CELONIS et EMPORIX associent orchestration des processus et process mining pour transformer les entreprises en profondeur

Nous avons demandé à Arnaud LARTIGUE, directeur du Value Engineering chez CELONIS de nous en dire plus au sujet du process mining et du moteur d’orchestration EMPORIX.

Techniques de l’ingénieur : Comment avez-vous connu le process mining et rejoint CELONIS ?

Arnaud LARTIGUE : J’ai commencé dans l’analyse de process il y a 25 ans. À l’époque j’étais dans le conseil et je faisais de l’analyse de process papier. Mais un jour, j’ai découvert le process mining lors de mes travaux de veille technologique et je suis tombé amoureux du concept. Si la solution avait existé lorsque j’ai débuté, ma carrière aurait été bien différente !

Avant de rejoindre CELONIS il y a trois ans, j’en ai d’abord été client, puis partenaire. Comme je connaissais bien le produit, CELONIS m’a alors embauché lorsque la filiale française a commencé à se développer.

Je suis dorénavant directeur du Value Engineering. Dans notre domaine, les ingénieurs de la valeur sont les personnes qui construisent la promesse en avant-vente et qui la délivrent.

Comment CELONIS exploite-t-elle l’IA pour le process mining ?

Je ne suis pas un spécialiste de l’IA, mais j’ai participé au montage du laboratoire commun entre Atos et Google en 2019. Les technologies basées sur l’IA sont désormais matures depuis au moins cinq ans et des solutions existent sur étagère. Les IA génératives ne sont donc que la partie émergée de l’iceberg. Je constate que les entreprises se sont emparées du sujet, notamment pour réinventer les chatbots qui ne sont plus basés sur des arbres de décision et arrivent enfin à proposer des réponses pertinentes.

Chez CELONIS, nous n’avons pas attendu pour intégrer l’IA, mais comme tous, nous avons redonné un coup d’accélérateur en sortant notre propre copilote, capable de répondre à n’importe quelle question de nos utilisateurs sur leurs processus. Celui-ci est actuellement en train d’être testé par une vingtaine de clients dans le monde.

L’outil est performant, car à la différence des IA génératives grand public, il a accès aux informations transactionnelles des processus internes de l’entreprise, donc à une véritable mine d’or.

La vraie force de l’outil c’est qu’il est capable de « lire les processus », d’en tirer les indicateurs et de les rendre compréhensibles à n’importe quel utilisateur, de l’opérateur au PDG.

Mais pour être opérationnel chez le client, le copilote doit d’abord être affiné. Ce qui est impressionnant, c’est que cela prend à peine une dizaine de jours !

Concrètement, quels sont les cas d’usage ?

Il y en a énormément ! Prenons l’exemple de la comptabilité fournisseur. L’utilisateur peut poser une question simple : quels sont mes délais de paiement avec tel fournisseur ? Plutôt que d’aller chercher la réponse dans l’ERP¹, ce qui peut être long, la réponse est obtenue immédiatement.

Voici un autre exemple, qui impacte directement les opérateurs de terrain. Nous travaillons avec deux acteurs des télécoms en France au sujet de l’installation de la fibre, une tâche qui implique une multitude d’opérations de terrain répétitives. Il faut savoir que chaque changement de box nécessite une intervention humaine. Or, une fois sur deux, il y a un problème : local pas accessible sans nacelle, clé de la porte perdue, etc., et il faut repasser.

Nous aidons les opérateurs à identifier en amont les problèmes afin d’anticiper le passage du technicien, car chaque passage coûte extrêmement cher en temps passé et en équipement mobilisé. Du point de vue financier, les bénéfices sont immédiats. Ces opérations étant sous-traitées à des entreprises payées à l’acte, chaque acte évité est une économie. Enfin, c’est aussi la garantie d’une meilleure satisfaction client, ce qui est d’ailleurs le plus important.

Concrètement, nous permettons aux opérateurs d’identifier tous les cas de figure possibles, en prenant en compte les multiples informations déjà récoltées lors d’événements passés : type de bâtiment, profil du client, zone géographique, etc. Toutes ces informations permettent ainsi à l’IA de faire des prévisions, ce qui est finalement le but de toute bonne IA : anticiper les problèmes avant qu’ils arrivent.

Pouvez-vous nous parler de votre solution d’orchestration des processus développée avec EMPORIX ?

Il y a de nombreux domaines où l’automatisation des processus qui sont lus en parallèle a besoin d’être orchestrée, à l’aide de moteurs d’orchestration. Or, celui d’EMPORIX est spécifiquement conçu pour traiter les gros volumes de transactions.

Prenons l’exemple du e-commerce : que se passe-t-il lorsqu’on commande sur une grosse plateforme en ligne et qu’un produit n’est plus en stock ? Un robot informe l’entrepôt que le produit manque, prévient le client, donne une autre date de livraison et effectue une multitude d’actions en parallèle, en temps réel. La gestion de ces processus est alors confiée à des plateformes d’orchestration.

Il se trouve que ce concept qui vient du e-commerce s’applique également au commerce traditionnel, mais aussi à l’industrie, notamment à la supply chain. Et on sait combien les industriels rencontrent actuellement des problèmes liés à leur chaîne d’approvisionnement. Or, en lisant ces processus, nous sommes capables de trouver l’origine des problèmes et définir les bons modèles d’orchestration.

Une gestion plus intelligente des processus devient alors essentielle. En exploitant la puissance de la plateforme d’intelligence des processus de CELONIS, le moteur d’orchestration d’EMPORIX permet alors aux entreprises de repenser la manière dont les process fonctionnent. L’orchestration devient vraiment intelligente, notamment grâce à l’IA, qui est l’un des outils permettant réellement d’approcher l’excellence opérationnelle, d’améliorer l’expérience client et de faire en sorte que les entreprises puissent fonctionner même lorsque la supply chain est perturbée.

¹ Enterprise resource planning, ou Progiciel de gestion intégré