Date de publication : 2è juin 2024
Contributeurs : Ivan Belcic, Cole Stryker
La modélisation des processus est une pratique consistant à créer des représentations visuelles fondées sur des données des processus métiers clés. Elle permet aux organisations d'utiliser un langage commun pour comprendre et optimiser leurs workflows.
Si une entreprise souhaite obtenir un bon retour sur investissement dans ses activités de recherche et développement, résoudre des problèmes informatiques avec un minimum de temps d'arrêt ou créer un workflow précis pour la qualification des prospects, elle doit avoir une compréhension objective et exhaustive de ces processus. Même les utilisateurs qui participent directement à ces processus peuvent manquer de visibilité sur chaque étape.
La modélisation des processus offre aux analystes métiers et aux autres parties prenantes une vue complète du cycle de vie de leurs processus métiers. C'est une technique de business process management (BPM) qui permet de visualiser les workflows à partir de données concrètes. Ces modèles aident les organisations à documenter les workflows, à faire ressortir les indicateurs clés, à identifier les problèmes potentiels et à automatiser intelligemment les processus.
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Automatiser pour s’améliorer
Un modèle de processus est une représentation graphique d'un processus métier ou d'un workflow, ainsi que de ses sous-processus. La modélisation des processus génère des diagrammes d'activités et des organigrammes détaillés qui offrent des informations critiques sur le fonctionnement d'un processus particulier, incluant :
Les événements et activités qui se produisent au sein d'un workflow.
Qui est responsable ou initie ces événements et activités.
Les points de décision et les différents chemins que les workflows peuvent emprunter en fonction de leurs résultats.
Les dispositifs impliqués dans le processus.
Les délais du processus global et de chaque étape du processus.
Les taux de réussite et d'échec du processus.
Algorithmes de modélisation : les modèles de processus sont créés à partir d'algorithmes de fouille de données (data mining), qui utilisent les informations contenues dans les journaux d'événements pour construire des modèles des workflows existants.
Objectivité : parce qu'ils sont basés sur des données quantitatives, les modèles de processus offrent une vue réellement objective des workflows tels qu'ils sont dans la pratique, en incluant des données clés, des métriques ou des événements pour une analyse plus approfondie des processus.
Par exemple, en créant un diagramme du processus de création de nouveaux comptes, une entreprise de logiciels pourrait découvrir qu'un nombre significatif de clients abandonnent l'inscription parce que le processus est trop long. Un modèle peut même aider à identifier précisément à quelle étape ces abandons se produisent.
Standardisation : les modèles de processus utilisent généralement l’un des deux styles standardisés de notation graphique des processus métier : la norme BPMN (business process modeling notation) ou le langage UML, le langage de modélisation unifié.
Dans ces systèmes de notation, certains éléments visuels ont une signification universellement reconnue lorsqu'ils sont utilisés dans un modèle de processus. Qu'une organisation utilise des diagrammes UML ou BPMN, ces méthodologies de notation normalisées permettent aux modèles de processus d'être facilement partagés et compris par tous. Voici comment les différents éléments sont représentés dans ces diagrammes :
Les flèches représentent les flux de séquence.
Les losanges représentent des points de décision ou des passerelles.
Les ovales représentent le début et la fin des processus.
Les rectangles représentent des activités spécifiques au sein d’un workflow.
Les couloirs de nage identifient qui est responsable de quels composants d’un processus.
Les journaux d'événements et le process mining sont des outils essentiels à la modélisation des processus métier, soutenant les techniques modernes de modélisation.
La plupart des systèmes informatiques d'entreprise conservent des journaux d'événements, qui sont des enregistrements numériques retraçant automatiquement les changements d'état et les activités (appelés événements) dans le système. Tout ce qui se passe dans un système peut constituer un événement. Voici quelques exemples d'événements courants :
Un utilisateur se connecte.
Un utilisateur met à jour un enregistrement.
Un utilisateur soumet un formulaire.
Des informations sont transférées entre les systèmes.
Ces journaux d'événements capturent non seulement la survenue des événements, mais également des informations contextuelles, telles que le dispositif ayant effectué l'activité et la durée de cette dernière. Ils servent de base à la production de modèles de processus.
Le process mining est l’application d’un algorithme de fouille de données aux données contenues dans les journaux d'événements. Ces algorithmes identifient les tendances et génèrent une représentation visuelle des flux de processus dans le système,
appelée modèle de processus. Selon le processus à modéliser, les algorithmes d'exploration peuvent être appliqués à un système unique, à plusieurs systèmes, voire à des écosystèmes technologiques ou des départements entiers.
Il est important de ne pas confondre la modélisation des processus (process modeling) avec la cartographie des processus (process mapping) et la fouille ou exploration des processus (process mining). La cartographie des processus est créée manuellement à partir de rapports d'employés et fournit des diagrammes de workflow à un niveau plus général. Le process mining, en revanche, analyse les données organisationnelles pour produire des modèles de processus, permettant de créer des diagrammes de workflow plus objectifs et basés sur des données réelles.
Les modèles de processus offrent une transparence sur les workflows de l'entreprise, faisant d'eux un outil essentiel dans la gestion des processus métier. Ils peuvent être utilisés dans tout contexte nécessitant une analyse approfondie des processus métiers. Voici quelques exemples d'utilisation les plus courants :
Un modèle de processus unique peut contenir une richesse de données sur le workflow, permettant aux membres de l'équipe d'analyser un processus sous différents angles. Les analystes métier utilisent souvent la modélisation des processus pour mettre en lumière les composants clés d'un workflow, tels que :
- Flux de contrôle : il s'agit de l'ordre dans lequel les étapes et les actions s'exécutent au sein d'un processus. Un modèle de processus représente cet ordre sous forme d'organigramme, offrant à l'équipe une vue claire des étapes effectuées et de leur chronologie. Cette perspective aide également à identifier les interdépendances entre ces étapes.
- Organisation : un modèle de processus identifie les personnes, équipes, systèmes et dispositifs impliqués dans le processus et met en évidence leurs interactions. Cette perspective met en lumière les liens entre les personnes et les systèmes qui forment le réseau social de l'organisation. En d'autres termes, cela permet de comprendre comment les différents acteurs et systèmes collaborent dans le cadre de l'organisation.
- Temps : un modèle de processus peut enregistrer la durée globale d'un processus ainsi que la durée de chaque étape, ce qui permet à l'équipe d'identifier les ralentissements, retards et goulets d'étranglement dans le workflow.
- Cas : un modèle de processus peut offrir une vue d'ensemble d'un flux de travail ou représenter une instance particulière du processus. Cette perspective de cas est souvent utilisée pour analyser des résultats anormaux ou des exceptions dans le processus. Par exemple, si un flux de travail aboutit à un résultat de qualité inférieure, l'équipe peut isoler l'étape exacte où cela s'est produit.
Les modèles de processus permettent de détecter les inefficacités et les redondances dans les workflows existants, facilitant ainsi l'identification des opportunités d'optimisation. Une fois les workflows optimisés, les entreprises peuvent utiliser ces modèles pour standardiser les processus à travers toute l'organisation.
Les modèles servent alors de référence, assurant que chaque équipe suit les mêmes étapes pour obtenir des résultats cohérents. Cela conduit à des workflows plus prévisibles et des résultats uniformisés. Cela conduit à des workflows et à des résultats plus prévisibles en général.
Les modèles de processus permettent d'éliminer les approximations lors de la mise en place et de l'évaluation de nouveaux processus métier. En modélisant un nouveau workflow, les utilisateurs peuvent suivre en temps réel les performances du processus, leur permettant ainsi d'apporter les ajustements nécessaires pour optimiser le résultat.
Les modèles de processus aident les entreprises à suivre si leurs investissements en temps, en argent et en ressources produisent des résultats adéquats. Par exemple, en modélisant le processus de vente standard, une organisation peut observer comment les représentants commerciaux utilisent les outils et systèmes à leur disposition.
Il se pourrait qu'un outil soit sous-utilisé par rapport aux attentes, auquel cas l'organisation peut choisir de réallouer ses ressources à une solution plus fréquemment utilisée tout au long du processus.
Les modèles de processus transforment des processus complexes en représentations visuelles concrètes, facilitant leur diffusion et discussion au sein de l'organisation. Cela est particulièrement utile pour standardiser la gestion de projet. Par exemple, si un département dispose d'un processus efficace pour résoudre des problèmes techniques, l'entreprise peut créer un modèle de ce processus pour en guider l'application à grande échelle.
La modélisation des processus fournit à l'entreprise des informations de business intelligence objectives, permettant des décisions mieux informées en matière d'allocation des ressources, d'amélioration des processus et de stratégie globale. Une vue claire des processus aide les équipes à garantir des résultats optimaux constants dans les flux de travail, ce qui entraîne une réduction des coûts, une augmentation des revenus et une amélioration des performances globales.
Avec la modélisation des processus, les entreprises peuvent :
Sans modèle de processus, les équipes sont limitées à une analyse qualitative, souvent subjective, des workflows.
Par conséquent, les équipes peuvent ne pas disposer d'une compréhension suffisante de leurs workflows et prendre des décisions commerciales basées sur des malentendus, des hypothèses ou des connaissances incomplètes.
La modélisation des processus, en revanche, offre un accès à des données quantitatives, telles que les taux de réussite et d'erreur, permettant ainsi une analyse plus rigoureuse et précise des processus métiers.
Avant de pouvoir automatiser un processus, une organisation doit comprendre clairement comment ce processus se déroule dans la réalité, y compris la logique métier qui sous-tend chaque décision.
Les modèles de processus offrent une vue détaillée des différents processus, ainsi que des relations entre événements, acteurs, outils et systèmes au sein des workflows.
Ce point de vue aide une équipe à documenter le processus lui-même et les règles métier qui guident son exécution. Ces informations simplifient le processus d'automatisation efficace des workflows dès la première fois, puis l'itération en vue d'une amélioration continue.
Les modèles de processus offrent aux organisations un moyen plus simple d'identifier les opportunités d'optimisation des processus. En optimisant les processus, les entreprises réduisent les investissements nécessaires à leur maintenance tout en générant des résultats plus efficaces à moindre coût.
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