Cet article a été écrit en plein milieu de la crise de la COVID-19.

Plus que jamais, le Process Mining est devenu un sujet d’actualité.

Que deviennent les processus d’entreprise avec le smart working ? Le sujet n’est pas seulement la baisse de productivité, déjà déductible par les KPI (Key Performance Indicator) que toutes les entreprises ont créés pour mesurer le rendement des processus, mais un aspect important du sujet est la façon dont les processus ont changé : changements dans le fil d’ariane parcouru par les processus, changement dans les flux de communication entre les personnes, variation de la gestion des files de traitement.

Le Process Mining est la technologie clé pour avoir une vision complète des processus d’entreprise, également utilisé en logique comparative par rapport à une situation jugée optimale ou de référence (par exemple la structure d’avant-crise).

Avec le Process Mining, il est possible de « voir graphiquement » les flux de processus dans toutes leurs variantes de parcours, et de mesurer les temps d’exécution et d’attente, les boucles de processus et les performances.

Commençons par le début.

C’est une technologie de Business Intelligence capable d’assimiler les « traces » laissées par les processus sur les systèmes d’information et de les interpréter en reconstruisant le Processus.

Par exemple, un processus d’achat sur un système ERP laisse des traces d’événements tels que la signature d’un contrat, la création puis le lancement d’une demande d’achat, la création d’une commande, son approbation, une réception de marchandises, la réception d’une facture, son enregistrement, la confirmation lors du paiement puis le paiement lui-même.

Les événements d’un seul processus peuvent également s’étendre dans plusieurs systèmes d’information (par exemple, un site web et un ERP sous-jacent), sous la forme de journaux textuels ou de tableaux transactionnels.

Il est vrai que certaines parties du processus peuvent être « intraçables », mais les différentes solutions des fournisseurs sont également équipées de moteurs permettant de capturer les parties du processus gérées avec des outils de productivité individuels.

Les exigences en matière de data, données pour alimenter un outil d’exploration de processus sont minimes, il suffit d’avoir un enregistrement pour chaque événement contenant une identification de l’instance de processus, le nom de l’événement (ex. : libération de la commande), une date-heure de début de l’événement (et optionnellement une date de fin de l’événement), et optionnellement l’équipe / ressource qui a géré l’événement. Cependant, toutes les données supplémentaires peuvent être ingérées et utilisées comme filtres.

Les résultats des outils de Process Mining sont multiples, principalement :

• Une vue graphique montrant le processus dans sa complexité. Il est possible de sélectionner le niveau de détail en masquant les chemins et les activités les moins fréquents/impactants. La vue comprend les fréquences numériques et les temps d’attente / de déplacement pour chaque activité (nœud) et chaque connexion entre les activités (arc).

• La possibilité d’examiner et de quantifier les différentes variantes du cheminement du processus, en mettant en évidence les situations vertueuses ou vicieuses

• L’extraction automatique du Happy Path (chemin optimal ou plus fréquent), la comparaison entre plusieurs variantes (ex. Variante 1 vs. Happy Path), et le dessin automatique du flux en BMPN ou notation équivalente, afin de générer / exporter de la documentation officielle (ex. exportation vers des outils comme ARIS)
• La visualisation des relations entre les équipes / opérateurs, et le degré d’implication des équipes dans les différentes activités du processus
• Tableau de bord de suivi des processus avec graphiques, flux, KPI, jauges
• Certains outils ont également la capacité d’effectuer une analyse des causes profondes et une simulation de type « what-if ».

Quelles sont donc les principales utilisations du Process Mining ?

• Découverte de processus (la génération des diagrammes et la détection des variantes du chemin du processus)
• Analyse de processus (La mesure des volumes, des points critiques et des goulots d’étranglement, ainsi que leurs tendances historiques)
• Chemin d’or (la détermination des variantes d’itinéraire optimales et dangereuses)
• Analyse comparative de processus (comparaison de l’exécution des processus entre différentes équipes, ou différents lieux ou différents moments historiques, ou entre différentes catégories de produits / services)
• Conformité et causes profondes (respect du processus conçu et explication des facteurs qui déterminent la plus grande déviation)
• Détection d’anomalie (surveillance continue des KPI d’efficacité et de défauts, identification des cas anormaux / critiques au sein du business as usual)
• What-if / simulation (prévoir l’impact des changements (automatisation / RPA, changement de ressources, changement de SLA)
• Mise en évidence du besoin de réingénierie des processus pour remédier aux situations d’inefficacité ou s’adapter aux changements d’exigences

Tout cela se traduit par des avantages tels qu’une meilleure connaissance et un meilleur contrôle, l’efficacité et l’efficience, le respect des SLA, l’optimisation.

En Italie et en Europe, le Process Mining a commencé à être utilisé pour des processus plus « typiques » tels que les comptes fournisseurs, les comptes clients, la logistique, et son utilisation s’étend progressivement à d’autres processus tels que les opérations (à la fois les opérations de production et de services), le marketing / les ventes, et les processus liés au personnel (par exemple les ressources humaines).

Gartner (Market Guide for Process Mining) et d’autres analystes prévoient que l’utilisation sera doublée tous les 2 ans au cours des cinq prochaines années.

Jusqu’à présent, nous avons vu comment le Process Mining peut être adopté à la fois comme un outil d’analyse et de surveillance dans de multiples secteurs, et comme un outil pratique de simulation dans les évaluations pour définir des feuilles de route d’automatisation grâce à l’automatisation robotique des processus.

Revenons au sujet initial de cet article : comment le Process Mining peut-il aider en ces temps de crise liés au COVID-19 ?

Le Process Mining peut aider dans de nombreux cas d’utilisation : tout d’abord en créant des analyses comparatives rapides des variations des processus (avant la crise vs. pendant la crise), en mettant en évidence les baisses de performance, les violations des SLA, en zoomant sur les catégories de produits/services ou d’autres facteurs (équipes/localisations/secteurs de l’entreprise) qui sont à l’origine de la dégradation de la performance.

Le même mécanisme permettra un suivi strict, après la crise, du retour à la normale de la situation, de sa rapidité et de l’hystérésis (intertie du retour à la normale) dans certains domaines/activités.

Non seulement, grâce à Process, il est également possible de surveiller les cycles administratifs, en mettant en évidence les situations de risque en matière de recouvrement et les éventuels décalages de paiements aux fournisseurs motives en cas de retards de livraison.

Plus encore, il est possible de surveiller l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement, en signalant les fournisseurs à risque (sur la base de la propagation du COVID-19 dans leurs usines de production) ou des compartiments entiers à risque (par exemple, une matière première fortement concentrée dans une chaîne de production bloquée par le COVID-19), et en suggérant d’autres fournisseurs/zones qui ne sont pas encore ou plus touchés par la pandémie. D’un autre côté, la solution peut aider à choisir la priorité dans les fournitures en amont de la chaîne d’approvisionnement, en essayant de ne pas bloquer les clients critiques pour la chaîne d’approvisionnement, là où il n’est pas possible de servir tous les clients.

Certains fournisseurs de Process Mining ont déjà publié des kits d’accélération sur de nombreux cas d’utilisation liés à COVID-19 (par exemple https://www.celonis.com/solutions/covid19-customer-care/).

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