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Guide complet de l’exploration des tâches : exemples et cas pratiques

Jon Knisley

4 mars 2025

Dans le monde de l’entreprise, où chaque seconde compte, comprendre la façon dont le travail est effectué est la clef pour atteindre le sommet de l’efficacité. L’exploration des tâches, ou task mining, permet d’apporter un éclairage sur des détails cachés relatifs aux tâches quotidiennes en saisissant les actions des utilisateurs. Ces informations sont ensuite utilisées pour pointer les inefficacités et les pertes de temps. En transformant ces données en informations exploitables, les entreprises peuvent éliminer ces efficacités et accélérer leur parcours vers la transformation numérique. Voyons ce qu’est l’exploration des tâches, comment elle fonctionne et comment vous pouvez l’utiliser pour prendre des décisions plus pertinentes pour votre entreprise.

Qu’est-ce que l’exploration des tâches ?

Il s’agit d’une technique d’analyse des interactions des utilisateurs — frappes sur le clavier, clics de souris et saisie de données — pour comprendre comment les tâches sont effectuées au sein des processus métier. Les données relatives aux activités des utilisateurs sont capturées pour donner une vue très détaillée de l’exécution des tâches. À partir de là, il est possible d’identifier des schémas, des inefficacités et des opportunités d’automatisation.

Les solutions de pointe de task mining étendent ces capacités en intégrant des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA), la vision par ordinateur, ou la reconnaissance optique de caractères (OCR). Cette intégration vous permet de collecter et d’analyser automatiquement les données sur les interactions des utilisateurs, à échelle. Lorsque cette exploration des tâches est associée à l’exploration des processus (process mining) et aux données tirées des journaux d’événements, le résultat est une vue exhaustive et intégrale des opérations de l’entreprise, des informations pouvant être utilisées pour optimiser et automatiser les processus.

En quoi le task mining est-il différent du process mining

Le task mining (exploration des tâches) capture les activités des utilisateurs à leur poste de travail, au niveau de l’interface utilisateur. Ces interactions sont analysées pour rassembler des données sur les tâches (actions, éléments sur les écrans, comportements). Le process mining, quant à lui, analyse les journaux des événements — les enregistrements générés par le système avec horodatages, activités, et identifiants — afin de voir et de reconstituer les éléments au niveau des processus. Si le process mining montre comment les systèmes fonctionnent, le task mining, lui, comble les lacunes en saisissant les actions des utilisateurs. Associées, ces deux méthodes offrent une vue globale des workflows : les données des systèmes sont associées à celles sur les utilisateurs pour une parfaite connaissance des processus.

Les avantages de l’exploration des tâches

L’exploration des tâches dote votre organisation des informations dont elle a besoin pour accroître la productivité des salariés et améliorer la performance de l’entreprise. Elle remplace les suppositions par la précision s’appuyant sur les données. Voici certains de ses avantages-clés :

  • Des renseignements détaillés sur les processus : L’exploration des tâches peut combler les lacunes des données de vos systèmes pour voir comment les tâches sont effectuées et où se trouvent les inefficacités.
  • Moins de frictions dans les processus : En repérant les inefficacités et les goulots d’étranglement, l’exploration des tâches contribue à rationaliser les tâches et à éliminer le travail répétitif et chronophage.
  • Accélération de la transformation numérique : L’exploration des tâches vous permet de repérer où l’automatisation apportera le meilleur retour sur investissement.
  • Boost de productivité : En optimisant les workflows (flux de travail) avec l’exploration des tâches, vous permettez à vos salariés de travailler plus efficacement et de se concentrer sur des tâches de plus grande valeur.
  • Décisions reposant sur les données : L’exploration des tâches fournit des informations exploitables sur la performance des tâches et l’allocation des ressources, pour prendre de meilleures décisions et améliorer les résultats.

Comment l’exploration des tâches fonctionne-t-elle

 

How task mining works abbyy

 

L’exploration des tâches respecte habituellement trois étapes fondamentales : enregistrement, analyse et recommandations. Si les fondamentaux sont similaires, les outils varient en sophistication, et les meilleures plateformes donnent des informations plus détaillées et ont recours à des technologies plus intelligentes. Voyons en détails :

  1. Enregistrement : collecte des données
    La collecte des données commence par la capture des interactions des utilisateurs, comme l’historique des écrans, des frappes de clavier ou des clics de souris, afin de comprendre somment les tâches sont effectuées. Si vous utilisez des outils d’exploration des tâches basiques, des agents intermédiaires ou enregistreurs peuvent être installés sur les appareils des utilisateurs pour se loguer aux sessions, suivre l’utilisation des applications et cartographier les workflows. Pour des informations plus précises, des outils dotés des technologies de vision par ordinateur et d’OCR savent interpréter les éléments figurant à l’écran et extraire automatiquement les données.
  2. Analyse : traitement, cartographie des tâches et détection des schémas
    Une fois les données collectées, la prochaine étape consiste à les filtrer et les traiter pour en retirer les événements non pertinents ou en doublon. Après ce nettoyage, les outils d’exploration des tâches peuvent identifier et grouper des actions séquentielles en tâches distinctes, ce qui vous fournit une infographie, comme des organigrammes ou des chronologies, pour visualiser les workflows. Des outils basiques vous aideront à repérer les actions répétitives et les goulots d’étranglement au niveau des tâches. Mais, en utilisant des plateformes de pointe, vous pouvez obtenir des informations plus détaillées grâce à la détection des schémas fonctionnant avec l’IA pour dévoiler la variabilité des tâches, les inefficacités et les connections au niveau plus large des processus.
  3. Recommandations : suggestions d’automatisation ou d’amélioration des processus
    Une fois que, grâce à l’exploration des tâches, vous avez les informations en main, vous pouvez repérer les opportunités d’automatisation et d’amélioration des processus. Les outils de base peuvent proposer d’automatiser les tâches simples, répétitives, ou chronophages, selon des règles prédéfinies, pour des améliorations progressives. Les plateformes de pointe peuvent aller plus loin et évaluer les tâches en fonction de leur complexité, de leur fréquence, ou de leur délai d’exécution pour formuler des recommandations claires. Ces données vous aideront à prioriser vos efforts d’automatisation et les orienter où cela dégagera le plus de valeur pour garantir que les améliorations sont alignées sur les objectifs plus larges de votre entreprise.

Exemples d’exploration des tâches et cas pratiques

Banque

Dans le secteur des services bancaires et financiers, l’exploration des tâches peut être utilisée pour accélérer les processus, réduire les frictions dans les interactions avec les clients et identifier les tâches répétitives en vue d’une automatisation. Parmi les possibilités d’utilisation :

  • Traitement des demandes de prêts
  • Accord de prêts
  • Ouverture de comptes
  • Flux de détection des fraudes
  • Contrôles de conformité
  • Résolution des litiges sur les transactions

Assurance

L’exploration des tâches peut être utilisée pour repérer les inefficacités dans la gestion des polices d’assurance, comme des étapes inutiles dans le traitement des sinistres ou des retards dans le service aux clients. Parmi les utilisations fréquentes :

  • Automatisation du traitement des sinistres
  • Tâches de souscription à une police
  • Suivi des paiements premium
  • Processus d’enregistrement des clients
  • Flux d’évaluation des risques
  • Vérification de documents

Transports et logistique

Pour améliorer les processus de transport et de logistique, l’exploration des tâches peut permettre de réduire les délais de livraison et de renforcer l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement. Parmi les utilisations fréquentes :

  • Processus de suivi des expéditions
  • Tâches de gestion des inventaires
  • Flux d’optimisation des parcours
  • Opérations de programmation du fret
  • Mise à jour du statut des livraisons des clients
  • Automatisation des rapports de logistique

Finance

Dans le secteur financier, l’exploration des tâches peut contribuer à des rapports financiers plus rapides et plus précis, au suivi de la conformité et au traitement des transactions. Parmi les possibilités d’utilisation :

  • Tâches de reporting financier
  • Flux de préparation des audits
  • Automatisation du traitement des factures
  • Tâches de contrôle de la conformité
  • Réconciliation des transactions
  • Processus d’approbation des dépenses

Comment l’IA révolutionne-t-elle l’exploration des tâches

L’exploration des tâches traverse actuellement une profonde transformation numérique : elle devient plus intelligente, plus rapide et plus impactante pour les entreprises. Grâce à l’intégration d’outils d’IA de pointe, l’exploration des tâches va désormais au-delà de la simple analyse des interactions des utilisateurs. Elle plonge au cœur de chaque tâche pour en saisir les détails, révéler des informations cachées et des schémas jusqu’alors invisibles. L’exploration des tâches fonctionnant grâce à l’IA rapproche des données précises sur les tâches de processus métier plus larges, pour en donner une vision intégrale qui vous aidera à repérer les inefficacités et les axes d’amélioration.

L’IA transforme l’exploration des tâches en une solution plus large de process intelligence, analysant automatiquement des lots de données énormes afin de repérer les schémas, les variations et les inefficacités dans l’exécution des tâches. Le besoin d’effectuer une analyse manuelle est ainsi supprimé, tandis que des recommandations intelligentes sont formulées. En pointant les tâches idéales pour l’automatisation – selon leur fréquence, leur complexité ou leur caractère répétitif –, l’IA vous permet de vous concentrer sur les domaines qui auront le plus fort impact et d’optimiser ce qui compte le plus.

La process intelligence fonctionnant grâce à l’IA peut aussi améliorer la sécurité des données grâce à des technologies de pointe de vision par ordinateur et d’OCR. Elles garantissent la détection et la suppression des informations sensibles, ainsi que le respect des normes de protection des données personnelles comme RGPD ou HIPAA. Il est possible de collecter les données à l’échelle de l’entreprise, de façon ajustable, et d’optimiser les plans d’automatisation pour accélérer la transformation numérique. En réduisant l’écart entre les données liées aux tâches des utilisateurs et celles portant sur l’ensemble des processus métier, l’exploration des tâches associée à l’exploration des processus vous permet de prendre des décisions plus intelligentes pour votre entreprise, basées sur les données, pour des résultats tangibles.

Avec ABBYY Timeline, l’exploration des tâches et celle des processus sont combinées, ainsi que leur simulation

Toutes les solutions pour l’exploration des tâches ne se valent pas. Tandis que les outils traditionnels se concentrent uniquement sur les actions des utilisateurs, ABBYY Timeline fait passer l’exploration des tâches au niveau supérieur en associant task mining et process mining, pour une parfaite connaissance des processus – vous avez ainsi une vision à 360 degrés de vos opérations. Des techniques de simulation sont également intégrées à cette solution pour prévoir les résultats des améliorations proposées pour les processus.

Fonctionnant grâce à une IA de pointe et au machine learning, Timeline détecte automatiquement les schémas, pointe les inefficacités et identifie les variations dans l’exécution des tâches, même pour de grandes équipes géographiquement dispersées. Cela vous permet de repérer les opportunités d’automatisation qui seront le plus rentables et de les déployer efficacement pour un maximum d’impact.

Grâce à un suivi en temps réel et à plus de 25 outils d’analyse pré-intégrés, Timeline vous permet de plonger au cœur des tâches, de simuler les modifications apportées aux processus, d’en prédire les résultats et de mesurer l’impact de ces changements en temps réel. Vous voulez voir comment ABBYY Timeline peut transformer la façon dont vous travaillez ? Contactez dès aujourd’hui l’un de nos experts.

Jon Knisley

Jon Knisley

Responsable du marketing produit pour la Process AI chez ABBYY

Jon Knisley est le responsable du marketing produit pour l’intelligence des processus (Process AI) chez ABBYY. Il définit et fournit de la valeur commerciale grâce à l’intelligence des processus pour des entreprises de premier plan à l’échelle mondiale. Avant d’occuper ce poste, Jon était associé chez Reveal Group et a travaillé sur la technologie de découverte de processus de pointe de FortressIQ.

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