratégies dans un environnement sans risque et de choisir la meilleure voie à suivre pour atteindre leurs objectifs.

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Informatique / Technologie

Exploitation organisationnelle

L'analyse des journaux de processus permet de mettre en lumière les relations organisationnelles, les écarts de performance et les meilleures pratiques. Ce processus offre une vision approfondie de la dynamique d'équipe et des modes de collaboration, permettant ainsi aux entreprises de réorienter leurs ressources et d'optimiser leurs opérations.

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Vente au détail

Informatique / Technologie

+7

Identification de la cause profonde

L’analyse des écarts de processus permet d’en identifier les causes profondes et d’améliorer l’efficacité. En repérant les points de défaillance ou les inefficacités, les organisations peuvent mettre en œuvre des actions correctives ciblées pour prévenir leur récurrence et optimiser les flux de travail.

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Processus généraux

Le nuage de points ci-dessous cartographie chaque cas d'utilisation général du process mining selon le nombre d'études de cas qui le soutiennent et la part de ces cas rapportant un résultat quantifié, comme du temps gagné, des coûts réduits ou un pourcentage d'amélioration :

Notez que chaque étude de cas a été étiquetée vers un ou plusieurs des six cas d'utilisation présentés, car une même étude de cas peut couvrir plusieurs cas d'utilisation. L'optimisation des processus est répartie selon que le cas implique explicitement de l'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, comme 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 infèrent des indicateurs 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 leur processus « tel quel » est conforme aux spécifications données grâce aux contrôles de conformité. Par exemple, les décisions d'achat nécessitent différentes approbations 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 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 planifiées.

Exemple réel : Nokia applique le process mining à ses processus purchase-to-pay et order-to-cash, offrant une expérience client fluide et apprenant à combiner efficacement ces processus.

5- Simulation des processus : Les capacités de process mining peuvent inclure la simulation des processus et l'analyse prédictive. Les entreprises peuvent faire des prévisions futures en exploitant et en simulant leurs processus avec les données issues des journaux d'événements. Leur analyse prédictive peut être utilisée pour informer les parties prenantes et les clients.

6- Process mining organisationnel : Les journaux de processus peuvent 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.

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 afin d'identifier les problèmes de conformité et les inefficacités

8- Cartographier le parcours client : Un outil de process mining peut illustrer le parcours client sur 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 difficultés rencontrées 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 (et non les applications spécifiques au secteur des services financiers) :

Purchase-To-Pay

9- Identifier les étapes manuelles à automatiser : Les erreurs et interventions manuelles dans les processus purchase-to-pay augmentent les délais. En analysant les processus, le process mining révèle un potentiel d'automatisation qui améliore la précision et réduit les retouches. Dans certaines études de cas de process mining, un outil de process mining peut augmenter l'automatisation de 35 % et réduire le temps de reprise de 52 %.

10- Éliminer les achats sauvages : Les entreprises peuvent analyser leurs processus purchase-to-pay pour réduire les achats sauvages. Si elles rencontrent un problème spécifique d'achats sauvages, elles peuvent identifier des axes d'amélioration de l'utilisation des accords-cadres grâce au process mining. Les éditeurs de process mining affirment pouvoir détecter les achats sauvages en suivant les règles ci-dessous :

• Un reçu ne doit pas être généré avant la création d'une commande d'achat
• Toutes les factures doivent être créées après un bon de commande (PO)
• Un bon de commande (PO) sans contrat ne doit pas exister (surtout si la commande est importante en quantité et régulière)

11- Découvrir les causes profondes des retards : Le process mining permet aux entreprises d'identifier précisément quels fournisseurs, produits ou services sont à l'origine des retards. En prenant les mesures appropriées, elles peuvent améliorer les 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 finalement 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 adaptées.

13- Facturation plus rapide : Facturer vos clients est un autre processus qui peut devenir coûteux et compliqué de temps à autre. Le process mining identifie les goulots d'étranglement du processus de facturation et peut trouver des moyens de l'automatiser. Il est ainsi possible de réduire les coûts de facturation et de facturer plus rapidement.

Comptes fournisseurs

14- Réduire les retards de paiement : Les entreprises peuvent analyser leurs processus métier pour découvrir les raisons de leurs retards de paiement. En corrigeant ces inefficacités, elles peuvent réduire les retards de paiement et améliorer les escomptes de trésorerie.

15- Identifier les vraies raisons des factures incorrectes : Les erreurs sur les factures ou les paiements en double sont des problèmes courants qui génèrent 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 modifie un processus, vérifier l'amélioration peut être difficile. Pour les consultants, le process mining permet de relier l'« avant » et l'« après » des processus.

17- Améliorer le délai 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 terminer l'analyse des processus clients en quelques jours grâce aux outils de process mining

18- Identification des risques : Le process mining fournit aux consultants des informations fondées sur les données. Grâce à ces informations, les consultants peuvent identifier les risques et conseiller les entreprises avec précision.

Gestion des services IT

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. Elle a atteint son objectif de réduction des risques en accroissant la visibilité sur le système ERP et les 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, comme 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 une meilleure résolution au premier contact : Les systèmes informatiques peuvent ne pas fournir la bonne solution du premier coup. Les outils de process mining peuvent produire des informations fondées sur les données pour augmenter le taux de résolution au premier contact.

22- Découvrir les causes profondes des retards : Les tickets qui traînent sont un problème courant. Les entreprises peuvent analyser leurs processus pour comprendre pourquoi ces tickets restent ouverts longtemps. À partir des résultats obtenus par les outils de process mining, elles peuvent découvrir des lacunes dans leurs systèmes informatiques.

23- Automatiser pour des délais de résolution plus rapides : La gestion des services IT est un autre domaine propice à l'automatisation. Les entreprises peuvent utiliser le process mining pour identifier les zones 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.

Ventes

Lead-To-Order

24- Réduction du cycle de vente : Les processus lead-to-order peuvent être longs. Cela augmente le délai de retour sur investissement des actions marketing. Les entreprises peuvent découvrir les raisons de ce problème et agir pour réduire le cycle de vente.

25- Augmentation du taux de conversion : Convertir les stratégies marketing en ventes est essentiel pour les entreprises. Grâce à un outil de process mining, elles peuvent découvrir si elles disposent de stratégies adaptées pour augmenter leurs taux de conversion.

Order-to-Cash

Le processus order-to-cash (O2C) englobe toutes les étapes, de la réception d'une commande jusqu'au paiement et à la livraison. Le process mining peut aider à identifier tous les petits goulots d'étranglement qui peuvent exister dans le processus et entraver une exploitation 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 chiffre d'affaires mensuel : Les entreprises peuvent perdre une partie de leurs revenus au cours de ce processus en raison de blocages prolongés ou d'annulations de commandes. Les outils de process mining peuvent mettre en évidence les causes profondes de ces problèmes, et les entreprises peuvent ainsi minimiser ces pertes.

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 commandes : Les clients modifient parfois leurs commandes, ce qui allonge les processus. Le manque de clarté des étapes de précommande peut être à l'origine de ces modifications. Les entreprises préfèrent réduire ces modifications pour stabiliser leurs processus.

30- Évaluer le volume de retours de marchandises : Les entreprises peuvent identifier la valeur des marchandises retournées grâce au process mining. Sur la base de ces informations, 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 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 déchets. Ainsi, les entreprises peuvent identifier des « goulots carbone » où les inefficacités de processus sont directement corrélées à l'impact environnemental, ce qui permet un reporting ESG fondé sur les données.

Exemple réel : Dans une recherche universitaire, un fabricant mondial a utilisé l'Object-Centric Process Mining (OCPM) pour surveiller ses 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 majeur de gaspillage d'énergie. En optimisant ces transferts, l'entreprise a obtenu :

• 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 aux capacités de RPA, de genAI ou d'IA agentique pour automatiser l'identification des risques ESG dans les projets à grande échelle, comme 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 réel : 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. Ce cadre a fourni :

• Listes de contrôle des risques automatisées qui ont réduit la variabilité humaine dans le reporting ESG.
• Surveillance en temps réel des indicateurs environnementaux (consommation d'eau, pollution des sols) issus des capteurs IoT et intégrés au modèle de processus.
• Meilleure cohérence dans la classification des risques ESG.³

Explorez des cas d'utilisation réels en matière de durabilité plus larges.

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 recueillant des retours sur le produit et le service. Les constructeurs automobiles peuvent déployer le process mining pour tirer des enseignements des tâches et opérations après-vente. Ces informations peuvent améliorer les services après-vente.

Banque

Les banques bénéficient également de l'optimisation des processus, car la plupart de leurs processus 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 sont notamment :

34- Crédit hypothécaire : Le crédit hypothécaire est le processus de prêt B2C le plus complexe, et il existe souvent des possibilités de l'améliorer. Grâce au process mining, les banques peuvent visualiser les flux de crédit hypothécaire pour 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 différentes unités.

35. Opérations sur 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 utilisent le process mining pour visualiser le parcours de bout en bout des demandes de prêt. Cela permet d'identifier les « blocages » manuels, comme les demandes répétées de documents ou les vérifications de crédit redondantes, qui frustrent les clients et augmentent les coûts opérationnels.

Exemple réel : 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 de la lenteur des approbations. 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.
• Identification que l'absence de saisie standardisée des données causait 40 % des boucles de reprise.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 afin d'améliorer l'expérience des étudiants. Par exemple, le process mining peut montrer les causes profondes potentielles des taux d'abandon des étudiants sur une plateforme donnée, comme la durée des vidéos ou l'organisation des supports.

Santé

38- Processus administratifs : Le process mining extrait des journaux d'événements contenant des informations sur les processus de santé, notamment le personnel responsable, les étapes et le coût des processus, et identifie les axes d'amélioration.

39- Parcours cliniques : servent à standardiser les pratiques de soins et à détecter les problèmes pouvant entraîner des traitements inadaptés ou des retards, cruciaux pour de nombreux patients (par ex. 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 assureurs 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 quote-to-bind : Les compagnies d'assurance cherchent à réduire leur ratio quote-to-bind, 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.

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Logistique

42- Réduire les coûts d'entreposage : Il est difficile d'identifier quels entrepôts causent des problèmes logistiques. Les erreurs d'inventaire 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 éditeurs de process mining affirment que les entreprises qui utilisent 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 intelligente. Le process mining peut montrer les inefficacités des 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. Dès que la fabrication s'écarte de la norme, le logiciel de process mining peut avertir les unités concernées en temps réel. 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) désigne les étapes nécessaires au développement d'un logiciel. 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 certaines étapes sont omises.

48. Suivi 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 KPI de processus (par ex. coût et délai), les ressources et les parties impliquées dans le processus donné.

Exemple réel

Par exemple, une entreprise australienne fournisseur de logiciels BPM 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 : L'assurance qualité (QA) contrôle l'utilisabilité, l'exactitude, la maintenabilité et la portabilité des logiciels. 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 grâce au process mining.

Exemple réel

Dans une étude de cas, des chercheurs ont déployé le process mining sur un jeu de données de processus de développement logiciel fourni par une société de logiciels brésilienne comptant 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 de process mining prédictif et de surveillance aident les développeurs, les testeurs et les responsables à prévoir les incidents potentiels et à intervenir avant qu'ils ne surviennent.

Exemple réel

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 support étaient les plus responsables des retouches
• L'étape d'analyse du modèle était omise dans les applications réelles
• 50 % des entités pour lesquelles une analyse n'est pas effectuée nécessitaient une reprise.

Découvrez les logiciels de gestion de sauvegarde et les logiciels d'observabilité pour en savoir plus sur les technologies de l'industrie du logiciel.

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 renforce les efforts d'automatisation, notamment la RPA, et soutient l'amélioration continue des processus.

Outils de process mining

Le marché du process mining comprend des outils de process mining aux capacités variées. Parmi ces outils figurent :

Tendances du process mining

Gartner indique que 80 % des organisations prévoient d'intégrer le process mining dans au moins 10 % de leurs opérations métier d'ici la fin de l'année.⁶

1. Intégration de l'IA

Alors que 25 % des organisations combinent actuellement l'IA avec le process mining, 74 % prévoient d'intégrer l'IA dans leurs prochaines initiatives.⁷Les 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 survienne.
• 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 éditeur mentionne expérimenter l'intégration d'agents autonomes pour surveiller l'activité, signaler les écarts et déclencher des corrections en temps réel

2. L'intelligence des processus comme couche de plateforme

Le process mining devient une couche au sein 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 détient Signavio
• Microsoft a acquis Minit
• ServiceNow a acquis UltimateSuite.

Ces outils d'exploration natifs de la plateforme comprennent mieux leur système et sont moins coûteux à déployer. Cependant, ils peuvent échouer face à des données système hétérogènes. Par exemple, ces outils trouveront probablement surtout des opportunités d'automatisation que les agents des éditeurs peuvent traiter, tout en manquant d'autres.

3. Évolution vers l'Object-Centric Process Mining (OCPM)

Les organisations passent d'une exploration basée sur les cas à des modèles centrés sur les objets.

• Modélisation holistique : L'OCPM suit simultanément plusieurs objets liés (par ex., commandes, factures, expéditions).
• Visibilité transversale : Elle élimine l'analyse en silos et clarifie la manière dont les processus se croisent entre les services.

4. Le process mining comme catalyseur d'automatisation

L'accent passe de projets isolés à une optimisation continue.

• RPA ciblée : Les goulots d'étranglement sont résolus avant l'automatisation, réduisant le risque de mettre à l'échelle des 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 : Des chaînes d'approvisionnement rationalisées réduisent la consommation d'énergie et le gaspillage de matériaux.
• Suivi du carbone : Les données de processus permettent de surveiller les indicateurs environnementaux alignés sur les objectifs de durabilité de l'entreprise.

FAQ

Lectures complémentaires

En savoir plus sur les technologies d'amélioration des processus :

• Meilleurs outils d'orchestration de processus avec avantages et inconvénients
• Orchestration de processus SAP : meilleures solutions, fonctionnalités et intégrations

Citer cette recherche

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

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Journal des modifications

8 mises à jour

1. 202625 Fév

   Ajout de la section Durabilité avec deux nouveaux cas d'utilisation.

2. 202520 Mar

   Ajout de la section « Les avantages du process mining ».

3. 6 Mar

   Une nouvelle section, Industrie du logiciel, a été ajoutée à l'article.

4. 202427 Oct

   Mise à jour de la liste des industries dans l'introduction.

5. 202324 Sep

   Deux définitions ont été ajoutées à la section Lectures complémentaires.

6. 9 Mai

   La section d'introduction a été mise à jour avec de nouvelles statistiques sur les avantages des projets de process mining.

7. 202229 Déc

   La section d'introduction a été mise à jour avec une nouvelle statistique sur les dirigeants d'entreprise utilisant les outils de "process mining".

8. 5 Sep

   La liste des cas d'utilisation dans le corps principal a été étendue.

Liens de référence

1.

How process mining drives business excellence with data insights | EY - India

2.

Full article: Process mining in supply chain management: state-of-the-art, use cases and research outlook

Taylor & Francis

3.

AI-Driven Process Mining for ESG Risk Assessment in Sustainable Management

MDPI

4.

Sanofi | QPR Process Mining Success Stories - Piraeus Bank

QPR Software Plc

5.

coûts d'entreposage

6.

Gartner Magic Quadrant for Process Mining Platforms

7.

Deloitte Global Process Mining Survey 2025 | Deloitte Germany

Hazal Şimşek

Analyste sectorielle

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans l'intelligence des processus (y compris le process mining) et l'automatisation d'entreprise (y compris l'automatisation IT et l'automatisation low-code/no-code).

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