Le task mining désigne la technologie qui permet aux entreprises de capturer les données d’interactions utilisateur (ou de bureau) pour évaluer l'efficacité d'une tâche dans un processus plus global. Ce type de données comprend les frappes au clavier, les clics de souris et les entrées de données qui se produisent dans le cadre de l'exécution d'une opération donnée. Cette technologie utilise ensuite la reconnaissance optique de caractères (OCR), le traitement du langage naturel (NLP), et des algorithmes d'apprentissage automatique pour interpréter et analyser ces données, ce qui permet aux analystes et aux autres parties prenantes d'identifier les inefficacités opérationnelles. Les solutions de task mining sont considérées comme faisant partie de la découverte de processus, un sous-ensemble du process mining, et selon le guide « Market Guide for Process Mining » de Gartner  , le marché de cette technologie se développe rapidement. Alors que la pandémie de COVID-19 continue d'alimenter les efforts de transformation numérique , l'adoption de la technologie du task mining ne devrait augmenter qu'à mesure que ses avantages seront pleinement réalisés. 

Le process mining se concentre sur l'optimisation des processus de bout en bout, comme un processus d'approvisionnement global, tandis que le task mining se concentre sur les tâches individuelles qui mènent à ce processus plus global, comme l'approbation du budget pour les comptes fournisseurs. Ils diffèrent également principalement par les types de données qu'ils utilisent pour chaque analyse. Le process mining s'appuie principalement sur les métriques métier et les données des journaux d'événements des systèmes d'information, tels que les outils de planification des ressources d'entreprise (ERP) ou de gestion de la relation client (CRM). Le task mining, en revanche, peut exploiter les données d'interaction de l'utilisateur, qui incluent les frappes au clavier, les clics de souris ou les entrées de données sur un ordinateur ; il peut également inclure des enregistrements et des captures d'écran d'utilisateurs à différents intervalles d'horodatage. Ces points de données aident les analystes et les chercheurs à comprendre comment les individus interagissent avec un processus et un sous-processus pour accomplir une tâche. Ils s'appuient également tous deux sur des techniques de science des données pour arriver à ces informations afin d'optimiser les processus ; le task mining le permet simplement à un niveau plus granulaire.

Alors que le task mining et la RPA se concentrent tous deux sur l'automatisation des processus, les deux technologies sont différentes, mais se complètent bien. Alors que la technologie de task mining aide les entreprises à identifier les goulots d'étranglement dans leurs workflows de processus, les outils de RPA implémentent et exécutent les opportunités d'automatisation découvertes grâce à ces analyses. 

Les outils de task mining commencent par collecter des données à partir des machines des utilisateurs, qui peuvent inclure des frappes au clavier, des clics souris, des entrées, des enregistrements, des captures d'écran d'utilisateurs, etc. À partir de là, les capacités de reconnaissance optique des caractères peuvent ajouter un contexte supplémentaire sur ce que fait l'utilisateur. Par exemple, il peut examiner des données d'horodatage pour aider à assembler une chronologie générale des activités d'un sous-processus. Une fois que ces données sont structurées de manière appropriée, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être exploités pour regrouper les données dans des tâches spécifiques du sous-processus, telles que « soumettre un bon de commande ». Les données peuvent ensuite être combinées avec les données du journal des événements pour aider à contextualiser la performance. Cette vue sur les données permet ensuite aux entreprises de découvrir les goulots d'étranglement et de les corriger en conséquence. 

Les techniques de task mining ont été utilisées pour améliorer les flux de processus dans une grande variété de secteurs. Les cartes de processus peuvent aider les entreprises à se concentrer davantage sur les indicateurs de performance clés (KPI) importants, en les incitant à réexaminer leurs inefficacités opérationnelles grâce au task mining et au process mining.

Ci-dessous différents cas d'utilisation du task mining :

• Documentation des tâches : lorsque de nouveaux membres de l'équipe intègrent l'entreprise, la documentation est fréquemment examinée pour combler toute lacune dans les connaissances. Cependant, selon le projet et les ressources disponibles, la documentation peut ne pas toujours être disponible ou à jour. Les outils de task mining aident les équipes à mieux comprendre une tâche dans un processus plus global, ce qui permet d'harmoniser les tâches au sein d'une équipe. Ces outils permettent également de réduire le besoin de dépendances individuelles, et offrent un moyen simple de créer de la documentation et des visualisations grâce à la cartographie des processus et à d'autres outils d'automatisation. 
• Gouvernance et conformité : alors que les entreprises sont confrontées à des réglementations gouvernementales plus strictes, le task mining peut permettre de les responsabiliser en identifiant les domaines dans lesquels des erreurs de conformité se produisent. Cette visibilité peut fournir une voie pour résoudre ces problèmes plus rapidement et permettre aux entreprises d'économiser sur les coûts, tels que les frais juridiques et la publicité négative sur la marque.
• Automatisation des tâches : étant donné que le task mining produit une vue plus claire de sous-processus spécifiques, il peut également permettre aux responsables des programmes et aux responsables du personnel de comprendre quelles parties du processus peuvent être automatisées grâce à des outils tels que l'automatisation robotisée des processus (RPA). 

Le task mining peut apporter de nombreux avantages, ci-dessous une liste des plus courants :

• Efficience accrue : le task mining se concentre sur l'identification des goulots d'étranglement opérationnels afin d'accélérer l'amélioration des processus. Au fur et à mesure que ces inefficacités sont découvertes et corrigées, les entreprises constatent une augmentation de la vitesse d'exécution des tâches. Si trop de ressources avaient été affectées à une tâche, le task mining peut également permettre de réaffecter du personnel sur d'autres tâches prioritaires, ce qui peut améliorer le moral des employés qui sont alors orientés vers un travail plus intéressant.
• Meilleure conformité : les outils de task mining collectent des données auprès des utilisateurs, ce qui permet aux équipes en charge de la gouvernance de déterminer les défaillances de conformité lors de l'exécution de tâches spécifiques. Cette capacité à identifier les problèmes et à les résoudre rapidement peut contribuer à améliorer la gouvernance et la conformité dans l'ensemble de l'entreprise. 
• Plus de transparence : le task mining peut fournir des informations sur chacun des employés, ce qui permet à leurs responsables de leur faire des retours fondés sur leur travail lors des évaluations de performance et de récompenser équitablement les employés pour leur travail. Le task mining peut également les aider à réaffecter les employés à un poste différent si leur poste actuel n'est pas en adéquation avec leurs compétences. 

Le task mining est complexe. Ci-dessous quelques exemples de défis à surmonter : 

• Confidentialité des données : le task mining permettant d'enregistrer et de consigner les actions des utilisateurs, il peut également soulever des inquiétudes concernant la confidentialité des données. Par conséquent, ces outils doivent être approuvés par les utilisateurs avant d'être activés et ils doivent également protéger leurs données personnelles par une anonymisation adéquate.
• Contexte manquant : étant donné que le task mining se concentre sur un sous-processus au sein d'un processus plus global, le contexte global de la performance peut parfois être perdu. Il est important d'utiliser la technologie de tâche de fouille avec le traitement fouille  afin d'obtenir une image plus complète des performances entre les équipes ; sinon, les entreprises préféreraient donner la priorité aux optimisations de tâches qui n'ont pas le plus grand impact sur leur activité.
• Dérive conceptuelle : alors que les entreprises évoluent rapidement pour se transformer à l'ère numérique, les tâches et les processus peuvent changer en temps réel. Les changements dans les tâches et les processus peuvent avoir un impact sur les analyses et entraîner une dérive conceptuelle.