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Améliorez la gestion des incidents

Votre guide en 6 étapes pour améliorer la gestion des incidents dans Jira.
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Processus disponibles
Processus générique 1 Achats au paiement : traitement des factures 8 Clôture comptable, de l’enregistrement au reporting : écritures comptables 7 Comptes clients 7 Cycle de vie des employés, de l’embauche au départ à la retraite 8 Cycle de vie du développement logiciel 6 De la commande à l’encaissement : facturation et émission des factures 8 De la prospection à l’encaissement 7 Du processus d’achat au paiement : bon de commande 8 Gestion de la chaîne logistique 7 Gestion de la qualité 6 Gestion des contrats 6 Gestion des demandes de service 7 Gestion des dépenses 6 Gestion des entrepôts 6 Gestion des incidents 6 Gestion des problèmes 6 Gestion des stocks 7 Gestion du changement 6 Gestion du crédit et recouvrement 7 Gestion du cycle de revenus 6 Gestion du transport 6 Intégration des clients KYC 6 Intégration des employés 6 Maintenance des équipements 6 Modèle de données : Planification de la production 6 Octroi de prêts 6 Order to Cash : traitement des commandes clients 8 Parcours de l’embauche au départ à la retraite : gestion des postes 4 Parcours du patient 6 Purchase to Pay - Demande d’achat 8 Record to Report : clôture de période et rapprochements 7 Recrutement et acquisition de talents 6 Service client 7 Traitement de la paie 7 Traitement des factures fournisseurs 7 Traitement des paiements 7 Traitement des paiements fournisseurs 7 Traitement des retours et remboursements 7 Traitement des sinistres 6
Systèmes disponibles
Défis(11)Objectifs(11)6 étapesAperçuRésultatsDonnéesFAQ(5)

Optimisez la gestion des incidents dans Jira Service Management pour accélérer leur résolution

Pour gérer efficacement les incidents, vous devez savoir où se produisent les retards et les inefficacités. Nos analyses vous aident à repérer 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, résoudre les incidents plus rapidement et améliorer la satisfaction.

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Pourquoi l’optimisation de la gestion des incidents est essentielle

Une gestion efficace des incidents est au cœur de services informatiques fiables. Elle influe directement sur la satisfaction des utilisateurs, la continuité des opérations et les résultats de votre organisation. Dans un environnement où tout évolue rapidement, il est essentiel de repérer, résoudre et prévenir les incidents sans tarder. Pourtant, de nombreuses organisations peinent à détecter les inefficacités et les goulots d’étranglement de leurs processus de gestion des incidents, même avec des systèmes performants comme Jira Service Management. Ces problèmes peuvent prolonger les interruptions de service, entraîner le non-respect des accords de niveau de service (SLA), frustrer les utilisateurs et, au bout du compte, augmenter les coûts opérationnels. Pour améliorer les délais de résolution et la qualité du service à partir des données, il faut comprendre le déroulement réel des incidents, au-delà des cartes de processus théoriques. Les reprises invisibles, les transferts inutiles et les retards négligés réduisent peu à peu l’efficacité. Une analyse plus approfondie de la gestion des incidents peut alors s’avérer nécessaire.

Mieux comprendre les processus grâce au Process Mining dans Jira Service Management

Le Process Mining permet d’observer et de comprendre l’exécution réelle de votre processus de gestion des incidents dans Jira Service Management. Contrairement aux rapports classiques et aux Dashboards, il reconstitue le parcours complet de chaque incident, de son signalement à sa clôture, à partir des journaux d’événements. Vous pouvez visualiser le flux réel du processus, repérer les écarts par rapport au parcours prévu et déterminer précisément où surviennent les retards. Identifiez les activités ou les étapes de transition qui créent régulièrement des goulots d’étranglement : enquêtes qui s’éternisent, réaffectations répétées entre groupes d’assistance ou retards dans la confirmation de l’utilisateur. En donnant une représentation objective du traitement des incidents à partir des données, le Process Mining vous aide à dépasser les suppositions et à concentrer vos efforts d’amélioration là où ils auront le plus d’effet sur l’amélioration de la gestion des incidents.

Repérer les principaux axes d’amélioration de la résolution des incidents

L’analyse des données d’incidents de Jira Service Management avec le Process Mining met en évidence des possibilités concrètes d’optimisation. Comparez le temps de cycle selon le type d’incident, son niveau de gravité ou le service touché, afin de comprendre quels incidents prennent le plus de temps à résoudre et pourquoi. Vous pourriez, par exemple, constater que les incidents transférés à une équipe spécialisée restent souvent longtemps en attente, ou que le diagnostic des incidents prioritaires prend systématiquement plus de temps que prévu. Le Process Mining révèle également les boucles de reprise, lorsque des incidents sont rouverts ou réaffectés à plusieurs reprises. Elles peuvent signaler des problèmes de diagnostic initial, de qualité de résolution ou de communication avec les utilisateurs. En comprenant ces tendances, vous pouvez traiter leurs causes, qu’il s’agisse d’une formation insuffisante des agents, de règles d’escalade peu claires ou de protocoles de communication inefficaces, et ainsi réduire le temps de cycle de la gestion des incidents.

Obtenir des résultats concrets et optimiser en continu

L’analyse des incidents de Jira Service Management par le Process Mining peut produire des améliorations mesurables. Vous pouvez réduire sensiblement le délai moyen de résolution des incidents, limiter les interruptions des services essentiels et améliorer la satisfaction des utilisateurs. Une meilleure compréhension du respect des processus vous aidera à atteindre, voire à dépasser régulièrement, vos objectifs de SLA. En repérant et en éliminant les goulots d’étranglement et les reprises, vous pourrez 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’optimisation continue encourage une culture de l’efficacité et de la résolution proactive des problèmes. Vos capacités de gestion des incidents pourront ainsi évoluer avec les besoins et contribuer à améliorer constamment le service. Vous disposerez des analyses nécessaires pour affiner vos flux de travail et fournir un service de meilleure qualité, plus rapidement.

Commencer à améliorer la gestion des incidents

Cette démarche d’optimisation est simple à engager. Avec les bons outils et une bonne compréhension des données d’incidents de Jira Service Management, vous pouvez rapidement mettre au jour ce qui se passe réellement dans vos processus. Cette analyse détaillée vous aide à prendre des décisions éclairées et à améliorer la gestion des incidents, pour des services plus résilients et des utilisateurs plus satisfaits. Commencez dès aujourd’hui à analyser vos données d’incidents avec le Process Mining pour améliorer l’efficacité de vos processus. Vous pourrez ainsi mieux comprendre la performance de la gestion des incidents et la faire progresser.

Gestion des incidents Respect des SLA Centre de services Opérations informatiques Analyse des causes profondes Réduction des interruptions de service Résolution des tickets Gestion des tickets Gestion des tickets Centre d’assistance informatique Délai moyen de résolution MTTR Rétablissement du service Résolution des incidents Assistance informatique

Problèmes et difficultés courants

Repérez les difficultés qui vous concernent

Les incidents dépassent souvent les délais prévus par leur accord de niveau de service, ce qui frustre les utilisateurs et peut entraîner des pénalités. Cela révèle des inefficacités ou des goulots d’étranglement dans le processus de résolution, qui nuisent à la qualité globale du service et à la satisfaction des clients. ProcessMind montre précisément où les incidents passent trop de temps et repère les activités ou les transferts qui entraînent régulièrement le non-respect des SLA. En visualisant le flux réel du processus dans Jira Service Management, vous pouvez identifier les écarts qui contribuent à ces manquements.

Les incidents sont souvent transférés entre groupes d’assistance ou réaffectés à différents agents, ce qui retarde leur résolution. Chaque transfert peut entraîner des lacunes de communication et des changements de contexte qui réduisent l’efficacité. ProcessMind visualise toutes les réaffectations et tous les transferts dans Jira Service Management, et met en évidence les services ou les personnes qui interviennent fréquemment 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 connaissent des temps d’attente inexpliqués ou des délais prolongés pendant les phases de diagnostic et d’investigation. La résolution des problèmes s’en trouve ralentie, les interruptions de service durent plus longtemps pour les utilisateurs concernés et le délai global de résolution augmente. ProcessMind mesure la durée réelle des activités « Diagnostic lancé » et « Investigation menée » pour révéler où et pourquoi ces retards surviennent. Il 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 des blocages.

Les incidents ne sont pas toujours catégorisés ou priorisés de la même manière lors de leur création. Des problèmes critiques peuvent alors être relégués au second plan, tandis que des problèmes mineurs reçoivent une attention excessive. Cette mauvaise répartition des ressources nuit à la résolution des incidents et au respect des SLA. ProcessMind compare la catégorisation et la priorisation initiales aux parcours de résolution et au respect des SLA. Il révèle les cas où certaines catégories ou priorités dans Jira Service Management entraînent des retards inattendus ou des changements fréquents de priorité, signe que les consignes doivent être clarifiées.

Les incidents repassent souvent par des étapes déjà terminées, comme une nouvelle investigation ou l’application répétée d’une résolution. Ces boucles de reprise mobilisent inutilement les ressources, prolongent les délais de résolution et frustrent les agents comme les utilisateurs concernés. ProcessMind visualise le flux réel des incidents et permet de repérer les reprises fréquentes, ainsi que les activités comme « Diagnostic lancé » ou « Résolution appliquée/testée » qui sont répétées pour un même incident dans Jira Service Management.

Les incidents restent souvent bloqués après leur transfert à une équipe spécialisée, ce qui crée des files d’attente importantes et retarde leur résolution. Cela peut révéler un manque de ressources ou des mécanismes de transfert inefficaces vers certaines équipes d’experts. ProcessMind met en évidence les temps d’attente moyens et le débit des incidents après l’activité « Transféré à une équipe spécialisée ». Il vous aide à repérer 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. Les utilisateurs continuent alors de subir les conséquences de l’incident pendant la recherche d’une solution définitive. Les solutions de contournement perdent ainsi leur utilité comme mesure temporaire. ProcessMind analyse le délai entre « Diagnostic lancé » et « Solution de contournement mise en œuvre », ainsi que les étapes suivantes du processus. Il repère les cas où les solutions de contournement de votre processus de gestion des incidents dans Jira Service Management sont retardées ou suivies d’autres retards, ce qui révèle 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 comme le « délai de résolution » et peut révéler des problèmes de communication ou de participation des utilisateurs. ProcessMind mesure le délai entre « Notification envoyée à l’utilisateur » et « Confirmation reçue de l’utilisateur », et repère les incidents ou les groupes d’utilisateurs pour lesquels la confirmation prend régulièrement trop de temps. Cette analyse peut faire ressortir des améliorations à apporter à la communication ou aux notifications dans Jira Service Management.

L’attribut « Catégorie de cause profonde » est souvent absent, trop générique ou sans lien avec des mesures préventives, ce qui favorise la récurrence des incidents. Sans identification adéquate de leur cause, la gestion des incidents reste réactive au lieu d’être préventive. ProcessMind repère les incidents pour lesquels l’attribut « Catégorie de cause profonde » est souvent absent ou signale la répétition d’incidents similaires. L’analyse du flux dans Jira Service Management montre si cet attribut est correctement utilisé pour orienter les mesures préventives.

Certains incidents sont clôturés sans vérification adéquate, ce qui peut entraîner leur réouverture ou mécontenter les utilisateurs. L’omission de l’étape essentielle « Incident vérifié » peut compromettre la qualité et la pérennité des résolutions. ProcessMind repère les cas où l’activité « Incident vérifié » est souvent omise ou réalisée trop rapidement avant l’activité « Incident clôturé » dans Jira Service Management. Vous pouvez ainsi renforcer 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 peut révéler l’absence de procédures standardisées ou de bonnes pratiques. Cette variabilité entraîne 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. L’analyse de ces flux dans Jira Service Management vous aide à repérer les domaines où une standardisation améliorerait 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 systématiquement les incidents dans les délais convenus, à rétablir rapidement les services essentiels et à préserver la confiance des utilisateurs. Il contribue directement à améliorer la qualité du service et la fiabilité opérationnelle. ProcessMind donne une vue de bout en bout de la résolution des incidents dans Jira Service Management et repère les étapes du processus et les goulots d’étranglement qui causent des retards et des manquements aux SLA. Il indique où les incidents sont bloqués ou transférés inutilement, met en évidence les parcours non conformes et fournit des éléments pour revoir les flux de travail. Vous pouvez ainsi accélérer les résolutions et réduire sensiblement les manquements aux SLA, potentiellement de 20 à 30 %.

Les transferts fréquents entre équipes ou agents entraînent des retards, allongent les délais de résolution et frustrent les utilisateurs comme les équipes d’assistance. En limitant ces transferts, les incidents sont pris en charge dès le départ par l’équipe compétente, ce qui améliore le taux de résolution dès le premier contact et le déroulement global du processus. Les coûts opérationnels diminuent et le moral des équipes s’améliore. ProcessMind visualise les parcours exacts des incidents dans Jira Service Management, met en évidence chaque réaffectation et indique où elles sont les plus fréquentes. La plateforme révèle les causes des transferts inutiles, afin que les organisations puissent optimiser les règles d’orientation des équipes et éventuellement réduire les réaffectations de 15 à 25 % en ajustant les flux de travail à partir des données.

Lorsque le diagnostic de la cause première d’un incident ou du problème initial tarde, la résolution s’en trouve considérablement prolongée, ce qui augmente les interruptions de service et leurs conséquences pour l’entreprise. Accélérer le diagnostic consiste à cerner 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 améliore directement la capacité de rétablissement du service. ProcessMind cartographie la phase de diagnostic de la gestion des incidents et révèle les activités, les agents ou les groupes qui retardent l’enquête dans Jira Service Management. La plateforme met en évidence les séquences d’activités habituelles et leurs variantes, ce qui permet de repérer les bonnes pratiques et les besoins de formation. En optimisant les flux de travail existants, il est ainsi possible de raccourcir les cycles de diagnostic de 10 à 20 %.

Une priorisation incohérente peut faire passer des incidents critiques inaperçus tandis que des problèmes mineurs reçoivent une attention disproportionnée. Les ressources sont alors mal réparties et la continuité des activités peut être compromise. Uniformiser la priorisation permet de classer les incidents de manière cohérente selon leur impact et leur urgence, d’aligner les efforts sur les priorités de l’entreprise et de traiter d’abord les problèmes les plus critiques. Dans Jira Service Management, ProcessMind analyse des attributs tels que la gravité et l’impact des incidents pour révéler les pratiques réelles de priorisation et les comparer aux règles définies. La plateforme montre comment les priorités initiales influent sur les parcours et les délais de résolution. Les organisations peuvent ainsi ajuster leurs règles de catégorisation et de priorisation à partir des données, améliorer la cohérence de 30 % et mieux répartir les ressources.

Lorsqu’un incident passe à plusieurs reprises d’un état ou d’une équipe à l’autre, cela révèle des inefficacités importantes, des efforts perdus et des délais de résolution prolongés. Éliminer ces boucles permet d’obtenir un processus plus direct, d’améliorer la productivité des agents et la satisfaction des utilisateurs, et d’éviter les tâches répétitives ainsi que les retards inutiles. Dans Jira Service Management, ProcessMind repère et quantifie précisément les reprises et les activités répétées dans les processus de gestion des incidents. La plateforme révèle les déclencheurs et les conditions à l’origine de ces boucles, afin de repenser le processus et d’éviter qu’elles ne se reproduisent. En supprimant les étapes inutiles, il est possible de réduire de 10 à 15 % le temps de cycle global des incidents.

Les transferts vers des équipes spécialisées sont nécessaires pour traiter les problèmes complexes, mais peuvent entraîner des retards importants s’ils sont mal gérés. Les optimiser consiste à transmettre rapidement les incidents avec toutes les informations nécessaires, à éviter les goulots d’étranglement et à 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 repère les retards qui surviennent avant, pendant et après le transfert dans Jira Service Management. La plateforme met en évidence les files d’attente inefficaces et les informations manquantes, ce qui permet d’améliorer de manière ciblée les procédures d’escalade et 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 les conséquences des incidents majeurs et rétablir une partie du service pendant l’élaboration d’une solution définitive. L’objectif est de réduire le délai entre la détection de l’incident et le déploiement d’une solution de contournement fonctionnelle, afin de limiter les perturbations pour l’entreprise et d’améliorer l’expérience utilisateur. Dans Jira Service Management, ProcessMind peut cartographier la partie du processus consacrée à la recherche et au déploiement de ces solutions, et repérer les retards ou les étapes manquantes qui la prolongent. L’analyse des séquences d’activités et de la répartition des ressources aide à optimiser le flux de travail, à réduire de 15 à 25 % le délai de mise en place et à renforcer la résilience.

Lorsque les utilisateurs tardent à confirmer la résolution d’un incident, les indicateurs de résolution peuvent être artificiellement gonflés et la clôture retardée. Réduire ces délais permet d’obtenir rapidement un retour, de valider la résolution et de clôturer l’incident à temps. Les indicateurs reflètent ainsi mieux le rétablissement réel du service. Dans Jira Service Management, ProcessMind visualise la durée et les activités entre « Notification envoyée à l’utilisateur » et « Confirmation reçue de l’utilisateur ». La plateforme peut repérer les tendances ainsi que les agents ou utilisateurs qui contribuent aux retards. Des améliorations ciblées de la communication ou des rappels automatiques peuvent alors réduire les délais de confirmation jusqu’à 30 % et accélérer la clôture définitive.

Une analyse des causes premières (RCA) inefficace entraîne la réapparition des incidents et la persistance des problèmes, au lieu d’apporter des solutions définitives. Les perturbations se répètent et les efforts sont perdus. Améliorer la précision de la RCA consiste à examiner les incidents en profondeur pour en déterminer les véritables causes et prévenir leur réapparition, tout en renforçant la stabilité à long terme des systèmes et la fiabilité du service. Dans Jira Service Management, ProcessMind aide à évaluer l’efficacité de la RCA en suivant les incidents qui se reproduisent ou nécessitent plusieurs corrections. La plateforme peut mettre en relation les catégories d’incidents avec les codes de résolution finaux et les causes premières, afin de repérer les analyses superficielles ou omises. L’amélioration de la qualité de la RCA peut ainsi réduire de 10 à 20 % les incidents récurrents.

Une vérification rigoureuse confirme que le problème signalé est bien résolu et qu’il n’a pas simplement été masqué temporairement. Elle évite les clôtures prématurées et les réouvertures. Le respect des étapes de vérification garantit le contrôle de la qualité et renforce la confiance des utilisateurs dans le processus de résolution, pour un service plus fiable. Dans Jira Service Management, ProcessMind cartographie l’activité « Incident vérifié » et repère les cas où les étapes de vérification sont omises ou réalisées trop rapidement. La plateforme met en évidence les variantes qui s’écartent des procédures prévues, afin que les organisations puissent veiller à leur respect et améliorer la qualité des résolutions. Les réouvertures après résolution peuvent ainsi diminuer de 15 %, tandis que l’intégrité du processus s’améliore.

Des écarts excessifs dans le traitement des incidents, au-delà de ce qui est nécessaire, révèlent un manque de standardisation. Ils peuvent entraîner une qualité de service inégale, des erreurs et des inefficacités. Réduire les variantes inutiles consiste à définir des parcours de résolution plus clairs et prévisibles, pour obtenir des résultats cohérents et améliorer l’efficacité opérationnelle. Dans Jira Service Management, ProcessMind génère une carte des parcours réellement suivis par les incidents et met en évidence les écarts fréquents comme les plus rares par rapport au flux prévu. La plateforme quantifie la fréquence de chaque variante, ce qui permet aux organisations de repérer et d’éliminer les parcours qui n’apportent pas de valeur ou ne respectent pas les règles. Le processus gagne ainsi en cohérence et en prévisibilité.

Les 6 étapes pour améliorer la gestion des incidents

1
Télécharger le modèle
2
Exporter vos données
3
Importer votre jeu de données
4
Analyser votre processus
5
Mettre en œuvre les améliorations
6
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Que faire

Récupérez le modèle Excel préstructuré pour les données de gestion des incidents. Il vous aidera à recueillir toutes les informations nécessaires à une analyse précise.

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Pourquoi est-ce important ?

Partir d’une structure de données adaptée évite les reprises et facilite une analyse efficace de votre processus de gestion des incidents.

Résultat attendu

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

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Repérez dès maintenant les principaux goulots d’étranglement dans la gestion des incidents

ProcessMind révèle le déroulement réel de la gestion de vos incidents en représentant chaque étape et chaque interaction. Analysez en détail les retards, le respect des SLA et les points à améliorer en priorité.
  • Visualisez le parcours réel de résolution des incidents
  • Repérez les retards cachés et les goulots d’étranglement dans les flux de travail
  • Suivez le respect des SLA et prévenez les dépassements
  • Optimisez votre processus de gestion des incidents
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RÉSULTATS HABITUELS

Effets concrets sur la résolution des incidents

Ces résultats témoignent d’améliorations importantes de l’efficacité de la résolution des incidents. Ils sont obtenus grâce au Process Mining, qui repère les goulots d’étranglement et aide à 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 repérer et à éliminer les goulots d’étranglement, ce qui réduit considérablement le délai global de résolution des incidents et améliore la prestation de services.
0 % fewer
Moins de dépassements des SLA

Baisse du nombre d’incidents dépassant les délais prévus

En repérant les causes des retards et des écarts de conformité, les organisations peuvent intervenir en amont 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

Amélioration de l’efficacité du flux de processus

Les transferts inutiles et les étapes répétées sont repérés puis supprimés. Le processus de résolution des incidents devient plus direct et l’efficacité opérationnelle s’améliore.
0 % fewer variants
Un processus plus cohérent

Moins de parcours distincts pour les incidents

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

Vérification et analyse des causes premières améliorées

Le respect systématique des étapes essentielles, comme la vérification des incidents et l’analyse des causes premières, permet d’apporter des solutions plus fiables et d’éviter que des problèmes similaires ne se reproduisent.

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 différents projets de gestion des incidents.

Données recommandées

Commencez par importer les attributs et les activités les plus importants, puis élargissez l’analyse selon vos besoins.
Vous découvrez les journaux d’événements ? Découvrez comment créer un journal d’événements pour le Process Mining.

Attributs

Les principales données à recueillir pour l’analyse

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

Pourquoi est-ce important ?

Cet identifiant central permet de regrouper tous les événements associés dans un même dossier. Il constitue la base de toute analyse en Process Mining.

Nom de l’événement ou du changement de statut survenu pour l’incident.

Pourquoi est-ce important ?

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

Date et heure exactes auxquelles l’activité a eu lieu.

Pourquoi est-ce important ?

Les horodatages sont indispensables au calcul des métriques temporelles, à l’analyse de la durée du processus et à la détection des goulots d’étranglement.

Utilisateur actuellement chargé du traitement de l’incident.

Pourquoi est-ce important ?

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

Équipe ou groupe chargé du traitement de l’incident.

Pourquoi est-ce important ?

Indispensable pour analyser les performances des équipes, le volume de traitement et la circulation du travail entre les différents niveaux d’assistance ou groupes spécialisés.

Étape actuelle du cycle de vie de l’incident.

Pourquoi est-ce important ?

Reflète directement l’avancement de l’incident et constitue la principale source pour repérer les étapes du processus et les temps d’attente.

Niveau de priorité attribué à l’incident, qui indique le degré d’urgence de sa résolution.

Pourquoi est-ce important ?

Indispensable à l’analyse des performances des SLA et à la vérification de l’affectation des ressources aux incidents les plus importants.

Date et heure de création initiale de l’incident dans le système.

Pourquoi est-ce important ?

Sert de point de départ au calcul des temps de cycle de bout en bout et au suivi des SLA.

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

Pourquoi est-ce important ?

Marque la fin du processus de résolution et permet de calculer le temps de cycle total ainsi que les performances des SLA.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

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

Pourquoi est-ce important ?

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

Indique qu’un agent assigné a commencé à diagnostiquer activement l’incident. Cette étape est généralement déduite du passage du ticket d’incident de l’état « Open » ou « New » à « In Progress ».

Pourquoi est-ce important ?

Cette étape importante marque le début des efforts actifs de résolution. Mesurer le délai qui la précède aide à repérer les retards initiaux dans les files d’attente et les problèmes de disponibilité des ressources.

Cet événement survient lorsqu’un incident est transféré à un autre agent ou groupe après son assignation initiale. Il est déduit de toute modification du champ « Assignee » ou « Assigned Group ».

Pourquoi est-ce important ?

Le suivi des réassignations est essentiel pour analyser les transferts. Un nombre élevé de réassignations révèle souvent des inefficacités dans le processus, des lacunes dans les connaissances ou une mauvaise orientation initiale, qui retardent la résolution.

Indique que l’équipe d’assistance attend une information ou une action du client. Cet événement est déduit du passage à un état d’attente dédié, tel que « Waiting for customer ».

Pourquoi est-ce important ?

Il est essentiel d’isoler cette période de suspension pour mesurer précisément les SLA, car elle est souvent exclue du calcul du délai de résolution. Cela permet d’analyser les retards de réponse des clients.

Cette activité indique qu’une solution a été trouvée et mise en œuvre, et que l’incident attend une confirmation ou une validation finale. Elle est déduite du passage à l’état « Resolved ».

Pourquoi est-ce important ?

Cette étape importante marque la fin du travail actif de l’équipe d’assistance. C’est souvent à ce moment que le décompte du SLA s’arrête.

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

Pourquoi est-ce important ?

Il s’agit de la principale étape de réussite du processus. Le délai jusqu’à cette étape est l’indicateur clé le plus courant : le délai de résolution (TTR).

Correspond à la clôture administrative définitive du ticket d’incident, après résolution et vérification. Cet événement est déduit du passage à l’état « Closed ».

Pourquoi est-ce important ?

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

FAQ

Foire aux questions

Le Process Mining vous permet de visualiser le parcours réel de vos incidents et de repérer les goulots d’étranglement cachés, les boucles de reprise et les étapes non conformes. Il peut mettre en évidence les causes des dépassements récurrents des SLA et des transferts excessifs, afin d’orienter les améliorations. Vous pouvez ainsi prendre des décisions fondées sur les données pour optimiser la résolution des incidents.

Vous avez principalement besoin d’un identifiant d’incident pour identifier chaque cas, du nom de l’activité correspondant à chaque étape, de l’horodatage de chaque activité et de la ressource ou de l’utilisateur associé. Des attributs supplémentaires, comme la priorité, la catégorie ou la personne assignée, peuvent enrichir l’analyse. Ces données de base constituent le journal d’événements utilisé pour le Process Mining.

Vous pouvez vous attendre à une baisse importante des dépassements de SLA et des délais de diagnostic, ainsi qu’à une diminution des transferts excessifs et des boucles de reprise. Les analyses obtenues vous aideront à uniformiser la priorisation des incidents et à optimiser les transferts vers les équipes spécialisées. Vous pourrez ainsi rendre le processus de résolution des incidents plus efficace.

Vous devez pouvoir accéder aux données de Jira Service Management, généralement par son API, un accès direct à la base de données ou des fonctions d’exportation. Il vous faut également une plateforme logicielle de Process Mining et 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 confidentialité sont aussi des points essentiels.

Le Process Mining permet de repérer où surviennent les problèmes dans le processus, par exemple les goulots d’étranglement, les écarts ou les étapes qui provoquent des retards. Il ne réalise pas lui-même une analyse traditionnelle des causes premières, mais fournit aux experts des éléments précis et le contexte nécessaires pour déterminer efficacement les causes sous-jacentes. Cette approche fondée sur des preuves accélère considérablement la RCA.

L’extraction des données s’effectue généralement à l’aide de l’API REST de Jira, de requêtes directes à la base de données si Jira est hébergé sur site, ou des fonctions d’exportation intégrées pour les tables concernées ou les rapports personnalisés. Les données brutes sont ensuite nettoyées, transformées et mises en forme en journal d’événements, une structure normalisée adaptée aux outils de Process Mining. Cette préparation est essentielle pour obtenir une analyse précise.

Les premières analyses peuvent souvent être obtenues en quelques jours ou quelques semaines, selon la disponibilité et la complexité des données. Une analyse plus approfondie et plus précise, ainsi que le repérage de pistes d’optimisation importantes, prennent généralement plusieurs semaines, au fil des ajustements et de l’amélioration des modèles de données. Le délai dépend largement de la préparation des données et de la collaboration entre les équipes.

Les rapports classiques présentent des instantanés ou des indicateurs agrégés qui montrent « ce qui » s’est passé. Le Process Mining reconstitue le parcours complet de chaque incident, de bout en bout, et révèle la séquence réelle des événements, les variantes cachées du processus et les écarts par rapport aux parcours prévus. Il montre ainsi « comment » et « pourquoi » les événements se sont produits, et donne une vision dynamique de l’exécution du processus, fondée sur les données.

Il est courant de devoir nettoyer et transformer les données brutes avant de réaliser une analyse de Process Mining. Les outils de Process Mining sont conçus pour traiter des données réelles, et l’analyse initiale met souvent en évidence des problèmes de qualité des données. Vous pouvez alors y apporter des améliorations ciblées. La préparation et l’affinage des données se font généralement par étapes pour obtenir les meilleurs résultats.

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