Le Process Mining, approche encore peu répandue dans les entreprises, est une technologie qui permet, en premier lieu, de visualiser le déroulement réel de l’exécution d’un processus digitalisé à partir des données produites pendant sa réalisation dans les applications.
Autrement dit de visualiser tous les différents chemins empruntés par les utilisateurs pour dérouler ce processus. On obtient ainsi une cartographie de l’usage réel et il est alors possible d’agir sur les processus. Le Process Mining, qui est au croisement entre la modélisation des processus (BPM) et le Data Mining, vise à corriger les points faibles du BPM. En effet, la modélisation des processus n’est souvent pas maintenue, elle repose sur un mode déclaratif et les métiers n’adhèrent généralement pas à cette approche. Le Process Mining présente l’avantage d’effectuer un rétro-engineering des processus pour mesurer les vrais taux d’utilisation, cela accroît la pression sur la performance des processus, avec une capacité énorme d’amélioration.
Mettre en œuvre le Process Mining suppose de réaliser des POC, de vérifier la pertinence des connecteurs, de s’assurer que la solution fonctionne correctement, ainsi que sa valeur dans le temps. Car les outils de Process Mining diagnostiquent mais ne corrigent pas, il faut donc une organisation et une gouvernance adaptées, avec un sponsoring au plus haut niveau. On peut distinguer trois principaux cas d’usage du Process Mining. D’abord, dans le domaine de la visualisation et de la formalisation des processus, en cartographiant les chemins empruntés et en générant une documentation toujours à jour. Ensuite, pour le contrôle de la conformité d’un processus : on analyse les écarts entre un processus théorique et le processus réel d’après les données des journaux d’évènements, détection en permanence et quantification des écarts ou des non conformités entre un processus modélisé et un processus réel. Enfin, pour l’amélioration de la performance d’un processus, par exemple pour l’analyse des délais entre chaque étape du processus théorique, afin de trouver des axes d’amélioration complémentaires à la structure même du processus (organisation, profil des utilisateurs, coûts, …), ou pour l’identification des variantes non souhaitées et de leurs causes, afin de mettre en place des plans d’amélioration. Les raisons de ne pas respecter les processus ne manquent pas. Selon une étude d’Abbyy, trois motivations se détachent : l’obligation de les adapter pour répondre aux besoins des clients, une trop grande complexité et diversité, et des standards mal définis ou difficiles à comprendre.
| Process Mining : comment ça marche ? | ||
| Étapes | Principes | Comment faire ? |
| 1 | Récupération des données digitales liées au processus | Collecter des données à partir des systèmes d’information de l’entreprise |
| 2 | Configuration dans l’outil de Process Mining des données à analyser | Analyser la base de données obtenue pour détecter les attributs à utiliser dans l’algorithme de Process Mining |
| 3 | Fouille des données pour « apprendre » le déroulement du processus | Appliquer des algorithmes de Process Mining |
La France, championne du Process Mining ?
Selon une étude Opinium Research/Abby, le Process Mining s’installe progressivement dans le paysage technologique français. Les entreprises françaises sont 73 % à utiliser le Process Mining, devant la Grande-Bretagne (64 %), les États-Unis (64 %) et l’Allemagne (57 %). Les entreprises ont pris en considération les bénéfices multiples apportés par ces technologies : aide à la prise de décisions stratégiques en logistique et sur la chaîne d’approvisionnement (47 %), amélioration de l’expérience client (46 %) ou encore optimisation des processus financiers (41 %).
| Une navigation à vue dans les processus | ||||
| Les processus sont appliqués rigoureusement | Les processus sont majoritairement suivis | Les processus sont parfois suivis | Les processus sont rarement ou jamais suivis | |
| Tous secteurs | 39 % | 50 % | 10 % | 1 % |
| Banque-finance | 46 % | 43 % | 10 % | 1 % |
| Logistique | 40 % | 53 % | 7 % | 0 % |
| Transport / Distribution | 37 % | 54 % | 9 % | 0 % |
| Santé | 33 % | 54 % | 10 % | 2 % |
| Assurance | 30 % | 59 % | 7 % | 4 % |
| Secteur public | 15 % | 55 % | 30 % | 0 % |
| Source : Abbyy. Lien : www.abbyy.com/company/news/abbyy-survey-reveals-financial-services-staff-most-likely-to-play-by-the-rules/ | ||||