L’optimisation des processus est l’approche systématique consistant à identifier et à éliminer les inefficacités au sein du flux de travail d’une organisation. Les principaux objectifs de l’optimisation des processus sont d’améliorer les performances de l’entreprise et de réduire les coûts en rationalisant les opérations. Bien que le concept semble simple, dans la pratique, il implique souvent de nombreux essais et erreurs. Cependant, en adoptant une approche basée sur les données, les organisations peuvent transformer l’optimisation des processus d’un simple jeu de devinettes en un avantage stratégique.
Le plus souvent, les organisations ont du mal à tirer le meilleur parti des données dont elles disposent et ne savent pas par où commencer. Même si certaines organisations sont plus avancées dans leur parcours axé sur les données, beaucoup n’ont pas encore pleinement réalisé l’impact que cela peut avoir non seulement sur la réussite organisationnelle, mais également sur l’obtention d’un avantage concurrentiel.
Alors que les entreprises cherchent à accélérer leurs priorités en matière d’IA (et Investissements dans l’IA) dans les mois et les années à venir, nombreux sont ceux qui se tourneront vers l’optimisation des processus pour prioriser les opportunités d’augmentation de la productivité, d’amélioration de la qualité des produits et des services, d’améliorer l’expérience client et de réduire les coûts.
Ce qu’il faut et le retour sur investissement que cela peut fournir
Alors, comment les organisations devraient-elles considérer l’optimisation des processus comme un levier pour faire passer leur activité au niveau supérieur ?
La réponse : être davantage axé sur les données. Les données constituent l’épine dorsale de l’IA et la pierre angulaire d’une optimisation efficace des processus : elles fournissent des informations sur le fonctionnement des processus, identifient les domaines à améliorer et mesurent l’impact des changements. Plus précisément, les organisations peuvent exploiter les données pour l’optimisation des processus afin de contribuer à :
Mesure des performances : Suivre l’efficacité des processus pour identifier les domaines d’amélioration
Analyse des causes : Analyser les données pour identifier les causes sous-jacentes des problèmes de processus
Analyse prédictive : Prévoir les problèmes potentiels et optimiser de manière proactive l’exécution en fonction des données historiques
Comment mobiliser l’optimisation des processus
Cela m’amène au point suivant : les données doivent être liées à l’optimisation des processus pour découvrir des opportunités et de la valeur. Sinon, il s’agit simplement de beaucoup de informations déconnectées.
Voici les étapes que les organisations peuvent suivre pour activer leur parcours :
Identifiez les processus clés : Déterminer quels processus ont l’impact le plus significatif
Collecter et analyser les données : Recueillir des données pertinentes pour comprendre les opérations en cours
Cartographiez le processus : Créer une représentation visuelle pour identifier les problèmes potentiels
Fixez-vous des objectifs clairs : Définir des objectifs spécifiques pour l’amélioration des processus
Développer des stratégies d’amélioration : Réfléchir à des solutions pour résoudre les problèmes identifiés
Essai et test : Expérimentez des changements à petite échelle, puis développez
Mettre en œuvre les changements : Déployer des améliorations réussies dans toute l’organisation
Surveiller et évaluer : Suivez en permanence les performances et ajustez si nécessaire
Surmonter les défis de l’optimisation des processus
Parmi les obstacles les plus courants auxquels les entreprises mondiales sont confrontées dans leurs efforts d’optimisation figurent la résistance culturelle au changement, le manque de fiabilité des analyses en raison de la qualité des données et les contraintes de ressources.
Lors de l’optimisation du travail, il existe des outils sophistiqués qui peuvent vous aider et qu’il ne faut pas négliger. Par exemple, la gestion des processus métier (BPM) les logiciels peuvent aider à automatiser et à gérer des processus complexes, et les outils d’analyse de données peuvent fournir des informations sur les performances et identifier les opportunités d’amélioration. Et lorsque l’IA générative est intégrée à l’ensemble, les tâches de routine peuvent être automatisées, les flux de travail peuvent être optimisés et les organisations peuvent mieux prédire les résultats.
Il convient de noter que la grande majorité des organisations rapportent plus de succès en matière d’optimisation des processus que de défis.
Exemple 1 : Soins de santé
UN étude publiée dans le Journal de gestion des soins de santé a souligné l’utilisation de l’analyse des données pour optimiser le flux des patients dans les services d’urgence. En analysant les modèles d’arrivée des patients, les temps d’attente et l’utilisation des ressources, les hôpitaux ont pu améliorer la satisfaction des patients, augmenter leur capacité et réduire les temps d’attente. Plus précisément, le Service national de santé (NHS) Au Royaume-Uni, les soins aux patients ont été améliorés grâce à une diminution de 53 % des visites à l’hôpital et à des économies estimées à 2,8 millions de livres sterling.
Exemple 2 : secteur public
Après avoir investi dans l’optimisation des processus technologiques, l’État de l’Oklahoma a obtenu des informations basées sur des données qui l’ont aidé à comprendre ses principaux défis financiers et comment les relever. En conséquence, l’État a pu identifier plus de 174 millions de dollars d’économies potentielles, réaliser des audits 200 fois plus rapidement et examiner plus de 24 000 bons de commande d’une valeur de 4,58 milliards de dollars en moins de 12 semaines.
Un dernier mot sur l’optimisation des processus
L’optimisation des processus n’est pas une activité consistant à définir et à oublier. Il faut plutôt le considérer comme un voyage continu. En favorisant une culture d’amélioration continue, les organisations peuvent s’adapter aux conditions changeantes et conserver un avantage concurrentiel.
En devenant une organisation davantage axée sur les données et en tirant parti des bons partenaires en matière de données et de technologies, les organisations peuvent améliorer considérablement leurs processus, réduire leurs coûts et favoriser leur réussite globale. La clé du succès réside dans un état d’esprit d’amélioration continue et l’implication active des collaborateurs à tous les niveaux.
