Analyse what-if par simulation

Analyse what-if par la simulation

L’analyse what-if fait partie des applications majeures de la simulation de processus. En créant divers scénarios de simulation et en comparant leurs résultats, vous pouvez décider en toute connaissance de cause avant d’investir temps et ressources dans un changement.

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La force de la comparaison

La simulation seule apporte des prévisions utiles, mais la véritable valeur vient de la comparaison :

• Comparez avant/après une modification
• Comparez les résultats simulés aux données réelles
• Comparez plusieurs scénarios alternatifs

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Comparer des donnéessets dans ProcessMind

Les résultats de simulation sont des donnéessets de log d’event standards, ProcessMind propose des outils efficaces pour comparer tous types de donnéessets : simulés, historiques ou les deux.

Comment comparer des donnéessets

1. Allez dans la vue Compare de votre process
2. Sélectionnez les donnéessets à comparer
3. ProcessMind affiche les indicateurs et graphiques comparés côte à côte

Que pouvez-vous comparer ?

Indicateur	Descriptionn
temps de traversée (Temps de traversée (Throughput Time))	Temps total du début à la fin d’un cas
Temps d’attente	Attente des cases avant ressource
Temps de traitement	Temps effectif des activités
Nombre de cas	Nombre de cases terminés
Utilisation des ressources	Taux d’activité des ressources
Distribution des chemins	Répartition des chemins suivis par les cases

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Analyse Avant/Après

Le scénario what-if le plus courant consiste à tester une modification de vos process :

Scénario : ajout de ressources

Question : Que se passe-t-il si on ajoute un collaborateur à l’approbation ?

Approche :

1. Créez une simulation de référence avec l’équipe actuelle
2. Lancez une simulation modifiée avec plus de capacité
3. Comparez les résultats obtenus

Exemple de résultats

Indicateur	Baseline	+1 collaborateur	Amélioration
Temps moyen de traitement	5,2 jours	3,8 jours	27% plus rapide
Temps d’attente moyen	2,1 jours	0,9 jours	57% de réduction
Cas/semaine	150	195	30% en plus
Taux d’utilisation	95%	78%	Moins de surcharge

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Comparer avec des données réelles

L’une des fonctionnalités majeures de ProcessMind est de rapprocher les prédictions de simulation et les données historiques réelles.

Pourquoi comparer avec les données réelles ?

1. Validez votre modèle : Si la simulation colle à l’historique, votre modèle est fiable
2. Repérez les écarts : Les différences montrent où affiner votre modèle
3. Mesurez les progrès : Comparez les nouvelles données aux prévisions simulées

Comparer simulation vs données réelles

1. Lancez une simulation sur une période réelle passée
2. Importez ou indiquez vos données historiques de cette période
3. Utilisez la fonction Compare pour voir les différences

Interpréter les écarts

Si la simulation montre…	Cause possible
Plus rapide que réel	Modèle sans délais, complexité sous-évaluée
Plus lent que réel	Temps de traitement trop élevés, contraintes inutiles
Des chemins différents	Probabilités des passerelles (Gateways) non conformes au terrain
Ressources saturées	Mauvaise configuration des contraintes de capacité

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Comparaison multi-scénarios

Comparez plus de deux scénarios pour trouver la configuration optimale :

Scénario : dimensionnement optimal

Question : Combien de personnes faut-il à l’approbation ?

Approche : Créez des simulations avec différents effectifs

Exemple : analyse des effectifs

Équipe	Nombre de cas/sem	Utilisation	Attente	Coût
2	100	98%	4,5 jours	120 k$
3	145	85%	1,8 jours	180 k$
4	160	68%	0,5 jours	240 k$
5	165	55%	0,2 jours	300 k$

À retenir : Ajouter un 3ᵉ collaborateur optimise la performance, les suivants apportent moins de bénéfices.

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Scénarios what-if courants

Refonte de process

Testez des changements structurels de vos workflows :

• Et si on retire une étape de validation manuelle ?
• Et si on ajoute un contrôle qualité ?
• Et si certaines tâches deviennent parallèles ?

Variations de la demande

Prévoyez plusieurs niveaux de demande :

• Et si la demande augmente de 50% ?
• Et si l’on subit des pics saisonniers ?
• Et si une campagne marketing double les cas entrants ?

Changement de ressources

Optimisez vos équipes et vos outils :

• Et si les collaborateurs maîtrisent plusieurs tâches ?
• Et si on automatise une activité ?
• Et si on externalise certaines tâches ?

Temps du processus

Évaluez l’effet de l’organisation du temps :

• Et si on élargit les horaires d’ouverture ?
• Et si on ajoute une équipe pour le week-end ?
• Et si on décale les pauses déjeuner ?

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Bonnes pratiques pour l’analyse what-if

1. Établir une baseline

Créez toujours une simulation de référence validée avant tout test. Elle servira de point de comparaison.

2. Changez une variable à la fois

Quand c’est possible, modifiez un seul paramètre pour bien comprendre son effet. Changer trop d’éléments rend l’analyse difficile.

3. Paramétrez de façon réaliste

Basez vos simulations sur des données réelles dès que possible. Des entrées non réalistes donnent des résultats non fiables.

4. Considérez plusieurs indicateurs

N’optimisez pas un seul KPI. Un flux plus rapide peut nuire à la qualité ou à la charge de travail.

5. Documentez vos scénarios

Gardez un historique clair de vos modifications dans chaque scénario. Les résultats seront ainsi reproductibles et partageables.

6. Validez avant d’agir

Quand cela est possible, validez vos prévisions de simulation par des tests pilotes avant une mise en œuvre générale.

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Présenter les résultats

Pour communiquer une analyse what-if à vos parties prenantes :

• Commencez par la question : Quel problème métier cherche-t-on à résoudre ?
• Montrez la comparaison : Les métriques visuelles côte à côte ont plus d’impact
• Quantifiez l’impact : Reliez les résultats à la valeur métier (temps économisé, coûts réduits, chiffre d’affaires accru)
• Expliquez l’incertitude : La simulation n’est qu’une prévision, pas une garantie

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Prochaines étapes

Référence d’interface

Référence complète sur tous les paramètres et options de simulation.