Modélisation des processus & cartographie des données : le socle de toute IA qui passe en production.
Avant d’automatiser, il faut savoir comment vos processus tournent vraiment et ce que valent vos données. Nous reconstruisons vos processus par process mining et cartographions vos sources structurées et non structurées, avec un scoring d’exploitabilité IA.
Le problème
On automatise rarement ce qu’on ne comprend pas
La majorité des projets d’IA et d’automatisation échouent en amont, pas sur le modèle. On automatise un processus tel qu’il est décrit dans une procédure, alors que le terrain en exécute trois variantes différentes, avec des reprises manuelles, des cas d’exception et des boucles invisibles. Côté données, on découvre trop tard que la source est incomplète, mal qualifiée, sans droit d’usage clair, ou enfermée dans des PDF et des e-mails impossibles à exploiter en l’état.
Résultat : des automatisations fragiles et des assistants IA qui hallucinent faute de matière fiable. La cause est presque toujours la même : un processus mal modélisé et des données dont on ignore la véritable exploitabilité.
Notre démarche en 4 étapes
Process mining (as-is)
Nous reconstruisons les processus réels à partir des logs et journaux d’événements de vos systèmes (ERP, CRM, ticketing), pas du déclaratif. Variantes, goulots, reprises et cas d’exception apparaissent tels qu’ils existent.
Processus cibles (to-be)
Nous repensons chaque processus pour l’IA et l’automatisation, en estimant le gain attendu étape par étape : temps, qualité, taux d’automatisation, charge évitée.
Cartographie des données
Inventaire des sources structurées (ERP, CRM, bases, APIs, entrepôt) et non structurées (documents, contrats, e-mails, tickets, PDF, images), reliées aux étapes de processus qu’elles alimentent.
Scoring d’exploitabilité IA
Pour chaque source : disponibilité, qualité, droits d’usage, gouvernance et exploitabilité par l’IA. Vous savez ce qui est prêt, ce qui doit être préparé et ce qui bloque.
Livrables
Ce que vous repartez avec
- Les cartes de processus as-is reconstruites par process mining, variantes comprises
- Les processus cibles to-be repensés pour l’IA, avec gain estimé par étape
- Une cartographie des sources de données structurées et non structurées
- Un scoring d’exploitabilité IA par source (disponibilité, qualité, droits, gouvernance)
- Les prérequis data et les chantiers de mise en conformité à lever avant industrialisation
- Une lecture priorisée des automatisations à fort gain et faible prérequis
L’industrialisation de l’IA, adossée à l’ADN data & conformité de Datanaos
Questions fréquentes
Qu’est-ce que le process mining, concrètement ?
C’est la reconstruction d’un processus à partir des traces laissées dans vos systèmes : journaux d’événements, horodatages, transitions de statut. On obtient le déroulé réel, avec toutes ses variantes, là où un atelier déclaratif ne montre que le processus idéalisé.
Pourquoi cartographier aussi les données non structurées ?
Parce qu’une grande part de la valeur de l’IA s’y trouve : contrats, e-mails, tickets, PDF, images. Nous évaluons leur exploitabilité (extraction, RAG, classification) au même titre que les données d’ERP ou de CRM.
Quelles données devons-nous fournir pour le process mining ?
Des extraits de logs ou journaux d’événements des systèmes concernés (identifiant de cas, activité, horodatage). Le périmètre exact est défini au cadrage, dans un cadre de confidentialité strict.
En quoi Datanaos renforce cette mission ?
La mission s’adosse à l’ADN data et conformité de Datanaos : gouvernance des données, droits d’usage et qualité sont traités sérieusement, ce qui sécurise le passage des cas d’usage en production.
Passez de l’expérimentation à l’IA en production
Commencez par un diagnostic court à prix fixe : maturité, cas d’usage à fort ROI, et une roadmap priorisée. Sans engagement.