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Optimisez Jira Service Management grâce à notre guide en 6 étapes
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Optimisez le flux de gestion des problèmes dans Jira Service Management

Le Process Mining permet à votre organisation de révéler les goulots d’étranglement cachés qui retardent la résolution et augmentent les coûts opérationnels. Notre plateforme met en évidence les boucles de processus inutiles et les temps d’inactivité qui empêchent les équipes d’atteindre leur niveau de performance optimal. En visualisant vos flux de travail réels, vous pouvez prendre des décisions éclairées, optimiser les opérations et garantir une stabilité durable.

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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Transformer la gestion des problèmes, du mode réactif au mode proactif

Dans de nombreuses organisations informatiques, la gestion des problèmes est souvent éclipsée par l’urgence immédiate de la gestion des incidents. Alors que les incidents visent à rétablir le service le plus rapidement possible, la gestion des problèmes constitue le moteur stratégique qui empêche ces incidents de se reproduire. L’optimisation de ce processus dans Jira Service Management est essentielle, car elle a un impact direct sur la stabilité à long terme de votre environnement informatique. Lorsque la gestion des problèmes est inefficace, les équipes techniques se retrouvent prises dans un cycle d’interventions d’urgence. Elles résolvent les mêmes problèmes à plusieurs reprises sans jamais traiter leur cause profonde. En vous concentrant sur l’optimisation des processus, vous aidez vos équipes à passer d’une posture réactive à un modèle proactif, capable d’identifier les faiblesses systémiques avant qu’elles ne provoquent des interruptions majeures.

Visualiser le cycle de vie des problèmes avec le Process Mining

Le Process Mining vous permet d’observer l’exécution réelle de votre flux de travail de gestion des problèmes, au lieu de vous fier à la conception théorique du processus. Jira Service Management enregistre de nombreuses données chaque fois qu’un problème est mis à jour, attribué ou fait l’objet d’une transition. La technologie de Process Mining utilise ces traces numériques pour reconstituer le parcours complet de chaque enregistrement. Vous pouvez ainsi voir concrètement comment sont menées les analyses des causes profondes. Vous identifiez précisément les étapes où un enregistrement reste bloqué, qu’il attende d’être attribué à un groupe d’assistance spécialisé ou qu’il demeure pendant plusieurs semaines dans un état d’investigation. Cette visibilité permet de repérer les délais discrets que les rapports traditionnels ne mettent souvent pas en évidence, comme le temps d’attente avant l’approbation d’une demande de changement ou la durée d’une revue post-implémentation.

Identifier les délais et les écarts du processus dans JSM

L’un des principaux avantages du Process Mining appliqué à Jira Service Management réside dans sa capacité à détecter les écarts par rapport à vos procédures opérationnelles standard. Dans un environnement informatique complexe, les enregistrements de problèmes suivent souvent des parcours inattendus. Vous pouvez constater que certains enregistrements ignorent entièrement l’étape de publication de la solution de contournement, laissant le centre de services sans solution temporaire pendant la mise au point d’une solution définitive. D’autres peuvent effectuer des allers-retours entre plusieurs équipes techniques, ce qui peut révéler une répartition des responsabilités peu claire ou des informations insuffisantes lors du transfert. L’analyse de ces schémas vous permet d’identifier les goulots d’étranglement du cycle de vie. Par exemple, si la transition entre l’identification de la cause profonde et la rédaction de la solution proposée prend systématiquement plus de temps que prévu, cela peut signaler une contrainte de ressources ou la nécessité d’améliorer les normes de documentation dans certains silos techniques.

Obtenir des gains concrets pour la stabilité des services informatiques

Améliorer l’efficacité de votre processus de gestion des problèmes produit des bénéfices mesurables dans toute l’organisation. En réduisant le temps de cycle nécessaire à la résolution des problèmes, vous diminuez directement le volume des incidents récurrents et, par conséquent, les coûts opérationnels associés à votre centre de services. Le Process Mining vous permet de définir des références de performance claires, comme le délai moyen d’identification d’une cause profonde ou l’efficacité des solutions de contournement publiées. L’optimisation de ces flux de travail garantit également une meilleure conformité avec vos objectifs internes de niveau de service et avec les exigences réglementaires externes. À mesure que vos équipes techniques gagnent en efficacité dans la mise en œuvre de corrections définitives, la fiabilité globale de vos services informatiques augmente. La satisfaction des collaborateurs comme celle des clients s’en trouve renforcée. Vous pouvez affecter vos ressources les plus expérimentées à des projets d’innovation à forte valeur ajoutée plutôt qu’à des opérations de diagnostic répétitives.

Passer à l’étape suivante vers l’excellence opérationnelle

Commencer à utiliser le Process Mining pour la gestion des problèmes ne nécessite pas de refondre entièrement vos systèmes existants. En utilisant les données déjà stockées dans Jira Service Management, vous pouvez rapidement évaluer vos performances actuelles et repérer les domaines où les améliorations auront le plus d’impact. L’objectif est d’instaurer une culture d’amélioration continue, dans laquelle les données orientent les décisions. Appuyez-vous sur les analyses fournies par nos modèles pour guider vos équipes techniques, affiner vos flux de travail et veiller à ce que chaque enregistrement de problème soit traité avec le niveau d’urgence et de précision approprié. En commençant à visualiser vos processus, vous découvrirez que de simples ajustements dans l’attribution des tâches ou le partage des informations peuvent déjà améliorer sensiblement la stabilité des services et la productivité des équipes.

Gestion des problèmes Gestion des services informatiques Analyse des causes profondes Prévention des incidents Stratégie ITSM Opérations du centre de services Gestion des tickets Gestion des tickets Erreur connue Incidents récurrents Solution de contournement Centre d’assistance informatique

Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous concernent

Les investigations restent souvent bloquées pendant que les équipes attendent l’intervention d’experts techniques ou des données de diagnostic. Ces délais augmentent le risque d’incidents récurrents, ce qui entraîne une hausse des coûts de support et une baisse de la satisfaction des utilisateurs dans toute l’organisation. ProcessMind mesure le temps écoulé entre le début de l’investigation et l’identification de la cause racine dans Jira Service Management. En visualisant le flux du processus, vous pouvez repérer les groupes de support où les investigations restent généralement bloquées et réaffecter les ressources en conséquence.

Lorsque des incidents critiques surviennent, le retard dans la publication d’une solution de contournement laisse le centre de services sans solution temporaire. Les utilisateurs finaux subissent alors une interruption prolongée, tandis que le nombre de tickets d’assistance redondants concernant le même problème sous-jacent augmente. Notre plateforme surveille la transition entre l’enregistrement du problème et la publication de la solution de contournement. Vous pouvez repérer les situations dans lesquelles ces solutions sont publiées tardivement, puis optimiser le flux de travail de gestion des connaissances afin que les correctifs temporaires parviennent plus rapidement au centre de services.

Faire circuler un enregistrement de problème entre plusieurs équipes techniques crée de la confusion et fragmente les connaissances. Chaque transfert ajoute un temps d’inactivité important, prolonge le cycle de vie global et retarde la mise en œuvre d’un correctif définitif. En analysant les attributs d’affectation dans Jira Service Management, ProcessMind met en évidence les allers-retours entre les groupes. Vous pouvez voir quelles équipes interviennent le plus souvent dans ces transferts et optimiser le parcours d’escalade afin de mobiliser plus tôt les experts appropriés.

Identifier la cause racine ne représente que la moitié du travail. De nombreux enregistrements de problèmes restent inactifs une fois la cause connue, car personne n’engage les étapes suivantes, comme la rédaction d’une solution. L’infrastructure reste alors exposée plus longtemps que nécessaire. Nous mesurons le délai entre l’identification de la cause racine et le lancement d’une demande de changement. ProcessMind met en évidence ces goulots d’étranglement, afin que les coordinateurs puissent accélérer la prise de décision et veiller à ce que les risques identifiés soient réduits avant de provoquer d’autres incidents.

Ne pas réaliser la revue post-implémentation empêche les équipes de tirer les enseignements des incidents majeurs. En l’absence de clôture formelle, des problèmes similaires risquent de se reproduire, car l’organisation ne documente pas les enseignements tirés et ne vérifie pas l’efficacité du correctif. ProcessMind analyse les journaux d’activité pour déterminer à quelle fréquence l’activité de revue post-implémentation est ignorée ou fortement retardée. Cette visibilité vous aide à faire respecter les normes ITIL et garantit que chaque problème majeur contribue à l’amélioration durable des services.

Même après l’application d’un correctif définitif, un retard dans l’étape de vérification de la résolution peut entraîner une clôture prématurée. Sans vérification formelle, l’entreprise risque de considérer un problème comme résolu alors que l’instabilité sous-jacente persiste, ce qui peut provoquer de futures défaillances de service. Notre analyse mesure le délai entre l’application du correctif définitif et la vérification finale. En identifiant les équipes qui ignorent ou retardent régulièrement cette étape, vous pouvez améliorer la fiabilité de vos services informatiques et réduire le risque d’échecs lors des changements.

L’augmentation du stock d’enregistrements de problèmes ouverts indique que l’équipe est débordée ou que le processus manque d’efficacité. Ce stock crée une dette technique : les problèmes non résolus continuent de provoquer des incidents et mobilisent des ressources précieuses du centre de services. ProcessMind fournit une vision claire des volumes entrants et des clôtures dans Jira Service Management. Vous pouvez identifier les catégories ou niveaux de priorité qui contribuent le plus à ce stock et décider, sur la base des données, où concentrer les efforts de remédiation.

La transition entre un enregistrement de problème et une demande de changement active est souvent une source de friction. Les retards à cette étape signifient que, même lorsqu’une solution est connue, le correctif n’est pas mis en œuvre. L’organisation reste alors exposée pendant plusieurs semaines à des risques déjà identifiés. En reliant les enregistrements de problèmes aux activités des demandes de changement, ProcessMind met en évidence le délai du processus de transfert. Vous voyez précisément où la coordination entre les équipes de gestion des problèmes et de gestion du changement se dégrade, puis vous pouvez mettre en place des flux de travail plus simples.

Lorsqu’une solution de contournement n’est pas correctement publiée ou se révèle inefficace, la gestion des incidents devient irrégulière. Les agents du centre de services peuvent essayer différentes méthodes non vérifiées, ce qui accroît l’instabilité du système et demande davantage d’efforts pour corriger la situation par la suite. Nous analysons le flux entre la publication de la solution de contournement et la résolution de l’incident. ProcessMind vous aide à identifier les solutions qui ne parviennent pas à empêcher la réapparition des incidents et à donner la priorité à ces problèmes pour une résolution définitive plus rapide.

Lorsque les niveaux de priorité sont mal attribués aux enregistrements de problèmes, des incidents critiques peuvent être négligés tandis que des problèmes à faible impact mobilisent le temps des experts. Ce décalage dégrade la conformité aux SLA et empêche de traiter les risques les plus importants. Notre outil compare l’attribut de priorité au temps passé dans chaque activité. ProcessMind signale les anomalies dans lesquelles les problèmes prioritaires progressent plus lentement que les problèmes moins prioritaires, afin de vous aider à recalibrer la logique de triage et à aligner les ressources sur les risques métier.

Les équipes qui réagissent uniquement aux pics d’incidents manquent souvent l’occasion de traiter les problèmes sous-jacents avant qu’ils ne provoquent des perturbations généralisées. Cette posture réactive maintient le service informatique dans une gestion permanente des urgences au lieu de construire une stabilité durable. ProcessMind analyse le délai entre les tendances d’incidents et la création des enregistrements de problèmes associés. En visualisant ce délai, vous pouvez encourager une gestion plus proactive et identifier les causes sous-jacentes avant qu’elles ne se transforment en pannes majeures.

Lorsque les enregistrements de problèmes sont clôturés prématurément, ils sont souvent rouverts ultérieurement, car la même cause racine provoque de nouveaux incidents. Ce cycle de réouverture indique que l’investigation ou le correctif initial était incomplet et entraîne un travail supplémentaire. Nous suivons les réouvertures dans Jira Service Management afin d’identifier les catégories de causes racines problématiques. ProcessMind met en évidence les groupes de support ou les types de services où les reprises sont les plus fréquentes, afin de vous aider à améliorer la qualité des résolutions finales.

Objectifs habituels

Définissez les critères de réussite

Identifier rapidement l’origine des problèmes récurrents est essentiel pour maintenir la disponibilité des services. En raccourcissant les cycles d’investigation, les équipes informatiques évitent les interruptions répétées et libèrent les ressources techniques expérimentées pour des projets à plus forte valeur ajoutée, plutôt que pour des opérations de dépannage répétitives. Cette amélioration contribue à stabiliser l’environnement et à réduire les coûts opérationnels à long terme liés aux défaillances récurrentes.

Notre plateforme analyse le cycle de vie dans Jira Service Management afin de repérer précisément les points de blocage des investigations. En visualisant le temps consacré à chaque phase, vous pouvez identifier les groupes de support qui ont besoin de formation ou de ressources supplémentaires pour atteindre leurs objectifs de résolution et réduire, à terme, le délai moyen d’identification des causes racines de 25 % ou davantage.

Le déploiement rapide de solutions de contournement est essentiel pour limiter l’impact immédiat sur les services pendant l’élaboration des correctifs définitifs. Réduire le délai entre la détection du problème et la publication de la solution de contournement permet aux agents du centre de services de résoudre plus rapidement les incidents à l’aide des bases de données d’erreurs connues. L’expérience des utilisateurs finaux s’en trouve directement améliorée et la pression exercée sur les équipes techniques diminue.

Le Process Mining suit la séquence des activités depuis l’enregistrement du problème jusqu’à la publication de la solution de contournement. Cette visibilité permet à la direction de définir des références de délai et d’identifier les écarts qui retardent le partage des connaissances importantes dans l’organisation informatique, afin de rendre les solutions de contournement disponibles en quelques heures plutôt qu’en plusieurs jours.

Les transferts excessifs entre groupes de support entraînent souvent une perte de contexte et prolongent les délais de résolution. En simplifiant le partage des informations et la responsabilité, les organisations peuvent veiller à ce que les équipes les plus qualifiées conservent la responsabilité de l’enregistrement jusqu’à sa clôture. Les investigations gagnent ainsi en qualité et les stratégies de résolution en cohérence.

Nous fournissons une vue détaillée des changements d’équipe dans Jira Service Management. En quantifiant le nombre de transferts par dossier, vous pouvez identifier les règles d’orientation inefficaces ou les lacunes de compétences qui font circuler les enregistrements entre les services, puis mettre en place de meilleurs protocoles de triage et réduire le nombre total de transferts jusqu’à 30 %.

Une fois la cause racine identifiée, le délai de lancement d’une demande de changement peut laisser l’environnement exposé à de nouveaux incidents. Accélérer cette transition garantit que les correctifs définitifs sont planifiés et mis en œuvre avant l’expiration ou l’échec des solutions de contournement temporaires. Vous préservez ainsi l’intégrité des services essentiels à l’activité et réduisez les risques.

Notre analyse cartographie le lien entre les enregistrements de problèmes et les demandes de changement afin de mettre en évidence les goulots d’étranglement lors de la phase de proposition. En surveillant le temps écoulé entre l’identification de la cause racine et la rédaction d’une solution, vous pouvez veiller à ce que les équipes techniques avancent rapidement vers une remédiation définitive et supprimer les jours d’attente inutiles entre les services.

L’augmentation du stock de problèmes non résolus révèle un manque de capacité de traitement et accroît le risque d’incidents majeurs. Maintenir une file active maîtrisée permet aux équipes techniques de se concentrer sur les problèmes prioritaires et améliore la réactivité globale du service informatique, pour une charge de travail plus prévisible et plus facile à gérer.

En analysant les entrées et les sorties d’enregistrements de problèmes au fil du temps, le Process Mining détermine si le stock augmente en raison de contraintes de ressources ou d’inefficacités de processus. Vous pouvez visualiser l’ancienneté des dossiers ouverts afin de donner la priorité aux enregistrements les plus anciens, qui dépassent les délais de résolution habituels, traiter les dossiers bloqués et réduire le volume total en attente.

Réaliser systématiquement une revue après l’application d’un correctif définitif est essentiel à l’amélioration continue et permet d’éviter les régressions. Veiller à ce que chaque problème majeur fasse l’objet d’une revue approfondie aide à capitaliser sur les enseignements tirés et à améliorer la qualité des futures mises en œuvre techniques, ce qui renforce la maturité globale de l’organisation informatique.

Notre outil contrôle la conformité au processus de revue en vérifiant que l’activité post-implémentation est terminée pour chaque enregistrement clôturé. Cette visibilité aide les responsables à faire respecter des pratiques de documentation standardisées et à confirmer que toutes les étapes de vérification nécessaires ont été suivies avant la clôture définitive, pour atteindre 100 % de conformité aux exigences.

Vérifier qu’un correctif résout effectivement le problème constitue la dernière protection contre les incidents récurrents. Accélérer cette phase permet de ne pas mobiliser inutilement des ressources sur des enregistrements déjà résolus, tout en favorisant une clôture formelle plus rapide et des rapports plus précis sur la stabilité des services.

Le Process Mining met en évidence la durée de l’étape de vérification dans Jira Service Management. En comparant les délais de vérification entre les différentes catégories de services, vous pouvez identifier les domaines dans lesquels des tests automatisés ou des critères de réussite plus clairs accéléreraient la validation finale des enregistrements de problèmes, pour réduire le temps de cycle entre l’application du correctif et la clôture définitive.

Les enregistrements rouverts indiquent que l’investigation initiale ou le correctif mis en œuvre n’était pas suffisant. Réduire la fréquence des réouvertures renforce la confiance dans le processus de Gestion des problèmes et garantit que les équipes techniques résolvent correctement les problèmes dès la première intervention, ce qui réduit les coûts de main-d’œuvre et évite les tâches répétées.

Nous suivons le cycle de vie des enregistrements de problèmes afin de détecter les parcours circulaires dans lesquels les dossiers passent de l’état clôturé à l’état en cours. L’analyse de ces schémas aide à identifier les catégories de causes racines ou les groupes de support qui pourraient bénéficier d’un contrôle qualité plus rigoureux avant la clôture, afin d’augmenter le taux de résolution dès la première intervention.

Passer d’une Gestion des problèmes réactive à une approche proactive permet de prévenir les incidents avant leur survenue. L’identification des tendances dans les données d’incidents aide les organisations à traiter plus tôt les vulnérabilités sous-jacentes, à réduire sensiblement le volume total de tickets pris en charge par le centre de services et à se protéger contre les interruptions de grande ampleur.

Le Process Mining identifie les schémas de forte incidence associés à certains éléments de configuration ou services. En visualisant ces regroupements, vous pouvez créer de manière proactive des enregistrements de problèmes dans Jira Service Management et les affecter à une investigation avant qu’ils ne dégénèrent en pannes majeures, faisant ainsi évoluer votre stratégie informatique de la gestion des urgences vers la prévention.

Des solutions de contournement de qualité réduisent le recours aux reprises manuelles et limitent l’impact pour les utilisateurs finaux pendant qu’une correction définitive est en attente. Améliorer l’efficacité de ces solutions temporaires permet aux activités de l’entreprise de se poursuivre avec un minimum de perturbations, même lorsque des problèmes techniques complexes demandent du temps pour être résolus.

Notre plateforme évalue le lien entre les solutions de contournement et le volume d’incidents ultérieurs. En suivant la fréquence à laquelle une solution de contournement est appliquée avec succès sans nouvelle escalade, vous pouvez mesurer sa qualité et identifier les équipes techniques qui fournissent les solutions temporaires les plus fiables, afin de reproduire leurs bonnes pratiques dans toute l’organisation.

S’assurer que les enregistrements de problèmes sont hiérarchisés selon leur impact métier réel permet d’optimiser l’allocation des ressources. Un alignement approprié garantit que les systèmes critiques reçoivent une attention immédiate, réduisant ainsi les risques financiers et opérationnels globaux pour l’organisation, tout en évitant que les équipes techniques ne soient mobilisées par des tâches à faible impact.

En analysant les niveaux de priorité attribués aux enregistrements de problèmes par rapport au volume d’incidents associés et aux services concernés, le Process Mining révèle les écarts. Ces données vous permettent d’ajuster la logique de priorisation et de faire remonter les problèmes à fort impact en tête de la file d’investigation, afin d’améliorer la pertinence métier de vos opérations informatiques.

La rapidité avec laquelle une solution définitive est proposée puis intégrée au processus de gestion du changement détermine la stabilité globale de l’environnement informatique. L’optimisation de ce processus réduit la période de vulnérabilité et garantit un déploiement systématique des améliorations, ce qui évite l’accumulation de dette technique.

Nous visualisons le délai entre la rédaction d’une solution proposée et l’ouverture d’une demande de changement officielle. En identifiant les retards administratifs ou les goulots d’étranglement liés aux approbations, vous pouvez améliorer le processus de transfert entre les équipes de gestion des problèmes et de gestion du changement. Vous accélérez ainsi la résolution et veillez à ce que les corrections définitives soient correctement prioritaires dans le calendrier des changements.

6 étapes pour optimiser la Gestion des problèmes dans Jira

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Que faire

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Pourquoi c’est important

L’utilisation d’un modèle préstructuré garantit que vos données couvrent les étapes spécifiques du cycle de vie des enregistrements de problèmes et de leur analyse des causes profondes.

Résultat attendu

Une structure de données prête à l’emploi pour vos enregistrements de problèmes JSM.

VOS ANALYSES DE PROCESSUS

Obtenez une visibilité complète sur le cycle de vie de vos problèmes

ProcessMind associe chaque étape de votre flux de travail afin de montrer comment les tickets circulent dans Jira Service Management. Vous voyez précisément où les investigations s’enlisent et quelles solutions de contournement influencent la stabilité de votre système.
  • Cartographiez chaque étape du parcours de résolution des problèmes
  • Identifiez les causes profondes des retards d’investigation
  • Visualisez l’impact des incidents récurrents
  • Mesurez l’efficacité de vos équipes par rapport aux objectifs de SLA
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
Design your optimized process

RÉSULTATS DÉMONTRÉS

Gains d’efficacité pour la Gestion des problèmes

Les organisations utilisent le Process Mining pour visualiser le parcours des enregistrements de problèmes et repérer précisément les étapes où l’analyse des causes profondes reste bloquée. Cette visibilité permet aux équipes de services informatiques de supprimer les reprises manuelles et de réduire la fréquence des incidents récurrents.

0 %
Analyse plus rapide des causes profondes

Réduction du délai d’identification

Identifier plus rapidement la cause sous-jacente des incidents récurrents permet aux équipes techniques de se concentrer sur la résolution plutôt que sur l’investigation.
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Transferts entre équipes simplifiés

Réduction des transferts entre groupes

Réduire le nombre de changements d’équipe d’un enregistrement de problème limite les efforts de coordination et prévient la perte de connaissances au cours de son cycle de vie.
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Détection proactive des problèmes

Augmentation de la détection interne

Passer d’une réponse réactive aux incidents à une identification proactive contribue à prévenir les pannes majeures avant qu’elles n’affectent l’activité.
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Moins de réouvertures

Réduction des corrections infructueuses

Améliorer la qualité de la vérification des causes profondes garantit l’efficacité des corrections définitives dès la première intervention et réduit le besoin de rouvrir les enregistrements.
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Réduction de l’ancienneté du backlog

Diminution de l’ancienneté des problèmes prioritaires

Accélérer la résolution des problèmes prioritaires garantit que la dette technique ayant le plus d’impact est traitée rapidement.
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Revues prêtes pour l’audit

Taux de revues post-déploiement

Automatiser le suivi des revues post-déploiement garantit que chaque problème majeur est suivi d’un processus d’apprentissage standardisé.

Les améliorations de performance varient selon la complexité du processus et la qualité des données dans Jira Service Management. Ces chiffres correspondent aux résultats généralement observés dans différents déploiements d’entreprise.

Données recommandées

Commencez par les Attributs et activités les plus importants, puis élargissez l’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

Identifiant unique ou nom de l’utilisateur ayant réalisé l’activité.

Pourquoi c’est important

Essentiel pour analyser les transferts, la séparation des tâches et la charge de travail des Ressources.

Équipe ou groupe technique actuellement chargé d’examiner le problème.

Pourquoi c’est important

Essentiel pour l’analyse organisationnelle et l’identification des difficultés entre équipes.

Niveau de criticité attribué à l’enregistrement du problème.

Pourquoi c’est important

Permet de segmenter la performance du processus selon la criticité métier.

Classification de la cause sous-jacente du problème.

Pourquoi c’est important

Essentiel pour identifier les problèmes systémiques et orienter les mesures préventives.

Description courte ou titre de l’enregistrement du problème.

Pourquoi c’est important

Fournit un contexte lisible pour l’identifiant du cas.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

L’événement initial au cours duquel le ticket de problème est créé dans le système. Il est enregistré explicitement dans l’historique du ticket avec l’horodatage de création.

Pourquoi c’est important

Marque le début du cycle de vie de la Gestion des problèmes et permet d’analyser les volumes. Indispensable pour calculer le débit et les taux d’entrée.

Affectation de l’enregistrement de problème à une équipe technique ou à un groupe de support précis. Elle est suivie au moyen des modifications du champ personnalisé « Support Group » ou du champ « Assignee » lorsque les groupes ne sont pas utilisés.

Pourquoi c’est important

Essentiel pour analyser les transferts et les goulots d’étranglement entre les équipes. Des taux de transfert élevés peuvent révéler des inefficacités dans l’orientation des demandes.

Action consistant à lier un ticket d’incident associé à l’enregistrement de problème. Cet événement est capturé dans la table des liens entre tickets ou dans l’historique.

Pourquoi c’est important

Détermine l’impact et la portée du problème. Indispensable pour l’indicateur « Incident to Problem Linkage Depth » et pour établir les priorités selon l’impact métier.

Transition du statut du problème vers un état d’investigation actif, par exemple « Under Investigation » ou « In Progress ». Elle marque le début de la phase de travail actif.

Pourquoi c’est important

Lance le chronomètre du cycle d’investigation. Permet de distinguer le temps d’attente dans le backlog du temps consacré à l’analyse active.

Renseignement ou mise à jour du champ texte « Workaround ». Cet événement indique qu’une correction temporaire a été documentée.

Pourquoi c’est important

Mesure la rapidité avec laquelle une solution est apportée à l’activité. Indispensable pour l’indicateur « Workaround Availability Lead Time ».

Moment où la cause sous-jacente est officiellement enregistrée. Il est déduit d’un changement de statut vers « Root Cause Identified » ou du renseignement du champ « Root Cause ».

Pourquoi c’est important

Une étape majeure qui clôt la phase d’investigation. Indispensable pour calculer le « Mean Time to Root Cause Discovery ».

Confirmation que la correction a effectivement résolu le problème. Elle est déduite d’une transition vers le statut « Resolved » ou vers un état spécifique « Verified ».

Pourquoi c’est important

Point de contrôle qualité qui garantit le bon fonctionnement du correctif. Les retards à cette étape indiquent des goulots d’étranglement lors des tests ou de la validation par les utilisateurs.

Clôture définitive du cycle de vie du problème. Elle est explicitement capturée lorsque le statut passe à « Closed ».

Pourquoi c’est important

Fin définitive de l’instance du processus. Nécessaire pour calculer le temps de cycle total et les taux de clôture.

FAQ

Questions fréquemment posées

Le Process Mining utilise les traces numériques de vos Problem Records pour visualiser le déroulement réel de votre processus de bout en bout. Il vous aide à identifier précisément où les recherches se bloquent et où les transferts créent des retards inutiles, avec un niveau de transparence que les rapports traditionnels ne peuvent pas offrir.

L’extraction des données consiste généralement à se connecter à l’API Jira ou à utiliser un connecteur de base de données pour récupérer les journaux de modification des tickets. Ceux-ci comprennent l’historique des transitions, les horodatages et les principaux attributs de chaque Problem Record, ce qui permet au moteur de Process Mining de reconstituer automatiquement chaque étape du processus.

En analysant les horodatages des changements d’état et les journaux d’activités détaillés, le Process Mining met précisément en évidence les points de blocage de la phase de recherche. Vous pouvez voir si les retards sont dus à l’attente d’une contribution technique, à un manque de documentation ou aux transferts fréquents des enregistrements entre différentes équipes.

Au minimum, vous avez besoin d’un Case ID, tel que le numéro du Problem Record, d’un nom d’activité, comme le statut ou la transition, et d’un horodatage pour chaque événement. Pour obtenir des analyses plus détaillées, incluez également des attributs tels que la priorité, le groupe responsable et la catégorie de cause profonde.

Les Dashboards standards affichent le statut actuel et des indicateurs de base tels que le volume ou le délai moyen, mais ils montrent rarement le parcours précis entre ces points. Le Process Mining révèle les boucles cachées, les étapes ignorées et les parcours non conformes qui restent invisibles dans les graphiques et rapports statiques.

Une fois la connexion aux données établie et les champs principaux associés, les premières visualisations du processus peuvent souvent être générées en quelques jours. La partie la plus longue consiste généralement à affiner les données afin que les statuts personnalisés et les transitions complexes soient correctement interprétés selon votre logique métier.

Le suivi des transferts est l’un des principaux atouts du Process Mining, qui cartographie le flux de travail entre les différents groupes responsables. Vous pouvez rapidement voir quelles équipes sont surchargées ou à quels endroits les lacunes de communication entraînent de longues périodes d’inactivité sur un enregistrement de problème.

Une expertise des données peut être utile, mais de nombreux outils de Process Mining sont conçus pour les responsables de processus et les responsables de services. Vous devez surtout bien comprendre votre flux de travail interne de gestion des problèmes afin d’interpréter les résultats et de décider des mesures d’amélioration pertinentes.

La plupart des moteurs de Process Mining sont très flexibles et peuvent associer n’importe quel champ personnalisé ou statut de flux de travail propre à Jira Service Management. Tant que l’historique des modifications de ces champs est activé et enregistré, l’outil peut les intégrer à l’analyse afin de fournir une vue adaptée à votre processus.

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