Amélioration des processus Lean : un guide fondé sur les données
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Ce que vous allez apprendre
Ce guide explique comment le Process Mining et l’automatisation (RPA) se complètent, comment le Process Mining vous aide à identifier les possibilités d’automatisation et pourquoi le considérer uniquement comme un outil de détection des tâches à automatiser revient à sous-estimer largement sa valeur.
L’engouement pour l’automatisation face à la réalité
Recherchez « process mining and RPA » et vous trouverez des dizaines de pages de fournisseurs présentant le Process Mining comme le point de départ idéal pour automatiser les processus. Le discours est simple : cartographier vos processus, repérer les tâches répétitives et les confier à des robots.
L’histoire est séduisante, mais incomplète et quelque peu trompeuse.
En réalité, la plupart des candidats évidents à l’automatisation sont déjà connus. L’équipe financière sait qu’elle recopie les données des factures d’un système à l’autre. L’équipe support sait qu’elle oriente manuellement les mêmes types de tickets, encore et encore. Il est rarement nécessaire de déployer une solution complète de Process Mining pour repérer ces possibilités.
Dans quels cas le Process Mining contribue-t-il réellement à l’automatisation ? Et que peut-il vous apporter d’autre ? Soyons clairs sur ce point.
Petit rappel : RPA et Process Mining
Avant d’aller plus loin, assurons-nous de partir des mêmes bases.
Robotic Process Automation (RPA)
Les robots logiciels reproduisent les actions humaines dans les interfaces utilisateur : clics sur des boutons, copie de champs, saisie de formulaires et transfert de données entre applications. Également appelée technologie RPA, cette forme d’automatisation numérique prend en charge la saisie répétitive de données et les tâches fondées sur des règles.
- Fonction : automatise les tâches répétitives et fondées sur des règles au niveau de l’interface utilisateur
- Entrée : un ensemble défini d’étapes et de règles
- Atout : fonctionne entre les systèmes sans intégration approfondie
- Limite : ne peut pas gérer les ambiguïtés ni les scénarios non définis
Process Mining
Utilise les données des journaux d’événements issus des systèmes informatiques pour reconstituer le déroulement réel du travail. Il montre le processus tel qu’il fonctionne réellement, et non tel qu’il est supposé fonctionner.
- Fonction : découvre, visualise, supervise et analyse les processus métier réels
- Entrée : journaux d’événements contenant des Case IDs, des activités et des Timestamps
- Atout : révèle une vue complète, y compris les exceptions, les goulots d’étranglement et les solutions de contournement
- Limite : nécessite l’accès à des données d’événements structurées
Pour une présentation plus approfondie, consultez notre guide consacré à ce qu’est le Process Mining.
Dans quels cas le Process Mining contribue réellement à l’automatisation
Soyons justes : le Process Mining apporte une réelle valeur aux initiatives d’automatisation des processus métier dans plusieurs situations.
- Révéler les répétitions cachées : certains schémas répétitifs s’étendent à plusieurs équipes ou systèmes. Le Process Mining peut montrer que les mêmes données sont saisies trois fois dans différents services, ou qu’un transfert donné entraîne systématiquement une reprise manuelle. Ces situations constituent des candidates à l’automatisation que vous ne repéreriez pas du point de vue d’une seule équipe.
- Quantifier la valeur métier : même lorsque vous pensez qu’une tâche peut être automatisée, le Process Mining vous fournit les chiffres : sa fréquence, sa durée et son coût par cas. Ces données transforment un vague « il faudrait automatiser cette tâche » en calcul concret du ROI.
- Valider l’automatisation après son déploiement : que se passe-t-il une fois le bot mis en production ? Le Process Mining vous permet de surveiller les processus automatisés en continu. Vous pouvez vérifier que le bot fonctionne comme prévu, qu’il n’a pas créé de nouveaux goulots d’étranglement et que le processus global évolue comme attendu.
- Identifier les situations où il ne faut PAS automatiser : le Process Mining peut révéler qu’une tâche que vous pensiez propice à l’automatisation comporte trop d’exceptions, exige trop de discernement ou survient trop rarement pour justifier l’investissement. Savoir où ne pas consacrer votre budget d’automatisation est tout aussi important que savoir où l’investir.
Voir plus loin
Si vous déployez le Process Mining uniquement pour trouver des tâches à automatiser, c’est comme acheter un couteau suisse pour vous en servir comme d’un cure-dent. Le Process Mining apporte de la valeur tout au long du cycle de vie : découverte, contrôle de conformité, suivi et optimisation. La recherche d’opportunités d’automatisation n’en constitue qu’une petite partie.
Soyons réalistes : l’automatisation ne nécessite pas toujours le Process Mining
Voici une vérité peu confortable que la plupart des blogs de fournisseurs ne vous diront pas : si vous avez seulement besoin d’une liste de tâches à automatiser, le Process Mining peut être disproportionné.
Le Process Mining représente un investissement significatif. Il nécessite l’extraction et la préparation des données, l’adhésion de l’organisation ainsi que des compétences d’interprétation. En tirer de la valeur demande des efforts, du temps et un engagement durable.
Si vos cibles d’automatisation sont simples à identifier, quelques ateliers avec les équipes qui réalisent le travail vous fourniront une présélection tout à fait pertinente. Réservez l’investissement dans le Process Mining au moment où vous serez prêt à aller plus loin.
N’utilisez pas le Process Mining pour les automatisations évidentes. Si l’équipe comptable d’un établissement financier sait déjà qu’elle consacre quatre heures par jour à la saisie, en recopiant des données depuis des e-mails vers l’ERP, automatisez simplement cette tâche. Il n’est pas nécessaire d’analyser un journal d’événements pour confirmer ce que tout le monde sait déjà.
Le Process Mining est particulièrement utile lorsque la situation est plus complexe : plusieurs variantes de processus, des goulots d’étranglement inattendus, des écarts de conformité ou la nécessité de comprendre l’impact complet d’une modification, de bout en bout.
Le Process Mining fait bien plus que repérer les cibles d’automatisation
C’est le point essentiel que le discours sur le « Process Mining pour la RPA » tend à faire oublier. La découverte d’opportunités d’automatisation est un bénéfice secondaire du Process Mining, et non sa finalité.
- Surveillance continue des processus : poursuivez le suivi après l’analyse. Les délais de cycle s’améliorent-ils ? Les écarts augmentent-ils ? La nouvelle politique est-elle réellement appliquée ? Le Process Mining vous fournit un Dashboard vivant de la manière dont le travail s’effectue réellement. Consultez notre guide sur la surveillance continue des processus.
- Contrôle de conformité : comparez l’exécution réelle de votre processus à son fonctionnement attendu. Cette étape est essentielle pour la conformité, l’audit et la gouvernance. Aucun volume de bots RPA ne corrigera un processus fondamentalement défaillant.
- Analyse des causes profondes : pourquoi 30 % des commandes sont-elles retardées ? Le Process Mining peut mettre en relation les retards avec certains fournisseurs, certaines régions, certaines équipes ou certaines variantes de processus. Cette analyse conduit généralement à repenser le processus plutôt qu’à l’automatiser.
- Amélioration et refonte des processus : les gains les plus importants proviennent presque toujours de la modification du processus lui-même, et non de l’automatisation d’un processus défaillant. Le Process Mining vous montre où et comment simplifier, supprimer des étapes, réduire les transferts et éliminer les validations inutiles.
- Simulation des processus : avec ProcessMind, vous pouvez modéliser des changements et simuler leur impact avant de les mettre en œuvre. Cette approche est bien plus pertinente que d’automatiser aveuglément l’existant.
L’automatisation doit être un dernier recours, et non la première réponse. Commencez par repenser le processus. Automatisez ensuite ce qui reste.
Déconstruire les idées reçues
Plusieurs idées reçues circulent au sujet du Process Mining et de l’automatisation. Examinons-les directement.
Idée reçue n° 1 : « Le Process Mining produira un plan d’automatisation »
Non. Le Process Mining montre comment fonctionne un processus. Il met en évidence les inefficacités, les goulots d’étranglement et les écarts. L’interprétation de ces résultats, puis la décision d’automatiser, de repenser ou de laisser certaines activités inchangées relèvent du jugement humain. Tout fournisseur qui promet un bouton magique « opportunités d’automatisation » simplifie à l’excès la réalité.
Idée reçue n° 2 : « Le Process Mining est idéal pour analyser les processus RPA »
Utiliser le Process Mining pour analyser des processus RPA déjà automatisés peut sembler logique, mais cela est rarement utile. Les bots font exactement ce pour quoi ils ont été programmés. Il n’y a aucun mystère à découvrir : le bot suit son script. Si celui-ci est incorrect, vous le savez déjà, puisque le bot échoue. Le Process Mining apporte de la valeur en analysant le processus plus large dans lequel le bot intervient, et non le bot lui-même.
Idée reçue n° 3 : « Il faut utiliser le Process Mining avant tout projet d’automatisation »
Pas toujours. Pour des cibles d’automatisation simples et bien comprises, vous pouvez directement créer le bot. Le Process Mining apporte surtout de la valeur aux processus complexes et transverses, dont aucune équipe ne peut percevoir l’ensemble depuis son seul point de vue.
Idée reçue n° 4 : « L’automatisation et le Process Mining nécessitent le même accès aux données »
Ce n’est pas le cas. La RPA intervient au niveau de l’interface utilisateur et nécessite souvent uniquement un accès à l’écran. Le Process Mining a besoin de données structurées issues des journaux d’événements des systèmes principaux. La RPA agit en surface, tandis que le Process Mining se connecte aux bases de données et aux entrepôts de données. Les deux approches exigent des compétences et des droits d’accès différents, et impliquent souvent des équipes distinctes.
Prévoir la RPA et le Process Mining en parallèle implique de coordonner ces différents périmètres : des approches distinctes (« Que pouvons-nous programmer ? » contre « Que se passe-t-il réellement ? »), des responsables différents, comme le centre d’excellence de l’automatisation et l’équipe d’excellence des processus, ainsi que des infrastructures différentes.
Fournisseurs : plateforme tout-en-un ou solution spécialisée
Certains fournisseurs proposent la RPA et le Process Mining sur une même plateforme. UiPath, par exemple, a commencé dans la RPA avant d’ajouter le Process Mining. D’autres, comme Celonis, sont issus du Process Mining et s’associent à des fournisseurs de solutions d’automatisation. Ces deux approches comportent des compromis.
Plateformes tout-en-un
Avantages :- Intégration étroite entre les analyses du Process Mining et les flux de travail d’automatisation
- Relation et contrat avec un seul fournisseur
- Interface utilisateur unifiée
Inconvénients :
- Biais en faveur de l’automatisation : l’outil vous oriente vers l’automatisation, même lorsqu’une refonte des processus serait préférable
- Dépendance au fournisseur : changer un composant implique de tout changer
- « Suffisant » dans chaque domaine, mais rarement le meilleur dans les deux
Approche best-of-breed
Avantages :- Choisir l’outil le plus performant pour chaque besoin
- Flexibilité pour remplacer les composants à mesure que les besoins évoluent
- Aucun biais en faveur d’un type de solution
Inconvénients :
- L’intégration demande davantage d’efforts
- Plusieurs relations fournisseurs à gérer
Pour une comparaison détaillée, consultez notre analyse UiPath vs. ProcessMind.
Pour la plupart des organisations, la flexibilité est déterminante. Le Process Mining et l’automatisation répondent à des objectifs différents. Se lier à l’écosystème d’un seul fournisseur parce que cela semble pratique la première année peut devenir une contrainte la troisième année, lorsque vos besoins évoluent. ProcessMind est conçu pour fonctionner avec toute pile d’automatisation, afin que votre intelligence des processus ne soit jamais liée à un fournisseur RPA particulier.
Une approche pragmatique : réussir l’association du Process Mining et de l’automatisation
Si vous souhaitez utiliser le Process Mining pour soutenir votre stratégie d’automatisation des processus à l’échelle de l’entreprise, voici une approche pragmatique qui vous permettra d’éviter les pièges courants.
1. Comprendre
Commencez par analyser vos processus. Recherchez les goulots d’étranglement, les problèmes de conformité, les boucles de reprise et les transferts inutiles.
2. Améliorer d’abord
Pour chaque problème, demandez-vous : « Pouvons-nous le résoudre en modifiant le processus ? » Supprimer des étapes coûte moins cher que créer des bots.
3. Automatiser ensuite
Après avoir amélioré le processus, automatisez ce qui reste : les tâches répétitives, fondées sur des règles et réalisées en grand volume, à l’aide d’outils adaptés d’automatisation des processus métier. Vous automatisez alors un processus assaini.
4. Surveiller
Suivez le processus dans son ensemble : étapes humaines, étapes automatisées et transferts. Mettez en place une boucle de retour continue pour détecter rapidement les problèmes.
5. Itérer
Les processus évoluent, les exigences changent et de nouvelles opportunités apparaissent. Continuez à analyser, à surveiller et à améliorer.
Pour en savoir plus sur l’étape 4, consultez notre guide consacré à la surveillance continue des processus.
Piège courant
Automatiser un processus défaillant ne fait que l’amener à échouer plus vite. Améliorez toujours le processus avant de l’automatiser. Les organisations les plus performantes considèrent l’automatisation comme un outil parmi d’autres dans une démarche plus large d’amélioration des processus, et non comme une fin en soi.
ProcessMind : votre plateforme d’intelligence des processus
ProcessMind est une plateforme moderne d’intelligence des processus en libre-service, qui associe Process Mining, modélisation des processus et simulation. Elle vous aide à :
- Découvrir le fonctionnement réel de vos processus grâce à une analyse fondée sur les données
- Analyser les goulots d’étranglement, les écarts et les causes profondes à l’aide de Dashboards interactifs
- Concevoir des processus améliorés avec les outils de modélisation BPMN 2.0
- Simuler les changements avant leur mise en œuvre afin d’en prévoir l’impact
- Surveiller en continu la performance des processus pour pérenniser les améliorations
Que l’automatisation figure ou non dans votre feuille de route, ProcessMind vous donne la visibilité nécessaire pour prendre de meilleures décisions sur l’amélioration de vos opérations. Lorsque l’automatisation est pertinente, vous disposez des données nécessaires pour étayer votre analyse de rentabilité et du suivi permettant d’en vérifier les résultats.
Prêt à voir ce qui se passe réellement dans vos processus ?
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- UiPath vs. ProcessMind : comparaison des plateformes
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