Apprentissage automatique dans la gestion des processus métier : une revue systématique de la littérature

L'apprentissage automatique (AA) fournit des algorithmes pour créer des programmes informatiques basés sur des données sans les programmer explicitement. Dans la gestion des processus métier (GPM), les applications d'AA sont utilisées pour analyser et améliorer les processus de manière efficiente. Trois exemples fréquents d'utilisation de l'AA sont la fourniture d'un support décisionnel via des prédictions, la découverte de modèles de processus précis, et l'amélioration de l'allocation des ressources. Cet article organise le corpus de connaissances sur l'AA en GPM. Nous extrayons les tâches de GPM issues de différentes littératures, les résumons selon les phases du cycle de vie d'un processus, expliquons comment l'AA aide à réaliser ces tâches et identifions les points communs techniques dans les mises en œuvre de l'AA à travers les tâches. Cette étude est la première revue exhaustive sur l'utilisation de l'AA en GPM. Nous espérons qu'elle pourra ouvrir la voie à une nouvelle ère de recherche cumulative en aidant les chercheurs à identifier les travaux préliminaires pertinents puis à combiner et développer davantage les approches existantes de manière ciblée. Notre article aide les managers et consultants à trouver des applications d'AA pertinentes dans la phase actuelle d'un projet GPM, comme la refonte d'un processus métier. Nous proposons également — en synthèse de notre revue — un agenda de recherche qui présente dix pistes pour les recherches futures, incluant l'application de nouveaux concepts d'AA comme l'apprentissage fédéré, la prise en compte de phases du cycle de vie de la GPM moins traitées telles que l'identification des processus, et la fourniture d'applications d'AA centrées sur les utilisateurs finaux.