L’avenir du BPM : comment l’IA redéfinit la gestion des processus métier

La gestion des processus métier n’est plus ce qu’elle était. Autrefois centrée sur la documentation des flux de travail et l’application stricte de la conformité opérationnelle, elle devient aujourd’hui un levier agile, enrichi par l’intelligence artificielle. Grâce à elle, les organisations s’adaptent en temps réel. Alors que l’intelligence artificielle redéfinit la façon dont nous concevons, analysons et interagissons avec les processus, la gestion des processus métier entre dans une nouvelle ère et devient plus intelligente, intuitive et efficace que jamais.

Depuis des décennies, le BPM a permis aux organisations de gagner en clarté, d’améliorer leur cohérence et d’aligner leurs opérations grâce à des modèles visuels et des flux de travail standardisés. L’objectif était clair : documenter la manière dont le travail est effectué, garantir la conformité aux règles et aux politiques, et optimiser les performances grâce à des revues structurées.

Mais ces pratiques nécessitaient souvent une saisie manuelle importante, des évaluations périodiques et un accès limité pour les parties prenantes. L’ère numérique a apporté les moteurs de workflow et l’automatisation, mais elle reposait toujours sur une logique prédéfinie.

Aujourd’hui, le BPM entre dans une nouvelle ère : la gestion des processus basée sur l’IA, où les processus ne sont pas seulement conçus, mais évoluent, apprennent et réagissent aux changements en temps réel.

Grâce à l’IA, chaque étape de la gestion des processus atteint un nouveau niveau de performance. Voici comment elle change la donne :

La modélisation des processus basée sur l’IA peut transformer fondamentalement la manière dont les processus métier sont représentés et documentés. Sans passer par les longues séances de travail ou la modélisation manuelle, un simple langage naturel peut être transformé instantanément en diagrammes BPMN structurés, grâce aux assistants intelligents, rendant ainsi la modélisation des processus plus rapide, intuitive et accessible à tous.

Cette approche de modélisation de nouvelle génération présente plusieurs avantages majeurs par rapport aux méthodes traditionnelles :

• Des résultats plus rapides : la cartographie d’un processus peut ne prendre que quelques secondes, alors que cela nécessitait auparavant de longues séances entre les experts métier et les modélisateurs.

• Participation élargie : Chacun, quel que soit son niveau en modélisation, pourrait contribuer à la conception des processus, sans avoir besoin de maîtriser BPMN ou un outil de modélisation.

• Collaboration plus intelligente : grâce à la génération automatique d’une première ébauche du processus, les équipes pourraient concentrer leurs efforts sur le perfectionnement du modèle, économisant du temps et accélérant l’alignement.

• Précision renforcée : en concevant des invites avec un contexte interne, le résultat initial pourrait refléter fidèlement les opérations réelles, nécessitant seulement quelques ajustements mineurs.

Cette approche permettrait de gagner un temps précieux dans la modélisation, de la rendre accessible à davantage d’utilisateurs métier et d’obtenir des résultats fiables cohérents et directement exploitables par les équipes.

Astuce : découvrez la modélisation intelligente en action avec le modélisateur de processus amélioré par l’IA.

Les plateformes BPM améliorées par l’IA peuvent appliquer une analyse intelligente aux modèles de processus afin d’identifier les opportunités d’amélioration opérationnelle. Ces informations aideraient les équipes à réduire les inefficacités, à raccourcir les cycles et à améliorer les performances des processus, de manière plus rapide et plus complète que les efforts manuels seuls.

Une fois connectés aux données opérationnelles en temps réel, ces outils peuvent analyser de grands volumes de données d’exécution réelles. En se basant sur les performances réelles, l’IA permet aux responsables de processus d’identifier les goulots d’étranglement, d’anticiper les retards et d’ajuster de manière proactive les workflows sur la base d’observations concrètes.

Les équipes pourraient utiliser ces informations pour :

• Ajuster les étapes des processus afin de réduire les frictions et d’éliminer le gaspillage

• Simuler les changements potentiels avant de les mettre en œuvre

• Prioriser les initiatives d’amélioration en fonction de leur impact mesurable

• Suivre les progrès en continu grâce à des tableaux de bord en temps réel

Grâce à l’accès à des flux de données en direct et à des recommandations guidées par l’IA, le BPM peut évoluer d’un mode réactif vers une optimisation proactive et basée sur les données.

Astuce : découvrez comment exploiter les données opérationnelles en temps réel grâce au Process Mining dans ADONIS.

L’IA interprète le langage naturel comme le font les humains et peut ainsi apporter des réponses utiles aux questions métier du quotidien. Grâce aux interfaces conversationnelles, les modèles de processus et les procédures opérationnelles standardisées (SOP) deviennent accessibles à tous les collaborateurs, et pas seulement aux experts en BPM capables de les retrouver et de les interpréter.

Les utilisateurs peuvent poser des questions telles que : « Comment créer une nouvelle commande dans notre système ERP ? » ou « Quelles données dois-je récupérer pour pouvoir émettre une facture ? » – et être directement guidés vers le modèle de processus pertinent.

De plus, ces modèles peuvent être expliqués en langage naturel, plutôt que de s’appuyer uniquement sur des diagrammes visuels.

Les conversations contextuelles permettent également de poser des questions de suivi telles que : « Qui approuve la commande avant la livraison ? » ou « Quelle équipe prend le relais après cette étape ? » – avec des réponses claires, précises et immédiates.

L’amélioration des processus repose souvent sur des revues régulières, parfois trimestrielles, qui demandent beaucoup d’efforts et nécessitent l’analyse approfondie de la documentation et des réglementations par des experts.

Les systèmes BPM intelligents pourraient changer cette donne en signalant en permanence les possibilités d’optimisation et en suggérant des améliorations aux responsables de processus ou au bureau de gestion des processus métier dès qu’elles se présentent

Lorsqu’une réglementation évolue, les processus existants pourraient être automatiquement vérifiés afin de garantir leur conformité continue. De nouvelles données opérationnelles pourraient mettre en évidence des inefficacités ou des risques liés aux processus à la volée, tandis que les mises à jour des politiques pourraient déclencher des propositions de changement générées par l’IA pour les workflows concernés.

Grâce à l’automatisation intelligente, les responsables des processus pourraient être informés instantanément des possibilités d’amélioration, ce qui permettrait des ajustements rapides et ciblés et transformerait l’optimisation des processus en une capacité continue et intégrée au quotidien.

En fin de compte, le BPM change de dimension avec l’intelligence artificielle. Elle accélère la modélisation, révèle des informations en temps réel et rend possible une amélioration continue à grande échelle. Grâce à la compréhension du langage naturel et à l’automatisation intelligente, les organisations peuvent identifier plus rapidement les inefficacités, rester en conformité et adapter leurs processus de manière proactive. Cette intégration transparente de l’intelligence artificielle permet d’optimiser la gestion des processus métier et de progresser vers une véritable excellence opérationnelle durable.

L’IA appliquée au BPM offre une multitude de nouvelles opportunités.

Aussi prometteur que soit ce potentiel, se reposer aveuglément sur les suggestions d’un outil peut générer de la confusion et éroder la confiance dans la fiabilité des résultats. C’est pourquoi les éditeurs de solutions BPM doivent intégrer l’IA de manière réfléchie et responsable, en prévoyant des mécanismes de supervision et de validation adaptés aux résultats générés par l’IA.

Voici quelques défis clés à prendre en compte :

1. Transparence

Les utilisateurs feront-ils confiance aux suggestions générées par l’IA ? Sans explications claires sur la manière dont les recommandations sont produites, l’adoption risque de se bloquer rapidement. Lorsque les utilisateurs comprennent le raisonnement qui sous-tend les propositions de l’IA, ils s’y engagent avec plus de confiance. La transparence renforce la confiance, consolide la gouvernance et permet une prise de décision responsable.

Pour instaurer cette confiance, les solutions BPM améliorés par l’IA doivent :

• Expliquer l’origine d’une suggestion, en mettant en avant les données et la logique utilisées pour produire un résultat donné

• Assurer la traçabilité en identifiant clairement les contenus ou les propositions issus de l’IA

• Maintenir un contrôle humain, en permettant aux experts de relire, de valider et d’affiner les recommandations générés par l’IA si nécessaire

En intégrant l’explicabilité à chaque niveau du BPM, des modèles de processus aux décisions, les organisations garantissent aux utilisateurs une expérience où ils restent toujours informés, impliqués et en contrôle.

2. Surveillance et gouvernance

L’IA dans le BPM n’apporte de la valeur ajoutée que lorsqu’elle respecte vos règles. Pour garantir une gestion des processus conforme et adaptée au contexte, les organisations ont toujours besoin de rôles clairement définis, d’experts en BPM et métier, d’étapes de validation et d’une documentation structurée.

C’est à votre équipe de déterminer comment l’IA est utilisée, de valider et d’approuver ses résultats avant de les mettre en œuvre. Qu’il s’agisse de la conception de processus, de propositions d’amélioration ou même d’adaptations de workflows en temps réel, les décisions finales doivent rester entre les mains de l’humain.

3. Qualité des données

L’efficacité de l’IA en BPM dépend directement de la qualité des informations sur lesquelles elle repose. Si la documentation est obsolète ou incohérente, les suggestions générées par l’IA refléteront les mêmes lacunes et inexactitudes.

Vous pouvez améliorer la qualité des données en :

• Définissant des standards clairs pour la modélisation et la description des processus

• Utilisant des modèles et des formulaires structurés pour collecter les informations de manière cohérente

• Centralisant toutes les informations dans un référentiel accessible

• Attribuant la responsabilité des mises à jour et en intégrant des révisions régulières dans le cycle de gestion

• Effectuant des contrôles continus afin de corriger les erreurs avant qu’elles n’influencent les résultats

Grâce aux données actualisées et fiables contenues dans ADONIS, les informations générées par l’IA restent pertinentes et exploitables. Les équipes peuvent agir sur la base de ces recommandations en sachant qu’elles sont fondées sur des informations réelles et actualisées.

L’IA dans le BPM n’est pas un raccourci. C’est un multiplicateur. Elle ne produit de la valeur ajoutée que si vos bases sont solides.

L’évolution du BPM n’est pas une simple mise à jour technologique, c’est un changement de perspective sur la façon dont les organisations abordent la transformation, l’agilité et la collaboration. L’IA permet aux équipes de :

• Réagir plus rapidement au changement grâce à des informations en temps réel

• Démocratiser la gestion des processus, en réduisant la dépendance vis-à-vis des experts

• Garantir automatiquement la conformité, grâce à l’IA qui applique les bonnes pratiques

• Capitaliser sur l’expertise, en rendant la connaissance des processus réutilisable et accessible

• Stimuler la transformation, en faisant du BPM un outil stratégique et non plus seulement opérationnel

Avec la version 17.0, ADONIS introduit un assistant IA entièrement intégré qui enrichit l’ensemble du cycle de vie du BPM, de la modélisation à la compréhension en passant par l’optimisation. Disponibles dans l’édition Enterprise, ces fonctionnalités sont prêtes à l’emploi dès leur installation :

Les utilisateurs peuvent décrire un workflow en termes simples, et ADONIS générera automatiquement un diagramme BPMN entièrement structuré.

« Créez un processus de recrutement avec trois étapes d’approbation. »

L’assistant IA génère un modèle BPMN avec la bonne mise en page, les rôles et les étiquettes appropriés, accélérant ainsi la création de processus pour les débutants comme pour les experts.

Grâce au mode Comprendre, chacun peut explorer les modèles en posant des questions comme :

« Qui est responsable ici ? »
« Que se passe-t-il après l’approbation ? »
« Quels sont les livrables ? »

Responsables comme collaborateurs peuvent ainsi interagir de façon intuitive avec les processus.

L’assistant IA évalue les modèles pour détecter :

• Les boucles et goulots d’étranglement

• Les redondances

• Les écarts aux bonnes pratiques

Il propose ensuite des améliorations concrètes, fondées sur la structure et le contexte des flux.

Astuce : pour découvrir toutes les fonctionnalités, consultez notre blog : « Comment ADONIS améliore le BPM grâce à l’IA ».

Voici ce qui se profile à l’horizon :

L’IA mettra continuellement à jour les modèles de processus en se basant sur l’utilisation réelle et les données de performance, garantissant ainsi la précision et la pertinence des workflows à tout moment.

Les outils BPM deviendront de véritables collaborateurs intelligents, accessibles via le chat, la voix ou intégrés dans des applications quotidiennes.

Les systèmes intelligents contribueront à faire respecter les politiques, à identifier les risques et à soutenir la conformité dans tous les processus et tous les départements.

On peut s’attendre à une intégration plus poussée avec les systèmes BI, GRC, RPA et autres, faisant du BPM le lien central des opérations intelligentes de l’entreprise.

Chez BOC Group, nous ne nous contentons pas d’observer ces tendances. Nous les construisons.

L’IA n’est pas là pour remplacer le BPM. Elle est là pour l’améliorer.

En intégrant directement l’intelligence artificielle dans la conception, la compréhension et l’analyse, le BPM devient un véritable moteur d’agilité, d’alignement et de transformation.

Que vous découvriez l’IA pour la première fois ou que vous ayez déjà déployé des bonnes pratiques intelligentes dans votre entreprise, une chose est certaine :

La gestion des processus métier ne sera plus jamais la même.