Comprendre le Process Mining : Les points clés à retenir

Le Process Mining, c’est quoi ?

Le Process Mining, ou "minage de processus" en français, est une discipline qui utilise des techniques d'analyse des données pour extraire, surveiller et visualiser des modèles de processus à partir des journaux d'événements générés par les applications informatiques au sein d'une organisation. Ces journaux d'événements enregistrent les activités et les interactions des utilisateurs avec les applications informatiques, fournissant ainsi une trace numérique des processus métier.

Le Process Mining vise à comprendre comment les processus métier sont réellement exécutés, en se basant sur des données réelles plutôt que sur des descriptions théoriques ou des analyses réalisées par des Business Analyst. Les techniques de Process Mining peuvent ainsi être utilisées pour :

1. Découvrir les processus : Identifier et extraire automatiquement les activités, les flux de travail et les relations entre les différentes étapes d'un processus métier.
2. Analyser la conformité : Vérifier si les processus métier sont exécutés conformément aux politiques et réglementations établies en comparant les modèles extraits avec les normes préétablies.
3. Optimiser les processus : Identifier les goulots d'étranglement, les inefficacités et les opportunités d'amélioration dans les processus métier afin d'optimiser les performances opérationnelles.
4. Surveillance en temps réel : Suivre et analyser les processus en temps réel pour prendre des décisions plus éclairées et réagir rapidement aux changements.

Les outils de Process Mining utilisent souvent des algorithmes d'analyse des données, de modélisation et de visualisation pour représenter graphiquement les flux de travail, les temps d'exécution, les variations et les performances des processus. Ces informations permettent aux organisations d'obtenir des insights précieux pour améliorer l'efficacité opérationnelle, la qualité des services et la conformité réglementaire.

Les outils intégrés par Arondor :
-          ABBYY Timeline
-          BluePrism Process Intelligence Software
-          UiPath Process Mining
-          Celonis
-          IBM Process Mining
-          Automation Anywhere Process Mining

Quels sont les gains principaux de la mise en place de solutions de Process Mining ?

La mise en place de solutions de Process Mining offre plusieurs avantages significatifs aux organisations. Voici quelques-uns des gains principaux associés à l'adoption de ces solutions :

1.  Visibilité accrue sur les processus : Le Process Mining permet de visualiser et de comprendre les processus métier réels en utilisant des données concrètes. Cela offre une transparence complète sur la façon dont les activités sont effectuées, identifiant ainsi les étapes critiques et les relations entre les différentes tâches.
2.  Optimisation des processus : En analysant les données extraites, les organisations peuvent identifier les inefficacités, les goulots d'étranglement et les opportunités d'optimisation. Cette connaissance permet d'apporter des modifications ciblées pour améliorer l'efficacité opérationnelle et réduire les coûts.
3. Découverte automatique : Le Process Mining offre la possibilité de découvrir automatiquement les processus sans nécessiter une modélisation manuelle préalable. Cela est particulièrement utile pour comprendre des processus complexes ou en constante évolution.
4. Analyse de la conformité : Les solutions de Process Mining peuvent être utilisées pour surveiller et garantir la conformité aux politiques, aux réglementations et aux normes internes. Cela aide à minimiser les risques de non-conformité et à assurer une gouvernance rigoureuse.
5. Réduction des erreurs et des délais : En identifiant les points faibles dans les processus, les organisations peuvent prendre des mesures correctives pour réduire les erreurs, les retards et les temps d'exécution. Cela conduit à une amélioration globale de la qualité des processus.
6. Prise de décision basée sur les données : Les insights issus du Process Mining fournissent une base solide pour la prise de décision. Les gestionnaires peuvent prendre des décisions éclairées en se basant sur des données réelles plutôt que sur des hypothèses ou des approximations.
7. Amélioration de la collaboration : En comprenant mieux les interrelations entre les différentes parties d'un processus, les équipes peuvent collaborer plus efficacement. Cela favorise une communication plus transparente et une meilleure coordination entre les départements.
8. Adaptabilité aux changements : Les organisations peuvent facilement ajuster leurs processus en fonction des changements internes ou externes grâce à la flexibilité offerte par le Process Mining. Cela permet une adaptation rapide aux nouvelles conditions, aux exigences du marché et aux évolutions technologiques.

En résumé, la mise en place de solutions de Process Mining permet de détecter les gisements de ROI des processus métiers en place, mais apporte également une vision approfondie des opérations, favorisant ainsi l'amélioration continue des processus métiers.

Quels sont les principaux enjeux du Process Mining pour la RPA ?

Le Process Mining et la Robotic Process Automation (RPA) sont deux domaines qui interagissent de manière significative, et leur combinaison peut apporter plusieurs avantages. Cependant, il existe également des enjeux spécifiques à prendre en compte. Voici quelques-uns des principaux enjeux du Process Mining pour la RPA :

1. Identification des processus automatisables : Le Process Mining peut aider à identifier les processus propices à l'automatisation en analysant les données existantes. Cependant, il peut y avoir des défis dans la détermination de la faisabilité et de la pertinence de l'automatisation pour certains processus.
2. Modifications fréquentes des processus : Si les processus métier évoluent fréquemment, cela peut entraîner des défis pour la RPA, car les robots automatisés doivent être mis à jour en conséquence. Le Process Mining peut aider à détecter ces changements et faciliter la mise à jour des automatisations.
3. Gestion des exceptions : Les processus métier automatisés peuvent être confrontés à des exceptions qui n'ont pas été anticipées. Le Process Mining peut aider à identifier ces situations exceptionnelles, mais la RPA doit être capable de gérer ces cas de manière efficace.
4. Surveillance continue : Le suivi continu des processus automatisés est crucial pour assurer la performance, la conformité et la qualité. Le Process Mining peut fournir une visibilité continue, mais cela nécessite une intégration et une synchronisation efficaces avec les outils de RPA.
5. Coût de maintenance : La maintenance des robots automatisés peut représenter un coût significatif. Le Process Mining peut aider à justifier ces coûts en montrant les gains d'efficacité, mais il est important de gérer attentivement les coûts de maintenance pour assurer la rentabilité.
6. Gestion du changement : L'introduction de la RPA peut entraîner des changements dans la façon dont les employés effectuent leurs tâches. Le Process Mining peut être utilisé pour analyser l'impact de ces changements sur les processus existants et faciliter une gestion du changement plus efficace.
7. Sécurité et confidentialité : Lors de l'analyse des données pour le Process Mining, il est essentiel de garantir la sécurité et la confidentialité des informations sensibles. Cela est d'autant plus crucial lors de l'automatisation de processus via la RPA, pour éviter tout risque de violation de la confidentialité.
8. Intégration avec d'autres systèmes : Les solutions de RPA doivent souvent s'intégrer à d'autres systèmes au sein de l'organisation. Le Process Mining peut aider à identifier ces points d'intégration et à assurer une cohérence et une compatibilité maximales.

En somme, le Process Mining peut jouer un rôle crucial dans la réussite de la RPA en fournissant des « insights » approfondis sur les processus !