La maîtrise et l’optimisation des processus métier est un différenciateur clé pour une entreprise, pour sa réussite et sa pérennité. Traditionnellement, pour comprendre et cartographier les processus, les organisations mènent des études basées sur des ateliers avec les équipes métiers et des échanges avec les acteurs identifiés comme clé. Malheureusement, ces méthodes ont des limites car elles se basent sur des informations incomplètes et subjectives. Depuis quelques années, des méthodes automatiques d’exploration des processus voient progressivement le jour sous la dénomination de « Process Mining ». Ce nouvel outil propose une nouvelle approche orientée « données » et offre une vue objective et complète sur l’exécution des processus.
A travers cet article, vous découvrirez les rouages du Process Mining et trouverez les réponses aux principales questions que vous pourriez vous poser.
A quelles problématiques s’adressent le Process Mining ?
Dans nos vies privées, nous sommes nombreux à avoir expérimenté une commande en ligne dont les engagements sur les délais de livraison n’ont pas été tenus, ou un incident technique avec notre box Internet pour lequel nous avons l’impression d’être une balle de ping pong baladée entre les différents services en charge du problème. Ce type de situation se produit aussi dans nos processus internes d’entreprise : par exemple, lorsqu’une équipe est bloquée parce que sa demande d’achat de matériel n’a pas été traitée en temps voulu.
Les questions posées derrière ces exemples sont : savez-vous réellement comment fonctionne votre organisation ? Comment sont opérés les principaux processus, notamment le traitement des commandes clients (« Order to Cash »), la gestion des achats (« Procure to Pay »), la gestion des incidents ?
Souvent, même la direction, ne dispose que d’une vue biaisée, voire idéalisée, de ce qui se passe réellement dans ses services. Malgré les documents de procédures, les audits réguliers, il est difficile pour les organisations de maîtriser comment les processus sont exécutés en pratique.
La méthode classique pour comprendre et optimiser un processus métier est basée sur la collecte d’informations grâce à des interviews et des ateliers avec les référents métiers pour comprendre leur quotidien, les objectifs attendus et dresser un diagramme du processus tel. Cependant, une telle approche nous donne une vision parfois subjective d’individus ou d’équipes sur la manière dont est traité le processus. Plus le processus implique d’acteurs, plus réunir cette connaissance devient long et coûteux. En tout cas, cette démarche ne donne qu’une vue au moment de l’analyse : elle ne permet pas un suivi de l’évolution du processus.
Le Process Mining est un outil pour répondre à ces problématiques en donnant une vue non biaisée et complète de l’exécution de vos principaux processus métier.
Le Process Mining : Le principe en quelques mots
Le Process Mining se base sur les données générées par vos processus dans votre système d’information pour reconstituer la réalité de leur exécution.
A chaque fois qu’une personne agit sur un système (par exemple, accuser la réception d’une commande dans SalesForce, valider une demande d’achat dans SAP, changer le statut d’un incident dans ServiceNow), elle laisse derrière elle une donnée, une “empreinte digitale” horodatée. Chaque empreinte est constituée de 3 informations :
- ID : identifiant unique permettant de tracer une action sur le système d’information (ex : le N° de commande)
- Timestamp : horodate l’action
- Activité : étape du processus réalisée par l’utilisateur (ex : « Prise en compte de la commande », « Déclenchement paiement de la facture », etc.)
Ce sont ces évènements que la solution de « Process Mining » agrège pour reconstituer par quelles étapes, par qui et quand une instance de processus, c’est-à-dire un cas (ex : une commande, un achat, un incident), est passée.
Voici, ci-dessous, la restitution dans Celonis, un des principaux outils de ce marché, d’un processus “Accounts Receivable” qui traque les factures, de leur création à leur archivage.
Des approches complémentaires
On peut distinguer 3 types d’approches différentes dans le Process Mining :
- Process Discovery : transformation des empreintes en un modèle de processus. Ce modèle de processus liste l’intégralité des variations du processus réalisées par les utilisateurs sur les systèmes.
- Conformance Checking : comparaison entre le modèle de processus théorique et celui réalisé lors du Process Discovery. Le but ici est de mettre en avant les disparités entre la théorie (“comment mon processus a été pensé”) et la pratique (“comment mon processus est réalisé”)
- Enhancement : analyse du modèle théorique et du modèle basé sur les empreintes digitales pour proposer des axes d’amélioration (goulots d’étranglement, étapes imprévues, boucles)
Quand et où appliquer le Process Mining ?
Les applications du Process Mining sont très variées car la tendance est à l’explosion de la quantité de données et une complexification des processus au sein des organisations, avec notamment la multiplication des systèmes et applications.
Le cœur du Process Mining étant la donnée, son utilisation devient intéressante quand la quantité est trop importante pour être traitée par les méthodes traditionnelles d’analyse. Ainsi il est principalement utilisé pour les principaux processus des organisations : les plus transversaux, ceux qui impliquent différents services et plusieurs systèmes critiques (ERP, CRM, applications métiers centrales). Voici quelques cas d’usage classiques.
Quels sont les bénéfices attendus du Process Mining ?
Comprendre les processus
C’est le premier bénéfice attendu : celui auquel on identifie cette technologie. La construction automatique de la cartographie du processus réalisée avec le Process Mining, permet de mieux connaître le processus. Elle met en évidence le nombre d’étapes, leur ordre de réalisation, le temps passé sur chacune d’entre elles, les exceptions, etc.
Des fonctionnalités de filtrage permettent d’effectuer des analyses approfondies :
- Consulter toutes les instances qui passent par cette étape ou qui ont cette transition entre 2 étapes spécifiques (par exemple, revenir en arrière dans le processus)
- Consulter les instances associées à une métadonnée : le type de produit acheté ou vendu, la filiale ayant traitée la demande, le fournisseur ou le client
- Filtrer sur une période de temps
Assurer la conformité du processus
La mise en place du Process Mining aide à identifier les anomalies dans l’exécution du processus :
- Le passage par certaines étapes non souhaitées
- L’absence de certaines étapes dans une instance (ex : absence d’une validation hiérarchique ou d’un contrôle « 4 yeux »)
- L’ordre suivi entre certaines activités
- Des délais trop longs entre certaines activités selon les SLA du processus
Monitorer le processus
La plateforme de Process Mining est mise à la disposition des équipes Métier. Dans une approche « Self-Service », elles peuvent suivre au fil de l’eau comment avancent les nouvelles instances. Des indicateurs clés ou « Key Performance Indicators » (KPIs) sont définis avec les référents métier et affichés sur le tableau de bord du processus.
Améliorer le processus
Une fois que le processus est mieux compris et maîtrisé, il est plus facile d’identifier les améliorations à apporter afin d’optimiser le processus, réduire les coûts et augmenter la satisfaction (client / fournisseur / collaborateur).
Des changements organisationnels peuvent être apportés : ajout de nouvelles ressources, modification des procédures et règles internes, etc. Les plateformes de « Process Mining » permettent aussi d’automatiser certaines actions. Quand une instance passe dans une certaine activité, dans un certain contexte, une action est immédiatement déclenchée, par exemple, dans l’ERP ou sur une plateforme d’automatisation : lancement d’un worklow (BPM) ou d’un robot (RPA).
Dans tous les cas, les changements apportés pourront être constatés et leur intérêt évalué dans le tableau de bord du processus.
Prédire l’évolution des processus
Les plateformes de Process Mining proposent enfin des fonctionnalités de simulation. Elles facilitent ainsi l’identification et l’anticipation des goulots d’étranglement et l’impact des variations de charge. Le but est d’assurer que les bonnes ressources à moyen terme seront disponibles pour faire face à des charges de travail plus élevées.
Conclusion
Nous avons présenté dans cet article les principes du Process Mining : à quelles problématiques il s’adresse, comment il opère et les bénéfices attendus.
Nous proposerons dans de prochains articles des présentations des plateformes de nos principaux partenaires sur ce marché, Celonis et UiPath, et notre approche projet pour mettre en œuvre cette technologie au sein des organisations.
Sources
- Process Mining : A recent framework for extracting a model from event logs, Luis Santos, Juin 2017
- Kalenkova, A. A., Aalst, van der, W. M. P., Lomazova, I. A., & Rubin, V. A. (2015). Process mining using BPMN : relating event logs and process models. (BPM reports; Vol. 1501). BPMcenter. Org.
- Mapping the Patient’s Journey in Healthcare through Process Mining, Michael Arias from International Journal of Environmental Reserch and Public Health
- http://www.processmining.org/
- https://www.livejourney.com/fr
