C’est quoi le Process Mining, et à quoi sert-il ? Alianor Sibai, consultante chez mc2i Groupe, explique cette évolution du Business Process Management (BPM) aux lecteurs de Solutions Numériques.
Dans un environnement concurrentiel et en pleine mouvance, les entreprises tous secteurs confondus doivent aujourd’hui se réinventer pour survivre. Grâce aux capacités croissantes des systèmes d’informations, la course à la performance opérationnelle s’en trouve facilitée. Il est aujourd’hui devenu possible pour une entreprise d’introduire des assistants intelligents et automatisés au sein même de ses procédés. Il s’agit d’outils de Process Mining, qui exploitent les empreintes numériques laissées par chaque instance de processus opérationnel, dans le but de permettre à l’organisation d’optimiser ses performances. Mais au-delà de la course à l’excellence opérationnelle, le Process Mining peut-il également être utilisé au service de la mise en conformité au RGPD ?
Process Mining = Business Process Management + Data Mining
Le Process Mining (PM) est l’une des dernières évolutions du Business Process Management (BPM). Cette technique analytique permet de dresser un état des lieux complet et objectif des procédés opérationnels, tels qu’ils se sont réellement déroulés, dans le but de les comprendre, les maîtriser et les améliorer. Au-delà des modélisations et schématisations théoriques régulièrement rencontrées en entreprise, l’intérêt du Process Mining réside donc dans l’observation de faits et activités réels et a posteriori des processus.
Pour arriver à ses fins, le Process Mining, ou fouille de procédés, allie les disciplines d’exploration de la donnée (Data Mining) et de modélisation et analyse de procédés (BPM), comme résumé dans le schéma ci-dessous.
A noter que le Process Mining, contrairement au Data Mining et au BPM, puise ses racines en grande partie dans les métadonnées, et plus précisément dans les « event logs », des traces d’exécution laissées par les processus informatiques dans les SI, et généralement inexploitées par les entreprises.
Entreprises, visez l’excellente opérationnelle !
La fouille de procédés se déroule généralement en trois étapes détaillées dans le schéma ci-dessous.
Ces étapes, bien qu’elles se suivent chronologiquement, peuvent néanmoins être considérées individuellement comme des objectifs à part entière. Et si elle est utilisée à bon escient, la fouille de procédés peut même en avoir un quatrième : permettre de simuler des processus, et de prédire leurs comportements futurs. Grâce à la connaissance des faits réels et à l’identification des bons et mauvais élèves parmi les processus de l’entreprise, il est possible de comprendre les origines de leur réussite ou échec, et d’identifier les leviers à actionner pour simuler une performance opérationnelle hors pair.
Le Process Mining, au-delà de ses principaux objectifs décrits ci-dessus, présente plusieurs avantages pour les organisations.
Tout d’abord, cette technique est non-intrusive et transparente pour les procédés et les équipes. Comme elle se base sur des données opérationnelles réelles (souvent des métadonnées), elle ne nécessite aucune création de données ou saisie d’informations complémentaires. De plus, contrairement aux audits de processus classiques qui nécessitent du temps et de l’énergie et mobilisent une multitude d’acteurs, le Process Mining est un ensemble d’algorithmes automatisés. Les workshops, entrevues et autres ateliers de travail avec les différents salariés concernés cèdent alors la place aux algorithmes et automatismes.
Un autre avantage majeur des technologies de PM est son indéniable objectivité, grâce à la traçabilité (informatique) de la donnée. Les faits, chiffres, et les event logs ne mentent pas, et les perceptions subjectives n’y ont pas leur place.
Enfin, un dernier avantage mais pas le moindre, est l’aspect particulièrement visuel des outils de Process Mining. Grâce aux représentations graphiques et à la cartographie de l’organisation et des processus informatiques fournis par ces outils, la compréhension du fonctionnement réel des procédés s’en trouve simplifiée et à la portée de tous.
Mise en conformité au RGPD : une nouvelle application du Process Mining ?
Le règlement européen sur la protection des données personnelles (RGPD), entré en vigueur le 25 mai concerne come son nom l’indique le traitement des données à caractère personnel. Or qui dit traitement de données… dit aussi processus. Comment alors ne pas faire un lien avec le Process Mining ? Et si le Process Mining permettait de répondre, du moins en partie, aux contraintes de conformité imposées par l’Union Européenne ?
Les technologies de Process Mining permettent de maîtriser le cycle de la vie de la donnée, en reconstituant de bout en bout son parcours informatique, et en fournissant un mapping visuel du traitement qu’elle subit, depuis son origine (arrivée dans le SI) jusqu’à sa destination finale (qu’il s’agisse d’un stockage, d’un archivage ou d’une purge). Cette cartographie est une étape primordiale de la mise en conformité au RGPD, grâce à laquelle l’organisation pourra vérifier si les critères légaux de base du traitement de la donnée sont respectés. La CNIL conseille d’ailleurs aux entreprises de commencer par « recenser de façon précise les traitements de données personnelles que vous mettez en œuvre » (1). Pourquoi ne pas utiliser les technologies du Process Mining pour ce faire ?
Bibliographie :
(1) https://www.cnil.fr/fr/cartographier-vos-traitements-de-donnees-personnelles
https://www.logpickr.com/fr/ameliorer_votre_performance_avec_process_mining.html
https://towardsdatascience.com/unleash-the-value-of-process-mining-4e3b5af4e9d8
http://www.win.tue.nl/ieeetfpm/lib/exe/fetch.php?media=shared:pmm-french-v2.pdf
