Qu’est-ce que le Process Mining ?

Qu’est-ce que le Process Mining ?

Le Process Mining est une approche analytique qui vise à construire une vision exhaustive et objective des processus à partir de données factuelles. Dans cet article, nous explorerons les différents aspects du Process Mining, ses avantages et ses cas d’utilisation.

Contexte et enjeux

Aujourd’hui, de nombreuses entreprises utilisent des systèmes informatiques pour soutenir leurs processus métiers. La digitalisation des processus est de plus en plus répandue, générant ainsi une quantité croissante de données. Face à cette évolution, il est légitime de se demander si les méthodes traditionnelles d’étude des processus sont toujours adéquates.

Le Process Mining offre une nouvelle approche pour prendre en compte ces éléments. Il permet de construire une vision complète et objective des processus, en identifiant les déviations par rapport au processus idéal, les goulots d’étranglement et les possibilités d’optimisation.

Une première définition

Le Process Mining est une méthode qui combine le Data Mining et le Business Process Management. Il s’appuie sur des outils analytiques pour reconstruire, visualiser et analyser les processus à partir de données factuelles. Cela permet d’obtenir une vision précise de la mise en œuvre réelle d’un processus.

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Comment cela fonctionne-t-il ?

Le Process Mining s’appuie sur les informations créées et stockées par les systèmes informatiques qui soutiennent les processus. Ces informations, souvent similaires, permettent de retracer le parcours d’un objet à travers différentes étapes dans le temps. Les outils de Process Mining exploitent ces “traces” digitales pour reconstruire, visualiser et analyser les processus, offrant ainsi une transparence et une objectivité totale.

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Données nécessaires

Pour être exploitables, les “traces” digitales doivent comporter au minimum trois éléments : l’objet que l’on suit, les activités du processus et les dates pour déterminer l’ordre des activités. Il est également possible de capturer des données complémentaires, telles que le fournisseur, le type de produit, la localisation, etc., pour des analyses plus approfondies.

Visualisation et analyse d’un processus

À partir des données collectées, il est possible de visualiser une représentation du processus idéal et d’identifier les déviations par rapport à celui-ci. Cette visualisation permet de détecter rapidement les inefficacités potentielles.

Il est également possible d’analyser les temps d’exécution de chaque étape ou de se concentrer sur des parties spécifiques du processus pour comprendre pourquoi et quand les déviations se produisent.

Cas d’utilisation et bénéfices

Le Process Mining peut être utilisé dans différentes situations. On distingue généralement trois cas d’utilisation principaux :

  1. La découverte : construire une vision d’un processus existant sans modèle préalable.
  2. La vérification de la bonne mise en œuvre et l’analyse des écarts par rapport à un modèle préalable.
  3. L’amélioration du processus.

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Dans tous les cas, la valeur ajoutée du Process Mining réside dans la compréhension de la mise en œuvre réelle des processus, basée sur des données objectives et exhaustives. De plus, cette approche offre une amélioration du travail dans le domaine de la gestion des processus, en accélérant les études, en prenant en compte plus de données et en permettant un pilotage efficace.

Le Process Mining peut-être utilisé dans diverses fonctions de l’entreprise, comme les équipes d’excellence opérationnelle, les Data Scientists, les responsables de processus, les DSI, les auditeurs internes, etc.

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Facteurs clés de succès

Pour obtenir de bons résultats avec le Process Mining, quelques précautions doivent être prises. Il est important de définir dès le départ les axes sur lesquels on souhaite apporter de la valeur, de délimiter un périmètre d’étude bien défini, de fonctionner de manière itérative avec des analyses en cycles courts et de s’assurer de la qualité des données. Il est également essentiel d’accompagner le changement en cas de redéfinition d’un processus cible.

Les analyses obtenues grâce au Process Mining doivent servir de point de départ pour des études plus approfondies sur les processus. Les aspects humains doivent être pris en compte, par exemple en employant une démarche Design Thinking, pour compléter et approfondir les résultats obtenus.

En conclusion, le Process Mining offre une approche analytique précieuse pour comprendre et optimiser les processus métiers. Il permet d’obtenir une vision claire et objective des processus, favorisant ainsi l’amélioration continue et l’efficacité opérationnelle.

Auteur : Thomas Zarazik, Manager