Machine learning

Why combine Machine Learning with Process Mining?

Définitions

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L’Intelligence Artificielle (IA) doit pouvoir penser par « elle-même ». C’est en tout cas l’essence même de ces technologies. Elle doit pouvoir, grâce à une multitude de données, pouvoir apprendre et s’adapter pour surpasser l’intelligence humaine. L’IA en tant que telle est souvent encore en phase de R&D et ce que l’on appelle de l’IA s’apparenter en fait souvent à du Machine Learning.

Artificial Intelligence illustration
Machine Learning Illustration

Qu'est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning (ML) est un ensemble de technologies et d’algorithmes. Le ML a besoin d’un historique de données précises pour agir ou réagir. Pour illustrer cela, Alexa d'Amazon est un bon exemple. Alexa contient une technologie de reconnaissance vocale qui lui permet, à partir de sons, de les associer à une action à mener. « Quelle est la météo à Paris demain » : Alexa va reconnaitre différents sons et les associer grâce à des algorithmes à une réponse à donner. Cela semble intelligent mais il y a en fait peu d’apprentissage ici de la technologie.

L'association Machine Learning - Process Mining

Le Machine Learning associé au Process Mining est un moyen d'apporter de l'intelligence dans la lecture, la visualisation et l'analyse des processus métier tels qu'ils sont opérés au quotidien.

Intelligent Process Mining

Les opportunités du Process Mining intelligent

Il existe un lien entre ces 2 technologies : elles ont besoin et se nourrissent de données pour créer de la valeur ajoutée. C'est en cela qu'elles donnent une nouvelle dimension au Process Mining.

Les avantages du Process Mining Intelligent

Anticiper les points de friction et anomalies

Il est possible de prévoir quelles vont être les problématiques à venir dans les processus pour mieux les prévenir.

Prévoir les futurs étapes du process

Anticiper de futurs goulets d'étranglement, en supply chain par exemple, permet d'ajuster le staffing et les stocks nécessaires au bon déroulement du process.

Adapter les ressources nécessaires au déroulement optimal du process

Il est possible de prévoir quelles vont être les problématiques à venir dans les processus pour mieux les prévenir.

Recommander des évolutions du process pour gagner en performance et en productivité

Dans un process procure-to-pay par exemple, lorsqu'un fournisseur est connu, cela permet de comprimer la durée d'un process chronophage.