Qu'est-ce que le process mining et comment accélère-t-il l’automatisation ?

Ce sont les processus qui font tourner les entreprises, et de nombreuses organisations ont recours à l’automatisation robotisée des processus (RPA) et à l’automatisation intelligente (AI) pour numériser leurs processus et transformer leurs opérations. Elles réalisent ainsi des économies considérables en temps et en coûts, augmentent la satisfaction au travail et permettent à chacun de se consacrer à des tâches plus stratégiques.

Les organisations sont désormais prêtes à aller au-delà de l’automatisation de processus hautement manuels et répétitifs pour transformer un éventail plus large de systèmes dans l’ensemble de leur entreprise.

Dans cet article, nous abordons les points suivants :

• En quoi consiste le process mining (exploration des processus) ?
• Comment Process Intelligence renforce-t-elle le process mining ?
• Comment Process Intelligence améliore-t-elle l’automatisation intelligente ?

Déterminer les processus à automatiser en priorité

L’étape suivante peut représenter un défi. Il s’agit de sélectionner et hiérarchiser les processus à automatiser en fonction de la valeur apportée et des objectifs stratégiques qu’ils permettront d’atteindre. En général, lorsqu’une organisation a du mal à trouver des processus à automatiser, elle utilise des méthodes manuelles de découverte des processus pour créer ce que l’on appelle un document de définition des processus (PDD).

Le PDD est en fait un manuel d’instructions. Il doit être suffisamment précis et détaillé pour entraîner des agents virtuels à exécuter un processus métier sans aide humaine. Il est développé avec l’aide d’experts du sujet ou du domaine, qui comprennent le fonctionnement du processus et son potentiel d’amélioration par l’automatisation.

Plus récemment, les organisations ont commencé à utiliser des outils de process mining pour automatiser cette activité de collecte d’informations. Les deux approches, le processus manuel et le process mining, posent toutefois chacune des défis.

La découverte manuelle des processus s’appuie sur des personnes qui expliquent le processus étape par étape. Cela peut entraîner un manque d’informations ou des solutions de contournement. L’automatisation résultante peut omettre des étapes essentielles et les organisations peuvent ne pas obtenir une image claire de la performance des processus.

La découverte manuelle des processus exige beaucoup de temps et de ressources. Cela met la pression sur les experts du sujet et risque d’introduire des préjugés et des hypothèses inexactes sur les processus.

Par ailleurs, les outils limités au process mining peuvent s’avérer inadéquats dans l’environnement complexe des entreprises d’aujourd’hui, car ils ne fournissent pas toujours les informations que les entreprises doivent intégrer à leurs processus.

En quoi consiste le process mining ?

Le process mining utilise les données des systèmes informatiques pour créer un modèle qui reflète précisément la façon dont un processus s’exécute. L’IDC la définit comme suit : « Analyse statistique basée sur des données de la performance d’un processus métier, en vue d’identifier les zones de variance et d’inefficacité. » Le cabinet d’étude sur le marché mondial poursuit en expliquant : « Le process mining cherche à obtenir une compréhension factuelle de la variance et de l’inefficacité des processus. On peut ensuite améliorer systématiquement le processus pour maximiser les performances tout en respectant les objectifs généraux de l’entreprise. »

Les données requises pour le process mining sont collectées à partir des données des journaux des applications et des bases de données utilisées pour exécuter le processus. Les données sont saisies dans un moteur d’analyse qui les exploite pour cartographier le fonctionnement du processus en production, puis le comparer à un modèle du fonctionnement prévu de ce processus d’après sa conception.

Le process mining est efficace même lorsqu’un processus implique des interactions avec plusieurs systèmes et bases de données. Elle peut suivre les journaux et les pistes d’audit pour construire des modèles de processus, qui montrent les détails des processus de bout en bout sur la base de données réelles. Les organisations peuvent ensuite analyser les modèles pour découvrir si les processus fonctionnent comme prévu et identifier les causes profondes des déviations et des goulots d’étranglement qui les empêchent de fonctionner correctement.

Les avantages du process mining par rapport aux processus de découverte manuels sont nombreux et variés. L’automatisation permet notamment de construire des représentations de la performance des processus plus rapidement, plus facilement et plus précisément que les approches manuelles.

Le process mining, pris isolément, a toutefois ses inconvénients. Certains outils peuvent ne pas être en mesure de se connecter à certains types de sources de données ou ne pas pouvoir exploiter des processus très complexes et variables.

Et si le process mining permet d’examiner les journaux et les pistes d’audit du monde réel, ceux-ci sont nécessairement basés sur des travaux entrepris dans le passé, plutôt que sur des données en temps réel. Cela signifie que les processus peuvent être analysés rétrospectivement, mais ne permettent pas aux organisations de surveiller les processus de façon continue et granulaire.

Comment Process Intelligence renforce-t-elle le process mining?

Blue Prism Process Intelligence powered by AABYY Timeline combine le process mining et des mesures de type informations métier pour fournir une vision bien plus approfondie des processus métier. Son approche de l’analyse numérique fonctionne bien sur tous les types de processus, quels que soient le nombre de sources de données impliquées et la complexité du processus. Il s’agit d’un système puissant capable de traiter un gros volume de journaux de processus, qui peuvent être agrégés et recherchés de manière très détaillée.

Blue Prism Process Intelligence ne se limite pas à l’analyse des processus qui ont déjà eu lieu. Il peut surveiller les processus en temps réel, de sorte que les responsables des processus peuvent être alertés des erreurs et des déviations. Cela contribue donc à améliorer le fonctionnement global de l’entreprise.

Les outils de process mining permettent aux utilisateurs d’examiner les résultats pour détecter des problèmes susceptibles de menacer la conformité réglementaire d’une organisation. Process Intelligence va plus loin en permettant aux organisations de définir des règles de processus appliquant leurs exigences de conformité.

Il forme ensuite les agents virtuels à surveiller tout écart par rapport à ces règles et à informer automatiquement les responsables des processus. Les règles de processus liées à la conformité peuvent être définies de façon à résoudre les problèmes dès que des alertes sont émises afin d’éviter tout problème d’infraction.

Comment Process Intelligence améliore-t-elle l’automatisation intelligente ?

Process Intelligence fournit une vue unifiée sur l’ensemble de l’exécution des processus et de leurs effets secondaires potentiels, ce qui permet aux organisations d’identifier les opportunités d’automatisation les plus intéressantes. La solution permet de calculer les variations de processus, ainsi que leurs implications en termes de temps et de coûts dans le cadre de l’automatisation. Elle s’articule autour de calculs de ROI quantifiables et basés sur des données, en fonction du nombre de transactions, du nombre d’étapes du processus, de sa durée et du coût par transaction. Les organisations peuvent générer ces analyses en parallèle de la suppression de processus manuels gourmands en ressources, ce qui accélère le délai de rentabilisation et le retour sur investissement.

Parmi les conséquences les plus heureuses des projets d’automatisation intelligente, notons qu’ils donnent l’occasion de s’attaquer aux processus non conformes aux normes. Process Intelligence est en mesure d’examiner les processus au fur et à mesure de leur exécution, ce qui permet aux entreprises d’identifier, d’analyser et de corriger les problèmes avant toute intégration à la RPA.

La poursuite des investissements dans l’automatisation intelligente est conditionnée à la réussite des projets de RPA, laquelle doit être mesurée à l’aune de la valeur apportée à l’entreprise. Grâce à sa capacité à surveiller les impacts en amont et en aval, Process Intelligence permet en outre de vérifier que les automatisations fonctionnent comme prévu après déploiement.

Cette capacité s’étend jusqu’à la surveillance automatisée des processus dans des scénarios mixtes qui voient des agents virtuels opérer en collaboration avec une assistance humaine. En démontrant la valeur des automatisations en mode mixte, les organisations peuvent sécuriser les futurs engagements de retour sur investissement. Le système peut être formé à fournir des points de données précis aux décisionnaires de la direction, pour leur apporter des données quantifiables réelles, constamment contrôlées et actualisées.

L’une des ambitions des leaders de l’automatisation intelligente vise à étendre l’utilisation des agents numériques à l’ensemble de l’organisation. Cela nécessite une orchestration minutieuse pour veiller à ce que l’automatisation reste synchronisée dans chacun des processus et des systèmes métier qu’elle est susceptible d’affecter. Grâce à Process Intelligence, les organisations peuvent surveiller ces processus en temps quasi réel à l’échelle de l’entreprise, ce qui permet de résoudre les problèmes dans des délais optimaux.

Process Intelligence et l’automatisation intelligente

Le travail des analystes et des équipes des centres d’excellence est traditionnellement ralenti par la découverte et la définition manuelles des processus, qui prennent beaucoup de temps, consomment beaucoup de ressources et manquent souvent d’exactitude. Pour beaucoup, le process mining a constitué une première étape dans l’intégration de la technologie, pour aider à comprendre le fonctionnement des processus.

Aujourd’hui, Process Intelligence offre une nouvelle approche qui accélère la transformation et aide les dirigeants à comprendre véritablement leurs activités. Le risque de gaspiller leurs investissements dans une automatisation qui n’apporte pas de valeur ajoutée ou d’automatiser des processus défaillants sans grand bénéfice est révolu.

L’approche axée sur les données de Process Intelligence permet d’identifier plus facilement les domaines pouvant réellement bénéficier de l’automatisation. Elle fait pour cela appel à des niveaux de détail tout simplement inaccessibles à l’aide des seuls outils de process m.

Process Intelligence offre un service continu de surveillance de l’efficacité des processus, d’identification des problèmes, de maintien de la conformité réglementaire et d’alerte des bonnes personnes à la première occasion en cas de problème. Ensemble, ces avantages permettent aux équipes chargées de l’automatisation de rédiger facilement une analyse de rentabilité extrêmement bien ficelée en vue des investissements futurs.

Lancez-vous dès aujourd’hui avec Process Intelligence. Les clients actuels peuvent bénéficier d’un pack de démarrage avec support ou d’une licence d’évaluation de 30 jours.