| Importance : |
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| Résumé : |
Ce document se concentre sur l’utilisation du process mining et de l’intelligence artificielle pour pr´edire les
´echecs dans les processus m´etier. Il explore les concepts de gestion des processus d’entreprise, int´egrant des
syst`emes informatiques comme les Enterprise Resource Planning (ERP), les syst`emes de gestion de workflow,
et la gestion de la relation client. En effet, la repr´esentation des ´echecs ne prend pas en compte les boucles qui
peuvent entrainer un impact n´egatif sur les performances d’un processus m´etier. C’est dans cette optique que
ces boucles peuvent ˆetre consid´er´ees comme des ´echecs. Contrairement aux mod`eles de pr´ediction d’´echecs faits
dans la litt´erature, la pr´ediction des boucles dans une processus m´etier est tr´es peu, voire pas, trait´ee. Dans ce
document, nous utilisons des techniques avanc´ees de data mining et d’apprentissage automatique pour analyser
les donn´ees de processus et pr´edire les potentiels ´echecs d’une instance du processus m´etier. Pour ce faire, nous
devons tout d’abord propos´ee une d´emarche ad´equate ainsi qu’une impl´ementation appropri´ee pour le mod`ele
de pr´ediction. |
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Prédiction des échecs de processus métier – Approche basée sur le process mining (2026)
