Top 50 Cas d'Utilisation et Applications du Process Mining

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

Consultez les meilleurs cas d'utilisation et les études de cas réelles :

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 graphique ci-dessous montre la distribution des études de cas à travers les cas d'utilisation du process mining :

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 efficacement les outils d'automatisation, tels que la robotic process automation (RPA).

2- Optimisation des processus hors automatisation : Les entreprises peuvent utiliser le process mining pour une analyse des processus plus rapide et plus précise. Les journaux d'événements déduisent des métriques de performance et des models 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 la 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 en fonction de la taille du ticket et de la nature de l'article acheté.

Les cas non conformes, les raisons des écarts et les tendances de conformité peuvent également être analysés. Les entreprises peuvent 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 purchase-to-pay et order-to-cash, obtenant 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 prédictions futures en exploitant et en simulant leurs processus avec les données obtenues des journaux d'événements. Leur analyse prédictive peut être utilisée pour informer les parties prenantes et les clients. Exemple concret : le client peut recevoir une estimation précise du moment où sa demande de prêt sera traitée.

6- Mining Organisationnel : Les journaux de processus peuvent identifier les relations organisationnelles, les écarts de performance et les meilleures pratiques. Cependant, presque tous les processus ont une composante humaine. Les données de processus peuvent être utilisées pour comprendre et améliorer les aspects humains des processus métier.

Service Client

7- Analyse cross-canal pour identifier les anomalies : Le logiciel de process mining peut aider à analyser les étapes du processus à travers différents canaux pour identifier les problèmes de conformité et les inefficacités

8- Cartographier le parcours client : Un outil de process mining peut illustrer le parcours client dans un canal donné en extrayant des données des systèmes CRM et de tickets). Ce faisant, le process mining facilite le suivi de l'expérience client, des défis 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 les agents AI dans le service client

Finance

Ici, nous couvrons 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- Identification des étapes manuelles à automatiser : Les erreurs et les interventions manuelles dans les processus purchase-to-pay augmentent les délais. En analysant les processus, le process mining révèle un potentiel d'automatisation qui booste 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 sauvages (maverick buying) : Les entreprises peuvent analyser leurs processus purchase-to-pay pour réduire les achats sauvages. Si les entreprises ont un problème spécifique d'achats sauvages, elles peuvent trouver certains domaines pour améliorer l'utilisation des accords-cadres avec le process mining. Les fournisseurs de process mining affirment qu'ils peuvent détecter les achats sauvages en suivant les règles ci-dessous :

• Un reçu ne devrait pas être généré avant qu'un bon de commande ne soit créé
• Toutes les factures devraient être créées après un bon de commande
• Un bon de commande sans contrat ne devrait pas exister (surtout si la commande est importante en quantité et régulière)

11- Découvrir les causes racines des retards : Le process mining permet aux entreprises de pointer précisément quels fournisseurs, produits ou départements causent 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 parviennent finalement pas à collecter leurs créances à temps, et cela 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 en temps. 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 diminuer les coûts de facturation et de fournir une facturation plus rapide.

Comptes fournisseurs

14- Réduction des paiements tardifs : Les entreprises peuvent analyser leurs processus métier pour découvrir les raisons de leurs paiements tardifs. En corrigeant ces inefficacités, les entreprises peuvent diminuer les paiements tardifs et améliorer les escomptes pour paiement anticipé.

15- Identification des raisons réelles derrière les factures incorrectes : Les erreurs sur les factures ou les doubles paiements sont des problèmes courants qui causent une charge de travail supplémentaire. Les entreprises peuvent identifier les raisons de ces cas avec le process mining. Il est indiqué que le logiciel de process mining peut réduire les doubles paiements des clients de 67 %.

Audit

16- Comparer l'« avant » et l'« 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 mettre en relation l'« avant » et l'« après » des processus.

17- Améliorer le temps de réponse : Alors que la découverte de processus traditionnelle peut prendre des mois, le process mining est plus rapide. En conséquence, des consultants comme EY peuvent terminer l'analyse du processus du client final en quelques jours en utilisant des outils de process mining

18- Identification des risques : Le process mining assure des informations basées sur les données aux consultants. Grâce à ces insights, 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 œuvre un nouveau système ERP en employant le process mining. L'entreprise a atteint son objectif de réduire les risques en augmentant la visibilité sur le système ERP et les processus opérationnels.

20- Coûts réduits dans la maintenance, le développement et le support ERP : Le process mining peut pointer des erreurs ou des lacunes dans les systèmes IT, 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 de déploiements ERP, même si ce n'était pas l'objectif principal du projet.

21- Atteindre une résolution au premier contact plus élevée : Les systèmes IT peuvent ne pas fournir la solution correcte dès le premier essai. Les outils de process mining peuvent produire des insights basés sur les données pour augmenter le taux de résolution au premier contact.

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

23- Automatisation pour des temps de résolution plus rapides : La gestion des services IT est un autre domaine ouvert à l'automatisation. Les entreprises peuvent utiliser le process mining pour trouver des domaines à automatiser et fournir des temps de résolution plus rapides. Certaines études de cas affirment que les outils de process mining réduisent les temps de résolution de 65 %.

Explorez toutes les études de cas ITSM, comprenez les applications réelles de l' AI dans l'ITSM, et plus spécifiquement l' AI agentique dans l'ITSM.

Ventes

Lead-To-Order

24- Réduction du temps du cycle de vente : Les processus lead-to-order peuvent prendre beaucoup de temps. Cela augmente le temps de retour sur investissement des dépenses marketing. Les entreprises peuvent découvrir les raisons de ce problème et prendre des mesures pour réduire le temps du cycle de vente.

25- Augmentation du taux de conversion : Convertir les stratégies marketing en ventes est critique pour les entreprises. Avec un outil de process mining, les entreprises peuvent découvrir si elles ont des stratégies appropriées pour augmenter les taux de conversion.

Order-to-Cash

L'order-to-cash (O2C) englobe toutes les étapes, de la réception d'une commande à l'achèvement du paiement et de la livraison. Le process mining peut aider à identifier tous les petits goulots d'étranglement qui pourraient exister dans le processus et entraver un fonctionnement fluide.

26- Augmentation des livraisons à temps : Pour la satisfaction client, les livraisons à temps sont essentielles. Les entreprises peuvent utiliser le process mining pour découvrir les raisons des livraisons tardives.

27- Identification des raisons qui nuisent aux revenus mensuels : Les entreprises peuvent perdre une partie de leurs gains durant ce processus en raison de blocages prolongés ou d'annulations de commandes. Les outils de process mining peuvent pointer les causes racines de ces problèmes et les entreprises peuvent minimiser ces pertes en conséquence.

28- Localisation des régions clés : Avec le process mining, les entreprises peuvent détecter leurs clients à haute valeur et les zones critiques sur lesquelles se concentrer.

29- Identification des causes racines des modifications de commande : Les clients changent parfois leurs commandes, ce qui allonge la durée des processus. Le manque de clarté des étapes de pré-commande peut causer ces modifications. Les entreprises préfèrent diminuer ces changements de commande pour stabiliser leurs processus.

30- Benchmark du montant des marchandises retournées : Les entreprises peuvent découvrir la valeur des marchandises retournées en utilisant le process mining. Selon cet insight, 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 lier les journaux d'événements traditionnels (ex: étapes d'expédition et de fabrication) avec la consommation d'énergie et les données sur les déchets. De cette façon, les entreprises peuvent identifier des « goulots d'étranglement carbone » où les inefficacités du processus sont directement corrélées à l'impact environnemental, permettant un reporting ESG basé sur les données.

Exemple concret : Dans une recherche académique, un fabricant mondial a utilisé le Object-Centric Process Mining (OCPM) pour surveiller les lignes de production. Les chercheurs ont découvert que l'interaction entre les temps d'inactivité des équipements et la planification par lots était un moteur principal du gaspillage d'énergie. En optimisant ces transferts, l'entreprise a obtenu :

• Une réduction de la consommation d'énergie inutile pendant l'assemblage.
• Une diminution des émissions du Scope 2 au cours d'un seul trimestre fiscal.
• Une traçabilité complète de l'empreinte carbone pour chaque unité de produit.²

32- Évaluation des risques ESG : Le process mining peut être combiné avec des capacités de RPA, de genAI ou d'AI agentique pour automatiser l'identification des risques ESG dans des projets à grande échelle, tels que la construction ou le développement d'infrastructures. Cette approche « ESG Forensique » 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 framework numérique appliqué à plus de 100 projets de construction a utilisé le process mining et le machine learning pour prédire les échecs ESG. Le framework a fourni :

• Des checklists de risques automatisées qui ont réduit la variabilité humaine dans le reporting ESG.
• Une surveillance en temps réel des indicateurs environnementaux (utilisation de l'eau, pollution du sol) extraits de capteurs IoT dans le model de processus.
• Une meilleure cohérence dans la classification des risques ESG.³

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

Automobile

33- Services après-vente : Les services après-vente désignent les services de support client destinés aux propriétaires de véhicules pour améliorer leur expérience avec l'entreprise tout en obtenant des retours sur le produit et le service. Les constructeurs automobiles peuvent déployer le process mining pour tirer des insights des tâches et opérations après-vente. Ces insights peuvent améliorer les services après-vente.

Banque

Les banques bénéficient également des optimisations de processus car la plupart 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 incluent :

34- Prêt hypothécaire : Le prêt hypothécaire est le processus de prêt B2C le plus compliqué et il existe des opportunités de l'améliorer dans la plupart des cas. En utilisant le process mining, les banques peuvent visualiser les workflows hypothécaires pour repérer les retards causés par des actions répétitives. Cela aide à réduire le temps d'attente des clients et à améliorer la collaboration entre les différentes unités.

35. Opérations de cartes : Le process mining soutient les banques dans l'analyse des opérations de 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 où se produisent les « blocages » manuels, tels que des demandes de documents répétées ou des vérifications de crédit redondantes, qui frustrent les clients et augmentent les coûts opérationnels.

Exemple concret : Piraeus Bank a analysé plus d'un million de journaux d'événements à travers ses processus de prêt à la consommation pour identifier les causes racines des approbations lentes. Leur analyse de conformité et de découverte a conduit 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 pour le décaissement du prêt.
• Identification du fait qu'un manque de saisie de données standardisée 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 racines potentielles derrière les taux de sortie des étudiants d'une plateforme donnée, comme la longueur 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 d'amélioration.

39- Parcours cliniques : servent à standardiser les pratiques de santé et à détecter les problèmes pouvant conduire à des traitements erronés ou des retards, ce qui est crucial pour de nombreux patients (ex: cancer). Le process mining peut être utilisé pour identifier les parcours cliniques et suivre les goulots d'étranglement et les anomalies.

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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 mener à des pertes. Le process mining aide en analysant des 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-contrat : Les compagnies d'assurance tentent de réduire leur ratio devis-contrat qui mesure le taux de conversion des devis en polices fermes. Le process mining offre des insights pour rationaliser les opérations en traitant les inefficacités et les opportunités d'automatisation.

Logistique

42- Réduction des coûts d'entreposage : Il est difficile d'identifier quels entrepôts causent des problèmes logistiques. Faire des erreurs d'inventaire cause 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, diminuer les coûts d'entreposage et économiser jusqu'à 40 % de leurs coûts d'entreposage.⁵

43- Élargissement de la portée géographique : Les entreprises peuvent élargir leur portée géographique en optimisant l'emplacement de leurs entrepôts. Les fournisseurs de process mining affirment que les entreprises utilisant leurs outils peuvent augmenter leur portée géographique jusqu'à 20 %.⁶ .

44- Identification des causes racines des retards : Les retards logistiques peuvent causer des livraisons tardives et réduire les revenus attendus. Le process mining peut découvrir les causes racines de ces retards. Les entreprises peuvent se concentrer sur ces problèmes pour éviter d'éventuelles pertes de revenus. Certaines entreprises ont affirmé avoir augmenté leurs livraisons à temps de 18 %.⁷

Production

45- Réduction du temps de cycle : Pour améliorer le rendement, réduire le temps du cycle de production est une solution intelligente. Le process mining peut montrer les inefficacités au sein 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 en informer les unités concernées en temps réel. L'avantage est qu'il fournit 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) désigne les étapes requises lors du 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 model de processus réel. De cette façon, les développeurs et les chefs de projet peuvent identifier si des étapes ont été sautées.

48. Surveillance et gestion des projets logiciels : Le process mining peut cartographier l'ensemble du flux du projet, permettant à chaque partie de l'équipe de développement logiciel de surveiller et de gérer le projet tout en identifiant les problèmes et les zones risquées. De plus, le process mining illustre les KPIs de processus (ex: coût et temps), les ressources et les parties impliquées dans le processus donné.

Exemple concret

Par exemple, un fournisseur de logiciels BPM en Australie a appliqué le process mining pour gérer le parcours projet de ses clients. Avec l'aide du 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 racines, ce qui peut aider les testeurs à superviser leurs processus QA. De cette façon, les testeurs peuvent garantir l'efficacité et l'efficience du processus QA avec le process mining.

Exemple concret

Dans une étude de cas, des chercheurs ont déployé le process mining dans un dataset de processus de développement logiciel fourni par une maison 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 du 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 gestionnaires à prévoir les incidents potentiels et à intervenir avant qu'ils ne surviennent.

Exemple concret

Dans une étude de cas, des chercheurs ont appliqué le process mining aux processus de développement logiciel et ont identifié que :

• 3 utilisateurs de l'équipe de support étaient les plus responsables des retouches d'éléments
• L'étape d'analyse dans le model a été sautée dans les applications réelles
• 50 % des entités pour lesquelles aucune analyse n'est effectuée ont nécessité une retouche.

Consultez 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 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 l'année.⁸

1. Intégration de l'AI

Alors que 25 % des organisations combinent actuellement l'AI avec le process mining, 74 % prévoient d'inclure l'AI dans leurs initiatives futures.⁹ Les domaines clés incluent :

• Analyses prédictives et prescriptives : L'AI prévoit les retards de livraison, les risques de conformité et les goulots d'étranglement opérationnels avant qu'un impact financier ne survienne.
• AI Générative (GenAI) : Des 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 models AI.

2. Passage au Object-Centric Process Mining (OCPM)

Les organisations passent d'un mining basé sur les cas à des models centrés sur les objets.

• Modélisation holistique : L'OCPM suit simultanément plusieurs objets liés (ex: commandes, factures, expéditions).
• Visibilité cross-fonctionnelle : Il élimine l'analyse en silos et clarifie la manière dont les processus s'intersectent entre les départements.

4. Le process mining comme facilitateur 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 le risque de mettre à l'échelle des workflows inefficaces.
• Contrôle de conformité : Les données d'exécution en temps réel sont comparées aux models 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 l'utilisation d'énergie et le gaspillage de matériaux.
• Suivi carbone : Les données de processus permettent la surveillance des métriques environnementales alignées sur les objectifs de durabilité de l'entreprise.

FAQ

Lectures Complémentaires

Plus sur les technologies d'amélioration des processus :

• Top Outils d'Orchestration de Processus avec Avantages & Inconvénients
• SAP Process Orchestration : Top Solutions, Fonctionnalités, Intégrations

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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.

warehouse costs

6.

geographic range

7.

root causes case study

8.

Gartner Magic Quadrant for Process Mining Platforms

9.

Deloitte Global Process Mining Survey 2025 | Deloitte Germany

Hazal Şimşek

Analyste du secteur

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans l'exploration de processus et l'automatisation informatique.

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