Process mining : une brève introduction

Le process mining, ou analyse de processus, est une méthode d’analyse qui vise à découvrir, superviser et améliorer les processus métiers réels en extrayant des connaissances utiles des systèmes de journalisation d’événements d’une entreprise.

Pour résumer, le process mining établit un lien crucial entre les événements en temps réel et les processus métiers opérationnels. Le process mining est une approche qui examine les données d’événement des logs pour savoir ce que font les employés d’une entreprise et de quelle manière exactement. En analysant les étapes requises pour effectuer une tâche ou un projet, le process mining établit automatiquement le processus. Au fil de la collecte de ces données, elle peut mettre au jour les bottlenecks et les pertes d’efficacité qui créent des obstacles à la productivité et à la rentabilité.

Notre article explique pourquoi le process mining est essentiel pour les entreprises, où et comment l’employer, quelle valeur il peut apporter à votre entreprise et comment l’implémenter.

L’importance du process mining

Le process mining s’appuie sur des algorithmes sophistiqués pour apporter de la transparence sur les processus métiers en cours, afin d’aider les entreprises à les harmoniser et les améliorer. Elle met rapidement au jour de précieuses informations qui peuvent améliorer la productivité et révéler des opportunités nichées au sein de vos processus métiers et capables d’exercer un puissant impact sur vos clients et vos revenus.

S’agissant d’optimiser vos activités, le process mining peut être utilisé pour examiner trois grands types d’indicateurs clés de performance (KPI) :

• KPI temporels : combien de temps faut-il pour réaliser un processus donné ?
• KPI de coût : combien cela coûte-t-il de réaliser un processus donné ?
• KPI de qualité : est-ce que le résultat de ce processus remplit les critères établis ?

Le process mining présente un avantage considérable sur les analyses plus traditionnelles, et il réside dans sa capacité à accéder aux données d’événement en temps réel. De plus, le process mining observe également les données historiques, et peut examiner une série de logs d’événements pour acquérir une compréhension approfondie de la situation, contrastant fortement avec la lenteur et les lourdeurs des infrastructures de données manuelles précédemment utilisées pour effectuer les mêmes calculs. Plutôt que de s’appuyer sur une infrastructure de données traditionnelle pour analyser les transactions, le process mining met au jour le déroulement des processus en exploitant une quantité considérable de données d’événements provenant de tous vos systèmes, ce qui lui permet de :

• découvrir le comportement réel des personnes, des services et des machines pour le comparer aux modèles existants,
• corréler des millions d’événements pour montrer en quoi la réalité diffère des perceptions, des opinions et des croyances,
• poser les bases de l’amélioration permanente et de l’élaboration de meilleurs processus.

Par-dessus tout, le process mining vous permet de comprendre l’état actuel de vos systèmes et processus, tout en offrant un moyen plus rapide et précis d’identifier les écarts et les aberrations, afin de redresser le cap.

Exemple de schéma de flux de processus, démontrant ici comment un administrateur système doit dépanner un ralentissement des performances de recherche.

Applications du process mining

Les scénarios d’utilisation du process mining sont nombreux, mais selon Gartner, les plus courants sont l’amélioration des processus, la gestion des processus métiers, l’amélioration du contrôle et de la conformité, l’analyse et la validation, l’amélioration de l’automatisation des processus, l’appui à la transformation numérique (en reliant stratégie et opérations) et l’optimisation des ressources des opérations IT.

Les techniques du process mining aident les entreprises à traiter de nombreux points problématiques causés par un manque de visibilité, d’information, de personnel et d’outils appropriés. Les défis sont bien connus :

• Des systèmes trop nombreux : des entreprises de toutes tailles s’appuient sur des dizaines de systèmes et une infrastructure complexe qui peut être extrêmement difficile à superviser. Il est plus difficile encore d’obtenir une vision claire de bout en bout sur tout l’environnement. Le process mining peut faire tomber les silos qui séparent les différentes catégories de données pour les rassembler au sein d’un même groupe.
• Trop de données à traiter manuellement : l’augmentation des volumes de données des réseaux internes, des dispositifs connectés, de votre web, de la gestion de la chaîne logistique, des achats, du contrôle qualité et de dizaines d’autres systèmes génère de nouveaux défis d’une envergure croissante. Une bonne solution de process mining peut automatiser le nettoyage et la préparation des données tout en analysant des groupes de données toujours plus vastes.
• Manque de soutien : si les données sont sans doute l’actif le plus précieux de votre entreprise, vous ne savez pas forcément comment les exploiter ni les utiliser à votre avantage. Les solutions de process mining sont conçues pour que vous puissiez les utiliser seul, sans compétences ni expertise spécialisée dans les données. Elles vous évitent également d’avoir à parcourir manuellement les données, pour vous permettre de vous concentrer sur le développement de vos activités et des tâches stratégiques.
• Des outils inadaptés : il est fort possible que vous ayez passé beaucoup de temps à essayer de saisir les données dans une feuille de calcul et de créer des formules pour les interpréter, pour réaliser au final que cela n’apportait pas réellement de valeur métier. En plus de révéler les données, le process mining peut vous aider à les exploiter dans vos prises de décisions.
• Des rapports sans souplesse ni fiabilité : vous avez aussi sans doute passé des heures ou des jours à organiser des données importantes qui posent plus de questions qu’elles n’en résolvent. Le process mining permet de produire des rapports flexibles et d’exprimer les analyses de processus sous la forme de visualisations et de tableaux de bord faciles à partager, à lire et à personnaliser, quel que soit le nombre de questions posées par votre supérieur.

Un schéma de processus métier offre une image claire et précise de l’efficacité et de la rentabilité de vos processus métiers.

Algorithmes de process mining

L’algorithme du process mining détermine essentiellement la façon dont le modèle du processus est déduit des données brutes d’événements. L’algorithme est utilisé pour corréler les données de log d’événements afin d’identifier les tendances et les motifs, et d’agréger les métriques contenues dans les logs d’événements enregistrés par un système informatique. Les modèles extraits sont ensuite comparés aux modèles d’origine de l’entreprise pour vérifier leur conformité ou pour découvrir des approches plus harmonisées et plus efficaces.

Il n’existe pas de standard de référence communément accepté pour évaluer et comparer les algorithmes de process mining, ce qui peut être problématique pour choisir l’algorithme adapté à une entreprise ou un domaine d’application spécifique. Un algorithme de qualité, par exemple, peut facilement corréler les événements de systèmes complètement différents et d’autres sources de données hétérogènes. Toutefois, comme des algorithmes de process mining différents n’ont pas les mêmes qualités, les entreprises seront avantagées si elles peuvent sélectionner un algorithme produisant des modèles similaires à leurs modèles d’origine, ou meilleurs qu’eux.

Le process mining découvre automatiquement des processus métiers réels et recueille des informations dans les logs d’application existants. Ces données peuvent être utilisées pour générer des modèles de processus et calculer des métriques. En analysant la séquence d’événements à l’aide de leur horodatage, le process mining peut entièrement reconstituer les processus réels tout en identifiant et en découvrant les pertes d’efficacité, les bottlenecks et autres faiblesses. Et grâce à la disponibilité des données, à savoir toute action exécutée dans une application et consignée dans un log d’événement, le process mining est en mesure d’effectuer cette analyse de façon agnostique.

Scénarios d’utilisation de process mining

Le process mining peut être utilisé pour la gestion des processus métiers et leur amélioration dans tous les secteurs d’activité, mais plus particulièrement dans ceux des services financiers, des télécommunications, de la santé et du détail ; ces industries produisent de grandes quantités de données utilisables comme référence, et tout écart par rapport au comportement prévu peut avoir de graves conséquences.

• Services financiers : comme le volume des transactions a augmenté et que de plus en plus d’entreprises passent au numérique, les processus manuels ne parviennent plus à capter efficacement tous les comportements anormaux. Le process mining offre aux institutions des services financiers – confrontées à des exigences réglementaires et des obligations de contrôle toujours plus strictes – l’opportunité de découvrir, de façon continue et exhaustive, des problèmes dans les processus à grand volume.
• Télécommunications : le nombre d’abonnés augmente sans cesse et les activations sont de plus en plus automatisées, ce qui augmente considérablement le risque d’échec. Le process mining aide les sociétés de télécommunications confrontées à de gros volumes de commandes à découvrir les problèmes qui coûtent le plus cher et les pertes de clients dans leur processus Order-to-Activation (O2A).
• Santé : les données sur l’expérience des patients et leurs dossiers se multiplient, tout comme les risques entourant la préservation de la santé de la population et des résultats du parcours de soin de chaque patient. Pour les organismes de santé confrontés à une augmentation exponentielle des données, le process mining permet de délivrer un parcours de soin efficace et performant de bout en bout, commençant avant la première consultation et allant jusqu’à la clôture du dossier de soin.
• Détail : les entreprises du secteur de la vente au détail ont enregistré de coûteuses pertes de clientèle dues à la complexité des flux d’e-commerce et à des systèmes et processus problématiques. Les détaillants doivent gérer des volumes croissants de transactions, et grâce au process mining, ils s’assurent que leurs clients sont en mesure de passer leurs commandes sans problème, avec rapidité et efficacité.

Le process mining au service de la transformation numérique

Le process mining est régulièrement employé dans le cadre d’efforts plus vastes de transformation numérique, car elle peut délivrer des informations objectives et appuyées par des données sur le noyau des retards et des défauts d’efficacité des processus métiers ; elle fournit également les éclairages nécessaires à l’amélioration des processus, grâce à laquelle les systèmes fonctionnent de façon plus rapide, plus fluide et plus rentable. À ce titre, le process mining permet de donner la priorité aux opportunités de transformation numérique offrant la plus grande valeur ajoutée, et évaluer si les efforts dans ce sens ont effectivement produit les bénéfices attendus. Le process mining devient un outil inestimable pour maximiser le retour sur investissement dans les initiatives de transformation numérique.

Entre autres choses, elle peut :

• apporter de la visibilité, et donc accélérer les processus et améliorer leur productivité, ce qui a un impact direct sur les revenus,
• identifier les bottlenecks dans les processus métiers, mais aussi détecter les aberrations et localiser les problèmes qui font perdre le plus de temps,
• délivrer des informations plus fines et précises, ce qui peut se traduire par des résultats de meilleure qualité,
• moderniser la supervision pour réduire considérablement les risques en traitant les problèmes dès leur apparition.

Le process mining en contexte

Comprendre les objectifs des équipes des opérations métiers

À terme, l’objectif des équipes des opérations métiers est de mettre en œuvre le plan d’exploitation : établir un workflow pour les systèmes de l’entreprise et les domaines opérationnels principaux qui se concentrent sur l’efficacité et la productivité, afin de libérer les analystes d’une part de leurs tâches de routine. En partenariat avec les décideurs métiers, les équipes des opérations métiers contribuent à l’amélioration de l’efficacité des opérations métiers et aux KPI de performance, minimisent les écarts et garantissent l’excellence opérationnelle à l’échelle des systèmes. Entre autres choses, elles ont pour mission d’apporter de la transparence sur les processus existants en évaluant et en supervisant les indicateurs clés, pour détecter les bottlenecks, les abandons, les recours au support et autres problèmes menaçant la qualité de service, la satisfaction des clients, la productivité des employés et les objectifs globaux de l’entreprise et de la rentabilité.

Comment le process mining peut-il appuyer les opérations métiers ?

Les équipes opérationnelles exploitent les techniques de process mining de façon innovante pour mieux comprendre les processus métiers et détecter plus rapidement les bottlenecks, les aberrations et les redondances qui ralentissent les opérations. Une fois que ces éléments ont été identifiés, ils peuvent être éliminés, ce qui accélère le processus, divisant souvent sa durée par deux.

Business intelligence et process mining

Le process mining diffère de la business intelligence traditionnelle par le niveau et la profondeur de l’analyse. La BI traditionnelle s’appuie sur une connaissance préalable des processus sous-jacents et se concentre donc sur le calcul répété de métriques agrégées pour produire des rapports. Mais si les tableaux de bord de business intelligence peuvent éclairer sur des problèmes potentiels dans des domaines connus, ils n’apportent que peu de visibilité sur les aspects inconnus.

Le process mining, quant à elle, repose sur l’idée que les processus ne se déroulent pas toujours comme prévu et que des problèmes peuvent se matérialiser en des endroits inattendus. Une introspection plus approfondie dans les performances réelles des processus est indispensable pour garantir l’excellence opérationnelle.

Process mining : premières étapes

Comment prendre un bon départ avec le process mining ?

Si l’idée d’une initiative de process mining vous intéresse, vous pouvez commencer par identifier les points problématiques et les données, puis lancer un projet pilote. N’oubliez pas que le point de départ de n’importe quel projet de process mining est l’analyse des processus, qui examine étroitement l’état actuel des processus métiers, puis identifie les défauts et les opportunités d’amélioration.

Voici une méthode éprouvée pour déterminer la valeur du process mining.

• Identifiez le problème : choisissez un problème important pour votre activité, et qu’il est réaliste de résoudre par le process mining. Déterminez ensuite la valeur de la résolution du problème et les métriques que vous allez utiliser pour mesurer votre réussite.
• Identifiez les données : vous devez d’abord identifier les sources des données que vous aurez besoin de comprendre entièrement pour traiter les problèmes les plus prégnants touchant les processus métiers. De même, vous allez devoir identifier quels systèmes et applications doivent envoyer leurs données d’événement pour une transparence continue sur les processus de bout en bout.
• Pilotez un projet isolé : un projet pilote peut être indispensable pour démontrer la valeur potentielle d’une solution de process mining. Élaborez un projet qui puisse aboutir en relativement peu de temps de délivrer des résultats spécifiques, mesurables et compréhensibles par tous les membres de votre entreprise.
• Acceptez la vérité : entre autres choses, le process mining vous donne une image claire reposant sur des faits ; faites preuve de transparence dans les résultats de votre analyse. Bien que difficile, le process mining peut être l’outil idéal pour confirmer des réalités désagréables dans votre environnement de processus métiers, mais aussi un tremplin constructif pour poser les bonnes questions et apporter de vraies solutions.

N’oubliez pas que le process mining est plus qu’un outil, c’est un changement de paradigme qui demande des administrateurs de talents pour découvrir les problèmes et les résoudre. Ils peuvent ensuite ouvrir un dialogue avec le reste de l’entreprise pour résoudre, de façon complète et objective, les problèmes systémiques et permanents qui handicapent la productivité et l’efficacité.

Rentabiliser le process mining

L’utilisation du process mining offre une myriade d’avantages si vous comprenez comment extraire un maximum de valeur de la solution. Concentrez-vous sur la valeur potentielle du process mining et découvrez comment elle peut améliorer les domaines dans lesquels vous avez le plus besoin d’aide. Quelques axes particulièrement prometteurs :

• Libérez du temps et des ressources pour le personnel IT : comme le process mining délivre une image claire et précise des processus métiers reconstitués à partir de données informatiques, les administrateurs perdent moins de temps à investiguer les problèmes et peuvent ainsi se consacrer à des projets à valeur ajoutée qui contribuent directement aux objectifs de croissance de l’entreprise. Et en ayant pour point de départ une maîtrise solide de l’état actuel des processus métiers, le temps consacré aux autres problématiques et projets peut être plus productif.
• Une image claire et englobante de l’environnement des processus : les données offrent une image réaliste des processus métiers, ainsi qu’une base pour une analyse et un diagnostic précis. L’ensemble des variables, retards et autres problèmes sont incorporés au sein de cette vue holistique pour que les décideurs puissent agir en s’appuyant sur des faits plutôt que sur une opinion.
• Systèmes de processus améliorés : les administrateurs IT comprennent tous les rouages des flux de processus, y compris les retards et les fréquences. Les logs des systèmes IT consignent des volumes considérables de données précieuses qui peuvent être exploitées pour détecter les pertes d’efficacité dans les processus, éclairer les parcours les plus fréquents et jeter les fondations d’un environnement de processus plus normalisé. Le process mining peut également accélérer les investigations en permettant aux analystes de traiter immédiatement les points problématiques, pour gagner en productivité et réduire les coûts de l’entreprise.
• Des audits plus efficaces et performants : les entreprises peuvent s’appuyer sur le process mining pour produire des contrôles plus efficaces et précis, en évitant les spéculations et les conclusions subjectives. Vous perdrez ainsi moins de temps à refaire des tests pour éclaircir des incertitudes.

Comment choisir un logiciel de process mining

Une bonne solution de process mining doit exceller dans trois fonctions : découverte des processus, contrôle de conformité, et analyse et amélioration des performances.

• Tout d’abord, la solution de process mining doit posséder de robustes capacités de découverte, savoir parcourir les logs d’événements pour comprendre ce que font réellement les employés, puis établir un modèle de processus approprié en générant des cartes de tout le flux d’activité de l’entreprise.
• Vous aurez en outre besoin de contrôles de conformité fiables : votre solution doit analyser les logs d’événement pour garantir l’alignement des actions sur les modèles de processus.
• Troisièmement, votre solution doit proposer des capacités d’analyse et d’amélioration des performances, autrement dit savoir analyser les pertes d’efficacité potentielles dans un log d’événement, puis investiguer pour déterminer si et comment elles peuvent être résolues, et enfin apporter des améliorations en s’appuyant sur les données du processus réel.

Si le logiciel de process mining idéal varie selon la taille de votre entreprise, vos besoins et vos objectifs métiers, les outils clés de votre solution doivent vous permettre plusieurs choses :

• identifier les bottlenecks ainsi que les opportunités d’optimisation des processus,
• obtenir des informations sur les étapes qui échouent dans les processus,
• obtenir une vision de bout en bout de tous les processus métiers,
• effectuer une supervision continue et en temps réel des processus métiers,
• superviser les indicateurs clés de performance en temps réel,
• nettoyer et préparer les données,
• effectuer des contrôles de conformité et des analyses des défauts,
• améliorer les modèles de processus,
• corréler les données de systèmes hétérogènes.

La capacité d’une entreprise à mesurer, superviser et optimiser les processus métiers exerce un impact direct sur ses revenus et sur la satisfaction des clients. C’est pourquoi vous devez choisir avec soin la solution de process mining qui répondra le mieux à vos objectifs métiers.

Conclusion

Pour les entreprises, la capacité à analyser les données de log via le process mining représente une opportunité considérable, en particulier pour celles qui peinent à manier des processus complexes et peu pratiques. Les entreprises génèrent des quantités massives de données qui restent souvent sous-exploitées, et ces données peuvent souvent débloquer de nouvelles opportunités de profitabilité. Comme elles ne parviennent pas à obtenir des informations sur leurs processus ou même à les comprendre pleinement, elles s’exposent à de coûteux embouteillages qui vont inévitablement affecter leur efficacité, leur performance opérationnelle et, à terme, leurs revenus.

Les entreprises ont besoin d’une approche qui transforme des données jusque-là complexes et chaotiques en opportunité, plutôt qu’en risque ou en handicap, et c’est là qu’intervient le process mining. Par-dessus tout, c’est un moyen plus performant d’analyser et corréler des informations apparemment disparates et sans lien, identifier les faiblesses pour passer rapidement à l’action. Plutôt que de perdre des heures, des jours ou des semaines à résoudre des dysfonctionnements dans des feuilles de calcul, adopter le bon outil de process mining vous permettra d’utiliser les données dont vous disposez plus efficacement pour créer davantage de valeur. Certes, mettre de l’ordre dans le chaos des données de l’entreprise peut sembler une tâche insurmontable, mais initier dès maintenant un mouvement en ce sens aura de nombreux bienfaits en aval.