Optimiser ses processus selon Deloitte

Optimiser ses processus, c’est d’abord les repérer précisément et ne pas confondre processus et procédure.

La procédure explicite le « comment faire » telle activité dans une entreprise (comment, quand, qui ?).

Le processus décrit la série continue des opérations enchainées visant à opérer quelque chose : une réalisation, un management, un support, etc. Le processus utilise des « entrées » (informations ou objets) pour obtenir des « sorties » ou résultats qui peuvent servir d’entrée à un processus aval, etc.

On a compris que toute entreprise est un ensemble de processus interreliés guidés par des procédures.

Un évènement d’un processus se caractérise par les éléments suivants : une description, une entrée, une sortie, un horodatage, un pilote, un destinataire, un objectif, un moyen de mesure et de contrôle.

L’objectif de l’analyse est de repérer et de visualiser la manière dont se réalise le processus étudié ; l’ordre des opérations, leurs enchaînements, les dysfonctionnements, etc.

Optimiser ses processus , c’est de corriger les dysfonctionnements, améliorer les procédures, automatiser etc.

Les outils techniques pour optimiser ses processus se développent ainsi que les cabinets conseils en la matière.

 

C’est sur ces sujets que le cabinet Deloitte a entrepris une étude en fin 2020 et publié le rapport source de cet article.

Plus de 100 entreprises de 24 pays ont répondu à un questionnaire en ligne. Les répondants étaient responsables IT, directeurs de fonction, responsables de projet ; certains étaient des praticiens chevronnés et d’autres des adoptants précoces.

 

On présentera les résultats principaux contenues dans le rapport selon le plan suivant :

-d’abord, les attentes des entreprises, les domaines d’utilisation et les avantages obtenus ;

-puis, les facteurs de réussite du Process Mining.

Pour qui veut lire le rapport : (Adoption du Process Mining et facteurs de réussite (deloitte.com)

 

1. Attentes, domaines d’utilisation et avantages obtenus

1.1..Les attentes des entreprises.

Voici les principales attentes et les avantages espérés des répondants en matière de Process Mining :

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Les attentes clés sont les avantages directs : l’amélioration des processus, la transparence et la réduction des coûts, le potentiel d’automatisation et la surveillance des processus.

Les autres avantages attendus doivent être vus comme conditionnés par des actions de l’entreprise.

 

1.2. Les domaines d’application.

Voici les principaux domaines d’application cités par les répondants :

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Les domaines les plus fréquemment cités sont : les achats, la comptabilité, le commercial et la relation client, la logistique, la production et le contrôle de gestion.

La quasi-totalité des entreprises qui ont commencé à utiliser le Process Mining prévoient de développer cette utilisation.

 

1.3. Les avantages obtenus par les utilisateurs.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

La principale valeur ajoutée est « la transparence des processus », la mise en œuvre de mesures d’optimisation, la réduction des temps, l’obtention d’économie.

Les participants ajoutent qu’utiliser avec succès le Process Mining nécessite des compétences techniques et des compétences spécifiques : connaissance approfondie des processus, expertise métier pour transformer les résultats du Process Mining en informations précieuses, expérience de praticiens du Process Mining.

 

 

2. Les facteurs de réussite du Process Mining

 

Sur ce sujet, les répondants citent les facteurs figurant dans le tableau ci-dessous :

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Les cinq principaux facteurs sont les suivants :

–Coordination totale entre les fonctions Business et IT ;

–Qualité des données ;

–Objectifs clairs

-Engagement de la direction.

-Disponibilité de « ressources dédiées »

Auxquels il faut ajouter les compétences des personnes engagées dans l’analyse et l’optimisation.

Voyons le contenu de chacun de ces facteurs.

 

2.1. L’engagement de la direction.

C’est la première et la plus évidente exigence mais cela ne devrait pas être une simple autorisation de faire ni même l’attribution d’un budget.

Ici, la direction doit choisir en connaissance de cause et entraîner l’adhésion de ses collaborateurs.

 

2.2. La totale coordination entre les fonctions IT et les autres fonctions.

Les directeurs de fonction et ceux de la fonction IT ont souvent des objectifs contradictoires mais leurs coordination et coopération sont décisives.

Obtenir des résultats de Process Mining ne peut se faire précisément et rapidement, aujourd’hui, qu’en ayant recours à l’informatique. Les projets sont lancés ou choisis par les directions de fonction mais c’est la fonction IT qui est responsable de l’extraction et de la modélisation des données ainsi que du choix des outils.

 

2.3. L’affection de ressources à une unité dédiée.

Affecter des ressources à tout projet de Process Mining est un facteur critique de succès. Mais il est tout aussi important d’avoir un Centre d’excellence dédié à sa mise en œuvre.

L’allocation de ressources est un indicateur d’engagement de la Direction ; elle réduit les risques de retard de mise en œuvre et de soumission du budget à la conjoncture.

La création d’un centre d’excellence (COE= center of excellence) dédié, c’est-à-dire d’une équipe d’experts travaillant dans ce seul but est aussi un important facteur de succès ; une unité distincte au sein de l’entreprise ayant son propre budget, son propre personnel, etc., tendra, sans doute, à montrer un fort désir de réussir.

Et, par ailleurs, la création d’un tel centre, témoignage de l’engagement de la Direction, sera un facteur de facilitation de la coordination entre directeurs de fonction et directeur d’IT.

 

2.4. La qualité des données. 

C’est évidemment un indéniable facteur de succès du Process Mining et on peut en lister les caractéristiques.

-Elles doivent être à la fois accessibles et complètes.

L’accessibilité postule une bonne connaissance des processus et des sources de données ainsi que l’expertise nécessaire pour extraire et traiter les données.

L’exhaustivité signifie que l’ensemble des données collectables contient toutes les informations nécessaires pour faire l’analyse visée.

-Elles doivent refléter avec précision les événements réels du processus ; les processus complexes comportent plusieurs étapes et exigent de choisir entre étape terminale et étapes intermédiaires.

-La granularité temporelle doit être vérifiée.

Il est possible d’atténuer la faible qualité des données en soumettant les premiers résultats à la critique des experts du processus ;

 

2.5. Les compétences des collaborateurs.

La mise en œuvre de projets de Process Mining et l’analyse des résultats nécessitent des expertises spécifiques, comme indiqué dans tableau ci-dessous.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Les entreprises enquêtées soulignent que la réunion des expertises nécessaires est l’un des défis majeurs à surmonter.

On peut voir dans le tableau ci-dessus la liste hiérarchisée des expertises nécessaires :

– la connaissance des processus, qui vient en premier ;

– les compétences analytiques,

– les compétences en ingénierie des données.

– les compétences en modélisation des processus.

– les capacités de gérer et d’exercer le leadership en situation de changement.

Le cabinet Deloitte tient à ajouter que les compétences en apprentissage automatique (IA) tendent à devenir de plus en plus importantes

Il est sûr que cet ensemble de compétences implique la création d’une équipe d’experts différents.

 

Aucune reproduction ne peut être faite de cet article sans l’autorisation expresse de l’auteur.  A. Uzan.   13/11/2022.

 

 

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