Data / IA

L’IA et le process mining comme leviers de la migration vers S/4Hana

Par La rédaction, publié le 03 septembre 2021

SAP a annoncé la fin de la maintenance d’ECC à fin 2027, les DSI doivent donc réfléchir dès à présent à leur stratégie de migration vers la nouvelle plateforme S/4Hana, car il s’agit d’un chantier complexe et onéreux. Nombre de directions générales, inquiètes par le coût et les risques du projet, le reportent faute de ROI avéré. La question est donc de savoir comment démontrer la valeur d’une transformation sur le patrimoine SAP existant.

Par Thierry Cartalas, Associé, TNP Consultants
et Réda Bellal, Consultant Senior

Pour les DSI, S/4Hana représente une opportunité d’amélioration de l’efficacité opérationnelle et numérique d’un paysage SAP souvent complexe et lourdement équipé de spécifique. Une migration S/4 apporte ainsi de nouvelles fonctionnalités basées sur les best practices de l’éditeur (par exemple, pour les processus de ventes client, la réallocation logique des stocks au moment du contrôle de disponibilité), mais aussi une rationalisation des mandants existants et une simplification du modèle de données (par exemple, l’agrégation des tables financières). À cela s’ajoutent de nouveaux modules d’intelligence artificielle, des évolutions en termes de performances grâce à l’exécution en mémoire, et un accès en temps réel aux données grâce à la plateforme technique Hana qui combine analytique et transactionnel.

Au préalable d’une migration S/4, il est donc recommandé d’établir un bilan approfondi de la dette technique accumulée sur ECC6. En effet, la multiplication des déploiements SAP et des spécifiques au fil des années a réduit la visibilité qu’ont les métiers sur la réalité de leurs processus et a induit des complexités, sources de baisse d’efficacité opérationnelle. C’est là que le process mining (PM) entre en jeu. Le PM est une nouvelle discipline utilisant l’intelligence artificielle pour découvrir le fonctionnement des processus de bout en bout entre les différents outils informatiques déployés. La découverte des processus est basée sur la chronologie des activités transactionnelles opérées dans le système. Elle permet ainsi de dresser un état des lieux des processus exécutés et d’en mesurer la performance (KPI), d’identifier les déviations existantes du processus nominal (appelées variantes) et, in fine, de définir des recommandations et des leviers d’amélioration opérationnelle des processus. Certains outils de PM permettent aussi la mise en œuvre d’automatisations, via de la RPA par exemple.

En fonction des interpréteurs disponibles, le PM permet ainsi aux métiers d’analyser et de challenger leurs processus (gestion financière et comptable, order to cash, purchase to pay, RH, production…) indépendamment des outils informatiques utilisés. Le PM devient alors un levier nouveau d’amélioration continue en réduisant les variantes.

La cartographie dynamique des processus apportée par le PM peut diverger de la vision théorique telle que perçue par les « business owners ». Cette vision nouvelle, pragmatique et chiffrée, aide les métiers et les DSI à choisir le meilleur mode de migration : Green Field (repartir d’une feuille blanche) ; Brown Field (partir du système existant) ; ou Hybride, en identifiant par exemple les processus efficients à garder et les processus déficients à améliorer ou à abandonner.

Le PM peut également aider la DSI à évaluer la pertinence du spécifique accumulé, grâce à un algorithme d’analyse sémantique des logs applicatifs SAP qui les couple aux activités métier découvertes par l’outil de PM. Cette analyse permet de chiffrer l’impact du spécifique sur la dégradation des délais et sur la charge de travail des utilisateurs, pour aider l’entreprise à choisir la bonne stratégie de migration.

Le process mining peut en fait être utilisé à toutes les étapes du projet de migration vers S/4. Lors de la phase de cadrage, il permet de créer un business case valorisant le projet auprès des métiers et justifiant la stratégie de migration. Lors de la conception, il facilite l’analyse des écarts (primordiaux à l’établissement du backlog de développement), en comparant le standard S/4 aux processus réellement mis en œuvre. Lors de la phase de réalisation, il permet de challenger les choix de modélisation des processus par l’intégrateur et d’anticiper la recette métier.

Enfin, le process mining est surtout utilisé en run. Car il permet aux équipes métier de garder le contrôle sur les processus mis en place et de déceler plus tôt les dysfonctionnements, avant qu’ils ne génèrent des impacts non souhaitables pour la conduite des affaires.

Souvent présenté comme une discipline d’optimisation de l’exécution des processus, le process mining fait montre d’un usage beaucoup plus large, et donne même lieu à l’introduction d’une nouvelle discipline dans les centres de compétences SAP : l’intelligence artificielle au service des processus.

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