Guide essentiel : défis et solutions du Process Mining

Feuille de route vers la réussite

Surmonter les défis du Process Mining

Aujourd’hui, dans un univers data-driven en mouvement rapide, agilité et efficacité sont capitales pour la compétitivité. Cela exige des insights clairs sur les opérations et une bonne vision des défis à relever. Le Process Mining offre cette visibilité grâce à l’analyse de données business en temps réel, mais la réussite dépend de la gestion efficace des obstacles. Cet article met en avant les défis majeurs, les raisons des échecs projets et les meilleures pratiques pour réussir votre démarche Process Mining et activer tout le potentiel de cette technologie.

Les principaux défis du Process Mining

De nombreuses entreprises voient tout le potentiel du Process Mining pour améliorer l’efficacité, la prise de décision et l’avantage concurrentiel. Pourtant, la démarche est souvent complexe. Beaucoup d’organisations ont du mal à cartographier précisément leurs processus métiers, ce qui mène à des analyses fausses et à des opportunités ratées. Cela vient généralement de data incohérentes ou incomplètes, compliquant la réalisation de MAP fiables.

Un autre défi de taille : gérer les data issues de multiples sources. Aujourd’hui, les entreprises fonctionnent sur différents outils et plateformes (Microsoft, Google, Amazon, SAP…). Fusionner ces data tout en maintenant qualité et cohérence représente un vrai chantier. Et même après avoir surmonté ces obstacles, un dernier enjeu reste : transformer les insights en actions concrètes. Simplement comprendre les processus ne suffit pas ; il faut savoir concrétiser ces enseignements pour vraiment améliorer les opérations.

Pour avancer, posez-vous deux questions fondamentales : comment distinguer la donnée essentielle du bruit, et quelle infrastructure technique choisir pour rendre le Process Mining efficace ? Ces réponses poseront la base de votre projet. L’extraction de data et la Robotic Process Automation (RPA) contribuent à accélérer la préparation : une extraction efficace intègre les data clés, la RPA automatise les tâches répétitives, laissant plus de temps aux équipes pour l’analyse stratégique.

Pourquoi les projets de Process Mining échouent

Selon McKinsey, environ 70 % des programmes de transformation n’atteignent pas leurs objectifs, et les projets de Process Mining ne font pas exception. L’une des raisons principales de l’échec est la mauvaise qualité des data. Si les data intégrées au système sont inexactes, incomplètes ou obsolètes, les insights obtenus seront tout aussi peu fiables. C’est particulièrement vrai pour les entreprises qui n’utilisent pas de systèmes intégrés tels que SAP, capables de fournir des data plus propres et structurées. La solution est simple mais essentielle : investir dans le data cleansing, la validation et la mise en place de cadres de gouvernance solides pour préserver la qualité des data.

Le parcours de transformation peut être difficile, et même les efforts bien intentionnés peuvent dérailler ou s’arrêter avant même de commencer. Personne ne souhaite échouer, mais les études montrent que dans 70 % des cas, les entreprises échouent. Selon notre expérience, ce n’est pas le manque de connaissances qui conduit à ces résultats. Les équipes de direction bien intentionnées savent généralement ce qui doit être fait. Nous avons mené des centaines de transformations à grande échelle, et au fil de ces missions nous avons identifié quatre des écueils les plus courants qui compromettent la réussite.

Jon Garcia - senior partner and a leader in Transformation Practice of McKinsey

Un autre obstacle est le manque d’adhésion des parties prenantes. Lorsqu’un projet nécessite des changements importants dans une organisation, la résistance est fréquente, souvent à cause de malentendus ou de craintes sur l’ampleur de la transformation. Pour dépasser cet obstacle, il faut impliquer les parties prenantes dès le début, assurer une communication claire et illustrer les avantages concrets du Process Mining. En associant les acteurs clés dès le lancement, l’organisation peut gagner du soutien et construire une vision partagée du succès.

Des attentes mal alignées et des délais irréalistes peuvent aussi faire échouer un projet de Process Mining. Il est facile de surestimer les capacités ou de sous-estimer le temps et les ressources nécessaires, ce qui peut causer frustration et abandon. Fixer des objectifs réalistes, définir des attentes claires et tenir les parties prenantes informées sur l’avancement sont essentiels pour garder le projet sur de bons rails.

De plus, les projets souffrent souvent d’un cadrage mal défini. Sans identification claire des processus à cibler, l’effort devient dispersé et inefficace. Les démarches réussies reposent sur un périmètre bien défini, précisant les processus, résultats attendus et moyens alloués. Cette clarté permet d’obtenir des résultats concrets et exploitables.

Enfin, le manque de compétences et de ressources adaptées peut freiner les efforts de Process Mining. Cette technologie requiert un mix d’expertises techniques, analytiques et métiers. Les organisations doivent être prêtes à investir dans la formation et le développement des compétences, ou à créer un Centre d’Excellence (CoE) dédié pour réunir les talents clés et garantir le succès.

Surmonter les défis du Process Mining

La qualité de la data reste une question récurrente qui joue sur la fiabilité des analyses. Il est essentiel pour les entreprises de valider les données, d’utiliser des checklists qualité et de garantir que l’information traitée soit fiable. Améliorer les méthodes de collecte dans la durée permet aussi d’assurer une meilleure qualité dans les futurs projets. Sécurité et confidentialité sont aussi centrales : certaines organisations hésitent à partager leurs données à cause des contraintes réglementaires ou par peur de fuite. Traiter ces sujets dès le début du projet, via des politiques d’accès strictes et des techniques d’anonymisation, rassure et favorise la collaboration.

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Relever les défis liés aux processus

Relever les défis organisationnels

Même avec les bons outils et techniques, les projets de Process Mining peuvent échouer sans un vrai soutien interne. Obtenir l’adhésion des parties prenantes est fondamental : sans cela, le projet risque de stagner. Identifier rapidement les propriétaires de processus et les impliquer durant toutes les étapes permet de sécuriser ce soutien. Les ateliers et démonstrations illustrent clairement les bénéfices, facilitant l’engagement des équipes.

Un défi courant est la difficulté à construire un business case solide pour le Process Mining. Sans exemples concrets de valeur, les parties prenantes hésitent à investir. Présenter des cas d’usage concrets, avec des indicateurs montrant l’impact des changements, renforce l’intérêt pour ce type d’investissement.

Aligner les projets de Process Mining sur la stratégie de l’organisation est aussi déterminant. Les initiatives déconnectées des objectifs globaux perdent vite leur importance. En alignant les efforts de Process Mining sur des objectifs business précis (comme les OKR), les entreprises s’assurent que ces démarches soutiennent leur réussite globale.

Pour déployer le Process Mining à grande échelle, il faut développer et entretenir la bonne capacité. Lancer des pilotes permet d’expérimenter, d’apprendre et d’ajuster la méthode. Valoriser les premiers succès crée une dynamique, renforcée par la formation continue, la création de communautés de pratique et la mise en place d’un Centre of Excellence (CoE) dédié.