
Process Mining ? Exploration de données ? Business Intelligence ? Il existe de nombreux termes analytiques et il peut être difficile de les comprendre tous. Ce cours vous aidera à comprendre les termes associés à Process Mining et comment il peut être utilisé pour améliorer les processus de gestion.
Avant de nous plonger dans le monde de l'analyse des processus, nous allons d'abord comprendre :
- Qu'est-ce que l'exploration de processus ?
- Quels sont les termes clés dans Process Mining ?
- Quels sont les avantages de l'exploitation minière des processus ?
- Pourquoi les entreprises utilisent-elles l'analyse de l'exploitation minière des processus ?
Exploration de processus
Process Mining combine différents champs analytiques pour analyser les processus opérationnels en fonction de leurs données réelles « telles quelles », qui sont disponibles sous forme de fichiers journaux dans les systèmes ERP. Il est dérivé du domaine de l'exploration de données car il utilise une technologie similaire aux processus d'exploration pour des améliorations.
L'objectif de l'exploration de processus est de transformer les données en informations exploitables en révélant l'état actuel des processus et en créant des opportunités d'amélioration.

Empreintes numériques
Par rapport à l'exploration de données, l'exploration de processus se concentre sur les processus de gestion et leurs données altérables dans les systèmes ERP. L'idée de Process Mining est de découvrir, de surveiller et d'améliorer les processus de gestion.
Tout au long des processus et des opérations, chaque détail est enregistré. Ces détails laissent derrière eux une trace appelée empreintes numériques et peuvent être trouvés dans différents systèmes d'une organisation. L'exploration de processus capture ces empreintes et vous permet de les visualiser dans une vue de parcours étape par étape.
Données altérables
Les tâches les plus basées sur le système sont enregistrées dans des fichiers journaux, appelés journaux d'événements.
L'exploration de processus utilise des journaux d'événements et des données liées aux processus pour « explorer » les processus et mieux les comprendre. Compréhension complète des processus :
- Identification des tendances, modèles et écarts des processus
- Visualisation détaillée des processus réels
- Découvrir de nouvelles façons d'améliorer l'efficacité des processus
Analyse des traces
Toutes les étapes exécutées sont révélées et peuvent être analysées pour détecter la conformité et les inefficacités (telles que la reprise ou les tâches redondantes). Process Mining utilise les techniques de Business Intelligence pour visualiser ces informations et fournir ainsi des informations précieuses.
Science des processus
En fonction des résultats, les améliorations de processus respectives peuvent être définies. Par exemple :
- Mise en œuvre des étapes d'approbation pour garantir la conformité
- Suppression des tâches redondantes pour réduire la durée du cycle
- Modifier les flux de processus pour une exécution efficace
Terminologie
Lorsque nous parlons de Process Mining, il est important de clarifier les termes communs. Prenons un exemple pour expliquer les termes clés. Imaginez que vous travailliez dans une entreprise vendant des T-shirts avec des impressions personnalisées aux clients (les clients peuvent également en acheter avec des imprimés existants). Les termes suivants sont couramment utilisés.
Conditions d'exploration de processus
Modèle de processus : la plupart des entreprises ont déjà des modèles de processus existants, qui décrivent visuellement la séquence des tâches et des responsabilités (processus "futurs"). Le modèle de processus ci-dessous permet de visualiser toutes les tâches « à exécuter » nécessaires pour terminer le processus.

Cas de processus : un cas définit une exécution unique du processus (complète ou incomplète). Les points bleus représentent les différentes tâches de service. Le point rouge représente les tâches qui ont été exécutées dans le processus.

Variantes de processus : une variante est un ensemble de cas avec le même flux de processus : mêmes choix, activités, événements. Seules de petites différences (décision finale différente) entraîneront une nouvelle variante. L'exemple ci-dessous montre 3 variantes de processus différentes (basées sur 4 cas).

Événements : dans Process Mining, les événements définissent chaque action dans un système et ces actions ont un horodatage spécifique. En supposant que le processus est entièrement exécuté, chaque tâche individuelle est considérée comme un événement car nous recevons un horodatage généré par le système pour chaque tâche. Par exemple, lorsque la chemise est envoyée pour impression, elle est considérée comme un événement et a un horodatage associé à cette tâche spécifique.

Attributs : outre les tâches et horodatages spécifiques, il existe d'autres informations relatives au processus appelé Attributs. Les attributs de tâche fournissent des détails supplémentaires sur les tâches exécutées pour certains cas, tels que le centre de coûts, le type d'exécution (utilisateur ou système) et les coûts. Les attributs de cas fournissent des détails supplémentaires sur les cas, tels que le type de commande, le mode de paiement et le choix de la vitesse d'expédition. Voir l'exemple ci-dessous pour les attributs de cas.

Le cœur de l'exploration des processus
Quelles sont les capacités de l'exploration de processus ?
Les processus de gestion volumineux contiennent souvent des millions de cas, qui sont répartis dans des centaines de variantes différentes. Le cœur de Process Mining est d'identifier l'état actuel des processus et de révéler les variantes inefficaces pour améliorer les processus.
Notre monde de changement rapide a rendu Process Mining irrésistible pour les entreprises avides d'amélioration.
Jusqu'à présent, nous avons appris que l'exploration des processus capture les empreintes numériques des tâches basées sur le système pour fournir des informations sur le processus opérationnel réel. Ça semble super ! Mais quelles sont exactement ces informations ?
L'exploration de processus a trois fonctionnalités importantes :
- Découverte de processus
- Conformité des processus
- Performance des processus
Découverte de processus

La Découverte de processus permet de visualiser la manière dont les tâches exécutées sont effectuées et de retracer le flux de processus.
Les entreprises peuvent ainsi :
- Identifier le processus « en l'état » réel dans un système
- Identifier les écarts de processus, les exceptions ou les valeurs aberrantes
- Identifier le chemin critique (la séquence la plus longue des tâches du début à la fin) et le nombre total d'exécutions
- Obtenir un point de départ pour approfondir vos processus
Contrôle de conformité

La conformité des processus se concentre sur la mise en correspondance des données « telles quelles » avec un processus « futur » prédéfini existant, par exemple un modèle de processus BPMN.
Les entreprises peuvent ainsi :
- Identifier le total des cas non conformes
- Identifier le parcours racine de chaque cas
- Élaborer des mesures pour garantir la conformité
Performance des processus

La performance des processus consiste à mesurer le processus et à définir les indicateurs de performance affichés dans un tableau de bord.
Les entreprises peuvent ainsi :
- Créer et évaluer des mesures d'amélioration
- Performance des points de référence (par exemple, dans différentes régions)
- Suivre le processus de performance global en temps réel pour réagir plus rapidement en cas de modifications
Pourquoi les entreprises utilisent-elles Process Mining ?
Il existe plusieurs raisons pour lesquelles les entreprises étudient et améliorent leurs processus opérationnels, mais la principale est une raison courante qui a un impact sur presque toutes les entreprises.
Transformation numérique
La transformation numérique est l'un des termes les plus utilisés dans le monde d'aujourd'hui et constituera un défi pour de nombreuses entreprises dans les prochaines années. Cela signifie que de nombreuses entreprises doivent adapter leurs processus de manière à ce que de nouvelles technologies puissent être implémentées pour répondre aux attentes des clients et gagner de nouveaux clients. Les processus analogiques précédents doivent être transformés en processus numériques.
La transformation numérique signifie le changement de processus d'une entreprise pour s'adapter à l'évolution rapide du marché mondial et des attentes des clients en utilisant les technologies numériques et en mettant en œuvre une infrastructure numérique. Il combine les derniers outils et processus innovants avec l'expertise de l'entreprise afin de répondre aux attentes des clients et d'assurer une position concurrentielle pour l'entreprise.
La transformation numérique combine les derniers outils et processus innovants avec l'expertise de l'entreprise afin de répondre aux attentes des clients et d'assurer une position concurrentielle pour l'entreprise.
Trois sujets importants
- Big Data et analyse des processus en temps réel
L'exploration de données permet d'identifier les tendances, les modèles et le comportement des clients dans un ensemble de données volumineux. Combiné à Process Mining, cela permet un flux transparent de processus opérationnels et de données de production pour des analyses en temps réel.
- Technologie cloud
Les technologies Cloud permettent de disposer de ressources distantes, de stocker et de traiter les données à la demande, ainsi que de réduire les coûts liés au matériel et à l'infrastructure. Les outils d'exploration de processus basés sur le cloud fournissent des connecteurs puissants à de nombreux systèmes et analysent des millions de cas en quelques secondes pour fournir une visibilité sur les processus.
- Intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (ML)
L'IA offre aux entreprises une toute nouvelle base de prise de décision, ce qui leur permet de prendre des décisions plus éclairées. En raison de son développement rapide, il est déjà mis en œuvre dans de nombreux secteurs, y compris l'informatique, les services financiers, la fabrication automobile et les soins de santé. L'IA dans Process Mining est basée sur des données réelles "telles quelles" et peut prévoir le processus pour les cas, par exemple, les commandes entrantes.


