Ingénierie des processus, RPA, Process Mining

Unis, ils sont plus forts : Process Engineering, RPA, Process Mining. Le directeur financier devrait mettre en place une gestion intégrée des processus numériques afin d'en exploiter tout le potentiel. Que ce soit dans la comptabilité, le trafic des paiements ou les achats, les dysfonctionnements des processus tels que les décomptes incomplets, les processus retardés et les opérations manuelles sont monnaie courante et constituent une épine dans le pied de tout directeur financier.

Les entreprises s'attaquent désormais à ces facteurs de coûts à l'aide de moyens numériques. Elles utilisent pour cela des approches telles que l'ingénierie des processus, le Process Mining et la Robotic Process Automation (RPA). Mais il est rare que les forces soient réunies.

L'ingénierie des processus est la discipline par laquelle les entreprises définissent et documentent leurs processus commerciaux. Les outils de gestion des processus d'entreprise (BPM) permettent de les visualiser et les méthodes d'optimisation des processus d'entreprise (BPO) permettent de les améliorer.

Différents outils aident à la visualisation. Mais cette discipline ne révèle pas complètement les performances empiriques comme la durée des processus et la variance des processus - c'est-à-dire dans quelle mesure les collaborateurs s'écartent du processus théorique. Les ateliers de processus classiques ne montrent toujours qu'une partie de la vérité.

C'est à cela que sert le Process Mining. Cette discipline permet de visualiser les processus réels basés sur l'informatique dans toute leur ampleur, sur la base de données réelles, avec toutes les inefficacités, les boucles, les taux d'automatisation et les variantes non conformes au processus théorique.

Les indicateurs clés de performance et les analyses conduisent à une sorte de "Business Intelligence basculée dans la perspective du processus". Avec des données de base aussi larges que possible dans le modèle, les avantages augmentent, car les modèles peuvent être mieux identifiés. Le déficit : les étapes manuelles en dehors du système et le contenu de certaines instructions de travail ne sont pas visibles.

Les entreprises automatisent les processus grâce à des optimisations complexes des systèmes informatiques, à des systèmes de gestion des flux de travail en amont, à des modules RPA et à des moteurs d'intelligence artificielle.

On ne voit pas toujours immédiatement dans quelle mesure ces méthodes automatisent les processus de manière fiable et sans erreur dans le résultat. Il manque la transparence sur l'ensemble du processus, c'est-à-dire la valeur ajoutée que le Process Mining apporte. Les interfaces professionnelles et techniques devraient donc être beaucoup plus intégrées.

Chacune de ces disciplines a donc ses propres lacunes. Pour les combler, une approche combinée des trois instruments s'impose. Les entreprises élaborent un processus théorique. Celui-ci est enregistré comme référence dans un outil de Process Mining via une interface BPM.

Les écarts dans les étapes de travail et les temps de passage peuvent y être identifiés et optimisés grâce au BPO. L'efficacité des mesures d'amélioration et l'ampleur des potentiels d'automatisation deviennent vraiment tangibles grâce à un soutien empirique. Les modèles de procédure établis tels que "Plan - Do - Check - Act" acquièrent une toute nouvelle dynamique grâce à ces outils.

Les entreprises évitent certains modèles d'erreurs grâce à des règles de délégation dans un système de gestion des flux de travail ou en confiant le processus à un robot logiciel. La RPA permet également de réduire les temps de traitement. Les outils d'exploration des processus permettent d'identifier les tâches pour lesquelles la RPA permet de réaliser les économies les plus importantes.

Les outils de Process Mining révèlent également si les règles d'automatisation fonctionnent ou si elles entraînent éventuellement des dépenses supplémentaires et des erreurs lors des étapes ultérieures du processus. Les entreprises peuvent en outre vérifier l'efficacité et les interactions des mesures d'optimisation classiques par le biais du monitoring des processus.

Intégré dans un processus d'amélioration continue, il en résulte une gestion numérique des processus qui donne de bien meilleurs résultats que des projets d'optimisation séparés. Les points faibles et les angles morts des différentes disciplines sont éliminés et le directeur financier dispose ainsi d'un instrument plus puissant pour lutter contre les inefficacités.