Comprendre La Conception De L’Intelligence De Procédure : Une Exploration Approfondie Par ABBYY

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Qu’est-ce que la Process Intelligence ?

Scott Opitz

October 06, 2023

Dans l’environnement concurrentiel actuel, rationaliser et optimiser les processus métier est essentiel pour une entreprise, si elle veut réussir et garder un avantage à long terme. Pourtant, bien que le paysage soit inondé de promesses de transformation numérique, de nombreux outils de process mining et de task mining, s’ils sont utilisés seuls, peinent à tenir leurs promesses de résoudre tous les problèmes liés aux processus. Ces limites des produits de première génération ont conduit à l’émergence de plateformes globales de process intelligence, conçues pour vraiment répondre à ces demandes et aller au-delà des problèmes superficiels. Toute véritable solution de process intelligence doit pleinement prendre en compte cinq piliers-clés, essentiels pour une approche holistique de la transformation des processus.

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Qu’est-ce que la Process Intelligence ?
Quels sont les avantages de la process intelligence ?
Exemples d’utilisation
Associer la process intelligence à l’IPA
Foire aux questions

Qu’est-ce que la Process Intelligence ?

La Process intelligence est une combinaison de fonctionnalités reposant sur les données, dédiée à l’analyse et à l’amélioration des opérations de l’entreprise. Elle utilise les données tirées des propres systèmes d’information de l’entreprise pour dévoiler des schémas et des renseignements qui indiquent la voie vers une nouvelle efficacité opérationnelle. Les cinq piliers essentiels d’une process intelligence soutenable sont la découverte des processus (process discovery), l’analyse des processus (process analysis), le suivi des processus (process monitoring), la prédiction des résultats des processus (process prediction), et la simulation des processus (process simulation). Les entreprises peuvent utiliser ces renseignements pour découvrir, comprendre et gérer plus efficacement l’exécution de leurs processus.

Les cinq piliers de la process intelligence

1. Découverte des processus (Process Discovery)

La Process Discovery est l’étape fondamentale de la compréhension de la façon dont fonctionne un processus. Elle comprend le process mining et le task mining . Le Process mining est utilisé pour reconstituer des processus à partir des journaux des événements, tandis que le task mining comble les lacunes en creusant dans les activités de l’utilisateur sur son desktop. Par exemple, un prestataire de santé peut utiliser le process mining pour reconstituer le processus d’admission des patients grâce à l’analyse des journaux des événements dans les dossiers médicaux électroniques (EHR).

Simultanément, le task mining peut être utilisé pour observer et analyser les activités du personnel administratif sur les postes de travail pour combler tout élément du processus qui n’aurait pas été saisi par les journaux des événements. Cette approche globale est essentielle pour identifier les goulots d’étranglement, les redondances ou les écarts de parcours et, finalement, pour améliorer l’efficacité et la satisfaction des patients.

2. Analyse des processus (Process analysis)

La Process analysis implique d’utiliser des outils spécifiques pour visualiser et analyser les données des processus. Par exemple, une compagnie d’assurance peut utiliser ces outils pour identifier les goulots d’étranglement ou les inefficiences dans ses systèmes de traitement des sinistres. Rendre ces outils accessibles tant aux équipes techniques qu’aux utilisateurs n’étant pas techniciens permet à toutes les parties prenantes de participer à l’analyse et au processus de prise de décision. Cela renforce une culture d’amélioration continue et de responsabilisation, ce qui permet de traiter les sinistres plus vite, de réduire les coûts d’exploitation et d’améliorer la satisfaction des clients.

3. Suivi des processus (Process monitoring)

Le Process monitoring permet à un utilisateur de définir des schémas spécifiques de processus devant être détectés, soit quand ils se produisent, soit lorsqu’une déviation de ces schémas est constatée. Dans ce cas, soit l’entreprise est alertée, soit une action est enclenchée dans un autre système pour y répondre automatiquement. Par exemple, une banque peut définir une séquence d’étapes spécifiques devant être suivies pour l’acceptation d’un prêt. Un outil de process monitoring alertera alors automatiquement chaque fois que cette séquence ne sera pas respectée, ce qui permettra à la banque d’identifier et de traiter rapidement tout écart. Cette approche proactive aide à minimiser les risques de non-conformité, à réduire les délais de traitement et à garantir une expérience client uniforme et de grande qualité.

4. Prévision des processus (process prediction)

La Process prediction utilise les schémas historiques d’exécution pour entraîner les moteurs d’intelligence artificielle (IA) à prévoir les résultats probables d’un processus très en amont. Par exemple, une compagnie d’assurance peut utiliser cette approche pour prévoir le résultat probable d’une demande, en fonction des données historiques. Cette approche proactive permet à la compagnie de traiter tôt les potentiels problèmes, si bien que les demandes sont traitées plus vite, les coûts réduits et la satisfaction client améliorée.

5. Simulation des processus (Process simulation)

La Process simulation fournit un mécanisme permettant d’utiliser l’historique des processus afin de configurer automatiquement une simulation. Ce modèle peut ensuite être ajusté pour voir quel impact aura un changement proposé sur un processus ou l’allocation d’une ressource, l’objectif étant de comprendre l’impact de ces changements avant qu’ils ne soient mis en œuvre. Par exemple, une banque peut utiliser cette approche pour comprendre l’impact d’une modification des effectifs sur le département d’approbation des prêts. Cela aide les dirigeants à prendre des décisions informées sur l’allocation des ressources et les modifications de processus, ce qui se traduit finalement par une efficacité opérationnelle et une satisfaction des clients optimisées.

Quels sont les avantages de la process intelligence ?

Les approches traditionnelles de l’amélioration des processus métier s’appuient sur des observations manuelles, des entretiens et des enquêtes, qui sont tous potentiellement subjectifs et chronophages. La Process intelligence accède aux données des propres systèmes de l’entreprise pour mener à bien l’optimisation des processus et automatiser leur suivi, ce qui permet une amélioration continue.

En tirant le meilleur parti de la process intelligence, les entreprises peuvent engranger de nombreux bénéfices, y compris les suivants.

Efficacité et productivité améliorées. La Process intelligence aide les organisations à identifier les goulots d’étranglement, les inefficacités et les étapes redondantes. En utilisant ces informations pour optimiser leurs processus, les entreprises peuvent rationaliser leurs opérations, réduire les tâches manuelles et améliorer l’efficacité et la productivité d’ensemble.

Prise de décision reposant sur les données. En fournissant de précieux renseignements sur la façon dont l’exécution des différents schémas de processus est corrélée à différents résultats, la process intelligence permet aux organisations de faire des choix informés, basés sur des données historiques et en temps réel.

Conformité et gestion des risques améliorées. Conformité et gestion des risques améliorées.

Amélioration continue des processus. Grâce à l’analyse et au suivi des processus, les organisations peuvent contrôler en permanence leurs processus et identifier les axes d’amélioration. Cette approche itérative permet une optimisation et une adaptation continues aux évolutions de l’activité de l’entreprise.

Économies. En identifiant et en éliminant les inefficacités des processus, les organisations peuvent faire baisser leurs frais de fonctionnement. La Process intelligence permet d’allouer les ressources de façon rentable et d’éviter les dépenses inutiles liées aux interventions manuelles ou aux erreurs.

Exemples d’utilisation de la process intelligence

Dans tout secteur d’activité, incorporer la process intelligence à la stratégie de transformation numérique permet aux organisations d’évaluer le futur impact des changements proposés, de gérer les transitions plus efficacement, de garantir la performance des étapes d’automatisation mises en place et de mettre en place une boucle de rétroaction pour une amélioration continue. Les entreprises, quel que soit leur secteur d’activité, utilisent la process intelligence pour booster leurs résultats dans de nombreuses situations.

Santé

Les hôpitaux et d’autres prestataires de santé peuvent tirer le meilleur parti de la process intelligence pour améliorer l’expérience des patients et l’efficacité clinique, maintenir les normes de qualité, et éviter les risques de conformité. Ils peuvent être plus facilement en conformité en suivant les opérations en temps réel, tout en alertant le personnel de manière proactive lorsque les protocoles ne sont pas respectés ou que des écarts dans la trajectoire du processus sont détectés.

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Banque

La Process intelligence permet aux banques et autres institutions financières de piloter leur transformation numérique et de gérer les risques et les priorités de conformité réglementaire. Elles peuvent analyser les données des transactions quasiment en temps réel pour améliorer le service aux clients, accroître la précision du reporting, et réduire les risques d’erreurs coûteuses. Le suivi des processus les aide à garantir que le niveau de service (SLA), les exigences de conformité et les exigences législatives sont maintenus, ce qui limite les risques d’erreurs coûteuses qui pourraient autrement être négligées.

Assurance

Les compagnies d’assurance peuvent utiliser l’analyse prédictive pour entreprendre une évaluation et une sélection des risques, ainsi que pour faire des arbitrages. Elles peuvent améliorer leur conformité grâce au suivi automatisé et aux mesures de remédiation. Elles peuvent en même temps gagner en productivité grâce au traitement direct des données. La Process analytics permet de dégager de la valeur commerciale, pour le personnel en interne, pour les experts, pour les organismes tiers d’assistance et pour les autres partenaires.

Associer la process intelligence à l’automatisation intelligente des processus

La transformation numérique est l’intégration de la technologie numérique à tous les aspects de l’activité de l’entreprise, ce qui modifie fondamentalement la façon dont elle fonctionne et dont elle crée de la valeur pour ses clients. Pour que ces efforts portent leurs fruits, il faut radicalement repenser la façon dont l’entreprise emploie la technologie, les ressources humaines et les processus afin de vraiment influer sur sa performance. L’IPA (automatisation intelligente des processus) est au cœur de cette transformation. Elle combine l’intelligence artificielle (IA) à l’automatisation, pour créer des processus métier intelligents, pouvant s’adapter et évoluer au fil du temps.

Prenons l’exemple concret du parcours de transformation numérique d’une entreprise internationale de fabrication pour améliorer son efficacité opérationnelle et la satisfaction de ses clients. Cette entreprise a identifié que son processus de comptabilité (order-to-cash) était un axe-clef d’amélioration.

Avant de l’automatiser, elle a utilisé des outils de process mining pour analyser l’état actuel de ce processus. Cette analyse a révélé plusieurs goulots d’étranglement et manques d’efficacité dans le processus, tels que la saisie manuelle des données, des manques de communication entre les équipes, ou un manque de standardisation dans l’exécution des tâches.

Ces renseignements, tous basés sur des données solides qui reflètent la façon dont l’entreprise fonctionne vraiment, en conditions réelles, ont permis d’optimiser le processus, par exemple en :

• Éliminant les étapes inutiles
• Rétablissant la communication
• Standardisant l’exécution des tâches

Après avoir mis en œuvre ces optimisations, l’entreprise a mis en place une solution d’automatisation intelligente des processus, comprenant des bots de RPA (automatisation robotisée des processus) pour la saisie et l’extraction des données, des algorithmes d’IA pour la prise de décision, l’automatisation des flux de travail pour orchestrer les processus de bout en bout et de outils de process intelligence pour suivre la performance du processus automatisé et identifier d’autres axes d’amélioration.

Approche holistique de la process intelligence

Bien que de nombreux outils de process mining ou de task mining se vantent d’apporter une solution exhaustive, ils échouent souvent à répondre aux complexités et nuances des processus dans le monde réel. Une solution vraiment efficace doit s’appuyer pleinement sur les cinq piliers évoqués ci-dessus. Ce n’est qu’en adoptant cette approche holistique, couvrant tous ces aspects, que les organisations peuvent espérer réussir de façon significative et durable la transformation de leurs processus.

Dans le monde entier, des organisations automatisent les processus métier chronophages et routiniers pour permettre à leurs salariés de se concentrer sur des tâches plus importantes et génératrices de revenus. Avec ABBYY Timeline, notre plateforme de process intelligence , vous pouvez améliorer l’avenir du monde du travail. Appuyez-vous sur le process mining, comprenez vos processus en les analysant de manière pointue et utilisez le machine learning pour améliorer et optimiser vos processus. Aucune autre solution ne fournit autant d’informations et d’analyses sur les processus en une seule plateforme.

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Foire aux questions

Qu’est-ce qu’une stratégie de process intelligence ?

Une stratégie de process intelligence fait référence à une approche méthodique qu’utilisent les entreprises pour : (1) obtenir des informations sur la façon dont leurs processus métier fonctionnent et (2) utiliser ces informations pour gagner en efficacité, optimiser les opérations et prendre des décisions basées sur les données. Cela implique d’avoir recours à des technologies et des outils d’analyse fonctionnant avec l’IA pour collecter, analyser et visualiser les données tirées des processus métier afin d’alimenter la prise de décision stratégique.

Quelle est la différence entre la process intelligence et l’automatisation intelligente des processus ?

La process intelligence se concentre sur le fait de rassembler des informations sur les processus métier existants, dans le but de comprendre comment ils s’exécutent et d’identifier les goulots d’étranglement, les inefficacités et les possibilités d’amélioration. L’automatisation intelligente des processus (IPA) se concentre, elle, sur l’automatisation et l’optimisation des processus métier, à l’aide de technologies de pointe, comme l’intelligence artificielle (IA) et l’automatisation robotisée des processus (RPA). Tandis que la process intelligence se penche plus sur la compréhension, l’IPA vise à améliorer l’efficacité des processus, réduire les efforts manuels et gagner en précision.

En quoi la process intelligence est-elle préférable au process mining ou au task mining seuls ?

Le process mining et le task mining sont des acteurs importants de la process intelligence, mais ne sont capables que de fournir des données brutes sur la façon dont se déroule un processus (process mining) ou sur les activités effectuées par les utilisateurs qui font avancer le processus (task mining). La process intelligence, elle, utilise les données recueillies tant avec le process mining qu’avec le task mining pour reconstituer une vue complète du processus et fournir des informations sur les flux optimaux, les déviations et les manques d’efficacité.

Quelle est la première étape de l’automatisation des processus ?

Pour réussir l’automatisation d’un processus, il faut d’abord le comprendre et le rationaliser. La process intelligence donne aux décideurs les informations dont ils ont besoin pour comprendre comment leurs processus sont exécutés et remédier aux inefficacités avant d’automatiser. Cette première étape évite tout gaspillage de temps et de ressources dans une tentative d’automatiser des processus intrinsèquement inefficaces.

Intelligence artificielle (IA) Digital Transformation Automatisation intelligente Process Mining

Scott Opitz

Chief Technology Officer at ABBYY

Scott Opitz est directeur de la technologie et responsable de la stratégie produits internationale et de son exécution. Avant cela, il était Directeur Marketing, pilotant les stratégies marketing mondiales. Il a rejoint ABBYY lors de l’acquisition de TimelinePI, dont il était co-fondateur, Président, et DG depuis sa création. Dans ces fonctions, il supervisait l’intégration des produits TimelinePI de process intelligence (aujourd’hui ABBYY Timeline ) aux canaux ABBYY de vente et de distribution dans le monde entier.

Ayant 30 ans d’expérience dans le secteur informatique, Scott a créé et développé des entreprises dédiées à l’intégration, la gestion des processus métier, et la business intelligence. Scott a fondé Altosoft Corporation et a été Président et Directeur Général de cette société de logiciels de business intelligence qui a fini par être achetée par Kofax. Après l’acquisition d’Altosoft, Scott a occupé le poste de Vice-Président Senior & Directeur Général du département analytique.

Précédemment, Scott a également occupé les fonctions de Vice-Président Senior, Chargé du développement marketing & commercial de webMethods (aujourd’hui Software AG), où il était également responsable de la commercialisation, du développement commercial et de la planification stratégique pour les produits. Il a rejoint webMethods suite à son acquisition d’IntelliFrame Corporation, fournisseur de produits d’intégration des données, et du flux intégré InVista, ainsi que de la plateforme BPM qu’il a cofondée. Scott a également occupé de nombreuses fonctions de cadre dans la technologie, le marketing et le développement commercial, tant pour des entreprises publiques que privées.

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