La compréhension et l’optimisation des processus métiers sont devenues des enjeux majeurs pour les entreprises. Pourtant, bien souvent, ces processus sont mal définis, interprétés différemment selon les acteurs et nécessitent des mois d’analyse avant d’être améliorés. Pour aider les entreprises dans leur transformation numérique, NSI Luxembourg propose à ses clients de révolutionner la gestion des processus en exploitant directement les données des systèmes informatiques pour révéler la réalité des flux de travail grâce à l’IBM Process Mining.
Retour sur l’IBM Process Mining avec Yannis Nakos, Strategic Business Development Manager, NSI Luxembourg
Q : Pouvez-vous nous expliquer ce qu’est le Process Mining ?
Yannis Nakos : On compare souvent le Process Mining à un GPS de votre transformation numérique. Le concept est né en 2001 dans un cadre universitaire, mais il a réellement pris son essor en tant que solution informatique il y a 10 ans.
Avant cela, chaque transformation numérique commençait par une analyse manuelle des besoins métiers (de 3 à 6 mois) en se basant sur deux questions : quels défis devons-nous résoudre et quel est le processus sous-jacent ? Or, cette méthode ne permettait de capturer qu’environ deux tiers des informations essentielles. Aujourd’hui, grâce à l’intelligence artificielle, le Process Mining offre une vision objective et exhaustive des activités d’une entreprise en seulement quelques minutes.
Là où chaque collaborateur décrira sa réalité et sa perception du processus de façon subjective, l’outil va analyser de manière objective chaque activité enregistrée au sein des « journaux » (logs en anglais) des systèmes traversés. Le process mining s’attache à analyser ces traces souvent oubliées et qui pourtant recèlent une mine d’or d’information (d’où la notion de minage du processus).
Par exemple, prenons la régulation entourant la clôture des comptes bancaires. La Commission Européenne impose des délais légaux stricts entre la demande de clôture par un client et la fermeture effective du compte. Si une banque ne peut pas prouver qu'elle respecte constamment ces délais, elle s'expose à des pénalités. Grâce au Process Mining, la plus ancienne banque de détail en Italie a réduit son exposition au risque en quelques semaines seulement. Elle a pu analyser ses processus, identifier que sa moyenne dépassait les prescriptions légales, mettre en place une meilleure gouvernance automatisée, centraliser ses règles métier et robotiser certaines tâches fastidieuses en moins de 6 mois. En un temps record, elle a ainsi numérisé et automatisé son processus.
Q : Le Process Mining permet-il aussi de gommer certaines interprétations personnelles ?
Yannis Nakos : En effet ! Prenez 10 personnes d’un même département, toutes avec 10 ans d'expérience, et vous obtiendrez 10 versions différentes d’un même processus. Bien que les étapes soient similaires, elles ne sont pas forcément dans le même ordre, et certaines tâches seront perçues ou exécutées différemment. Avant même de commencer le projet, il est nécessaire de définir clairement les objectifs à atteindre, ce qui peut prendre plusieurs mois d’analyse. Il faut en effet récolter les réponses, organiser des ateliers pour comprendre les divergences, puis recommencer autant que fois que nécessaire. Bien souvent, les besoins métiers sont souvent mal exprimés au début d’un projet informatique. Tout le monde est motivé au départ mais après plusieurs semaines de réunions, les participants veulent tout simplement revenir à leurs activités principales, négligeant des détails à fournir dans la phase d’analyse. Cette étape peut prendre 6 mois de travail, et même après cela des révisions peuvent être nécessaires, bien souvent à cause des changements dans l’environnement opérationnel ou juridique.
Il est donc urgent de revoir la manière dont on décrit et définit les processus.
A l’ère de l’intelligence artificielle, entreprises et directions informatiques ressentent le besoin d’adopter ces technologies – assistants intelligents, agents automatiques – mais leur coût et leur retour sur investissement restent incertains. Le Process Mining apporte une réponse en objectivant l’exécution réelle des processus et en identifiant les étapes pouvant être automatisées sans intervention humaines. Plutôt que de chercher à simuler l’humain avec l’IA, il permet d’optimiser les flux avec des solutions plus prévisibles et industrialisées, comme les workflows, le Business Process Management (BPM) ou la RPA (Robotic Process Automation). Ces technologies offrent un meilleur équilibre entre coûts, fiabilité, empreinte carbone et efficacité, tandis que l’IA, bien que plus flexible, peut dévier sans garde-fous.
L’enjeu est donc d’adopter une approche pragmatique : bien comprendre quelles technologies appliquer à quelles tâches, pour optimiser la performance et la résilience des processus.
Q : Comment le Process Mining intervient-il réellement dans un projet de transformation numérique ?
Yannis Nakos : L’idée est simple : plutôt que de demander aux équipes de décrire leur travail, le Process Mining analyse directement les données des systèmes informatiques. Chaque outil laisse des traces, des journaux (logs) avec des informations essentielles : qui a fait quoi, quand et sous quelles conditions.
En versant ces données et en les traitant via un moteur de Process Mining, on obtient en quelques secondes une vision claire du processus réel. Le Process Mining analyse des millions de transactions et identifie les schémas récurrents : les étapes habituelles, les exceptions, et les bifurcations. Il génère ainsi automatiquement un modèle du processus (BPMN que l’analyste peut ensuite affiner. Tout cela se fait dans le respect du RGPD, grâce à un système de whitelisting qui contrôle précisément les données enregistrées. L’outil ne va enregistrer que ce qu’on lui impose d’enregistrer. Les interactions sont ainsi enregistrées pendant deux semaines, puis le système restitue le processus et les premières pistes d’amélioration.
L’approche adoptée par NSI va encore plus loin : elle permet d’identifier les règles métier imbriquées dans les processus, de détecter les opportunités pour l’IA agentique et même d’analyser les interactions à l’écran en vue d’une automatisation via le RPA. Grâce à des KPIs pertinents, le système peut modéliser un processus avec une précision allant jusqu’à 95%, offrant ainsi une base solide pour la prise de décision.
Q : Quels sont les principaux avantages de cette approche ?
Yannis Nakos : Le gain de temps et la capacité synthétique de projection dans le futur grâce au jumeau numérique sont deux avantages certains !
Contrairement aux approches traditionnelles qui nécessitent des mois d’analyse, cette technologie permet d’identifier quasi immédiatement les dysfonctionnements dans les flux de travail. En quelques minutes seulement, elle fournit des recommandations basées sur des données factuelles, accélérant ainsi la prise de décision.
Au-delà de la détection des inefficacités, le Process Mining met en évidence les écarts de conformité et leurs causes sous-jacentes. Il peut, par exemple, révéler comment certaines décisions sont influencés par des paramètres spécifiques jusque-là difficiles à identifier. L’outil est capable de faire la corrélation avec plusieurs milliers de paramètres et de dire pourquoi une décision a été prise à tel moment, ce qui constitue un gain de temps considérable !
Une fois cette analyse effectuée, le Process Mining crée un jumeau numérique du processus, capable de simuler des modifications et d’anticiper leurs impacts avant tout investissement en automatisation ou numérisation. Il permet de rejouer les activités passées dans une nouvelle configuration et d’évaluer si un changement aura des effets positifs ou non. Cette approche aide également à estimer les ressources nécessaires : fluidifier une étape peut alléger la charge d’un département tout en en créant une ailleurs. Sans cette vision globale, des optimisations locales peuvent engendrer des effets indésirables à plus grande échelle.
En résumé, le Process Mining capture la réalité des processus de manière objective, sans dépendre de descriptions humaines potentiellement biaisées. Il permet d’anticiper les gains avant même d’engager des ressources, évitant ainsi les erreurs d’interprétation et accélérant la transformation numérique des entreprises.
Q : Comment voyez-vous l’avenir de cette technologie ?
Yannis Nakos : L’intelligence artificielle jouera un rôle clé à court terme. Déjà aujourd’hui, ces outils peuvent suggérer automatiquement des améliorations et les intégrer directement au sein des processus.
Dans les prochaines versions, les métiers pourront interagir avec leurs processus comme s’ils conversaient avec un assistant intelligent. Des agents automatisés seront capables de rechercher et filtrer des paramètres spécifiques, permettant ainsi aux analystes et gestionnaires d’être plus réactifs et précis. Cette approche facilitera encore davantage l’exploitation des données pour l’amélioration continue et la conformité.
Un second axe stratégique est celui de l’observabilité opérationnelle. Ce concept, bien connu dans le domaine informatique pour le monitoring des applications et des ressources, peut être transposé aux opérations métier. NSI propose déjà des solutions d’observabilité IT, mais en combinant le Process Mining avec des outils d’automatisation, il devient possible de surveiller en continu les processus métier et d’appliquer des actions correctives en temps réel.
Le Process Mining est souvent perçu comme un simple outil de diagnostic basé sur des données « froides » – des exports historiques issus des journaux applicatifs. Pourtant, une fois connecté en direct aux systèmes opérationnels (CRM, ERP, back-office métier, etc.), il permet de détecter immédiatement toute divergence par rapport aux KPIs définis. Peu importe le système traversé, il peut alerter les responsables ou même déclencher une action corrective automatique. Contrairement aux solutions existantes, cette approche offre une vision centralisée et orientée métier : elle fonctionne indépendamment des outils utilisés. Si un ERP ou un CRM change, l’observabilité du processus reste intacte.
Tous les secteurs peuvent en bénéficier, mais les métiers de la banque, de l’assurance, du transport et de la logistique sont particulièrement concernées. En logistique, par exemple, chaque seconde gagnée peut représenter des centaines de milliers d’euros d’économies. Grâce au Process Mining, chaque amélioration est quantifiable : gain de temps, réduction des coûts, diminution des émissions de CO₂, amélioration de la satisfaction client… Les KPIs sont définis en fonction des priorités de chaque entreprise.
Q : Quelle est l’approche de NSI à ce sujet ?
Yannis Nakos : Dans une logique d’optimisation des outils et de rentabilité, NSI Luxembourg s’associe avec IBM Process Mining, une solution qui simplifie et accélère la transformation numérique des entreprises.
L’un des grands avantages de cette approche est son absence de risque : il est possible de tester la solution avec un investissement initial minime. Si les résultats sont concluants, nous passons à l’étape suivante. Sinon, aucun engagement (no-cure / no-pay).
Notre démarche se structure en plusieurs phases :
1️. Identification des processus à analyser
En l’espace de deux semaines, nous organisons un à deux ateliers avec les équipes métiers afin d’identifier les processus à explorer et de prioriser ceux qui offrent un potentiel d’optimisation rapide.
2️. Collecte et analyse des données
Nous travaillons ensuite avec nos clients pour rassembler et préparer les données nécessaires à l’analyse. Une formation à l’outil est mise en place, et un point de suivi hebdomadaire permet de partager les découvertes et d’ajuster l’investigation. Cette approche garantit une compréhension approfondie du processus et des conclusions solides pour les équipes métiers.
3️. Évaluation des gains et estimation du ROI
Une fois les processus cartographiés, NSI collabore avec les équipes internes pour évaluer leur coût en fonction des ressources et du temps engagés. Mais surtout, nous pouvons estimer les gains potentiels d’une optimisation. Dans la majorité des cas, le retour sur investissement est perceptible dès le premier trimestre.
4️. Mise en œuvre des améliorations
Enfin, nous passons à la phase concrète du projet. Le client peut choisir de repenser entièrement son processus ou d’intégrer des automatisations ciblées. NSI propose alors différentes options :
- Mise en place de règles métier pour encadrer et structurer l’exécution des tâches,
- Automatisation par RPA (Robotic Process Automation) pour supprimer les tâches répétitives,
- Intégration de l’IA pour assister les métiers dans des opérations plus complexes et faciliter la gestion des processus en back-office.
Une fois le processus optimisé, les automatisations prennent le relais pour exécuter les tâches plus rapidement et sans erreur, améliorant ainsi la productivité globale de l’entreprise.
Q : Comment NSI se distingue-t-il sur le marché ?
Yannis Nakos : En partenariat avec IBM, nous avons développé une solution qui permet d’obtenir des résultats concrets et mesurables en un temps record. Grâce à IBM Process Mining et à notre expertise en tant que IBM Platinum Partner, nos clients réalisent des économies dès la première année, avec une réduction significative des coûts par rapport aux solutions des grands éditeurs.
L’un des principaux défis des projets d’automatisation réside dans leur lenteur de déploiement, qui génère frustration et retards. Nous avons donc fait le choix d’une approche orientée démonstration de valeur rapide, afin de garantir un impact immédiat.
De plus, nous allons au-delà de l’implémentation en assurant un suivi à six mois. À cette échéance, nous réalisons un bilan détaillé des gains qualitatifs et quantitatifs obtenus, en les comparant au business case initial.
Nous recommandons à nos clients ce que nous mettons en place pour nous-mêmes. Car nous avons également mis en place du Process Mining pour optimiser nos propres processus sur notre cloud souverain au Luxembourg.
Avec nos solutions NSI TicketFlow & Tickconvert, nous révisons et automatisons des systèmes de ticketing, - un processus historiquement manuel, fastidieux et difficile à automatiser – et ce, sur notre Cloud Souverain, en Saas ou chez nos clients
Résultat : en moins de deux mois, nous avons : diagnostiqué et automatisé les tâches récurrentes, réduit notre temps de résolution des tickets courants à quelques secondes et mis en place un traitement multi-canal, sans intervention humaine.
Cette expertise nous permet aujourd’hui d’industrialiser des solutions comme l’optimisation des centres de contact ou des mailrooms (avec notre solution NSI Digital Mailroom), combinant robotisation et intelligence artificielle.
