Par Robin Collet · publié le
Le process mining en deux phrases
Le process mining reconstitue le déroulement réel d’un processus à partir des traces laissées dans les logiciels. Il mesure ensuite ce qui s’y passe : délais, détours, étapes sautées.
La définition de référence est plus sobre. Le process mining est « une famille de techniques qui analysent des données d’événements pour comprendre et améliorer des processus opérationnels » (Wikipédia, « Process mining »). Le terme vient du chercheur néerlandais Wil van der Aalst. La communauté de recherche a formalisé la méthode dans un texte de référence : le Process Mining Manifesto de l’IEEE.
Trois usages en découlent :
- la découverte : dessiner le processus réel à partir des données ;
- la conformité : comparer ce processus réel au processus prévu ;
- l’amélioration : enrichir le schéma avec des délais ou des volumes pour décider où agir.
Le point de départ est toujours le même : un journal d’événements. Chaque événement doit porter trois informations au minimum : l’affaire concernée, l’activité réalisée et sa date (même source).
Pourquoi il est resté réservé aux grands groupes
Le process mining est né dans les grandes organisations. Les plateformes du marché, comme Celonis ou SAP Signavio, s’adressent d’abord aux entreprises dotées de systèmes d’information intégrés.
La raison tient moins à l’algorithme qu’aux données. Dans un grand groupe, un ERP central enregistre déjà chaque étape avec sa date. Le travail consiste à extraire ces données, les nettoyer et les relier. C’est ce travail d’extraction qui demande le plus d’effort, bien avant l’analyse.
Une petite ou moyenne entreprise n’a pas de service informatique pour le mener. Ses données sont réparties entre un ERP, des tableurs et des PDF. Pendant longtemps, la méthode a donc semblé hors de portée.
Deux évolutions changent la donne. Des bibliothèques libres comme pm4py, développée à l’origine au Fraunhofer FIT, rendent les algorithmes accessibles. Et les outils savent désormais relier un export Excel, un CSV et un PDF par un même numéro d’affaire.
Une PME a déjà ses traces : ERP, Excel, devis, factures
Vous n’avez pas besoin de nouveaux capteurs. Votre entreprise enregistre déjà des dates, souvent sans y penser. La règle est simple : tout ce qui est daté peut devenir un événement.
Voici les sources les plus courantes dans une PME industrielle :
- l’export des devis de votre ERP (le logiciel qui gère devis, stocks et factures) : date d’émission, client, montant ;
- le tableur de suivi des commandes : date d’accord, date de livraison prévue, date réelle ;
- le planning d’atelier : début et fin de fabrication ;
- l’export des factures et des règlements : date de facture, date d’encaissement.
Pour que ces fichiers se parlent, il faut un identifiant commun. C’est souvent le numéro de devis, repris dans la commande puis dans la facture. Sans lui, on peut compter des volumes, mais pas suivre une affaire de bout en bout.
Inutile de tout fournir d’un coup. Deux ou trois exports bien choisis couvrent déjà le parcours principal : de la demande au paiement.
Ce qu’on peut mesurer sans rien installer
Avec ces seuls exports, on mesure déjà beaucoup. Rien n’est installé dans votre ERP : on lit des copies de fichiers.
Les délais réels entre deux étapes. Le temps entre devis et commande. Le temps entre livraison et facture. Le temps entre facture et paiement. Ces délais sont souvent estimés de mémoire. Ici, ils sont calculés sur vos dates.
Les taux de passage. Combien de devis deviennent des commandes. Combien de commandes sont facturées dans le mois. Ces taux montrent où les affaires ralentissent.
Les parcours atypiques. Une commande facturée avant d’être livrée. Une affaire qui revient deux fois à l’étape devis. Le process mining appelle ces parcours des « variantes ». Certaines sont normales, d’autres signalent un problème.
Les écarts avec l’organisation décrite. Si l’on vous a dit « toute commande est validée par le bureau d’études », les données le confirment ou non.
Une règle de rigueur s’impose : chaque chiffre doit dire sur combien de cas il repose et de quel fichier il vient. Un délai moyen calculé sur douze affaires n’a pas la même valeur que sur mille.
Les pièges : une absence n’est pas toujours un fait
Le process mining a des limites. Les connaître évite des conclusions hâtives.
Une donnée absente n’est pas un événement absent. Une facture sans date de règlement n’est pas forcément impayée. La date a peut-être été saisie ailleurs, dans un autre fichier. Avant de conclure, il faut vérifier la source.
La période compte. Un export qui s’arrête au 30 juin fait apparaître « en cours » des affaires réglées en juillet. Tout chiffre doit préciser la période qu’il couvre.
Les étapes orales ne laissent pas de trace. Un appel au client ou un accord donné dans l’atelier n’apparaît dans aucun fichier. Ces étapes existent pourtant. Il faut les marquer comme non documentées plutôt que les ignorer.
Les données mesurent des flux, pas des personnes. Un délai long à une étape révèle souvent un manque d’information en amont. L’utiliser pour juger un salarié serait une erreur de méthode, et une faute de management.
Process mining, cartographie des processus et ISO 9001 : quel lien ?
La cartographie des processus est le schéma de l’organisation : qui fait quoi, dans quel ordre, avec quels outils. Elle se construit souvent en atelier, à partir de ce que chacun décrit.
Le process mining apporte la mesure. Il dit si le schéma correspond à ce qui se passe, et combien de temps prend chaque étape.
La norme ISO 9001 s’intéresse justement aux deux. Son approche processus demande d’identifier les processus, leur séquence et leurs interactions. L’AFNOR souligne que les dysfonctionnements se produisent souvent aux interfaces entre processus (AFNOR, fiche pratique QE-0017). Ce sont précisément les passages que les données datées permettent de mesurer.
Une cartographie appuyée sur les données sert donc aussi de pré-diagnostic avant un audit. Elle montre ce qui est déjà tenu et ce qu’il reste à écrire. Elle ne remplace pas l’organisme qui audite votre système qualité.
Outils : bibliothèque libre, éditeur ou accompagnement
Trois voies existent, selon vos ressources.
Une bibliothèque libre. pm4py, en Python, est publiée sous licence AGPL-3.0 (dépôt pm4py). Elle convient si vous avez un profil technique en interne. Il faudra préparer vous-même le journal d’événements.
Un éditeur spécialisé. Les plateformes du marché sont complètes. Elles sont pensées pour des systèmes d’information intégrés et des équipes dédiées.
Un accompagnement. Un prestataire prépare les données, les relie et vous restitue les mesures. C’est la voie la plus courante quand les fichiers sont dispersés.
À Nancy, EXONETIC a développé sa propre technologie pour cette troisième voie. Elle permet d’établir la cartographie des processus de votre PME depuis vos propres fichiers, avec la source de chaque chiffre. Quand la mesure révèle un besoin d’outil, nos spécialistes assurent aussi le développement de logiciels métier sur mesure.
Comment démarrer
Quatre étapes suffisent pour une première lecture.
- Choisissez une question. Par exemple : « Combien de temps entre l’accord du client et la facture ? ». Une question précise guide le choix des fichiers.
- Repérez l’identifiant commun. Vérifiez que le numéro de devis ou de commande se retrouve d’un fichier à l’autre.
- Rassemblez deux ou trois exports. Devis, commandes et factures couvrent le parcours principal. Notez la période couverte par chaque fichier.
- Exigez la source de chaque chiffre. Fichier, onglet, colonne, nombre de cas. Un chiffre sans source ne doit pas guider une décision.
Le process mining n’est plus réservé aux grands groupes. Pour une petite ou moyenne entreprise, il commence par une question simple et quelques fichiers déjà présents.