Exploration des processus

L'objectif du process mining est de collecter des informations et de prendre des mesures en conséquence. Le process mining est une capacité essentielle dans la suite d'outils nécessaires pour transformer une entreprise via l'hyperautomatisation. Elle aide les entreprises à évaluer et à améliorer leurs processus opérationnels, augmentant ainsi leur retour sur investissement.

Le process mining est une approche axée sur les données, issue des domaines de la gestion des processus et de la science des données. Elle est conçue pour aider les organisations à découvrir, surveiller et améliorer les processus métier. Elle utilise des journaux d'événements ( event logs), qui sont des listes d'activités avec des horodatages de début et de fin provenant de systèmes informatiques. Les events log peuvent inclure des activités telles que la réception d'une commande, la livraison d'un produit, le contact d'un client, la réalisation d'un paiement, etc. Cette approche axée sur les données fournit des informations sur ce que les personnes, les systèmes et les organisations font réellement, par opposition à ce qu'ils pensent faire. Ces informations permettent d'identifier les goulots d'étranglement et les problèmes de conformité auxquels remédier. L'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus appliquée au process mining afin d'extraire un plus grand nombre d'informations. 

Le process mining se compose de plusieurs techniques, notamment :

• La visualisation/découverte de processus : permet la visualisation d'un processus, qui est généralement généré automatiquement à partir des données des event log. L'objectif est de fournir des informations sur les processus réels, basées sur des données. 
• Le contrôle de conformité : évalue un processus réel par rapport à un modèle de référence (modèle cible) de ce même processus afin d'identifier les divergences. Les fournisseurs de solutions avancées de process mining peuvent détecter ces écarts automatiquement.
• L'analyse des performances : mesure l'efficacité d'un processus donné en évaluant des facteurs tels que la durée des cycles ou les coûts.
• L'analyse Root-Cause : applique une intelligence artificielle (IA) avancée pour identifier des tendances dans vos processus, ce qui vous permet d'identifier automatiquement les causes premières des problèmes liés aux processus. Cette approche de l'optimisation basée sur les données et sur les faits élimine les perceptions ayant biaisé l'analyse par le passé.
• L'analyse prédictive : fait des prédictions automatisées sur les futurs comportements des processus. Elle est basée sur des modèles d'apprentissage automatique entraînés sur vos processus.
• Le cycle de vie de la gestion des processus : permet l'amélioration et l'optimisation continues des processus métier. Le cycle de vie comporte généralement six phases : la stratégie des processus, la documentation des processus, l'optimisation des processus, la mise en œuvre des processus, l'exécution des processus et le contrôle des processus.
• La surveillance des indicateurs clés de performances (ICP) : surveille tous les paramètres pertinents avant et après l'analyse pour suivre les performances. Cela se fait généralement par le biais de tableaux de bord partagés, qui constituent une source centrale de vérité.

 

Le process mining complète la gestion des processus métier (BPM). Plus simplement, le process mining fournit des informations et le BPM permet d'agir en fonction de ces informations. La combinaison des deux vous permettra de passer de la théorie à la pratique. C'est pourquoi le process mining et la gestion des processus métier sont considérées comme des capacités essentielles pour permettre aux entreprises d'atteindre l'hyperautomatisation.