Process mining, modélisation des processus et cartographie des processus : quelle est la différence ?

Le process mining est une forme de business process management qui aide les entreprises à découvrir, à évaluer et à améliorer leurs workflows. Lors du process mining, un algorithme est appliqué au journal d’événements d’un système informatique tel qu’un logiciel de gestion de la relation client (CRM) ou de comptabilité. L’algorithme découvre les tendances dans les données du journal d’événements et utilise ces tendances pour construire un modèle de processus qui visualise les workflows exécutés au sein de ces systèmes. Les algorithmes de process mining peuvent également être utilisés pour améliorer les modèles de processus existants, comparer les modèles de processus à des instances réelles de workflow et simuler des changements.

Le principal avantage du process mining réside dans les données qu’il fournit. Il aide les entreprises à utiliser les données des journaux d’événements pour guider l’allocation des ressources, l’optimisation des workflows, les projets d’automatisation et d’autres décisions stratégiques.

Un modèle de processus est la représentation visuelle d’un workflow, produite en appliquant des algorithmes de data mining aux données du journal d’événements. Les modèles de processus sont des illustrations quantitatives et objectives des processus métier. Ces modèles contiennent une multitude de données sur le workflow, notamment les événements, un journal indiquant qui est propriétaire ou initiateur de ces événements, les chemins empruntés dans le workflow, la chronologie de chaque étape, le taux de réussite et bien plus encore. La modélisation des processus peut être considérée comme une sous-composante du process mining et plus précisément, l'étape à laquelle l’algorithme utilise les données du journal d’événements pour générer un modèle de workflow.

Le principal avantage de la modélisation des processus est qu’elle les montre tels qu’ils sont, et non tels que l’entreprise peut se les figurer. En exploitant les données des journaux d’événements, les algorithmes de process mining créent des modèles quantitatifs qui offrent un niveau de transparence jamais atteint auparavant dans les workflows.

À l’instar de la modélisation des processus, la cartographie des processus consiste à créer une représentation visuelle d’un processus métier. Cependant, le modèle de processus est quantitatif et axé sur les données, tandis que la cartographie des processus est subjective et qualitative. La cartographie commence généralement par l’organisation, par un analyste ou un stratège, d’ateliers et d’entretiens avec les personnes impliquées dans le processus concerné. L’analyste ou le stratège utilise ensuite les informations collectées pour créer une carte des processus, soit manuellement, soit à l’aide d’un logiciel de cartographie des processus.

Le principal avantage de la cartographie des processus est qu’elle permet de visualiser les workflows d’une manière plus centrée sur l’humain. Au lieu de se concentrer sur les indicateurs objectifs, les cartes de processus décrivent avant tout la manière dont les différentes personnes et équipes au sein de l’entreprise sont impliquées dans un processus donné.

Remarque : si les modèles de processus et les cartes de processus représentent les processus visuellement, ils ne sont pas interchangeables. En effet, ils mettent en évidence différents aspects des mêmes workflows. Les modèles de processus sont quantitatifs, tandis que les cartes de processus sont plutôt qualitatives.

Prenons l’exemple d’une entreprise qui souhaite plus de clarté au sujet de son processus d’approvisionnement. Dans quels cas doit-elle utiliser le process mining, la modélisation des processus ou encore la cartographie des processus ?

• Modélisation des processus : si l’entreprise veut comprendre précisément ce qui se passe à chaque étape de l’approvisionnement, elle utilisera la modélisation des processus. En appliquant un algorithme de data mining aux données du journal d’événements du processus d'approvisionnement, l’entreprise générera un modèle de processus complet, offrant une perspective objective de son workflow.
• Process mining : si l’entreprise a déjà modélisé son processus d’approvisionnement et souhaite identifier les opportunités d’amélioration et d’optimisation, le process mining est le meilleur choix. Le process mining peut comparer les workflows réels aux modèles existants pour mettre en évidence les opportunités à saisir pour rationaliser les processus et améliorer la précision des modèles. Si l’entreprise souhaite tester les améliorations avant de les mettre en œuvre, elle peut également procéder au process mining pour générer un modèle hypothétique axé sur les données précises du journal d’événements.
• Cartographie des processus : si l’entreprise souhaite clarifier quels services sont responsables de quelles parties du processus d’approvisionnement, une carte des processus serait le bon choix car elle s’appuie sur des données qualitatives et l’expérience des employés. Une carte des processus mettrait également en lumière la manière dont le processus d’approvisionnement concerne les différents services.

Pour obtenir une vision complète du processus d’approvisionnement, l’entreprise combinera les trois : la modélisation des processus pour collecter les données quantitatives, la cartographie des processus pour collecter les données qualitatives, et le process mining pour identifier les opportunités d’amélioration :

Si le process mining fait du business process management une science, certains prérequis doivent être remplis :

• Avantage : le process mining extrait les données des journaux d’événements des systèmes informatiques et les rend pratiques et utilisables par les équipes de l’entreprise.
• Avantage : les algorithmes de process mining peuvent améliorer la précision des modèles de processus existants et générer des modèles hypothétiques pour illustrer ce qui se passerait si un processus était modifié.
• Avantage : le process mining offre une vue axée sur les données des workflows existants et de leurs résultats, fournissant à l’entreprise une Business Intelligence plus objective pour guider l’allocation des ressources, les projets d’automatisation, l’optimisation des workflows et d’autres décisions stratégiques.
• Inconvénient : les entreprises ont besoin d’outils spécialisés pour déployer le process mining, car cette méthode repose sur des algorithmes avancés de data mining. Cela dit, les employés n’ont pas nécessairement besoin de compétences en science des données, car la plupart des outils de process mining automatisent l’application d’algorithmes et la production de modèles.

La modélisation des processus fournit aux entreprises une vue plus objective des workflows qui alimentent leurs opérations. Cependant, certains types de données ne peuvent pas être captés par ces modèles :

• Avantage : les modèles de processus offrent des représentations objectivement précises des processus, éliminant les erreurs humaines et allant au-delà des hypothèses pour découvrir à quoi ressemblent les workflows en pratique.
• Avantage : les modèles de processus représentent visuellement des données quantitatives telles que le temps, le taux de réussite, le taux d’erreur et les résultats objectivement mesurables, ce qui permet une analyse plus éclairée des processus et de la logique métier. Sans modèle de processus, les équipes ne peuvent discuter des workflows qu’en termes qualitatifs, qui ne reflètent pas nécessairement la réalité.
• Avantage : les modèles de processus facilitent la diffusion et la discussion autour des processus en transformant les workflows abstraits en images concrètes.
• Inconvénient : les modèles de processus ne permettent pas la collecte de données qualitatives sur l’expérience des employés dans les workflows réels ; ils ne peuvent refléter que les données enregistrées dans un journal d’événements.

La cartographie des processus est un moyen rapide et flexible de générer une vue d’ensemble des processus. Les cartes peuvent toutefois être inexactes parce qu’elles reposent sur des rapports qualitatifs émanant des employés :

• Avantage : les cartes de processus permettent de recueillir des données qualitatives sur la façon dont les workflows se manifestent dans les activités et interactions réelles des employés.
• Avantage : les cartes de processus ne nécessitent pas beaucoup d’outils spécialisés et peuvent être produites assez rapidement et facilement. 
• Inconvénient : parce que les cartes de processus reposent sur des ateliers et entretiens avec les employés, elles sont moins objectives que les modèles de processus et peuvent contenir des informations erronées, incomplètes ou inexactes.

L'automatisation des activités ne peut être réalisée sans une compréhension claire des processus métier. En d'autres termes, une entreprise doit savoir précisément ce qui se passe dans un workflow avant de pouvoir automatiser efficacement l'une ou l'autre des étapes. Les techniques de process mining, de modélisation et de mappage fournissent des données quantitatives et qualitatives qui permettent aux entreprises d’obtenir une transparence inégalée sur les workflows. Grâce à une vue complète des processus existants, les entreprises peuvent facilement entreprendre des efforts d’automatisation à grande échelle.

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