Qu'est-ce que le Process Mining ?

Le Process Mining est une discipline émergente dans le domaine de la gestion des processus métiers (BPM). Elle permet d'analyser et d'améliorer les processus d'une organisation en exploitant les données existantes des systèmes d'information. Contrairement aux méthodes traditionnelles de modélisation des processus, le Process Mining se base sur des faits réels extraits des journaux d'événements (logs) pour créer une représentation exacte de ce qui se passe réellement dans les processus métiers.

Fonctionnement du Process Mining

Le Process Mining utilise des données d’événements collectées à partir des systèmes informatiques pour reconstituer les flux de travail réels. Ces données sont souvent issues d'outils ERP, CRM ou autres systèmes d'information. L'objectif est d'offrir une visualisation transparente et en temps réel des processus, permettant ainsi d’identifier les inefficacités, les goulots d'étranglement, et les écarts par rapport aux processus définis.

Les trois principales techniques utilisées dans le Process Mining sont :

1 - Discovery (Découverte) : Permet de créer une cartographie des processus à partir des données, sans modèle préexistant.

2 - Conformance (Conformité) : Vérifie si le processus suit les règles définies en comparant les logs avec les modèles existants.

3 - Enhancement (Amélioration) : Identifie les opportunités d'amélioration des processus en analysant les écarts et les inefficiences.

Les avantages du Process Mining pour les entreprises

Les entreprises bénéficient grandement du Process Mining grâce à son approche factuelle et data-driven. Voici quelques-uns de ses principaux avantages :

1 - Amélioration de la performance : En visualisant clairement les inefficacités et les redondances dans les processus, les organisations peuvent mieux cibler les axes d’amélioration.

2 - Réduction des coûts : En identifiant les tâches superflues ou les goulots d’étranglement, les entreprises peuvent optimiser l'utilisation des ressources et réduire les coûts opérationnels.

3 - Meilleure conformité : Le Process Mining permet de vérifier si les processus respectent les réglementations internes et externes, réduisant ainsi les risques
de non-conformité.

Différence entre Process Mining et BPM traditionnel

Le Process Mining se distingue des méthodes de gestion des processus métiers (BPM) traditionnelles par son approche centrée sur les données. Alors que le BPM classique repose souvent sur des hypothèses et des interviews pour modéliser les processus, le Process Mining se base sur les données réelles issues des journaux d'événements. Cela donne une vue plus précise et plus objective des processus tels qu'ils sont réellement exécutés.

Cas d'usage du Process Mining

De nombreuses industries utilisent le Process Mining pour améliorer leurs
processus métiers :

1 - Secteur bancaire : Optimisation des processus de gestion des prêts et
des comptes clients.

2 - Santé : Amélioration des flux de travail dans les soins aux patients et la gestion des dossiers médicaux.

3 - Supply Chain : Analyse et optimisation des processus logistiques pour minimiser les retards et améliorer la satisfaction client.

Les outils de Process Mining

Plusieurs solutions logicielles de Process Mining existent sur le marché, avec chacune leurs particularités :

1 - Celonis : Leader du marché, il propose une solution complète avec des fonctionnalités d’analyse avancées pour l’optimisation des processus.

2 - Software AG ARIS : Un outil qui combine Process Mining et gestion des processus métiers pour offrir une vue d'ensemble complète.

3 - IBM Process Mining : Utilisé pour identifier les opportunités d'automatisation et améliorer l'efficacité des processus.