Qu’est-ce que le Process Mining ? Découvrez les informations cachées de vos processus métier

Aujourd'hui, les entreprises génèrent chaque jour d'énormes quantités de données. Chaque tâche accomplie, chaque transaction traitée ou chaque demande gérée laisse une trace – des traces numériques qui, une fois regroupées, offrent une vision complète du fonctionnement réel de l'entreprise. Pourtant, malgré cette abondance d'informations, de nombreuses organisations ont encore du mal à les exploiter efficacement pour affiner leurs opérations ou réduire les inefficacités. 

C'est là que le Process Mining fait la différence. Cette méthode vise à combler le fossé, en utilisant les données issues des systèmes d'information pour cartographier, analyser et améliorer les processus métier réels. Au lieu de s'appuyer sur des hypothèses ou des modèles théoriques, le Process Mining utilise des données réelles pour mettre en évidence ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et ce qui pourrait être amélioré. 

Dans cet article, nous détaillons les concepts fondamentaux, les étapes et les avantages du Process Mining, ainsi que la manière dont il s'intègre dans une stratégie globale d'excellence opérationnelle des processus. Que vous découvriez ce sujet pour la première fois ou que vous souhaitiez en explorer les applications pratiques, ce guide vous offre un point de départ complet. 

Le Process Mining est une approche basée sur les données qui aide les organisations à mieux comprendre le fonctionnement réel de leurs processus. Il consiste à extraire les journaux d'événements depuis des systèmes d'information tels que les outils ERP ou CRM, puis à utiliser ces données pour visualiser les flux réels des processus. 

Contrairement aux analyses traditionnelles, souvent basées sur des hypothèses ou des interviews, le Process Mining fournit une vision objective fondée sur les données réelles du système. Cela permet aux organisations d'identifier plus précisément les inefficacités, de rationaliser leurs opérations et de prendre des décisions plus éclairées sur la manière d'améliorer leurs performances à l'avenir. 

Le Process Mining transforme des données fragmentées en une vue globale de vos opérations, pouvant être analysée, mesurée et améliorée. Voici les éléments essentiels qui rendent cela possible :

Les journaux d’événements sont des enregistrements numériques qui indiquent quand et comment les étapes d’un processus se déroulent. Les systèmes que vous utilisez génèrent automatiquement ces journaux lors des opérations quotidiennes et ils servent de données brutes pour le Process Mining.

Il s’agit de créer un modèle de processus basé sur les données réelles extraites du journal des événements. Cela permet aux équipes de découvrir le flux de travail réel, souvent en mettant en évidence des inefficacités cachées et des écarts par rapport au comportement attendu.

La vérification de conformité compare le modèle de processus découvert à un processus attendu ou idéal afin d’identifier les écarts. Cela est particulièrement utile pour garantir la conformité aux normes internes, aux politiques ou aux exigences réglementaires.

L’analyse des performances met en évidence les goulots d’étranglement, les étapes répétitives et autres inefficacités pouvant être optimisées pour des opérations plus fluides et plus rapides. En suivant en permanence les indicateurs clés des processus, les entreprises peuvent détecter les problèmes de performance et apporter des ajustements pour améliorer la productivité.

Une fois les informations recueillies, les organisations peuvent les utiliser pour repenser et affiner leurs processus. Cela peut inclure la simplification des flux de travail, la réduction des délais, ou l’introduction de l’automatisation pour réduire les coûts et accélérer les processus.

Astuce : pour en savoir plus sur la terminologie du Process Mining, consultez notre fiche pratique (cheatsheet) sur les principes fondamentaux du Process Mining.

Capacités clés du Process Mining

Chaque action effectuée dans vos systèmes, qu’il s’agisse d’accomplir une tâche, de déplacer un fichier ou d’enregistrer une demande, laisse des traces sous forme de données. Ces traces numériques (qui se trouvent dans vos systèmes ERP ou CRM) constituent la base du Process Mining.

Les données collectées sont transformées en un modèle visuel qui montre comment le travail est réellement effectué. Il révèle le flux réel des processus, y compris ses variations et les écarts entre la façon dont les choses devraient se dérouler et la façon dont elles se déroulent réellement. 

Visualisation des flux de processus basée sur les données d’événements enregistrées

Une fois le processus cartographié, les domaines à améliorer (tels que les retards, les étapes inutiles, les répétitions, etc.) apparaissent beaucoup plus clairement. Ces informations servent ensuite de ligne directrice aux équipes pour déterminer ce qu’il faut corriger et où optimiser le processus.

Grâce à une surveillance continue, le Process Mining favorise l’amélioration continue des processus. À mesure que des changements surviennent, vous pouvez suivre leur impact et rester aligné sur vos objectifs de performance.

Tableaux de bord avec indicateurs clés de processus et tendances de performance

Le Process Mining permet d’identifier les étapes où les processus entraînent une perte de temps ou de ressources. Grâce à ces informations, les entreprises peuvent réduire les temps de cycle et améliorer l’utilisation des ressources, ce qui se traduit directement par une réduction des coûts opérationnels.

Une vision claire des processus aide les équipes à repérer les problèmes de conformité avant qu’ils ne s’aggravent et à gérer les risques en amont. Le Process Mining permet de garantir la conformité des opérations aux normes requises en offrant une visibilité et une transparence sur les flux de processus. En suivant chaque étape, il devient plus simple de se conformer aux réglementations et de se préparer aux audits sans précipitation, tout en réduisant le risque de pénalités coûteuses.

Au lieu de se fier à l’intuition ou à des données obsolètes, les entreprises peuvent exploiter des données en temps réel et des informations précises. Elles peuvent ainsi avoir une vue complète, se concentrer sur les points problématiques, réduire l’incertitude et apporter des changements en toute confiance.

Les clients remarquent lorsque les processus fonctionnent bien. Des processus clairs et efficaces permettent aux équipes de répondre rapidement et de fournir des services plus fiables en réduisant le risque d’erreurs. Grâce au Process Mining, l’agilité de votre organisation peut également être améliorée. Lorsqu’un besoin client ou le marché évolue, il est plus facile de s’adapter sans retarder les opérations.

L’un des principaux avantages du Process Mining est de permettre d’observer le fonctionnement de vos processus métier, plutôt que de vous baser sur des hypothèses. Cette transparence offre une vision claire de ce qui se passe réellement. Que ce soit un point de blocage, des erreurs répétitives ou des zones peu performantes, elle permet d’identifier les problèmes dès leur apparition.

De nombreuses tâches reposent encore sur un travail manuel répétitif. Le Process Mining met en évidence les domaines dans lesquels l'automatisation peut être utile, en réduisant les erreurs humaines, en accélérant les processus et en donnant aux équipes plus de temps pour se concentrer sur l'essentiel. 

La communication et la collaboration entre différents départements sont souvent difficiles. Le Process Mining offre une vision partagée et basée sur les données des processus. Lorsque chacun peut visualiser le flux d’un processus, la coordination devient plus simple. Les équipes comprennent les rôles de chacun, l’impact de leur travail sur les autres et peuvent résoudre les problèmes sans empiéter sur les responsabilités des autres.

Astuce : vous envisagez d’appliquer ces avantages à vos processus métier ? Découvrez le module Process Mining que nous proposons pour ADONIS

L’intelligence des processus s’appuie sur le Process Mining en y ajoutant plus de profondeur. Au lieu de simplement montrer ce qui se passe dans un processus, elle permet d’en expliquer les raisons. Elle exploite des technologies comme le machine learning et l’IA pour extraire davantage d’informations des données. Elle permet non seulement de visualiser les processus, mais aussi de prédire les tendances futures, d’identifier les modèles cachés et de fournir des recommandations intelligentes pour améliorer les performances. Il s’agit d’un assistant intelligent qui aide à mieux gérer les processus métier.

Le Process Mining montre le flux de travail dans les systèmes. L’intelligence des processus va plus loin en analysant pourquoi certaines tendances apparaissent. Par exemple, si une tâche est systématiquement retardée, elle peut déterminer si la cause est un manque de ressources, un ralentissement du système ou autres. Ces informations permettent aux équipes de passer d’une approche réactive à une approche préventive.

Le Process Mining fournit les données, mais l'intelligence des processus aide à les comprendre. Combinés, ils offrent : 

• Une compréhension plus approfondie : aller au-delà des visualisations pour comprendre le contexte derrière les performances. 

• Des informations prédictives : repérer les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent. 

• Des décisions plus intelligentes : utiliser les suggestions basées sur l'IA pour s'adapter plus rapidement et s'améliorer en permanence. 

Ensemble, ils constituent une base solide pour optimiser les processus en toute confiance. 

Alors que le data mining identifie des tendances générales dans de grands ensembles de données, le Process Mining se concentre sur la manière dont des processus spécifiques se déroulent dans le temps. Le data mining peut indiquer quels produits les clients sont susceptibles d'acheter. Le Process Mining indique comment se déroule le processus de commande à l'encaissement et où il se bloque. 

En résumé : 

• Data mining est un concept plus large qui permet de mettre en évidence des tendances générales. 

• Process mining est un type spécialisé de data mining qui révèle les flux et les goulots d'étranglement dans les opérations. 

Le task mining se concentre sur la manière dont les individus travaillent, en capturant chaque clic, action ou frappe dans les outils. Il permet d'identifier les tâches individuelles et de mettre en évidence les inefficacités au niveau de l'utilisateur. 

Le process mining, quant à lui, adopte une vision un peu plus large, en cartographiant l'ensemble des processus à travers les systèmes. Ensemble, ils offrent une perspective à la fois micro et macro, montrant non seulement comment les tâches sont effectuées, mais aussi comment elles s'intègrent dans le processus global. 

La gestion des processus métier (BPM) se concentre sur la modélisation et l'amélioration des modèles de processus, souvent basés sur des hypothèses. Le Process Mining apporte des données réelles, validant ainsi le fonctionnement réel des processus. 

Utilisés conjointement : 

• Le BPM conçoit et optimise les processus métier. 

• Le Process mining vérifie la conformité à la conception et suit la performance dans le temps. 

Cette combinaison rend l'amélioration des processus plus précise et fiable, car les décisions reposent sur des données et non par de simples hypothèses.

L'automatisation robotisée des processus (RPA) automatise les tâches répétitives. Mais sans visibilité sur l'ensemble du processus, l'automatisation risque de cibler les mauvaises étapes ou passer à côté d'inefficacités importantes.

C'est là que le Process Mining intervient, en identifiant à l'avance les meilleures opportunités d'automatisation. Une fois la RPA mise en place, le Process Mining continue à suivre les performances, à mesurer les résultats et à garantir la valeur ajoutée à long terme. 

Le Process Mining n’est pas une solution miracle. Certains s’attendent à ce qu’il résolve instantanément toutes les inefficacités, mais sa valeur dépend en réalité de la qualité des données et de la manière les résultats sont interprétés. Il ne remplace pas la stratégie ou l’expertise humaine. Il les renforce grâce à des preuves concrètes. Il est également souvent confondu avec l’automatisation, mais en réalité, le Process Mining consiste avant tout à comprendre et à améliorer les flux de travail, et non à les automatiser.

L'un des principaux défis réside dans la qualité des données. Les journaux d'événements doivent être complets, cohérents et précis. Si certaines actions clés ne sont pas enregistrées ou si les données issues de différents systèmes ne sont pas alignées, les informations obtenues ne seront pas fiables. Dans de nombreuses entreprises, les données de processus sont réparties entre plusieurs systèmes, ce qui rend l'intégration complexe et chronophage. 

Commencez par une gestion solide des données. Définissez clairement la manière dont elles doivent être collectées, stockées et partagées entre les systèmes. Investissez dans des intégrations appropriées via des API ou des entrepôts de données pour tout regrouper.  

Travaillez en étroite collaboration avec vos équipes afin de vous assurer que les données reflètent la réalité des processus, et non simplement la façon dont ils sont censés fonctionner. Continuez à affiner votre approche au fil du temps. Tout comme les processus eux-mêmes, votre démarche du Process Mining doit évoluer avec l'entreprise. 

Le Process Mining offre une vision claire fondée sur les données du fonctionnement réel des processus métier. En allant au-delà des hypothèses et en s'appuyant sur des données réelles, il aide les organisations à identifier les inefficacités, à réduire les coûts et à prendre des décisions plus éclairées. 

Il ne remplace pas la stratégie d'entreprise, il la renforce. Grâce à un suivi continu et à des analyses détaillées, le Process Mining permet aux équipes d'agir en toute confiance et d'apporter des améliorations fondées sur la réalité. 

Et dans un monde où la majorité des entreprises évoluent dans un environnement hautement digitalisé, ce niveau de visibilité n'est pas seulement utile, il est indispensable.