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Améliorez votre Gestion des incidents

Votre guide en 6 étapes pour améliorer la Gestion des incidents dans Jira.
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Optimisez la Gestion des incidents dans Jira Service Management pour accélérer les résolutions

Pour gérer efficacement les incidents, il est nécessaire de comprendre où se produisent les retards et les inefficacités. Nos analyses vous aident à identifier précisément les goulots d’étranglement, à comprendre les schémas de reprise et à mieux respecter les SLA. Vous pouvez ainsi optimiser l’ensemble du processus, accélérer la résolution et améliorer la satisfaction.

Téléchargez notre modèle de données préconfiguré et relevez les défis courants pour atteindre vos objectifs d’efficacité. Suivez notre plan d’amélioration en six étapes et consultez le guide du modèle de données pour transformer vos opérations.

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Pourquoi l’optimisation de la gestion des incidents est essentielle

Une gestion efficace des incidents constitue le socle de services informatiques fiables. Elle influe directement sur la satisfaction des utilisateurs, la continuité opérationnelle et les résultats de votre organisation. Dans un environnement où tout évolue rapidement, il est essentiel d’identifier, de résoudre et de prévenir les incidents sans délai. Pourtant, de nombreuses organisations rencontrent des inefficacités et des goulots d’étranglement difficiles à détecter dans leurs processus de gestion des incidents, même lorsqu’elles utilisent des systèmes performants comme Jira Service Management. Ces inefficacités peuvent entraîner des interruptions prolongées, le non-respect des objectifs de niveau de service (SLA), la frustration des utilisateurs et, au final, une hausse des coûts opérationnels. Pour améliorer les processus à partir des données et réduire réellement les délais de résolution, il est essentiel de comprendre le déroulement réel des incidents, au-delà des cartes de processus théoriques. Les reprises invisibles, les transferts inutiles et les retards négligés peuvent progressivement réduire l’efficacité, ce qui justifie une analyse approfondie de la gestion des incidents.

Des analyses plus détaillées grâce au Process Mining pour Jira Service Management

Le Process Mining offre une vision précise de l’exécution réelle de votre processus de gestion des incidents dans Jira Service Management. Contrairement aux rapports classiques ou aux vues de Dashboard, il reconstitue le parcours complet de chaque incident, de son signalement initial à sa clôture, à partir des journaux d’événements. Vous pouvez ainsi visualiser le flux réel du processus, repérer les écarts par rapport au parcours prévu et déterminer exactement où les retards apparaissent. Vous identifiez les activités ou les points de transition qui provoquent régulièrement des goulots d’étranglement, qu’il s’agisse de phases d’investigation trop longues, d’affectations répétées entre groupes d’assistance ou de retards dans la confirmation par l’utilisateur. En fournissant une analyse objective et fondée sur les données de votre gestion des incidents, le Process Mining vous aide à dépasser les suppositions et à concentrer vos efforts d’amélioration là où ils auront le plus d’impact sur l’amélioration de la gestion des incidents.

Identifier les principaux leviers d’amélioration de la résolution des incidents

L’application du Process Mining aux données d’incidents de Jira Service Management révèle des domaines précis à optimiser. Vous pouvez analyser le temps de cycle selon le type d’incident, le niveau de gravité ou le service concerné, afin de déterminer quels incidents prennent le plus de temps à résoudre et pour quelles raisons. Vous pourriez, par exemple, constater que les incidents transférés à une équipe spécialisée connaissent souvent un temps d’attente important, ou que la phase de diagnostic des incidents prioritaires dure systématiquement plus longtemps que prévu. Le Process Mining met également en évidence les boucles de reprise, lorsque des incidents sont rouverts ou réaffectés à plusieurs reprises. Cela peut signaler des problèmes liés au diagnostic initial, à la qualité de la résolution ou à la communication avec l’utilisateur. En comprenant ces schémas, vous pouvez traiter des causes profondes telles qu’une formation insuffisante des agents, des parcours d’escalade peu clairs ou des protocoles de communication inefficaces, et ainsi réduire le temps de cycle global de la gestion des incidents.

Obtenir des résultats concrets et optimiser en continu

En utilisant le Process Mining pour analyser les incidents de Jira Service Management, votre organisation peut obtenir des améliorations mesurables. Vous pouvez vous attendre à une réduction notable du délai moyen de résolution des incidents, avec à la clé moins d’interruptions pour les services essentiels et une meilleure satisfaction des utilisateurs. Une meilleure compréhension du respect des processus vous aidera à atteindre, voire à dépasser régulièrement, vos objectifs de SLA. En identifiant et en supprimant les goulots d’étranglement et les reprises, vous pourrez également mieux répartir les ressources, réduire les coûts opérationnels et permettre à vos équipes d’assistance de se consacrer à des initiatives plus stratégiques. Cette démarche d’amélioration continue encourage une culture de l’efficacité et de la résolution proactive des problèmes. Vos capacités de gestion des incidents évoluent ainsi avec les besoins futurs, tout en améliorant constamment la qualité de service. Vous disposez des analyses nécessaires pour affiner vos flux de travail et fournir un service plus rapide et de meilleure qualité.

Commencer votre démarche d’amélioration de la gestion des incidents

Cette démarche d’optimisation est simple à engager. Avec les bons outils et une compréhension claire de vos données d’incidents issues de Jira Service Management, vous pouvez rapidement faire apparaître les réalités cachées de vos processus. Cette analyse détaillée vous permet de prendre des décisions éclairées et de renforcer vos capacités de gestion des incidents, pour des services plus résilients et des utilisateurs plus satisfaits. Commencez dès aujourd’hui à explorer vos données d’incidents avec le Process Mining afin d’améliorer durablement votre efficacité et vos performances. C’est une manière accessible de comprendre réellement les performances de votre gestion des incidents et de les améliorer.

Gestion des incidents Conformité aux SLA Centre de services Opérations informatiques Analyse des causes profondes Réduction des temps d’arrêt Résolution des tickets Gestion des tickets Gestion des tickets Centre d’assistance informatique Temps moyen de résolution MTTR Rétablissement du service Résolution des incidents Assistance informatique

Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous concernent

Les incidents dépassent souvent leurs objectifs de niveau de service, ce qui entraîne la frustration des utilisateurs et d’éventuelles pénalités. Cela révèle des inefficacités ou des goulots d’étranglement sous-jacents dans le processus de résolution, avec un impact sur la qualité globale du service et la satisfaction des clients. ProcessMind montre précisément où les incidents restent trop longtemps, en identifiant les activités ou les transferts qui provoquent régulièrement le non-respect des SLA. En visualisant le flux réel du processus dans Jira Service Management, vous pouvez repérer les schémas d’écart qui contribuent à ces dépassements.

Les incidents sont fréquemment transférés entre groupes de support ou réaffectés à différents agents, ce qui entraîne des retards et allonge les délais de résolution. Chaque transfert peut créer des lacunes de communication et imposer un changement de contexte, au détriment de l’efficacité. ProcessMind visualise toutes les réaffectations et tous les transferts dans Jira Service Management, en mettant en évidence les services ou les personnes souvent impliqués dans ces boucles. Cette analyse aide à repérer les erreurs d’orientation et les possibilités d’améliorer l’affectation initiale ou le partage des connaissances.

Les incidents présentent des temps d’attente importants ou des durées excessives et inexpliquées pendant les phases de diagnostic et d’investigation. La résolution des problèmes s’en trouve ralentie, les interruptions de service se prolongent pour les utilisateurs concernés et le délai global de résolution augmente. ProcessMind cartographie la durée réelle des activités « Diagnosis Initiated » et « Investigation Conducted », afin de révéler où et pourquoi ces retards surviennent. La solution aide à repérer les files d’attente, les contraintes de ressources ou les étapes du processus dans Jira Service Management qui sont à l’origine de ces blocages.

Les incidents sont catégorisés ou priorisés de manière incohérente lors de leur création. Des problèmes importants peuvent alors être relégués au second plan, tandis que des incidents mineurs reçoivent une attention excessive. Cette mauvaise affectation des ressources nuit à la résolution des incidents et au respect des SLA. ProcessMind analyse les Attributs de catégorisation et de priorisation initiaux au regard des parcours de résolution ultérieurs et du respect des SLA. La solution révèle les schémas dans lesquels certaines catégories ou priorités de Jira Service Management entraînent des retards inattendus ou des changements fréquents de priorité, ce qui indique la nécessité de clarifier les règles.

Les incidents repassent fréquemment par des étapes déjà réalisées, comme une nouvelle investigation ou une nouvelle application de la résolution. Ces boucles de reprise mobilisent inutilement les ressources, allongent les délais de résolution et frustrent les agents comme les utilisateurs concernés. ProcessMind visualise le parcours réel des incidents et permet de repérer les schémas de reprise courants, ainsi que les activités telles que « Diagnosis Initiated » ou « Resolution Applied/Tested » répétées pour un même incident dans Jira Service Management.

Les incidents restent souvent bloqués lorsqu’ils sont transférés à des équipes spécialisées, ce qui crée des files d’attente importantes et prolonge la résolution. Cela peut révéler des contraintes de ressources ou des mécanismes de transfert inefficaces vers certains groupes d’experts. ProcessMind met en évidence les temps d’attente moyens et le débit des incidents après l’activité « Transféré à une équipe spécialisée ». Vous pouvez ainsi identifier les équipes spécialisées de votre environnement Jira Service Management qui deviennent des goulots d’étranglement et nuisent à l’efficacité globale du processus.

La mise en œuvre d’une solution de contournement est souvent retardée ou inefficace, ce qui prolonge l’impact pour les utilisateurs pendant la recherche d’une solution définitive. La valeur de cette mesure temporaire s’en trouve réduite. ProcessMind analyse le temps écoulé entre « Diagnosis Initiated » et « Workaround Implemented », ainsi que les étapes suivantes du processus. La solution peut repérer les situations dans lesquelles les solutions de contournement de votre processus de Gestion des incidents dans Jira Service Management sont retardées ou régulièrement suivies de nouveaux délais, révélant ainsi des inefficacités.

Des retards importants surviennent entre l’application d’une résolution et la confirmation de son efficacité par l’utilisateur, ce qui peut retarder la clôture de l’incident. Cela influe sur des indicateurs tels que « Time to Resolution » et peut révéler des lacunes de communication ou des difficultés d’engagement des utilisateurs. ProcessMind mesure la durée entre « User Notification Sent » et « User Confirmation Received », en identifiant les incidents ou les groupes d’utilisateurs dont les délais de confirmation sont systématiquement longs. Cette analyse peut mettre en évidence des améliorations à apporter aux processus de communication ou de notification dans Jira Service Management.

L’Attribut « Root Cause Category » est souvent absent, trop générique ou non associé à des actions préventives, ce qui entraîne la récurrence des incidents. Sans identification correcte de la cause profonde, la Gestion des incidents reste réactive plutôt que proactive. ProcessMind peut repérer les incidents pour lesquels l’Attribut « Root Cause Category » est fréquemment absent ou révèle un schéma d’incidents similaires récurrents. En analysant le parcours dans Jira Service Management, la solution montre si cet Attribut est correctement utilisé pour orienter des mesures proactives.

Les incidents sont parfois clôturés sans vérification appropriée, ce qui entraîne leur réouverture ou l’insatisfaction des utilisateurs. Le fait d’ignorer l’étape essentielle « Incident Verified » peut compromettre la qualité et la pérennité des résolutions. ProcessMind peut identifier les cas dans lesquels l’activité « Incident Verified » est souvent contournée ou exécutée trop rapidement, ce qui suggère des procédures de vérification insuffisantes avant « Incident Closed » dans Jira Service Management. Vous renforcez ainsi le contrôle qualité du processus de résolution.

Des incidents de même type ou de même priorité suivent des parcours de résolution très différents, ce qui révèle un manque de procédures standardisées ou de bonnes pratiques communes. Cette variabilité peut entraîner une qualité de service inégale et des délais de résolution imprévisibles. ProcessMind visualise toutes les variantes découvertes du processus de résolution des incidents et met en évidence les écarts fréquents par rapport au parcours prévu. En analysant ces parcours dans Jira Service Management, vous pouvez déterminer où une standardisation est nécessaire pour améliorer l’efficacité et la cohérence.

Objectifs habituels

Définissez les critères de réussite

Le non-respect des accords de niveau de service nuit à la satisfaction des utilisateurs et à la réputation de l’entreprise. Cet objectif consiste à résoudre régulièrement les incidents dans les délais convenus, afin de rétablir rapidement les services essentiels et de préserver la confiance des utilisateurs. Il contribue directement à améliorer la qualité du service et la fiabilité opérationnelle. ProcessMind fournit une vue de bout en bout de la résolution des incidents dans Jira Service Management. Il identifie les étapes et les goulots d’étranglement qui provoquent des retards et entraînent le non-respect des SLA. Vous pouvez repérer les situations dans lesquelles les incidents restent bloqués ou sont transférés inutilement, mettre en évidence les parcours non conformes et disposer d’analyses pour repenser les flux de travail. Vous accélérez ainsi la résolution et pouvez réduire considérablement, parfois de 20 à 30 %, les violations de SLA.

Les transferts fréquents entre équipes ou agents entraînent des retards, allongent les délais de résolution et frustrent les utilisateurs comme le personnel d’assistance. Réduire ces transferts permet de confier les incidents à la bonne équipe dès le départ, d’améliorer le taux de résolution au premier contact et de rendre le processus plus efficace. Vous réduisez ainsi les coûts opérationnels et améliorez le moral des équipes. ProcessMind visualise les parcours exacts suivis par les incidents dans Jira Service Management, met en évidence chaque réaffectation et indique où elles se produisent le plus souvent. Vous pouvez identifier les causes profondes des transferts inutiles, optimiser les règles d’orientation des équipes et potentiellement réduire les réaffectations de 15 à 25 % grâce à des ajustements des flux de travail fondés sur les données.

Les retards dans le diagnostic de la cause profonde ou du problème initial d’un incident prolongent considérablement la résolution, augmentant les interruptions et leur impact sur l’activité. Accélérer le diagnostic consiste à identifier rapidement la nature du problème afin de formuler et d’appliquer plus vite une solution, de rétablir le service et de limiter les perturbations. Cet objectif renforce directement les capacités de rétablissement du service. ProcessMind cartographie la phase de diagnostic de la gestion des incidents et révèle les activités, agents ou groupes qui retardent l’investigation dans Jira Service Management. Il met en évidence les séquences d’activités habituelles et leurs variations, ce qui permet d’identifier les bonnes pratiques et les besoins de formation. Vous pouvez potentiellement réduire de 10 à 20 % les cycles de diagnostic en optimisant les flux de travail existants.

Une priorisation incohérente peut laisser de côté des incidents critiques tandis que des problèmes mineurs reçoivent une attention disproportionnée. Les ressources sont alors mal affectées et la continuité de l’activité peut être compromise. Standardiser la priorisation garantit une classification cohérente des incidents selon leur impact et leur urgence. Les efforts sont ainsi alignés sur les priorités de l’entreprise et les problèmes les plus importants sont traités en premier. ProcessMind révèle les schémas réels de priorisation par rapport aux politiques définies, en analysant des Attributs d’incident tels que la gravité et l’impact dans Jira Service Management. La solution visualise la manière dont les priorités initiales influent sur les parcours et les délais de résolution. Vous pouvez ainsi ajuster les règles de catégorisation et de priorisation sur la base des données, améliorer la cohérence de 30 % et optimiser l’affectation des ressources.

Les boucles de reprise, dans lesquelles les incidents passent d’un état ou d’une équipe à l’autre, révèlent des inefficacités importantes, des efforts gaspillés et des délais de résolution prolongés. Les éliminer permet d’obtenir un parcours plus direct, d’améliorer la productivité des agents et de renforcer la satisfaction des utilisateurs en évitant les actions répétitives et les retards inutiles. ProcessMind identifie et quantifie précisément les reprises et les activités répétées dans les processus d’incident de Jira Service Management. La solution révèle les déclencheurs et les conditions à l’origine de ces boucles, ce qui permet de repenser les processus pour éviter leur réapparition et supprimer les étapes inutiles. Vous pouvez ainsi réduire de 10 à 15 % le temps de cycle global des incidents.

Les transferts vers des équipes spécialisées sont nécessaires pour les problèmes complexes, mais ils peuvent entraîner des retards importants s’ils ne sont pas gérés efficacement. Optimiser ces transferts consiste à assurer une transition rapide et bien organisée des incidents, avec toutes les informations nécessaires, afin de prévenir les goulots d’étranglement et d’accélérer la résolution des incidents complexes. Cela améliore directement l’efficacité des niveaux d’assistance avancés. ProcessMind analyse le parcours des incidents transférés à des équipes spécialisées et identifie les retards qui surviennent avant, pendant et après le transfert dans Jira Service Management. Il met en évidence les files d’attente inefficaces ou les lacunes d’information, afin de cibler les améliorations à apporter aux procédures d’escalade et à la collaboration. Les retards liés aux transferts peuvent ainsi être réduits de 20 %.

La mise en place rapide de solutions de contournement est essentielle pour limiter l’impact des incidents majeurs et rétablir rapidement un service partiel, pendant que des solutions définitives sont élaborées. Cet objectif vise à réduire le délai entre l’identification de l’incident et le déploiement d’une solution de contournement fonctionnelle, afin de limiter les perturbations de l’activité et d’améliorer l’expérience utilisateur. ProcessMind peut cartographier la partie du processus consacrée à l’identification et au déploiement des solutions de contournement dans Jira Service Management, en repérant les retards ou les étapes manquantes qui prolongent cette phase importante. En analysant les séquences d’activités et la répartition des ressources, vous pouvez optimiser le flux de travail, réduire de 15 à 25 % le délai de mise en place des solutions de contournement et renforcer la résilience.

Les temps d’attente prolongés avant la confirmation de l’utilisateur, après l’application d’une résolution, peuvent gonfler artificiellement les indicateurs de résolution et retarder la clôture de l’incident. Réduire ces délais permet d’obtenir rapidement un retour, de valider la résolution et de clôturer l’incident à temps, tout en reflétant le rétablissement réel du service et en améliorant la précision des indicateurs. ProcessMind visualise la durée et les activités entre « User Notification Sent » et « User Confirmation Received » dans Jira Service Management. La solution peut identifier les schémas ou les agents et utilisateurs qui contribuent aux retards, afin de mettre en place des améliorations ciblées de la communication ou des rappels automatisés. Vous pouvez ainsi réduire les délais de confirmation jusqu’à 30 % et accélérer la clôture finale.

Une analyse inefficace des causes profondes, ou RCA, entraîne des incidents récurrents et des problèmes persistants au lieu de corrections définitives, ce qui provoque des interruptions répétées et un gaspillage d’efforts. Améliorer la précision de la RCA consiste à examiner les incidents de manière approfondie afin d’identifier leurs véritables causes sous-jacentes, de prévenir leur réapparition et d’améliorer durablement la stabilité des systèmes ainsi que la fiabilité des services. ProcessMind aide à évaluer l’efficacité du processus de RCA en suivant les incidents qui se reproduisent ou nécessitent des corrections répétées dans Jira Service Management. La plateforme peut mettre en relation les catégories d’incidents avec les codes de résolution finaux et les causes profondes, afin d’identifier les cas où la RCA est superficielle ou absente. Cette démarche peut réduire de 10 à 20 % le nombre d’incidents récurrents en améliorant la qualité de la RCA.

Une vérification appropriée des incidents garantit qu’un problème signalé est réellement résolu et non simplement masqué temporairement, ce qui évite les clôtures prématurées et les éventuelles réouvertures. Le respect des étapes de vérification assure le contrôle qualité et renforce la confiance des utilisateurs dans le processus de résolution, contribuant ainsi à une prestation de services plus fiable. ProcessMind cartographie l’activité « Incident Verified » et identifie les cas où les étapes de vérification sont ignorées ou réalisées trop rapidement dans Jira Service Management. La plateforme met en évidence les variantes qui s’écartent des protocoles de vérification standard, afin de permettre aux organisations de renforcer la conformité et d’améliorer la qualité des résolutions. Les réouvertures après résolution peuvent ainsi être réduites de 15 %, tout en renforçant l’intégrité du processus.

Une variation excessive dans le traitement des incidents, au-delà de ce qui est nécessaire, révèle un manque de standardisation et peut entraîner une qualité de service inégale, des erreurs et des inefficacités. Réduire les variations inutiles consiste à définir des parcours de résolution plus clairs et plus prévisibles, afin d’obtenir des résultats cohérents et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. ProcessMind fournit une carte de découverte de tous les parcours réellement suivis pour les incidents et met en évidence les écarts fréquents comme les plus rares par rapport au flux prévu dans Jira Service Management. La fréquence de chaque variante est quantifiée, ce qui permet aux organisations d’identifier et d’éliminer les parcours sans valeur ajoutée ou non conformes, puis de standardiser le processus et d’améliorer sa prévisibilité.

Le parcours d’amélioration de la Gestion des incidents en 6 étapes

1

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2

Exportez vos données
3

Importez votre jeu de données
4

Analysez votre processus
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Mettez en œuvre les améliorations
6

Surveillez votre processus
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Que faire

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Pourquoi c’est important

Utiliser la bonne structure de données dès le départ évite les reprises et garantit une analyse simple et efficace de votre processus de Gestion des incidents.

Résultat attendu

Un modèle de données prêt à l’emploi, parfaitement adapté à la Gestion des incidents dans Jira Service Management.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Identifiez dès maintenant les principaux goulots d’étranglement de la gestion des incidents

ProcessMind révèle le véritable déroulement de votre Gestion des incidents en visualisant chaque étape et chaque interaction. Obtenez des analyses détaillées des retards, du respect des SLA et des domaines nécessitant des améliorations importantes.
  • Visualisez le parcours réel de résolution des incidents
  • Repérez les retards cachés et les goulots d’étranglement des flux de travail
  • Suivez le respect des SLA et prévenez les dépassements
  • Optimisez votre processus de Gestion des incidents
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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RÉSULTATS HABITUELS

Impact concret sur la résolution des incidents

Ces résultats témoignent d’améliorations importantes de l’efficacité et des performances de la résolution des incidents. Ils sont obtenus grâce à l’application du Process Mining pour identifier les goulots d’étranglement et optimiser les flux de travail dans votre environnement Jira Service Management.

0 % faster
Résolution plus rapide des incidents

Réduction moyenne du délai de bout en bout

Le Process Mining aide à identifier et à supprimer les goulots d’étranglement. Il réduit ainsi considérablement le temps global nécessaire à la résolution des incidents et améliore la qualité de service.
0 % fewer
Moins de dépassements de SLA

Diminution du nombre d’incidents dépassant les objectifs

En identifiant les causes profondes des retards et des écarts de conformité, les organisations peuvent traiter les problèmes de manière proactive et faire en sorte qu’un plus grand nombre d’incidents respecte les objectifs de leurs accords de niveau de service.
0 % reduction
Moins de transferts et de reprises

Efficacité accrue du flux du processus

Les transferts inutiles et les étapes répétées sont identifiés puis supprimés, ce qui rend le processus de résolution des incidents plus direct et améliore l’efficacité opérationnelle.
0 % fewer variants
Une plus grande cohérence du processus

Moins de parcours d’incidents distincts

Le Process Mining met en évidence toutes les variantes du traitement des incidents. Les équipes peuvent ainsi standardiser les meilleures pratiques, réduire le nombre de parcours divergents et améliorer la prévisibilité.
0 % improvement
Une meilleure qualité de résolution

Vérification et analyse des causes profondes améliorées

Le respect systématique des étapes essentielles, telles que la vérification des incidents et l’analyse des causes profondes, permet d’obtenir des solutions plus fiables et d’éviter la réapparition de problèmes similaires.

Les résultats varient selon la complexité du processus, la qualité des données et le contexte propre à chaque organisation. Ces chiffres illustrent les améliorations généralement observées dans différentes mises en œuvre de la Gestion des incidents.

Données recommandées

Commencez par importer les attributs et activités les plus importants, puis élargissez votre analyse selon vos besoins.
Vous découvrez les journaux d’événements ? En savoir plus sur la création d’un journal d’événements pour le Process Mining.

Attributs

Données clés à recueillir pour l’analyse

L’identifiant unique de chaque ticket d’incident dans Jira Service Management.

Pourquoi c’est important

Il s’agit de l’identifiant central utilisé pour regrouper tous les événements associés dans un même cas. Il constitue donc la base de toute analyse de Process Mining.

Le nom de l’événement précis ou du changement de statut qui s’est produit pour l’incident.

Pourquoi c’est important

Les activités constituent la structure de base de la carte du processus et permettent de visualiser et d’analyser le cycle de vie des incidents.

La date et l’heure exactes auxquelles l’activité s’est produite.

Pourquoi c’est important

Les horodatages sont essentiels pour calculer toutes les métriques fondées sur le temps, comprendre la durée des processus et détecter les goulots d’étranglement.

L’utilisateur actuellement chargé de traiter l’incident.

Pourquoi c’est important

Permet de suivre la charge de travail individuelle, d’identifier les goulots d’étranglement liés à certains agents et d’analyser l’impact des transferts sur le délai de résolution.

L’équipe ou le groupe chargé de traiter l’incident.

Pourquoi c’est important

Essentiel pour analyser la performance des équipes, le débit de traitement et la circulation du travail entre les différents niveaux de support ou groupes spécialisés.

L’étape actuelle de l’incident dans son cycle de vie.

Pourquoi c’est important

Reflète directement l’avancement de l’incident et constitue la principale source d’identification des étapes du processus et des temps d’attente.

Le niveau de priorité attribué à l’incident, qui indique l’urgence de sa résolution.

Pourquoi c’est important

Essentiel pour analyser la performance des SLA et vérifier que les ressources sont correctement affectées aux incidents les plus importants.

La date et l’heure auxquelles l’incident a été créé pour la première fois dans le système.

Pourquoi c’est important

Sert de point de départ à tous les calculs de durée de cycle de bout en bout et aux mesures de SLA.

La date et l’heure auxquelles l’incident a été marqué comme résolu.

Pourquoi c’est important

Marque la fin du processus de résolution et permet de calculer la durée totale du cycle ainsi que la performance des SLA.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Marque le début officiel du cycle de vie de l’incident, lorsqu’un rapport d’incident est envoyé et qu’un nouveau ticket est créé dans Jira. Cet événement est explicitement enregistré lorsqu’un nouveau ticket de type « Incident » est saisi dans le système.

Pourquoi c’est important

Il s’agit de l’événement de début principal du processus. L’analyse du délai entre cette activité et la résolution est fondamentale pour mesurer le temps de cycle global et le respect des SLA.

Indique qu’un agent affecté a commencé à travailler activement au diagnostic de l’incident. Cet événement est généralement déduit lorsque le statut du ticket passe de « Open » ou « New » à « In Progress ».

Pourquoi c’est important

Cette étape importante marque le début des efforts actifs de résolution. Mesurer le délai jusqu’à cette activité permet d’identifier les attentes initiales en file et les problèmes de disponibilité des ressources.

Se produit lorsqu’un incident est transféré d’un agent ou d’un groupe à un autre après l’affectation initiale. Cet événement est déduit de toute modification du champ « Assignee » ou « Assigned Group ».

Pourquoi c’est important

Le suivi des réaffectations est essentiel pour analyser les transferts. Un nombre élevé de réaffectations révèle souvent des inefficacités de processus, des lacunes de connaissances ou un routage initial inadapté, ce qui entraîne des retards de résolution.

Marque le moment où l’équipe de support attend des informations ou une action de la part du client. Cet événement est déduit du passage à un statut d’attente dédié, tel que « Waiting for customer ».

Pourquoi c’est important

Isoler cette période de mise en attente est essentiel pour mesurer précisément les SLA, car elle est souvent exclue du calcul du délai de résolution. Cela permet d’analyser les retards de réponse du client.

Cette activité indique qu’une résolution a été identifiée et mise en œuvre et que l’incident attend une confirmation ou une validation finale. Elle est déduite du passage au statut « Resolved ».

Pourquoi c’est important

Il s’agit d’une étape importante qui marque la fin du travail actif de l’équipe de support. C’est souvent l’événement qui arrête le décompte du SLA.

Cette activité confirme que l’incident a été résolu avec succès et que le service est rétabli. Elle coïncide souvent avec le passage au statut « Resolved ».

Pourquoi c’est important

Il s’agit de la principale étape de réussite du processus. La durée jusqu’à ce point constitue l’indicateur le plus couramment suivi : le délai de résolution, ou TTR.

Représente la clôture administrative définitive du ticket d’incident après sa résolution et sa vérification. Cet événement est déduit du passage au statut « Closed ».

Pourquoi c’est important

Il s’agit de l’événement final du processus. L’analyse du délai entre « Resolved » et « Closed » peut révéler des retards dans le nettoyage administratif ou dans les processus de confirmation par l’utilisateur.

FAQ

Questions fréquemment posées

Le Process Mining vous aide à visualiser le flux réel de vos incidents et révèle les goulots d’étranglement cachés, les boucles de reprise et les étapes non conformes. Il peut identifier les raisons des violations persistantes des SLA et des transferts excessifs, afin d’orienter des améliorations ciblées. Vous pouvez ainsi prendre des décisions fondées sur les données pour optimiser votre processus de résolution des incidents.

Vous avez principalement besoin d’un identifiant d’incident comme identifiant de cas, d’un nom d’activité décrivant chaque étape, d’un horodatage indiquant le moment où chaque activité s’est produite et d’une ressource ou d’un utilisateur associé à l’activité. Des attributs supplémentaires, comme la priorité, la catégorie ou l’assignataire, peuvent enrichir l’analyse. Ces données essentielles constituent le journal d’événements utilisé pour le Process Mining.

Vous pouvez vous attendre à une réduction significative des violations des SLA liés aux incidents et des délais de diagnostic, ainsi qu’à une diminution des transferts excessifs et des boucles de reprise. Les analyses obtenues contribuent à standardiser la priorisation des incidents et à mieux organiser les transferts vers les équipes spécialisées. À terme, le processus de résolution des incidents gagne en efficacité et en performance.

Vous devrez accéder à vos données Jira Service Management, généralement par son API, un accès direct à la base de données ou ses fonctionnalités d’export. Une plateforme logicielle de Process Mining adaptée est également nécessaire, ainsi que des compétences de base en ingénierie des données pour l’extraction et la transformation. La sécurité du traitement des données et le respect de la réglementation sur la protection de la vie privée sont aussi des éléments essentiels.

Le Process Mining excelle dans l’identification des points où les problèmes surviennent dans le processus, comme les goulots d’étranglement, les écarts ou les étapes qui provoquent des retards. Il n’effectue pas lui-même une analyse traditionnelle des causes profondes, mais fournit à vos experts les éléments précis et le contexte nécessaires pour déterminer efficacement les causes sous-jacentes. Cette approche fondée sur les faits accélère considérablement l’analyse des causes profondes.

L’extraction des données s’effectue généralement au moyen de l’API REST de Jira, de requêtes directes dans la base de données si Jira est hébergé sur site, ou de ses fonctionnalités d’export intégrées pour les tables ou rapports personnalisés pertinents. Ces données brutes sont ensuite nettoyées, transformées et mises en forme dans un journal d’événements, une structure standard adaptée aux outils de Process Mining. Cette préparation est essentielle pour obtenir une analyse précise.

Les premières analyses peuvent souvent être produites en quelques jours ou quelques semaines, selon la disponibilité et la complexité des données. Une analyse plus approfondie, ainsi que l’identification de possibilités d’optimisation importantes, se développent généralement sur plusieurs semaines, à mesure que vous itérez et affinez vos modèles de données. Le délai dépend largement de la qualité des données et de la collaboration entre les équipes.

Le reporting traditionnel fournit des instantanés statiques ou des indicateurs agrégés qui montrent « ce qui » s’est passé. Le Process Mining reconstitue quant à lui le parcours complet de bout en bout de chaque incident et révèle la séquence réelle des événements, les variations cachées du processus et les écarts par rapport aux parcours idéaux, en montrant « comment » et « pourquoi » les événements se sont produits. Il offre une vision dynamique de l’exécution du processus, fondée sur les données.

Il est courant que les données brutes nécessitent un nettoyage et une transformation avant le Process Mining. Les outils de Process Mining sont conçus pour traiter les données réelles, et l’analyse initiale met souvent en évidence les problèmes de qualité des données eux-mêmes, ce qui permet de les corriger de manière ciblée. Une approche itérative de préparation et d’affinement des données est généralement utilisée pour obtenir les meilleurs résultats.

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