Repérer les processus à automatiser grâce au Process Mining
Découvrez comment le Process Mining vous aide à repérer les processus à automatiser, à estimer le volume de travail concerné et à déterminer si la RPA est vraiment adaptée.
Ce que vous allez apprendre
Ce guide explique comment le Process Mining peut vous aider à évaluer les possibilités d’automatisation des processus, à déterminer la place de la RPA et à décider quand vous pouvez choisir une solution d’automatisation sans commencer par le Process Mining.
Comment repérer les possibilités d’automatisation des processus grâce au Process Mining
Automatiser un processus ne consiste pas seulement à confier une tâche à un robot : il faut déterminer où le travail doit évoluer. Le Process Mining vous aide à visualiser le déroulement réel des activités, à évaluer les étapes susceptibles d’être automatisées et à vérifier si l’automatisation est pertinente. Il peut aussi révéler qu’une étape gagnerait à être repensée, ou qu’il vaut mieux la laisser telle quelle.
Les meilleures possibilités concernent généralement des étapes fréquentes, qui suivent un parcours régulier et prennent suffisamment de temps pour avoir un impact. La fréquence, la standardisation, le volume et le temps de traitement vous donnent des critères pratiques pour établir une liste restreinte. Le taux d’exception vous aide à estimer la part du travail qui pourrait suivre le parcours automatisé.
L’automatisation : entre promesses et réalité
Recherchez « Process Mining et RPA » et vous trouverez de nombreuses pages de fournisseurs qui présentent le Process Mining comme une première étape incontournable de l’automatisation. Leur argumentaire est simple : cartographier le processus, repérer les tâches répétitives et les confier à des robots.
Ce récit passe à côté d’un point important. Les candidats évidents à l’automatisation sont souvent déjà connus. Une équipe financière sait peut-être qu’elle recopie les données des factures d’un système à l’autre. Une équipe d’assistance sait peut-être qu’elle traite manuellement les mêmes types de tickets. Il n’est pas nécessaire de lancer un projet complet de Process Mining pour confirmer ce que les personnes qui font le travail constatent déjà.
Le Process Mining prend tout son sens lorsque la situation est moins claire : quand le travail implique plusieurs équipes ou systèmes, quand les exceptions sont difficiles à prévoir ou quand vous avez besoin de preuves pour comparer le processus avant et après un changement. Il peut vous aider à décider quoi automatiser, mais tous les problèmes de processus ne doivent pas se transformer en projets d’automatisation.
Petit rappel : RPA, automatisation agentique et Process Mining
La RPA est une forme d’automatisation numérique qui transfère des données entre des interfaces. Les outils d’automatisation des processus qui pilotent des flux de travail entiers en sont une autre. Dans les deux cas, il est plus facile de choisir la bonne solution quand vous pouvez visualiser le processus.
Ces termes désignent différentes facettes du travail.
Les robots RPA reproduisent des actions dans les interfaces utilisateur : cliquer sur des boutons, copier des champs, remplir des formulaires et transférer des données entre applications. Ils conviennent aux tâches répétitives, régies par des règles et comportant un nombre défini d’étapes.
- Fonction : Automatiser des tâches répétitives et régies par des règles, au niveau de l’interface utilisateur
- Entrée : Un ensemble défini d’étapes et de règles
- Atout : Fonctionner sur plusieurs systèmes sans intégration poussée
- Limite : Mal gérer les ambiguïtés et les situations non définies
Le Process Mining s’appuie sur les données des journaux d’événements des systèmes informatiques pour reconstituer le déroulement du travail. Il montre le processus tel qu’il est enregistré dans les données, avec ses variantes et ses exceptions.
- Fonction : Découvrir, visualiser, surveiller et analyser les processus métier
- Entrée : Des journaux d’événements contenant les identifiants de cas, les activités et les horodatages
- Atout : Mettre en évidence les parcours, les goulots d’étranglement et les contournements
- Limite : Nécessiter l’accès à des données d’événements structurées
Pour une présentation plus complète, lisez notre article sur le Process Mining. Si vous découvrez la RPA, consultez notre introduction à la RPA.
L’automatisation agentique propose une autre approche. Un robot RPA suit des étapes définies par une personne ; un agent reçoit un objectif et choisit les actions à effectuer. Il devient donc d’autant plus important de décrire clairement le processus. Avant de confier une tâche à un agent, vous devez comprendre les variantes du processus, ses exceptions et les critères d’un résultat correct. Ces mêmes éléments vous aident à déterminer si une étape peut être automatisée.
Dans quels cas le Process Mining est réellement utile
Le Process Mining peut contribuer à l’automatisation des processus métier lorsque vous avez besoin d’éléments difficiles à obtenir lors d’un atelier ou à partir du seul point de vue d’une équipe.
- Repérez les tâches répétées entre équipes et systèmes. Les mêmes données sont parfois saisies à plusieurs endroits, ou un transfert entraîne régulièrement des reprises. Les données de bout en bout peuvent révéler des tendances difficiles à voir lorsque chaque équipe ne connaît que ses propres tâches.
- Quantifiez le travail concerné. Mesurez la fréquence d’une étape et le temps qu’elle prend. Vous obtiendrez une estimation plus réaliste de l’effort concerné qu’avec une affirmation générale sur le potentiel d’automatisation.
- Comprenez les exceptions. Une tâche peut sembler uniforme jusqu’à ce que vous compariez ses variantes. Le taux d’exception indique quelle part du travail suit le parcours habituel et quelle part nécessite un traitement différent.
- Vérifiez les effets du déploiement. Comparez les performances du processus avant et après un changement. Vous pourrez voir si le flux a évolué comme prévu et si de nouveaux goulots d’étranglement ou écarts sont apparus.
- Repérez les tâches à ne pas automatiser. Le Process Mining peut montrer qu’une tâche comporte trop d’exceptions, repose sur le jugement humain ou survient trop rarement pour justifier l’effort. C’est une conclusion utile, même si elle signifie que vous ne construirez pas de robot.
Utilisez les éléments recueillis au-delà de l’automatisation
Le Process Mining peut servir à découvrir les processus, à les surveiller, à vérifier leur conformité et à les améliorer. La recherche de tâches à automatiser n’est qu’un usage parmi d’autres.
Fréquence × standardisation × volume : les critères de présélection
Commencez par quatre facteurs. La fréquence, la standardisation et le volume vous aident à déterminer si une tâche se répète suffisamment pour être envisagée. Le temps de traitement indique l’effort qu’elle représente. Utilisez ces facteurs pour effectuer un premier tri, et non comme une promesse d’économies.
| Critère | Question | Pourquoi c’est important | Éléments à vérifier |
|---|---|---|---|
| Fréquence | À quelle fréquence l’étape se produit-elle ? | Une tâche rare ne justifie pas toujours l’effort d’automatisation | Nombre d’activités et de cas par mois |
| Standardisation | Combien de variantes existe-t-il ? | Un robot a besoin d’un parcours et de règles définis | Nombre de variantes et part des cas suivant le parcours habituel |
| Volume | Combien de cas suivent ce parcours habituel ? | Un volume total élevé peut masquer un segment répétitif restreint | Nombre de cas de la variante la plus fréquente |
| Temps de traitement | Combien de temps une personne consacre-t-elle à chaque occurrence ? | Il indique la quantité de travail potentiellement concernée | Durée par activité, à vérifier au regard des connaissances opérationnelles |
Attribuez une note de 1 à 5 à chaque facteur, selon des définitions convenues avec votre équipe. Vous pouvez multiplier les notes pour classer les tâches, mais ne prenez pas le résultat pour une analyse de rentabilité. Une note élevée pour un facteur ne compense pas une mauvaise adéquation sur les autres. Une tâche fréquente assortie de nombreuses exceptions peut nécessiter une refonte ; une tâche standard mais rare ne justifie peut-être pas une automatisation.
Vérifiez également le taux d’exception. Il indique la fréquence à laquelle un cas s’écarte du parcours étudié. Un taux élevé invite à rechercher les causes, mais ne suffit pas à écarter automatiquement la tâche.
Calculer le potentiel d’automatisation
Estimez le volume et le temps de traitement des cas susceptibles de suivre le parcours habituel. Voici un calcul simple pour effectuer un premier tri :
addressable hours = instances per month × handling time × (1 − exception rate)Prenons l’exemple d’une vérification de solvabilité effectuée 4 200 fois par mois, à raison de six minutes par cas. Le temps de traitement total s’élève à 420 heures. Si 18 % des cas suivent un parcours différent, l’estimation pour le parcours habituel est d’environ 344 heures par mois.
Il s’agit d’une estimation du travail concerné, et non d’une prévision d’économies. Elle ne tient pas compte du temps nécessaire au traitement des exceptions, à la surveillance de l’automatisation, ni à sa création et à sa maintenance. Avant de préparer une analyse de rentabilité, vérifiez cette estimation avec l’équipe responsable du processus et prenez en compte ces coûts et responsabilités.
Pour voir comment les données de processus étayent cette analyse, découvrez les fonctionnalités de Process Mining de ProcessMind.
Soyons francs : le Process Mining n’est pas toujours nécessaire
Si vous avez seulement besoin d’une liste de tâches à automatiser, le Process Mining n’est peut-être pas nécessaire.
Le Process Mining nécessite des données d’événements, un travail de préparation et des personnes capables d’interpréter les résultats. Pour une tâche simple et bien comprise, un échange avec l’équipe qui l’effectue peut suffire à définir les étapes et les exceptions. Vous pourrez ensuite décider s’il faut créer un robot.
Par exemple, si une équipe comptable sait déjà qu’elle passe du temps à copier des données de factures reçues par courriel dans un ERP, l’analyse du journal d’événements n’est pas forcément nécessaire pour confirmer l’existence de cette tâche. Vous devez toutefois vérifier les règles, les exceptions et les risques avant de l’automatiser.
Le Process Mining est plus utile lorsque le processus implique plusieurs équipes ou systèmes, lorsque le déroulement réel diffère de la documentation ou lorsque vous avez besoin d’une référence pour évaluer un changement. Il doit répondre à une question concrète, et non devenir un préalable à chaque projet d’automatisation.
Le Process Mining permet très bien de repérer les tâches susceptibles d’être automatisées, mais la modélisation des processus constitue souvent un meilleur point de départ : les personnes qui font le travail peuvent signaler les difficultés sans aucune analyse. Si l’échange est bien mené, l’automatisation relève davantage d’un enjeu de communication que d’un enjeu de données.
Le Process Mining ne sert pas qu’à repérer les tâches à automatiser
Présenter le Process Mining comme un outil pour la RPA peut le réduire à un outil de repérage. Il peut aussi vous aider à comprendre et à améliorer l’ensemble du processus.
- Suivez les performances des processus. Mesurez les temps de cycle, les écarts et les changements de flux. Découvrez le fonctionnement du suivi continu des processus.
- Vérifiez la conformité. Comparez les parcours réels au processus attendu. Cette analyse peut contribuer aux démarches de conformité et de gouvernance, mais elle ne corrige pas un processus qui fonctionne mal.
- Recherchez les causes profondes. Si des commandes sont en retard, comparez les cas par fournisseur, région, équipe ou variante de processus afin de repérer l’origine des retards.
- Repensez le processus avant de l’automatiser. L’analyse des processus peut révéler les étapes à supprimer, les transferts à réduire ou les validations à simplifier. Un processus simplifié peut constituer un meilleur point de départ que l’automatisation du processus actuel.
- Modélisez et simulez les changements. Avec ProcessMind, vous pouvez modéliser les changements apportés aux processus et simuler leurs effets possibles avant leur mise en œuvre.
L’automatisation n’est qu’une option. Commencez par comprendre le problème, puis décidez s’il faut repenser le processus, l’automatiser ou le laisser tel quel.
Une démarche pratique, étape par étape
Suivez ces étapes pour relier l’analyse des processus aux décisions d’automatisation :
- Comprenez le processus. Examinez ses variantes, ses goulots d’étranglement, ses reprises et ses exceptions.
- Améliorez d’abord le processus. Voyez si vous pouvez supprimer des étapes ou des transferts inutiles avant de créer une automatisation.
- Présélectionnez les tâches adaptées. Comparez leur fréquence, leur standardisation, leur volume, leur temps de traitement et leur taux d’exception.
- Évaluez l’effort et les risques. Vérifiez les systèmes concernés, les règles suivies par la tâche et le traitement prévu pour les exceptions.
- Surveillez les résultats. Comparez le processus après le changement à votre référence et examinez tout effet inattendu.
- Réévaluez la situation à mesure que le travail évolue. De nouvelles politiques, de nouveaux systèmes et de nouvelles variantes du processus peuvent modifier la pertinence de l’automatisation.
Pour l’étape de suivi, consultez notre guide du suivi continu des processus. Pour documenter un processus cible avant de l’automatiser, découvrez la modélisation BPMN.
Vérifiez le processus avant de l’automatiser
L’automatisation d’un processus ne résout pas ses problèmes de fond. Vérifiez d’abord si vous pouvez simplifier le travail, puis déterminez quelles étapes restantes peuvent être automatisées.
Établissez une présélection que vous pourrez examiner
Utilisez ce modèle pour comparer les étapes susceptibles d’être automatisées. Rassemblez les éléments nécessaires avant de classer les options. Un champ vide ou incertain appelle une vérification, et non la conclusion que la tâche convient.
| Étape | Occurrences / mois | Variantes | Volume de la variante principale | Temps de traitement | Taux d’exception | Heures concernées | Effort de création | Systèmes concernés | Première évaluation |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Vérification de solvabilité | 4 200 | 6 | 82 % | 6 min | 18 % | ~344 | Moyen, un système, un ensemble de règles | ERP, bureau de crédit | À examiner |
| Rapprochement manuel des factures | 1 100 | 14 | 41 % | 11 min | 59 % | ~83 | Élevé, nombreuses variantes, données de mauvaise qualité | ERP, flux bancaire | À étudier et à repenser |
| Préparation du rapport de fin de mois | 12 | 3 | 90 % | 3 h | 10 % | ~32 | Faible | Outil de reporting | Vérifier s’il vaut mieux automatiser la source |
Ces exemples montrent comment structurer l’examen ; ils ne constituent pas une prévision d’économies. Utilisez vos propres données et vérifiez les hypothèses avec les personnes qui effectuent le travail.
Trois pratiques rendent la présélection plus utile :
- Renseignez toutes les colonnes avant de classer les tâches. La fréquence seule peut donner une image trop favorable d’une tâche.
- Indiquez le nombre de systèmes concernés. Chaque frontière entre systèmes peut influer sur l’effort de mise en œuvre et d’assistance.
- Gardez « repenser d’abord » et « ne pas automatiser » parmi les conclusions possibles. La meilleure décision peut consister à supprimer la tâche ou à modifier la façon de l’effectuer.
Fournisseurs : plateforme tout-en-un ou solutions spécialisées ?
Certains fournisseurs proposent la RPA et le Process Mining sur une même plateforme. UiPath s’est d’abord spécialisé dans la RPA, puis a ajouté le Process Mining. Celonis est issu du Process Mining et s’associe à des fournisseurs de solutions d’automatisation. Ces approches présentent des compromis différents.
- Une intégration plus étroite entre les analyses du Process Mining et les flux de travail d’automatisation
- Une relation avec un seul fournisseur
- Une interface commune
Points à évaluer :
- La plateforme peut privilégier l’automatisation, même lorsqu’une refonte du processus serait plus adaptée
- Vous pourriez avoir moins de choix si vous souhaitez remplacer un composant par la suite
- Vérifiez dans quelle mesure chaque fonctionnalité répond à vos besoins
- Choisir chaque outil en fonction de son rôle
- Conserver la possibilité de remplacer des composants à mesure que vos besoins évoluent
- Éviter de lier l’analyse des processus à une seule approche de l’automatisation
Points à évaluer :
- L’intégration peut demander davantage d’efforts
- Vous pourriez devoir gérer plusieurs relations avec des fournisseurs
Pour examiner une comparaison entre fournisseurs, lisez notre analyse UiPath et ProcessMind. Le bon choix dépend de vos systèmes, de votre équipe et de vos besoins. Comparez séparément les fonctionnalités de Process Mining et d’automatisation, puis vérifiez que la plateforme vous aide à prendre les décisions nécessaires.
La place de ProcessMind
ProcessMind réunit le Process Mining, la modélisation des processus et la simulation. Vous pouvez l’utiliser pour :
- Découvrir le déroulement des processus à partir des données d’événements.
- Analyser les variantes, les goulots d’étranglement et les écarts.
- Documenter les processus avec la modélisation BPMN.
- Simuler les changements envisagés avant leur mise en œuvre.
- Surveiller les performances des processus dans le temps.
ProcessMind vous aide à comprendre le processus et à évaluer les possibilités d’amélioration. La plateforme ne décide pas ce que vous devez automatiser et n’effectue pas l’automatisation à votre place. Vous pouvez vous appuyer sur les résultats pour justifier une automatisation, repenser le processus ou décider de ne pas l’automatiser.
Si vous évaluez la rentabilité globale du Process Mining, découvrez comment établir une analyse de rentabilité pour le Process Mining. Pour savoir quelles données préparer, lisez notre guide de création d’un journal d’événements pour le Process Mining.
Déconstruire les idées reçues
Idée reçue 1 : « Le Process Mining produit un plan d’automatisation »
Le Process Mining montre, à partir des données, comment se déroule un processus. Il peut révéler des inefficacités, des goulots d’étranglement et des écarts. Votre équipe doit toujours interpréter ces résultats et décider quoi automatiser, repenser ou laisser tel quel. Méfiez-vous des promesses de plan d’automatisation en un clic.
Idée reçue 2 : « Le Process Mining sert surtout à analyser les robots RPA »
Le Process Mining peut vous aider à évaluer l’ensemble du processus autour d’un robot, mais il ne décrit pas chaque détail de ses actions. Si le robot suit un script défini, examinez ce script et ses journaux pour comprendre son comportement. Utilisez le Process Mining pour voir comment l’étape automatisée s’inscrit dans le processus de bout en bout.
Idée reçue 3 : « Il faut recourir au Process Mining avant chaque projet d’automatisation »
Ce n’est pas nécessaire. Si la tâche est simple, bien comprise et assortie d’exceptions clairement définies, vous pouvez peut-être avancer sans Process Mining. Celui-ci est plus utile lorsque le processus est complexe ou qu’aucune équipe n’en a une vue complète.
Idée reçue 4 : « L’automatisation et le Process Mining nécessitent le même accès aux données »
Ce n’est pas le cas. La RPA fonctionne par l’intermédiaire des interfaces utilisateur et peut nécessiter l’accès aux écrans et aux applications. Le Process Mining a besoin de données d’événements structurées issues des systèmes métier. Les données, les accès et les compétences nécessaires peuvent donc différer.
Prévoir les deux en même temps implique de coordonner des besoins différents : des questions distinctes (« Que pouvons-nous scripter ? » et « Que se passe-t-il dans l’ensemble du processus ? »), des responsables différents et des accès aux données différents.
Commencez par les faits, pas par une tâche à automatiser
Le Process Mining peut vous aider à classer les tâches à automatiser, à estimer le travail concerné et à vérifier l’évolution de l’ensemble du processus. Il peut aussi montrer que l’automatisation n’est pas la bonne prochaine étape. C’est un résultat utile : l’objectif est de prendre une décision éclairée, pas d’automatiser davantage de tâches.
Découvrez comment évaluer la santé d’un processus avant et après un changement.
Calculez le taux d’exception à partir de vos propres données
À partir des données de votre processus, mesurez la part du travail qui suit le parcours habituel.
Définissez l’état cible avant l’automatisation afin d’examiner le processus que vous prévoyez de mettre en place.
Évaluez en une après-midi les tâches à automatiser
À partir d’un seul export, mesurez la fréquence, les variantes et le temps de traitement. Ces mesures ne nécessitent pas de licence RPA.
