Qu’est-ce que le Process Mining ?

Le Process Mining fait référence à une méthode qui permet de reconstruire, d’évaluer et de visualiser les processus métier à travers les systèmes en utilisant des données en temps réel à l’aide d’un logiciel spécial de Process Mining. Les algorithmes de minage modernes créent un graphique interactif qui permet de détecter immédiatement et avec fiabilité les écarts, les boucles ou les retards dans le processus, jusque dans les moindres détails.
 

Les journaux d’événements en tant que base de données

Le Process Mining est rendu possible grâce à l’utilisation de traces numériques dans les systèmes informatiques. Ces traces sont généralement capturées par les systèmes d’exploitation pour chaque activité d’un processus et enregistrées dans les journaux d’événements (Anglais : Event-Logs). Les données journalisées classiques incluent, par exemple, les tentatives de connexion infructueuses, les avertissements de sécurité du système ou les erreurs lors de la configuration des pilotes.
 

Étude : les centres de compétences pour le Process Mining offrent plus de valeur

Les avantages offerts par le Process Mining professionnel aux entreprises ressortent d’une étude réalisée par Fraunhofer en coopération avec le fournisseur de logiciels Celonis à partir de 2022 : Pour l’ensemble des 214 clients interrogés, le « Centre d’Excellence » (CoE) dédié au Process Mining a constitué un facteur décisif pour la mise en œuvre rapide de la valeur ajoutée et des gains d’efficacité. Les CoE sont des centres de compétences qui sont responsables de l’introduction de nouvelles technologies dans les entreprises, par exemple, enseignent les meilleures pratiques, prennent en charge la mise en œuvre technique et offrent soutien et formation.

 


Process Mining dans les opérations d’achats : les étapes d’une implémentation réussie

Le Process Mining peut également être d’une grande aide dans le secteur de l’approvisionnement. Les acheteurs doivent garder un œil sur leur chaîne d’approvisionnement – plus elle est transparente, mieux c’est. Comme le montre l’enquête  Deloitte CPO Survey 2023, les Chief Product Officers interrogés voient leurs chaînes d’approvisionnement exposées à un paysage de risques varié. Outre la forte inflation, les incertitudes géopolitiques et les menaces pesant sur la chaîne d’approvisionnement sont particulièrement préoccupantes. Pour près des deux tiers des participants, un élément essentiel à la diminution des risques est une meilleure transparence de la chaîne d’approvisionnement – également en ce qui concerne les fournisseurs en amont.  

Pour la mise en œuvre du Process Mining, il n’existe pas de recettes universelles pour réussir ou d’outils d’exploration de processus bien définis. Cependant, l’approche suivante s’est avérée efficace :
 

Étape 1 : Déterminer la portée du projet

Tout commence par la planification. À cette phase la mise en place d’ateliers impliquant tous les participants est nécessaire. Le contenu du projet et les détails du processus sont définis : quelles étapes du processus doivent être analysées ? Quelles sont les données nécessaires à cela ? Le Process Mining doit-il être mis en œuvre en interne à l’aide d’outils ou au moyen d’une aide externe telle qu’un CoE qui peut faire des recommandations pratiques pour la mise à l’échelle du Process Mining dans l’entreprise ?
 

Étape 2 : Préparation des données/Outils de Process Mining

À l’étape 2, les exigences techniques pour le Process Mining sont créées : Comment les données doivent-elles être extraites, transformées et transférées vers le logiciel de Process Mining ?

Deux méthodes se sont avérées efficaces pour cela : la connexion via un connecteur logiciel et l’utilisation d’un outil ETL (Extract, Transform-Load). La base se constitue généralement de tables qui se fondent sur des données de systèmes transactionnels tels que ERP ou CRM, des données analytiques telles que des rapports, des fichiers journaux ou des fichiers CSV. Une fois ces données extraites avec succès, elles sont traduites en « Cas » : une séquence de différentes étapes de l’exécution du processus. Toutes les informations concernant ces cas sont stockées dans les journaux d’événements auxquels accède le logiciel Process Mining.
 

Étape 3 : Évaluation des données des processus

Maintenant, les données peuvent être analysées par le biais du Process Mining. Idéalement, la mesure des indicateurs devrait être démarrée en amont du flux de processus. Peu à peu, les phases suivantes du processus peuvent être analysées. Afin d’interpréter correctement les données individuelles, il peut être nécessaire d’interroger les responsables des différentes étapes du processus.
 

Étape 4 : Mesure des résultats

Dans cette dernière étape, les améliorations possibles au niveau des processus sont évaluées, testées et documentées. Les changements qui en résultent sont discutés et mis en œuvre dans l’équipe. Les indicateurs de performance clés devraient également être mesurés et surveillés en permanence. En outre, après un certain temps, il est conseillé d’extraire de nouvelles données afin de mieux identifier ce qui a changé et quelles mesures ont exactement conduit à une plus grande efficacité.
 

Le cas de la France : avec 73 % des entreprises équipées d’outils de Process Mining, la France se place en première position dans ce domaine

Ces chiffres proviennent d’une étude réalisée en 2020 par l’entreprise ABBYY spécialisée dans l’intelligence digitale. Ce sont plus de 400 décideurs d'entreprises de plus de 50 employés, situées aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France et en Allemagne qui ont été interrogées. La France se place en bonne position par rapport à ces homologues. En effet, les entreprises de l’hexagone sont déjà 73 % à utiliser le Process Mining devant l'Angleterre (64 %), les États-Unis (64 %) et l'Allemagne (57 %).

D’après l’étude d’ABBYY, les entreprises françaises ont constaté des améliorations notables dans les domaines suivants : aide à la prise de décisions stratégiques en logistique et sur la chaîne d'approvisionnement, amélioration de l'expérience client ou encore l'optimisation des processus financiers. Donnons quelques exemples concrets.

I-BP, société informatique de la Banque Populaire et Natixis Payment font appel au Process Mining pour la gestion de leurs processus bancaires.

Selon le magazine LeMagIT, Natixis Payment, filiale de la BPCE, aurait amélioré de 20 % l’efficacité du processus de contestation des paiements sur un parc de 24 millions de cartes bancaires et près de 9 milliards de transactions par an. En outre, dans le domaine de l’approvisionnement (supply chain), les entreprises cherchent constamment à optimiser le processus « Order to Cash », un processus prioritaire pour toute société. Selon Fadi Naffah, Directeur Général de Celonis, entreprise leader dans le secteur du Process Mining, « C’est là où le bât blesse parce que ce processus passe par plusieurs systèmes d’information. Notre système peut se connecter à l’ensemble des systèmes sous-jacents pour retracer ce processus de bout en bout et comprendre où se trouve le problème ».