Process Mining : Quand la réalité augmentée par la donnée dévoile son potentiel

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La promesse des solutions de Process Mining est claire : réaliser des diagnostics de processus augmentés par la data et révéler des champs d’optimisation insoupçonnés. Les solutions qui ont démontré leur impact et maturité sur les fonctions Support (Finance, Achat, …) offrent aujourd’hui le même potentiel sur les domaines « core business » en banque, assurance et autres activités de services.

Entrer dans l’intimité des processus en reconnectant les data

En reconnectant les traces les plus élémentaires laissées dans les systèmes lors de l’exécution d’un processus (saisies, validations, …), le Process Mining permet de reconstituer le déroulement réel du processus de bout en bout, détecter les variantes, ruptures, aller-retours, comprendre les « root causes » grâce à l’Intelligence artificielle embarquée, pour enfin identifier de nouveaux leviers d’optimisation.

Par exemple, un grand assureur [1]a pu découvrir que 20 000 « routes » différentes étaient empruntées pour le traitement des sinistres habitation ! A l’inverse certaines réalités terrain bien connues ont pu être objectivées : délais supérieurs à 3 mois pour 10% des dossiers, interactions client répétées sans valeur ajoutée (50%), tâches manuelles simples générant un sentiment de saturation bien connu. L’analyse a enfin permis de factualiser l’impact potentiel de leviers d’optimisation sur la gestion des processus métier : gain de 3 ETP avec un parcours 100% Selfcare sur les cas simples, 40% d’appels clients en moins grâce au suivi de dossier en ligne, 50% de tâches manuelles en moins grâce à la lecture automatique de devis…

[1] Source : projet mené sur T1 2021 chez un assureur

L’IOT des processus : placer des capteurs dans les processus pour un monitoring en continu

Le Process Mining peut tout autant être utilisé pour des analyses à froid sur des historiques que pour du pilotage à chaud : suivre en continu et quasi-temps réel le déroulement des activités, voire même réaliser un pilotage prédictif – par exemple prévoir les dérives sur un processus et générer des alertes à l’utilisateur pour lui permettre d’agir, de tenir le client informé, etc.

En traçant l’exécution d’un processus, ces solutions offrent aussi un levier précieux pour contrôler la conformité réglementaire : justifier auprès d’un régulateur les étapes de construction d’un reporting réglementaire, détecter des manquements au respect des murailles de chine, etc.

Clarifier son niveau d’ambition pour définir son approche

Les usages du process mining sont donc multiples et le champ d’utilisation vaste. Notre expérience met en lumière trois niveaux d’ambition graduels pour lesquelles les approches de mise en œuvre diffèrent :

  1. Diagnostic ponctuel: une entreprise qui souhaite réaliser un diagnostic ciblé sur un processus a tout intérêt à se tourner vers une offre de type Process Mining « As a Service » ; ceci lui évite d’avoir à acquérir la technologie en propre et accélère son « time to market »
  2. Diagnostic à l’échelle: si le besoin est de réaliser des diagnostics multiples (par exemple dans le cadre d’un programme d’automatisation), ou répétés (par exemple pour mesurer régulièrement l’impact d’une transformation sur un processus), elle peut considérer l’option de se doter de la technologie en propre. Son time to market initial sera moins favorable du fait des prérequis (choix de logiciel, architecture, …) mais elle pourra gagner son autonomie une fois la montée en compétences réalisée.
  3. Usage continu: s’il s’agit de mettre en place un pilotage continu de l’activité, alors l’entreprise devra inévitablement se doter de la technologie, la connecter directement à son SI. Elle devra aussi prévoir une phase de conduite du changement auprès des métiers pour ancrer l’usage du Process Mining dans les pratiques quotidiennes.

Les entreprises doivent donc définir clairement leur ambition et leur stratégie de mise en œuvre – éventuellement à l’appui d’une première expérimentation – afin de tirer parti d’une technologie pleine de promesse !

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