Qu’est-ce que le process mining ?

Qu’est-ce que le Process Mining ?

Le Process Mining est une méthode utilisant des logiciels pour analyser les données de vos journaux d’événements et révéler comment vos processus métier s’exécutent réellement. En reconstituant vos flux à partir des empreintes numériques laissées dans vos systèmes (ERP comme SAP, CRM comme Salesforce, outils de support), vous pouvez identifier les écarts avec vos modèles idéaux, repérer les inefficacités et optimiser vos opérations. Des solutions comme ProcessMind facilitent cette démarche. Pour comparer les options disponibles, consultez notre blog sur les meilleurs outils de Process Mining en 2026.

Wil van der Aalst, pionnier du Process Mining, le compare à une IRM pour les entreprises. Cette méthode révèle le fonctionnement réel de vos processus, mettant en lumière les inefficacités et les goulots d’étranglement. Cette transparence est le socle de toute transformation numérique réussie. Pour aller plus loin, consultez notre guide stratégique pour l’amélioration des processus par les données.

Imaginez la gestion des commandes clients : chaque étape, de la réception à l’expédition en passant par l’approbation, laisse une trace numérique. Le Process Mining relie ces données pour cartographier le parcours réel de chaque commande. Au lieu de vous baser sur des interviews ou des suppositions, vous obtenez un diagramme factuel montrant chaque détour et chaque anomalie. Si votre processus était un sentier de randonnée, le Process Mining tracerait le chemin réellement emprunté grâce aux empreintes de pas, et non le tracé théorique de la carte. Parfois, le tracé est sinueux, révélant exactement là où des améliorations sont nécessaires.

Pas besoin de pioche ni de casque : ici, l’exploration est digitale, mais les bénéfices sont bien réels.

Comment fonctionne le Process Mining ?

Le Process Mining analyse les données de vos systèmes informatiques. La plupart des outils enregistrent chaque transaction via trois éléments clés : le Case ID (numéro de commande ou de ticket), l’horodatage (moment où chaque étape a eu lieu) et le nom de l’activité (ce qui a été fait). Le logiciel ingère ces données pour reconstruire la séquence d’activités de chaque cas. En reliant tous les cas, l’algorithme génère un diagramme visuel montrant tous les chemins possibles, y compris les exceptions rares et les solutions de contournement non documentées. Apprenez-en plus sur la provenance des données et les formats de données requis.

Les trois types de Process Mining

Il existe trois types principaux de Process Mining, chacun répondant à un objectif spécifique :

1. La découverte de processus (Process Discovery) est la forme la plus courante. Des algorithmes génèrent automatiquement un modèle de processus à partir de vos données, sans connaissance préalable nécessaire. Vous importez vos données et le logiciel révèle le fonctionnement réel de vos opérations. C’est le point de départ de tout projet.

2. La vérification de conformité (Conformance Checking) compare le processus découvert (le modèle réel) à un modèle de référence (le modèle théorique) pour détecter les écarts. Elle permet de vérifier si les procédures sont respectées, d’identifier les violations de politique et de mesurer l’adhérence au design initial.

3. L’amélioration de processus (Process Enhancement) enrichit un modèle existant avec des données supplémentaires. Cette étape ajoute des indicateurs de performance, tels que la durée des goulots d’étranglement, les temps d’attente ou l’utilisation des ressources, transformant un simple diagramme en un dashboard de performance dynamique.

La plupart des outils, dont ProcessMind, prennent en charge ces trois types. Un projet type commence par la découverte, utilise la conformité pour valider les standards, et se termine par l’amélioration pour identifier les opportunités d’optimisation.

On dirait de la magie !

Transformer des données en schémas visuels grâce au process mining a déjà quelque chose de magique, mais la vraie magie, ce sont ces moments « aha ! » où des insights cachés deviennent évidents. C’est ce qui fait du process mining un outil clé pour l’amélioration des processus.

Le Process Mining à la portée de tous

Les outils de Process Mining modernes, tels que ProcessMind, sont aujourd’hui matures et intuitifs, rendant l’optimisation des processus accessible aux utilisateurs métier. Voici les 5 étapes pour commencer :

Les 5 étapes du Process Mining

Extraction des données

Collectez les données d’événements de vos systèmes, comme les étapes de votre processus Order-to-Cash. Un simple fichier Excel suffit !

Process Discovery

Utilisez un logiciel de Process Mining pour reconstituer automatiquement le flux de processus réel (« as-is »), en liant les événements par leur ID de dossier et leur chronologie.

Contrôle de conformité

Importez ou créez un modèle BPMN de la théorie et l’outil comparera le processus découvert avec le modèle attendu.

Analyse et optimisation

Utilisez les dashboards pour identifier les points de blocage et les inefficacités. Améliorez enfin vos processus métier.

Monitoring

Le Process Mining n’est pas une action isolée. Surveillez vos processus en continu et inscrivez-vous dans une démarche d’amélioration durable.

Pourquoi s’intéresser au Process Mining ?

Le Process Mining est une technologie éprouvée qui a permis à des entreprises du monde entier de dégager une valeur considérable. Au début, cette technologie n’était utilisée que par les grandes entreprises, mais avec de nouvelles applications comme ProcessMind, l’intelligence des processus est désormais accessible aux organisations de toutes tailles. Tout le monde peut désormais bénéficier de ces avantages clés :

Transparence et visibilité
Le Process Mining met en lumière les zones d’ombre de vos workflows, clarifiant ce qui fonctionne ou non. Ne devinez plus : appuyez-vous sur des preuves concrètes.

Gains d’efficacité
Repérez les inefficacités, les points de blocage et les étapes redondantes. Optimisez vos workflows pour des cycles plus courts et une productivité accrue.

Économies de coûts
Les gains d’efficacité réduisent directement les dépenses. L’élimination des points de blocage permet de réduire les heures supplémentaires, de supprimer les retouches et d’optimiser les ressources.

Amélioration de la conformité et de la qualité
Le Process Mining agit comme un auditeur de conformité, signalant les étapes sautées ou effectuées dans le désordre. C’est impératif pour les secteurs réglementés ou pour l’obtention de certifications ISO.

Meilleure expérience client
Quand les processus sont fluides, les clients le remarquent. Le Process Mining vous aide à identifier les points de blocage et à améliorer la satisfaction globale.

Culture axée sur les données :
Le Process Mining encourage la prise de décision basée sur les faits, alignant les équipes IT et métier autour des mêmes réalités.

Le bon, le mauvais et le moche

Les atouts

• Le process mining est factuel. Vous obtenez la vraie histoire, pas seulement des opinions.
• Le diagnostic est plus rapide et plus précis. Des analyses qui prenaient des semaines se font en minutes.
• Il s’applique largement à tout processus disposant de données structurées. En pratique, c’est presque tout processus s’appuyant sur des systèmes informatiques.
• Les dashboards de processus rendent les enseignements accessibles aux utilisateurs métier, pas seulement aux data scientists.

Les limites

• Mauvaises données, mauvaises conclusions. La qualité de l’analyse dépend de la qualité des données.
• Nettoyer et préparer les données demande des efforts. Nous faisons tout pour simplifier, mais la vérité, c’est que la préparation des données est souvent l’étape la plus difficile.
• Le process mining ne corrige rien à lui seul. Il met les problèmes en lumière, mais c’est à vous de les résoudre.

Nous avons créé ProcessMind pour rendre le process mining simple, abordable et facile à déployer, en profitant de nos années d’expérience pour proposer un outil que chacun peut utiliser.

Christiaan Esmeijer - CEO ProcessMind

Les limites

• Les cartes de processus complexes peuvent dérouter et demandent de l’expérience pour être interprétées.
• Les étapes manuelles ou les échanges non tracés n’apparaissent pas ; ce n’est donc pas un substitut complet à la connaissance du terrain. ProcessMind vous permet d’ajouter des étapes manuelles dans le concepteur de processus. Pour en savoir plus sur BPMN, voir Qu’est-ce que BPMN ?.

Les pièges

• Certains outils sont coûteux et nécessitent l’appui de l’équipe IT pour la mise en place.
• Une mauvaise interprétation des données peut mener à de fausses conclusions. Validez toujours les constats avec ceux qui connaissent le processus. Le process mining est un outil de découverte, pas une panacée.
• Utiliser le process mining comme un outil Big Brother contre les employés crée peur et résistance. La transparence doit servir à améliorer les processus, pas à désigner des coupables.
• Se lancer sans plan peut vous noyer dans les données. Définissez des objectifs clairs et gardez en tête : le process mining ne résout pas tout, tout seul.

Les pièges

Comment (ne pas) utiliser le Process Mining

Comme tout outil puissant, le process mining peut être utilisé intelligemment… ou très mal. Voici les erreurs courantes à éviter (et que faire à la place) pour réussir l’intégration du process mining dans votre organisation :

Ne vous lancez pas sans objectif clair.

Ce n’est pas une baguette magique

Acheter un outil de process mining ne résoudra pas vos problèmes de processus automatiquement. C’est une aide au diagnostic, pas une solution en un clic. Pensez à un GPS : il indique le meilleur itinéraire, mais c’est vous qui conduisez.

Plongez dans les résultats, échangez avec votre équipe et mettez en œuvre les changements. Le logiciel peut révéler des approbations trop lentes ; à vous de simplifier le workflux d’approbation ou d’ajouter des ressources.

Ce n’est pas une baguette magique

Ne travaillez pas en vase clos. Travaillez en toute clarté.

Ne négligez pas l’humain.

Le Process Mining n’a pas pour but d’épingler des individus ; il vise à améliorer le flux global.

Assurez-vous que tout le monde le comprend. Impliquez dès le départ les responsables de processus et les équipes. Si les résultats montrent que le travail de quelqu’un prend plus de temps, discutez des causes possibles : peut-être jongle-t-il avec dix autres tâches, ou bien le système le ralentit. Faites de la transparence un levier d’amélioration des processus, pas une chasse aux coupables.

Ne négligez pas l’humain.

N’utilisez pas de données de mauvaise qualité.

Comment démarrer

Envie d’essayer le Process Mining ? Voici une feuille de route simple :

Sensibiliser et aligner

Assurez-vous que les parties prenantes clés comprennent ce qu’est le Process Mining et ce qu’il permet.

Partagez quelques exemples ou retours d’expérience pour aligner tout le monde. Avoir une petite équipe centrale, ou un sponsor enthousiaste, aide beaucoup. Cela peut être un membre de l’équipe amélioration continue, un analyste IT ou un responsable métier motivé par la résolution d’un irritant.

Créez un peu d’enthousiasme :
« Nous avons une nouvelle façon très efficace d’analyser nos données de processus. Essayons ! »

Choisir un processus (commencez petit)

Sélectionnez pour votre pilote un processus important mais facile à cadrer. Bonnes cibles : des irritants ou des inefficacités connus, et des données facilement disponibles ; par exemple, le circuit de validation des factures fait l’objet de plaintes pour retards, ou le traitement des tickets de support reste une boîte noire.

Limitez le périmètre : une seule entité ou gamme de produits, pas toute l’organisation d’emblée. Un pilote bien choisi et contenu permet de démontrer la valeur rapidement.

Collecter et préparer les données

Extrayez les données du processus pilote de la façon la plus simple possible. Démarrez avec des exports Excel ou CSV depuis vos systèmes. Sollicitez l’équipe IT si besoin pour accéder aux journaux d’événements ou croiser des données de sources différentes.

Commencez par un échantillon réduit pour les premiers essais, par exemple un mois de données. Élargissez ensuite si tout est cohérent.

Nettoyez les données : unifiez les formats de date, vérifiez que chaque événement possède un identifiant de cas, etc. La préparation des données est sans doute l’étape la plus fastidieuse, mais elle est indispensablele.

Tirez parti de vos données

C’est là que les choses deviennent intéressantes : chargez vos données et laissez l’outil de Process Mining générer votre premier modèle de processus.

Validez les données dans l’application de Process Mining et vérifiez qu’elles paraissent correctes (p. ex., nombre de cas, plages temporelles, etc.). Si ce n’est pas le cas, revenez à la préparation des données et ajustez.

Explorez le diagramme de Process Mining : regardez le flux principal, les branches, les durées et combien de cas suivent chaque chemin. Utilisez les filtres ou curseurs pour vous concentrer sur certaines variantes (p. ex., uniquement les commandes ayant pris plus de 30 jours).

Repérez les points de blocage et les schémas récurrents. Peut‑être que 30 % des commandes passent par trois validations supplémentaires, entraînant des retards. Ou l’équipe A termine plus vite que l’équipe B. Pourquoi ? Prenez des notes. La plupart des outils permettent d’exporter des diagrammes ou des captures d’écran, utiles pour la suite.

Interpréter et planifier les améliorations

Rassemblez l’équipe pour discuter des constats et les valider. Associez ceux qui connaissent le processus sur le bout des doigts (managers, équipes opérationnelles, etc.) ainsi que vos analystes. « On observe beaucoup de retours vers l’étape “correction des données” — ah oui, dit un membre de l’équipe, c’est parce que si le formulaire est mal rempli, on le renvoie. »

Organisez un brainstorming de solutions sur les plus gros irritants. Par exemple : « Et si on ajoutait une checklist pour réduire ces erreurs de formulaire dès l’amont ? » ou « La validation du manager pourrait‑elle être contournée pour les commandes de faible montant afin de gagner du temps ? »

Priorisez quelques améliorations àà fort impact. Définissez des indicateurs — « réduire le temps de cycle moyen de 20 % » — pour savoir à quoi ressemble la réussite.

Mettre en œuvre, mesurer et étendre

Mettez en œuvre les changements prévus dans le processus réel.

Une fois les changements en place, utilisez à nouveau le Process Mining pour mesurer l’impact. Le temps de traitement moyen a‑t‑il baissé ? Y a‑t‑il moins de boucles ou de reprises ? Célébrez les gains : vous venez de boucler l’amélioration des processus par les données !

Avec un pilote réussi, vous pouvez passer à l’échelle. Attaquez le prochain processus problématique, ou étendez le Process Mining à d’autres départements. De nombreuses organisations capitalisent sur ce succès initial pour bâtir un programme de Process Mining plus large, allant parfois jusqu’à créer un Centre d’excellence (CoE) pour le soutenir.

Le rôle de ProcessMind

Cas d’utilisation du Process Mining

Tout processus métier laissant une trace numérique peut être analysé. Voici les cas d’utilisation les plus fréquents :

• Order-to-Cash (O2C) : analysez le cycle complet de commande, de l’achat initial à la réception du paiement. Le Process Mining révèle les retards dans l’exécution des commandes, le traitement des factures et le recouvrement.
• Procure-to-Pay (P2P) : identifiez les inefficacités dans vos flux d’achats, de la demande d’achat au paiement du fournisseur. Le Process Mining détecte les achats hors contrat, les retards de paiement et les goulots d’étranglement lors des approbations.
• Gestion des services informatiques (ITSM) : explorez les données de vos tickets de support pour identifier les résolutions trop lentes, les escalades inutiles et les violations de vos accords de niveau de service (SLA).
• Intégration client (Onboarding) : visualisez le parcours de vos nouveaux clients et identifiez les points de friction ou les délais qui causent des abandons.
• Traitement des sinistres : les compagnies d’assurance et de santé utilisent le Process Mining pour optimiser la gestion des dossiers et réduire les temps de cycle.
• Production et chaîne logistique : suivez vos flux de production et votre logistique pour repérer les problèmes de contrôle qualité, les retards et les goulots d’étranglement au niveau des ressources.

Le Process Mining fonctionne avec les données de n’importe quel système : ERP (SAP, Oracle, Microsoft Dynamics), CRM (Salesforce, HubSpot), outils de support (ServiceNow, Zendesk) ou applications sur mesure. Si votre système enregistre une date, une activité et un identifiant de dossier, vous pouvez l’analyser.

Process Mining vs Process Mapping

Quelle est la différence entre Process Mining et Process Mapping ? Bien que complémentaires, ces approches sont très distinctes :

Le Process Mapping est utile pour concevoir de nouveaux flux, mais le Process Mining révèle la réalité du terrain. Les meilleurs résultats proviennent de la combinaison des deux : utilisez le Process Mining pour découvrir le processus réel, puis le Process Mapping (ou la modélisation BPMN) pour concevoir le processus cible amélioré. ProcessMind permet de gérer ces deux aspects sur une seule plateforme.