Process mining : le guide complet

Chaque fois que quelqu’un clique sur un bouton dans un système d’entreprise, met à jour un enregistrement, soumet un formulaire ou modifie un statut, cette action est consignée. Au cours d’une journée, ces journaux capturent la façon dont les tâches se déroulent réellement dans l’entreprise.

Le process mining analyse cet historique des activités. Il vous montre comment vos processus fonctionnent réellement en lisant les empreintes numériques laissées dans vos systèmes. Et une fois ce niveau de visibilité acquis, vous pouvez améliorer vos workflows sur la base de preuves réelles. Ce guide explique comment le process mining influe sur les entreprises comme la vôtre pour optimiser vos processus métier.

• Le process mining tire parti des données du journal d’événements pour visualiser et analyser le fonctionnement réel des processus métier.
• Contrairement à la cartographie traditionnelle des processus, le process mining révèle de vrais parcours d’exécution basés sur l’activité du système.
• Les trois principaux types de process mining sont la découverte, la conformité et l’amélioration, chacun étant axé sur la compréhension et l’amélioration des performances liées aux processus.
• Les logiciels de process mining aident les entreprises à mettre au jour les goulots d’étranglement, les lacunes en matière de conformité, les reprises et les inefficacités opérationnelles.
• Les outils modernes de process mining s’intègrent aux plates-formes d’analyse, aux systèmes d’automatisation et aux applications d’entreprise pour favoriser une amélioration continue.
• Salesforce prend en charge le process mining évolutif grâce à des données unifiées, en associant visibilité opérationnelle et automatisation sur une base connectée.

Le process mining est une méthode d’analyse data-driven qui exploite les journaux d’événements des systèmes d’entreprise pour retracer et évaluer l’exécution réelle des processus métier. En d’autres termes, il s’agit d’utiliser les données du système pour comprendre comment les tâches circulent réellement au sein de votre entreprise.

Les journaux d’événements contiennent des enregistrements structurés tels que les ID de requête, les noms d’activité, les horodatages et les actions de l’utilisateur ou du système. Un logiciel de process mining analyse ces enregistrements pour cartographier la séquence reprenant les étapes suivies par chaque transaction. Vous obtenez ainsi une représentation visuelle du flux réel des processus entre les systèmes et les équipes.

Le modèle étant construit à partir des données transactionnelles du système, il reflète le processus « en l’état », c’est-à-dire avec ses variations, ses blocages et ses écarts par rapport aux workflows attendus. C’est ce qui distingue le process mining des approches traditionnelles de documentation ou de cartographie, qui reposent sur des contributions humaines plutôt que sur des preuves issues du système.

Le process mining exploite les données déjà présentes dans les systèmes de votre entreprise. Chaque transaction laisse une trace structurée qui permet au logiciel d’organiser les données et de trouver des schémas récurrents qui sont presque impossibles à détecter manuellement. Contrairement à l’analytique traditionnelle, qui regroupe généralement les données dans des rapports ou des tableaux de bord, le process mining retrace la séquence complète des événements pour visualiser la manière dont les tâches se déroulent réellement, de bout en bout.

Les journaux d’événements constituent la base du process mining. Chaque journal contient généralement un ID de requête qui regroupe les activités connexes, un horodatage qui enregistre le moment où chaque action a eu lieu et une description de l’activité elle-même. Lorsqu’un logiciel de process mining analyse ces journaux, il classe les événements par ordre chronologique et les relie à des parcours de processus complets. Cette visibilité objective au niveau du système permet de visualiser des processus couvrant des milliers, voire des millions de requêtes.

Une fois les données structurées, les outils de process mining génèrent une carte visuelle du processus basée sur les données d’exécution réelles.

Cette carte vous permet de visualiser :

• Le parcours le plus courant qu’une requête suit du début à la fin.
• Les sections où des étapes supplémentaires sont ajoutées.
• La fréquence à laquelle les tâches reviennent à des étapes précédentes pour être corrigées.
• Les étapes engendrant systématiquement des blocages.
• Les sections où le processus réel s’écarte du workflow attendu.

Vous pouvez également comparer le processus enregistré à un modèle prédéfini. Vous pouvez ainsi détecter plus facilement les violations de conformité, les lacunes au niveau des politiques ou les solutions de contournement non officielles devenues routinières.

La cartographie traditionnelle des processus représente généralement une approche manuelle. Les équipes se réunissent lors d’ateliers, décrivent comment un workflow est censé fonctionner et documentent les étapes convenues dans un diagramme. Cette approche a de la valeur, mais elle relève plus de la perspective que de la preuve indiscutable.

Le process mining inverse ce schéma de réflexion et commence par les données avant d’essayer d’améliorer le processus. Au lieu de se demander comment les tâches doivent se dérouler, elle analyse le parcours réel de chaque transaction au sein de vos systèmes.

Comparés côte à côte, la cartographie traditionnelle des processus :

• Se base sur des entretiens et de la documentation.
• Capture le workflow attendu.
• Est généralement réalisée à un instant donné.

Tandis que le process mining :

• Se base sur les données transactionnelles du système.
• Reflète le parcours d’exécution réel.
• Peut être surveillé en continu à mesure que de nouvelles données sont intégrées.

Lorsque vous pouvez voir le parcours d’exécution réel, certains problèmes deviennent évidents, comme les goulots d’étranglement invisibles ou les risques de conformité. Vous découvrirez peut-être que les approbations font régulièrement des va-et-vient d’une équipe à l’autre avant l’approbation finale. Ou alors, que les requêtes de service sont rouvertes plus souvent que prévu. Ou encore, que les étapes conçues pour se produire une seule fois surviennent en réalité plusieurs fois. Quoi qu’il en soit, le process mining vous permet d’obtenir une base d’utilisation claire et d’effectuer des mises à jour d’après des données concrètes.

Une fois que les données du journal des événements sont connectées et cartographiées, les entreprises utilisent le process mining de trois manières distinctes. Chacune d’entre elles répond à un objectif opérationnel différent.

La découverte des processus crée un modèle directement à partir des journaux d’événements sans s’appuyer sur un workflow prédéfini.

La plupart du temps, les entreprises partent de là, car elles peuvent mettre au jour le parcours dominant, les acheminements alternatifs et les variations qui existent dans leurs systèmes.

La découverte est utile lorsque :

• Vous soupçonnez un écart important entre le processus documenté et la réalité.
• Vous vous préparez à l’automatisation et devez comprendre les schémas d’exécution.
• Vous devez disposer d’un point de départ factuel avant de repenser les workflows.

Elle répond à une question simple : que se passe-t-il actuellement ?

La vérification de la conformité compare l’exécution réelle à un modèle attendu.

Dans ce cas, vous disposez déjà d’un processus défini, peut-être lié à des règles de conformité, à une politique interne ou à des exigences réglementaires. Le process mining évalue le degré d’alignement de l’activité réelle sur ce modèle et signale les écarts.

Cette procédure est particulièrement pertinente dans les environnements réglementés. Au lieu d’auditer manuellement de petits échantillons, vous pouvez évaluer l’ensemble des transactions et identifier les cas dans lesquels les politiques ont été contournées, les étapes ont été ignorées ou l’ordre des approbations n’a pas été respecté.

Elle répond à une question différente : nos processus fonctionnent-ils comme ils sont censés le faire ?

L’amélioration des processus s’appuie sur la découverte et la conformité, en ajoutant l’analyse des performances.

Une fois que vous savez comment un processus s’exécute et à quel moment il s’écarte du modèle, l’amélioration des processus se concentre sur l’optimisation. Elle connecte les données d’exécution à des métriques telles que la durée du cycle, le temps d’attente, l’utilisation des ressources et les signaux de coût. À partir de là, les entreprises peuvent prioriser les changements ayant un impact mesurable. Les améliorations débouchent souvent directement sur des initiatives d’automatisation, permettant à vous et votre équipe d’automatiser des modèles d’exécution validés et de cibler les zones les plus génératrices de frictions.

Elle répond à la question prospective : quels domaines pouvons-nous améliorer et quels changements feront la plus grande différence ?

Le process mining devient précieux lorsqu’il dépasse le stade de la visibilité et qu’il commence à influencer les décisions.

Le process mining permet de voir comment le temps est réellement réparti. Un responsable peut savoir qu’il subsiste des lenteurs au niveau des approbations, sans se rendre compte qu’une étape spécifique ajoute deux jours supplémentaires à presque chaque transaction. Le process mining rend cela visible.

Vous pouvez identifier les étapes d’approbation qui dépassent systématiquement les objectifs. Vous pouvez détecter les schémas de reprise qui ajoutent plusieurs jours à un cycle. Vous pouvez quantifier la fréquence à laquelle les tâches restent inactives entre les transferts. De plus, vous n’avez pas à vous fier à vos collègues pour identifier les blocages, car vos données vous donnent déjà ces informations. Ainsi, les efforts d’amélioration permettent de remplacer les opinions par des données factuelles.

Dans les secteurs réglementés, même les plus légers écarts peuvent engendrer des risques importants.

Grâce au process mining, vous pouvez évaluer l’ensemble des transactions au lieu de petits échantillons d’audit. Si les étapes requises sont ignorées, réorganisées ou traitées en dehors de la politique, les données en font état. Cela est particulièrement utile dans les secteurs de la finance, de la santé et d’autres environnements réglementés où de légers écarts peuvent avoir des conséquences démesurées.

Évaluer et optimiser vos processus une seule et unique fois ne suffit pas, ces derniers ne sont pas immuables. Les changements de volume ou de structure d’équipe sont inhérents au fonctionnement des entreprises.

Le process mining permet de surveiller les performances au fil du temps, au lieu d’effectuer une analyse unique et de clore le sujet. Lorsque des améliorations sont mises en œuvre, les données indiquent si elles ont fonctionné. Lorsque l’automatisation est introduite, vous pouvez mesurer son effet réel sur la durée du cycle et la variation.

C’est là que les initiatives comme l’automatisation des processus entrent en jeu. L’exploration met en évidence les domaines dans lesquels l’automatisation aura le plus d’impact, au lieu de naviguer à vue.

Le process mining fonctionne de concert avec l’intelligence commerciale, l’automatisation robotisée des processus et l’automatisation des workflows, mais il joue un rôle différent.

L’intelligence commerciale se concentre sur les résultats. Les tableaux de bord indiquent les revenus, le volume de requêtes, la marge ou encore le temps de résolution. Ils vous donnent des indications sur ce qui s’est passé, mais pas sur la manière dont le processus s’est déroulé.

Le process mining se concentre sur l’exécution. Il donne des indications sur la façon dont les tâches ont circulé d’un système à l’autre pour produire ces résultats.

Les outils d’automatisation robotisée des processus et de gestion des workflows exécutent des tâches. Ils déplacent les données, déclenchent des actions et réduisent les efforts manuels. Le process mining permet de déterminer quelles tâches sont suffisamment stables pour être automatisées et où les variations doivent être traitées en premier, afin que les équipes puissent hiérarchiser les efforts d’automatisation avec plus de précision.

L’analytique explique les performances. L’automatisation les transforme. Le process mining fait le lien en ancrant le tout dans des données d’exécution réelles. Vous pouvez ainsi passer de l’identification des problèmes à l’ajustement des workflows pour obtenir de meilleurs résultats.

À mesure que les entreprises développent des opérations pilotées par l’IA et des programmes de transformation numérique plus vastes, il est essentiel de comprendre le comportement des processus. Impossible de repenser des processus que vous ne pouvez pas voir clairement.

Le process mining identifie les candidats à l’automatisation sur la base de schémas mesurables.

Il met en évidence les activités répétitives, les transferts manuels et les tâches à fort volume qui suivent des parcours prévisibles. Ces insights vous aident à sélectionner et à mettre en œuvre l’automatisation dans les domaines où elle aura l’impact le plus immédiat. Ceux-ci deviennent ensuite d’excellents candidats à l’automatisation robotisée ou à l’automatisation des workflows.

Il expose également les domaines présentant des variations excessives. Dans ce cas, vous devrez peut-être repenser le processus avant de l’automatiser et de pouvoir constater les avantages de l’automatisation du lieu de travail .

Les systèmes d’IA s’appuient sur des données structurées et de haute qualité relatives à l’exécution des tâches.

Le process mining vous permet de visualiser cette structure. Il offre une visibilité sur la durée des cycles, les parcours d’exécution et les modèles de déviation qui peuvent éclairer les modèles de prévision et les outils de planification, tout en guidant la manière dont les workflows doivent être ajustés pour améliorer la cohérence. Dans les environnements axés sur des initiatives telles que la gestion de projets assistée par l’IA , le process mining renforce l’intelligence opérationnelle en ancrant les décisions prises par l’IA dans le comportement réel du workflow.

Lorsque vous envisagez d’acquérir un logiciel de process mining, certaines fonctionnalités clés sont à rechercher, en particulier celles qui affectent les exigences d’évolutivité et d’intégration.

Les outils de process mining performants doivent intégrer au minimum :

• La détection automatisée permettant de créer des modèles de processus directement à partir des journaux d’événements.
• L’analyse de conformité qui compare l’exécution aux workflows définis.
• Les tableaux de bord de performance basés sur la durée de cycle, le temps d’attente et le débit de traitement.
• L’analyse des causes profondes qui explique pourquoi les goulots d’étranglement se produisent.
• L’intégration aux systèmes d’entreprise (CRM, ERP et plates-formes de service client).

Sans ces fonctionnalités, le process mining devient une analyse ponctuelle. Elles vous offrent une visibilité continue sur vos opérations et s’améliorent à mesure que vous modifiez et recevez des données.

Les environnements d’entreprise introduisent une complexité à laquelle les déploiements restreints ne sont pas confrontés.

Les processus couvrent plusieurs systèmes et impliquent d’importants volumes de données. Les exigences en matière de sécurité et de gouvernance sont également plus strictes et plus pointilleuses. Une solution d’entreprise viable doit prendre en charge l’intégration de données multi-systèmes tout en préservant l’intégrité des données et les contrôles d’accès.

Elle doit également fournir une visibilité entre les services. Le processus Order-to-Cash ne relève pas uniquement de l’équipe finance. Les workflows de service client ne fonctionnent pas en vase clos au sein d’une seule application. Le process mining avec MuleSoft dans Salesforce connecte les données d’événements sur l’ensemble de ces systèmes, de sorte que l’analyse reflète l’intégralité du cycle de vie des transactions plutôt qu’une vue unique de l’application.

Le process mining offre une plus grande valeur ajoutée lorsqu’il s’exécute sur des données opérationnelles connectées. Au sein de Salesforce, Data 360, MuleSoft et Apromore travaillent de concert pour créer une vue unifiée de l’exécution des processus dans l’ensemble des systèmes.

Avec Salesforce, les données d’événements provenant des systèmes CRM, de service client et externes peuvent être unifiées via Data 360 et MuleSoft avant qu’elles n’atteignent la couche d’exploration. Les données sont connectées et standardisées en permanence, ce qui permet à l’intégration de prendre en charge l’analyse sur l’ensemble du cycle de vie des transactions, y compris les workflows qui évoluent sur différents services et plates-formes.

Apromore fournit les capacités de process mining à partir de ce socle de données. Il prend en charge la découverte automatisée, la vérification de la conformité et l’analyse des performances dans le cadre de processus d’entreprise complexes. Votre équipe disposera d’une vue claire et de bout en bout de la manière dont les tâches se déroulent réellement au sein de l’entreprise.

Pour intégrer le process mining dans vos workflows, commencez par ces étapes fondamentales.

Choisissez un processus à volume élevé, interfonctionnel ou directement lié aux revenus ou à la conformité.

Le processus Order-to-Cash est un point de départ courant, car il touche aux ventes, aux finances et à l’exécution. Le processus Procure-to-Pay également, en particulier dans les environnements sensibles aux coûts. Les workflows de service client sont souvent privilégiés lorsque les délais de réponse ou les retards de traitement des dossiers font l’objet d’une attention particulière.

La clé est de choisir un processus pour lequel les performances comptent et dont les variations sont susceptibles d’être mesurées.

Le process mining repose sur des journaux d’événements structurés. Il s’agit de confirmer que chaque transaction peut être suivie à l’aide d’un ID de requête, d’un horodatage et d’un libellé d’activité.

Il peut être nécessaire d’aligner les données provenant de plusieurs systèmes afin que les événements connexes soient connectés dans une vue de processus unique. Le nettoyage et la normalisation des données à ce stade permettent d’éviter la distorsion des modèles par la suite.

Anticipez l’établissement des métriques de référence. La durée du cycle, le temps d’attente et la fréquence du parcours fournissent un contexte une fois le modèle généré.

Les parties prenantes doivent examiner les conclusions et s’entendre sur les domaines prioritaires. Certains goulots d’étranglement peuvent nécessiter des mises à jour des politiques, tandis que d’autres peuvent devenir des candidats à l’automatisation. Les améliorations doivent être surveillées au fil du temps pour confirmer l’évolution réelle des performances.

Un démarrage à petite échelle, une validation des résultats et une expansion progressive ont tendance à engendrer une adoption plus forte qu’un lancement généralisé et simultané.

Le process mining offre une valeur ajoutée plus concrète lorsqu’il exploite des données connectées à l’échelle de l’entreprise. Grâce à sa collaboration avec Apromore, Salesforce rassemble des capacités d’intégration, d’unification des données et de process mining avancée.

Découvrez comment Salesforce et Apromore prennent en charge le process mining évolutif dans des systèmes complexes, et comment les données opérationnelles unifiées peuvent améliorer la visibilité grâce à une démonstration de Data Cloud.