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Résumé – Face aux processus opaques aux contournements, ressaisies manuelles et goulets dissimulés, les directions subissent délais, surcoûts et risques de non-conformité. Le process mining extrait et normalise les event logs ERP/CRM/TMS pour reconstituer en temps réel les flux réels, repérer variantes, points de friction et goulets, et prioriser les optimisations sur order-to-cash, procure-to-pay, conformité et migrations ERP.
Solution : déployer un diagnostic data-driven comme socle avant toute refonte ou automatisation, garantir un design process standardisé, accélérer délais, réduire coûts cachés et sécuriser la scalabilité.
La plupart des organisations n’ont qu’une vision partielle de leurs processus : contournements, variantes imprévues, ressaisies manuelles, validations redondantes et dépendances personnelles restent invisibles. Le process mining exploite les event logs de vos ERP, CRM et logiciels métiers pour reconstituer, de manière objective et exhaustive, le chemin réel suivi par chaque transaction. Cette transparence révèle les goulets d’étranglement, les cycles longs et les coûts cachés.
En s’appuyant sur ces données, il devient possible de prioriser les chantiers d’optimisation, de standardiser les flux et d’anticiper la scalabilité. Plus qu’un simple audit, le process mining constitue la fondation technique indispensable pour toute transformation digitale réussie.
Visualiser vos processus opérationnels en temps réel
Le process mining reconstitue automatiquement vos flux à partir des traces numériques. Il offre une cartographie fidèle des variants et des déviations existantes.
Reconstruction des flux à partir des event logs
Le process mining extrait et normalise les historiques de vos systèmes pour créer une représentation détaillée de chaque étape, s’appuyant sur des techniques de data wrangling. Contrairement aux ateliers subjectifs, cette approche s’appuie sur des données inaltérables issues de vos ERP, CRM ou TMS.
Chaque événement horodaté devient un point de repère dans le parcours transactionnel, permettant d’identifier précisément la séquence des actions, les acteurs impliqués et la durée réelle de chaque phase.
Cette reconstitution automatique garantit une fidélité totale aux opérations réelles et évite les biais liés aux entretiens ou aux mémoires individuelles.
Identification des variantes et des déviations
Au sein d’un même processus, il n’est pas rare de recenser plusieurs dizaines de chemins différents. Les équipes introduisent des contournements pour pallier des verrous, générant des écarts non documentés.
Le process mining regroupe et classe ces variantes selon leur fréquence et leur impact, facilitant la détection des déviations critiques qui alourdissent les cycles et augmentent le risque d’erreur.
Cette granularité permet de hiérarchiser les actions correctives, en ciblant d’abord les variantes qui génèrent le plus de coûts ou de retards.
Transparence sur les points de friction et les goulets d’étranglement
En mesurant les temps d’attente entre chaque activité, le process mining met en évidence les verrous organisationnels et techniques, qu’il s’agisse d’un service d’approbation surchargé ou d’une interface logicielle sous-dimensionnée.
Ces points de friction, souvent dissimulés dans les feuilles Excel ou les procédures internes, se traduisent par des retards cumulés et des coûts de non-qualité.
La visualisation en grappes d’activités facilite par ailleurs la communication entre DSI, métiers et direction générale pour définir des actions correctives adaptées.
Exemple concret
Une entreprise de distribution suisse de taille moyenne a mis en place un process mining sur son cycle d’approvisionnement. L’analyse a révélé qu’une validation manuelle doublon bloquait près de 20 % des commandes pendant 48 heures en moyenne. Cette découverte a démontré l’importance de s’appuyer sur la réalité des données pour supprimer les étapes inutiles et accélérer le procure-to-pay.
Bénéfices immédiats et cas d’usage typiques
Le process mining génère rapidement des gains de coûts et de délais grâce à une vision factuelle des processus critiques. Ses principaux usages couvrent order-to-cash, procure-to-pay, record-to-report et supply chain.
Optimisation du cycle order-to-cash
Dans le flux de vente, chaque retard de facturation ou chaque réclamation client impacte directement le BFR et la trésorerie. Le process mining identifie les étapes où l’émission de factures, la relance ou la saisie des paiements connaissent des goulots.
En cartographiant précisément le chemin des factures rebondies ou rejetées, il devient plus simple de corriger les causes racines : format des données, intégration ERP ou modes de validation manuelle.
Cette approche data-driven permet de réduire les délais de recouvrement et d’améliorer les rotations de stock, sans devoir redéfinir entièrement le processus.
Amélioration du procure-to-pay
Du bon de commande au paiement fournisseur, de nombreuses étapes restent régies par des interventions manuelles et des contrôles sécuritaires superflus. Le process mining révèle le nombre de relances, d’anomalies de réception et les blocages dans le processus d’autorisation.
Les responsables financiers peuvent ainsi rationaliser les seuils de validation, automatiser les rapprochements et diminuer drastiquement les délais de paiement.
Ce gain de réactivité auprès des fournisseurs se traduit par des conditions d’achat plus favorables et une réduction des coûts financiers.
Renforcement de la conformité et de la qualité
Dans les secteurs réglementés, la traçabilité fine des opérations est indispensable. Le process mining vérifie la conformance effective des processus par rapport aux modèles cibles et aux exigences légales.
Les non-conformités sont reportées automatiquement, avec le détail des transactions concernées, facilitant les audits internes et externes.
Au-delà de la conformité, cette traçabilité aide à standardiser les pratiques entre sites et à diffuser les bonnes pratiques identifiées.
Exemple concret
Un prestataire de services financiers suisse a constaté, grâce au process mining, que 15 % des réconciliations bancaires étaient réinjectées manuellement trois jours après clôture, générant des écarts de reporting. Cet exemple a démontré qu’un diagnostic factuel permet de réduire les interventions manuelles et d’accélérer la clôture mensuelle.
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Intégrer le process mining à vos projets ERP
Le process mining constitue l’étape préalable indispensable à toute migration ERP ou refonte de vos workflows. Il garantit un design futur aligné sur la réalité opérationnelle.
Préparation à la migration ERP
Avant de basculer vers un nouvel ERP (S/4HANA, D365, Oracle…), il est essentiel de comprendre la structure réelle de vos processus. Les ateliers basés sur des schémas théoriques omettent souvent les dérogations et adaptations post-déploiement.
Le process mining capture ces écarts et fournit une base objective pour définir un futur modèle standardisé, tout en identifiant les exceptions à conserver ou à requalifier.
Cette préparation réduit les coûts de paramétrage, limite les surprises en phase de test et accélère l’adoption par les utilisateurs.
Définition d’un design process basé sur la réalité
Plutôt que d’imposer un flux idéal, le process mining alimente la modélisation avec des données historiques. Les contraintes métier et les variantes fréquentes sont ainsi prises en compte dès la conception du modèle cible.
Cette approche contextuelle – favorisant les briques open source modulaires et les développements from-scratch là où c’est nécessaire – évite le vendor lock-in et assure une évolutivité continue.
Le résultat est un ERP conçu pour votre environnement spécifique, réduisant les écarts post-implémentation et maximisant le ROI.
Suivi post-déploiement et amélioration continue
Après le go-live, le process mining reste un outil de monitoring continu. Il mesure la conformité des nouveaux processus, détecte rapidement les écarts et valide les gains projetés.
En intégrant des alertes automatiques, il permet de réagir dès qu’un flux se dégrade ou qu’une nouvelle variante apparaît, assurant une gouvernance proactive.
Cette démarche itérative garantit que l’ERP reste aligné sur la réalité métier et s’adapte aux évolutions sans refonte globale.
Exemple concret
Une PME industrielle de taille moyenne a utilisé le process mining après migration vers un ERP modulaire. L’analyse post-déploiement a mis en évidence que 10 % des commandes passaient encore en mode manuel dans un module déprécié. Cette donnée a guidé un chantier de migration ciblé et accéléré la stabilisation du système.
Complémentarité du process mining avec BI, BPM et automatisation
Le process mining se distingue des approches BI et BPM tout en les complétant et se place comme étape zéro avant toute initiative RPA ou IA.
Process Mining vs BI : flux vs indicateurs
La BI restitue des KPI et des rapports consolidés, mais elle ne montre pas les chemins parcourus par chaque transaction. Elle indique un retard moyen, sans expliquer comment ni où il se produit réellement.
Le process mining, en reconstruisant les flux, répond précisément à ces questions et guide la BI vers des indicateurs contextualisés, alignés sur les processus réels.
En couplant BI et process mining, il devient possible de lier la performance opérationnelle aux résultats financiers de manière granulaire grâce à un BI-ERP.
Process Mining vs BPM : réel vs idéal
Le BPM modélise un processus cible, souvent basé sur des hypothèses métier et une version idéale. Il ne reflète toutefois pas les adaptations locales et les dérives opérationnelles.
Le process mining apporte la preuve terrain, permettant d’enrichir le BPM de variantes avérées et de prioriser les améliorations selon leur fréquence et leur impact.
Cette complémentarité garantit un référentiel BPM réaliste et pragmatique, favorisant l’adhésion des équipes et la durabilité des optimisations.
Étape zéro avant RPA et IA
Automatiser un processus sans en maîtriser toutes les subtilités conduit souvent à créer des robots fragiles et coûteux à maintenir. Le process mining agit comme un diagnostic préalable, identifiant les scénarios répétitifs et stables à automatiser en priorité.
Il permet d’établir une cartographie des cas d’usage RPA/IA les plus rentables et de définir des workflows clairs, évitant le développement de scripts inutiles ou non exhaustifs.
Ainsi, l’automatisation devient un levier d’efficacité réellement rentable et pérenne.
Passer au process mining : vers une performance opérationnelle durable
Le process mining offre une vision objective, exhaustive et mesurable de vos processus, révélant les goulets d’étranglement, les variantes coûteuses et les freins à la scalabilité. Il sert de socle à l’optimisation continue, à la préparation des migrations ERP et à l’automatisation maîtrisée. Cette démarche data-driven réduit les coûts cachés, améliore les délais et renforce la conformité, quelle que soit la taille de l’organisation.
Nos experts sont disponibles pour analyser vos event logs, définir une feuille de route contextualisée et accompagner votre transformation digitale sur des bases factuelles et sécurisées.
