Les tendances qui façonnent l’avenir du BPM en 2026

Dans de nombreuses organisations, la gestion des processus métier (BPM) est discrètement devenue un paradoxe. Largement adoptée, profondément ancrée dans les initiatives de transformation et de plus en plus sollicitée pour soutenir la conformité, l’automatisation et la performance, elle est pourtant encore souvent considérée comme un simple exercice de documentation plutôt que comme une capacité stratégique.

À mesure que la pression réglementaire s’intensifie, que l’adoption de l’IA s’accélère et que la complexité opérationnelle augmente, cet écart devient de plus en plus difficile à ignorer. On n’attend plus du BPM qu’il se contente de décrire comment le travail doit être effectué. On attend de lui qu’il assure la cohésion des organisations alors que le changement devient permanent.

Cette évolution se reflète également dans notre étude sur le BPM en 2025, qui s’appuie sur les observations de près de 300 organisations issues d’un large éventail de secteurs. Les résultats montrent que si l’adoption du BPM est généralisée, la maturité reste inégale et largement stagnante. La plupart des organisations continuent d’évoluer à des niveaux de maturité BPM faibles à moyens, avec peu d’évolution entre 2023 et 2025 – et seules environ 15 % ont atteint un niveau plus avancé.

En d’autres termes : les attentes vis-à-vis du BPM augmentent plus vite que la maturité du BPM.

Pour 2026, la véritable question n’est plus de savoir si les organisations ont besoin du BPM, mais ce qu’elles attendent désormais de lui. Les tendances ci-dessous retracent la manière dont le BPM évolue pour répondre à ces attentes, depuis la promotion d’une adoption et d’une facilité d’utilisation réelles jusqu’à l’intégration de données factuelles et de la gouvernance, pour finalement devenir le fondement de l’automatisation et de la transformation.

À mesure que les attentes vis-à-vis du BPM augmentent, un défi se pose immédiatement : les processus n’apportent de la valeur que si les personnes les utilisent réellement. Quelle que soit la maturité des modèles ou des cadres qui les sous-tendent, le BPM ne peut remplir son rôle d’infrastructure opérationnelle sans une adoption large et cohérente.

En 2026, ce qui fera la différence ne sera donc plus le fait que les organisations disposent ou non de modèles de processus, mais la capacité des employés à accéder facilement aux connaissances sur les processus et à les appliquer dans leur travail quotidien.

C’est là que le BPM prouve déjà sa valeur aujourd’hui. L’étude sur le BPM montre que la documentation des processus a le plus fort impact dans l’intégration et la formation (74%), l’optimisation des processus (70%), la numérisation (63%), la conformité (57%), et la collaboration inter-services (53%). Ce que ces cas d’utilisation ont en commun, ce n’est pas la sophistication de la modélisation, mais la facilité d’utilisation : les processus doivent être faciles à trouver, faciles à comprendre et pertinents pour des rôles et des tâches spécifiques.

Pour les utilisateurs d’ADONIS, cela correspond au positionnement du Portail des processus pour faire de la connaissance des processus un atout au quotidien grâce à la recherche, à la navigation dans la carte des processus et à un accès orienté vers les rôles ou les services.

Ce qui changera en 2026 :

• La publication devient une discipline à part entière, avec une responsabilité, une structure et des normes de qualité clairement définies

• Le portail des processus devient la porte d’entrée vers la « vérité validée », et non une librairie statique

• L’adoption est gérée avec le même sérieux que la qualité des modèles

Pour illustrer cela, imaginez un nouveau membre de l’équipe RH à la recherche du processus d’intégration correct pour un site réglementé. Au lieu de parcourir des dossiers partagés ou des pages intranet, il accède à un processus unique et validé sur le portail, avec des points d’entrée spécifiques à son rôle et des instructions de travail intégrées alignées sur le workflow approuvé. Les questions sont résolues de manière cohérente, sur la base d’une compréhension commune du fonctionnement prévu du processus.

Une fois l’adoption en place, le levier suivant est la vitesse – et c’est là que l’IA entre en jeu.

L’IA appliquée au BPM évolue de la phase d’expérimentation vers une productivité reproductible.

L’étude sur le BPM montre que l’adoption de l’IA est déjà significative : 43% des organisations utilisent déjà activement des modèles de langage de grande taille (LLM), tandis que 23 % supplémentaires évaluent actuellement des outils intégrant l’IA. Dans le même temps, l’utilisation reste largement locale et de nature à soutenir les processus, plutôt qu’intégrée à l’ensemble du cycle de vie du BPM.

Cela reflète la situation actuelle de nombreuses organisations : l’IA est appliquée là où le niveau de risque perçu est faible, tandis qu’une intégration plus large est freinée par des responsabilités mal définies, des données incohérentes et l’absence de structures de gouvernance adaptées.

En 2026, la situation commence à évoluer, non pas parce que l’IA devient soudainement plus performante, mais parce que les organisations subissent une pression croissante pour dépasser le stade des projets pilotes isolés.

Les recherches des analystes confirment ce tournant. Gartner prévoit que de nombreuses initiatives en IA générative seront abandonnées après les phases de preuve de concept, en raison des coûts, de la complexité, de bases de données insuffisamment solides et d’une gouvernance peu claire. Parallèlement, Gartner souligne l’importance grandissante des données prêtes pour l’IA (« AI-ready data ») et de l’IA agentique, ce qui montre que le passage à l’échelle de l’IA nécessite des fondations opérationnelles plus robustes que de simples expérimentations.

Parallèlement, les études de Deloitte et de McKinsey & Company montrent que les organisations accordent de plus en plus la priorité aux cas d’usage de l’IA ayant un impact mesurable sur la productivité dans leurs opérations de base, notamment dans la documentation, l’analyse, la coordination et l’aide à la décision. Ces domaines correspondent étroitement aux activités du BPM.

Pour le BPM, cela marque une transition : l’IA passe du rôle d’outil d’assistance  à celui de copilote : intégrée dans des processus gouvernés afin d’accélérer la compréhension et le changement, sans pour autant remplacer la responsabilité humaine. Il est important de souligner que cela ne signifie pas que les organisations se dirigent vers une exécution des processus entièrement autonome. Les recherches des analystes suggèrent même l’inverse : les initiatives d’IA qui contournent la gouvernance, des données fiables et une responsabilité opérationnelle claire ont tendance à stagner ou à être abandonnées. Cela renforce ainsi le rôle du BPM comme couche structurante permettant de rendre l’IA évolutive, auditable et digne de confiance dans la pratique.

En 2026, l’IA soutient de plus en plus les activités quotidiennes du BPM, là où les pertes de temps sont les plus fréquentes :

• la rédaction et la mise à jour de la documentation des processus

• la synthèse de contextes de processus complexes

• la classification des responsabilités, des contrôles et des dépendances

• l’accélération de la compréhension pour les non-experts

Plutôt que de remplacer l’expertise en BPM, l’IA réduit les frictions et permet à davantage de personnes de travailler efficacement avec les connaissances liées aux processus.

Dans ADONIS, cela se reflète dans la manière dont l’Assistant IA prend en charge différentes tâches BPM, depuis l’assistance contextuelle lors de l’exploration des processus jusqu’à un soutien plus approfondi pour la conception et la documentation.

La principale contrainte à la mise à l’échelle de l’IA dans le BPM n’est plus la capacité technique, mais le niveau de maturité en matière de gouvernance. L’étude BPM met en évidence des obstacles persistants tels que les préoccupations liées à la protection et à la sécurité des données (70 %), le manque d’expertise (59 %), les coûts (41 %) et une acceptation limitée (38 %). Elle souligne également des risques perçus, notamment les atteintes potentielles à la réputation dues à des décisions erronées ou biaisées (33 %) ainsi que la perte de contrôle sur des processus critiques (30 %).

Pour le BPM, l’implication est directe : les résultats produits par l’IA doivent rester des propositions tant qu’ils n’ont pas été examinés, approuvés et publiés via des rôles et des workflows clairement définis. Cela permet au BPM de conserver son rôle de source de référence fiable (« source of truth »), tout en permettant à l’IA d’accélérer l’analyse et la transformation.

La fiabilité des données est une condition préalable. Les recherches des analystes établissent de manière constante un lien entre le succès de l’IA et la disponibilité de données prêtes pour l’IA (« AI-ready data »). Dans le contexte du BPM, cela se traduit par une exigence concrète : disposer d’un portefeuille de processus bien structuré, à jour et validé. Sans cette base, les organisations restent limitées à des cas d’usage locaux de l’IA et peinent à évoluer vers des applications plus larges.

Le Model Context Protocol (MCP) joue un rôle de soutien en standardisant la manière dont les applications basées sur les LLM se connectent aux outils et aux sources de données. Cela réduit le besoin d’intégrations spécifiques développées au cas par cas et permet des modèles d’IA plus évolutifs, mais uniquement lorsqu’ils sont associés à une gouvernance claire des processus, à des standards de publication et à des limites de gouvernance définies par le BPM.

• Limiter l’interaction avec l’IA au  contenu des processus approuvés et publiés

• Standardiser les questions courantes et les scénarios d’usage selon les rôles

• Définir des règles claires pour le traitement des résultats de l’IA : proposition, révision, approbation et traçabilité des changements

• Mettre en place une base de connaissances des processus prête pour l’IA grâce à une gouvernance claire, des routines de mise à jour et des standards de publication appliqués de manière systématique.

L’IA accélère les processus. La gouvernance et la qualité des données déterminent si cette rapidité se traduit par une valeur ajoutée durable.

À mesure que le BPM gagne en maturité, les démarches de transformation fondées uniquement sur l’intuition ne suffisent plus. En 2026, les initiatives d’amélioration commencent de plus en plus par des preuves issues de l’exécution réelle des processus, et non plus par des hypothèses.

Le

Process Mining n’est pas encore devenu la norme dans la majorité des organisations, mais il évolue clairement vers un standard de référence fondé sur les données pour les processus à fort impact, où les coûts liés aux écarts sont élevés et où les décisions de transformation comportent des risques importants. L’étude sur le BPM montre que de nombreuses organisations en sont encore aux prémices de la maturité analytique : 21 % se limitent à la collecte de données brutes , 14 % s’appuient sur des analyses descriptives, 11 % seulement utilisent des approches diagnostiques telles que le Process Mining. Dans le même temps, les intentions progressent : 13 % des organisations prévoient de mettre en œuvre des solutions de Process Mining.

Dans des environnements de plus en plus automatisés et interconnectés, agir sur la base d’informations incomplètes ou trompeuses est tout simplement trop coûteux.

Les recherches externes confirment cette tendance. Les études de Deloitte indiquent que les organisations étendent l’utilisation du Process Mining et le combinent de plus en plus avec l’IA afin d’industrialiser la génération d’insights et l’analyse des causes racines. Cette tendance est portée par une plus grande digitalisation des données d’exécution, par le coût croissant des écarts de performance et par la pression accrue visant à justifier les décisions d’amélioration et d’automatisation à l’aide de preuves mesurables.

Exemple :
Un processus « de l’achat au paiement » semble bien documenté, mais des frais de retard de paiement persistent. Le process mining révèle que la cause principale ne provient pas des délais d’approbation, mais de reprises de traitement répétées dues à des données de référence incomplètes et à des formats de factures incohérents. L’organisation corrige alors le standard au point précis où l’erreur se produit, met à jour les instructions de travail à cet endroit et stabilise l’exécution – avant d’introduire une automatisation ciblée pour des étapes bien définies et reproductibles.

Cet enchaînement est important. Le process mining n’automatise pas les processus : il fournit les preuves nécessaires pour déterminer où l’automatisation est justifiée et sûre.

Pour les utilisateurs d’ADONIS, c’est la logique qui sous-tend Process Mining Essentials : découverte des processus, vérification de conformité (conformance checking) et analyse de performance, le tout ancré dans le contexte BPM et dans des cycles d’amélioration gouvernés.

• Définir une base de référence claire de bout en bout ainsi qu’un modèle d’exécution cible avant toute analyse

• Aligner les exigences relatives aux journaux d’événements (event logs) avec les objets BPM afin que les insights puissent être reliés à la connaissance des processus

• Transformer les résultats du process mining en un backlog d’amélioration gouverné, avec des responsables désignés et des décisions de publication clairement définies.

Les preuves mettent en lumière les écarts. La gouvernance détermine lesquels deviendront le nouveau standard.

En 2026, la conformité évoluera de plus en plus d’une activité réactive vers une  propriété intégrée à la manière dont les processus sont conçus, approuvés et modifiés.

Cette orientation est renforcée par l’étude BPM, où la conformité reste un facteur de valeur majeur pour la documentation des processus (57 %). Ce qui change en 2026, c’est la manière dont la conformité est mise en œuvre. Plutôt que de s’appuyer sur des mesures correctives post-audit, les organisations réduisent les frictions liées à l’audit en intégrant les exigences, les contrôles et les responsabilités directement dans le BPM – et en les appliquant via des routines de mise en production régies.

Cette évolution reflète la réflexion établie en matière de conformité et de contrôle. Des normes telles que  ISO 37301 mettent l’accent sur une gestion systématique et traçable de la conformité, tandis que des cadres comme COSO soulignent l’importance de traduire les politiques et les contrôles en procédures opérationnelles qui guident l’exécution au quotidien. Le BPM fournit la couche opérationnelle manquante qui permet de mettre ces principes en pratique.

En effet, le BPM et la GRC convergent sur le plan opérationnel :

• Les processus définissent comment le travail doit être effectué et qui en est responsable

• Les contrôles et les politiques sont traçables dans le contexte des processus

• Les preuves d’exécution et de modification sont disponibles à la demande, étayées par des approbations, des workflows et des pistes d’audit

Le résultat n’est pas davantage de documentation, mais une réduction des efforts manuels de mise en conformité : une responsabilité plus claire, moins de variantes locales incontrôlées et une plus grande transparence quant à qui a approuvé quoi, quand et pourquoi.

• Mettre en correspondance les exigences de conformité avec des étapes de processus et des responsabilités explicites

• Utiliser des workflows de validation vérifiables pour les approbations et les modifications

• Mettre en place des routines d’évaluation de l’impact des changements pour garantir que les politiques et les contrôles restent alignés à mesure que les processus évoluent

La conformité étant intégrée au BPM, la gouvernance devient continue, et non plus ponctuelle.

En 2026, la mise à l’échelle du BPM ne consistera plus à augmenter la capacité de modélisation. Il s’agira d’accroître la réutilisation.

Tant que les processus sont copiés, adaptés et maintenus localement, chaque modification devient ponctuelle, ce qui ralentit l’amélioration, accroît la variance et affaiblit les initiatives en aval. La Standardisation répond à ce problème en établissant des références communes et régulées qui peuvent être améliorées une seule fois et appliquées de manière cohérente à travers les unités, les régions et les systèmes.

La standardisation n’élimine pas la flexibilité. Elle rend les variations explicites et régies. Des distinctions claires entre les normes mondiales, les variantes justifiées et les adaptations locales permettent de gagner en échelle sans perdre le contrôle.

L’architecture des processus joue ici un rôle essentiel. Des structures de référence telles que le cadre de classification des processus de l’APQC fournissent un langage commun pour structurer les paysages de processus, réduire les doublons et permettre des comparaisons pertinentes.

• Définir quels processus constituent des normes mondiales, lesquels peuvent varier et dans quelles conditions

• Mettre en place des règles de gouvernance des variantes couvrant l’approbation, la documentation et la maintenance

• Utiliser une taxonomie des processus cohérente pour éliminer les processus quasi identiques et permettre leur réutilisation à l’échelle du paysage

La standardisation permet la mise à l’échelle. La gouvernance rend ce changement d’échelle maîtrisable. L’intelligence la transforme en performance.

L’intelligence des processus sera cruciale en 2026 lorsqu’elle soutiendra des décisions qui résistent à l’examen minutieux, et pas seulement des tableaux de bord.

De nombreuses organisations collectent déjà des indicateurs de processus, mais ces informations ne deviennent exploitables pour la prise de décision que lorsqu’elles sont associées à la responsabilisation et à l’action. Cela nécessite d’aller au-delà du simple reporting pour évoluer vers un cycle fermé où les informations guident les changements, et où ces changements sont évalués à l’aune des résultats.

La démarche est pragmatique :

• Renforcer d’abord les informations descriptives et diagnostiques

• Relier les informations à des rôles responsables et à des indicateurs clés de performance (KPI)

• Étendre cette approche à la simulation lorsque la qualité des données et la gouvernance le permettent

Des informations exploitables pour la prise de décision réduisent les interventions ponctuelles et améliorent la hiérarchisation des priorités en rendant la gestion de la performance tangible : les équipes peuvent voir ce qui a changé, qui en est responsable et si cela a fonctionné.

• Définir un ensemble minimal d’indicateurs clés de performance (KPI) par processus critique, avec une responsabilité clairement attribuée

• Relier les informations directement aux mesures correctives et aux décisions de mise en production

Lorsque les informations sont exploitables, le BPM devient le fondement de la transformation.

L’automatisation ne résout pas les problèmes des processus flous, elle les amplifie.

En 2026, le BPM deviendra la colonne vertébrale de la transformation, car il apporte clarté, responsabilité et traçabilité dans des environnements d’automatisation de plus en plus fragmentés. La réussite de l’automatisation dépend de tout ce qui précède : des processus exploitables, un soutien IA gouverné, des preuves au niveau de l’exécution, une conformité intégrée et des références standardisées.

Lorsque ces fondements font défaut, l’automatisation amplifie les incohérences et les exceptions. Lorsqu’ils sont en place, l’automatisation devient  reproductible, mesurable et durable.

Les modèles d’automatisation deviennent plus puissants et plus autonomes. Les études d’analystes, notamment celles de Gartner, soulignent un intérêt croissant pour l’automatisation assistée par l’IA et basée sur des agents, tout en montrant que les initiatives piétinent lorsque la gouvernance, la définition de la valeur et le contrôle opérationnel sont faibles.

L’implication pour le BPM est claire : à mesure que les capacités d’automatisation augmentent, la tolérance à l’ambiguïté diminue.

Même l’automatisation avancée dépend du BPM pour fournir :

• Un contexte fiable (processus validés, responsabilités, règles)

• Une logique claire en matière de responsabilité et d’approbation

• Des résultats mesurables et vérifiables

Le BPM reste la couche qui garantit que l’automatisation agit sur ce qui doit se passer, et pas seulement sur ce qui peut être automatisé.

Les initiatives d’automatisation réussies suivent systématiquement la même séquence :

• Définir et publier la référence du processus

• Utiliser des données factuelles pour identifier les candidats à l’amélioration et à l’automatisation

• Gérer le changement par le biais d’approbations

• Mesurer les résultats par rapport aux objectifs initiaux

C’est également la raison pour laquelle de nombreuses initiatives d’automatisation ne parviennent pas à produire les résultats escomptés. Les équipes passent souvent trop rapidement de l’intention à la mise en œuvre, en automatisant des flux de travail qui ne sont pas encore stables, mesurables ou bien compris. Sans base de référence fiable pour les processus et sans visibilité au niveau de l’exécution, les hypothèses se retrouvent figées dans le code.

Pour un guide détaillé, consultez notre blog « Pourquoi la plupart des automatisations échouent – et comment réussir avec ADONIS ».

• Exiger des bases de référence validées avant toute proposition d’automatisation

• Considérez l’automatisation comme un changement géré, et non comme un raccourci technique

• Mesurer les résultats post-mise en œuvre et supprimer les automatisations peu performantes

La gestion des processus métier (BPM) évolue d’une discipline de documentation vers une capacité opérationnelle régie par des règles. En 2026, sa valeur ne sera plus définie par l’existence des processus, mais par l’efficacité avec laquelle ils sont utilisés, régis, améliorés et mis à l’échelle.

Les organisations qui réussiront mettront en œuvre le BPM dans le bon ordre : adoption, accélération, preuves, gouvernance, évolutivité, analyse et transformation.

La manière dont les organisations réagissent à cette évolution déterminera si le BPM devient une force stabilisatrice – ou reste un atout sous-utilisé. Pour ceux qui souhaitent passer à l’étape suivante, l’accent est désormais mis non plus sur la compréhension de ces tendances, mais sur leur application concrète.

Découvrez comment ADONIS soutient cette évolution, de l’expérience des processus et de l’assistance par l’IA au Process Mining, à la gouvernance et la mise en place de l’automatisation des processus.

Références :

Étude BPM 2025 (ZHAW School of Management and Law avec BOC Group): principaux résultats et présentation de l’étude. www.boc-group.com
Rapports Gartner sur les données prêtes pour l’IA (AI-ready data), l’abandon des projets d’IA générative (GenAI), les risques liés à l’IA agentique (Agentic AI) et le Hype Cycle. 1 2 3 4
Deloitte – Global Predictions Report 2025 : Intelligence artificielle générative. Deloitte
McKinsey & Company : rapport sur l’état de l’intelligence artificielle dans les organisations. McKinsey & Company
Deloitte Global Process Mining Survey 2025. Deloitte
Gartner : orientation stratégique sur le Process Mining et les jumeaux numériques (Digital Twins), telle que citée par IBM. ibm.com
Wil van der Aalst : fondements du Process Mining, découverte des processus (Process Discovery) et contrôle de conformité (Conformance Checking). vdaalst.rwth-aachen.de
ISO 37301 : systèmes de management de la conformité. APQC
COSO – Internal Control – Integrated Framework : activités de contrôle intégrées aux processus opérationnels. ISO
APQC – Process Classification Framework (PCF) : architecture des processus et langage commun. ISO
ISO 9001:2015 : principes d’évaluation des performances et d’amélioration continue. ISO
Documentation et base de connaissances ADONIS : portail des processus (Process Portal), workflows de publication (Release Workflows), commentaires, le scénarion Consulter & Explorer, filtres sur les statuts et assistant IA. Model Context Protocol (MCP): spécification et présentation générale. GitHub