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Qu'est-ce que le task mining ?
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 :
Le task mining peut apporter de nombreux avantages, ci-dessous une liste des plus courants :
Le task mining est complexe. Ci-dessous quelques exemples de défis à surmonter :
IBM Process Mining fournit une plateforme intégrée combinant le process mining et le task mining. Cette solution offre à ses clients une vue transparente de leurs processus métier en temps quasi réel, ce qui facilite la recherche et la hiérarchisation des tâches pertinentes pour l'automatisation. La solution IBM Process Mining a été conçue pour fournir aux entreprises une technologie qui peut les aider à économiser du temps, des efforts et de l'argent.
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