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Guide de l'utilisateur de Process Mining
Introduction
Découvrir un processus vous permet de mieux comprendre la structure de ce processus. Les techniques avancées d'UiPath Process Mining, appelées Probabilist Infect Miner (PIM), identifient automatiquement les activités qui se produisent en parallèle, font partie d'une décision ou font partie d'une boucle plus complexe en analysant l'ensemble du journal des événements. Cela crée une représentation flexible et réaliste de la façon dont le processus se déroule réellement dans la pratique, en tenant compte des différentes manières dont les tâches peuvent être effectuées et de leur fréquence d'occurrence. Il peut être particulièrement utile dans des environnements complexes où les processus ne sont pas toujours suivis de manière strictement définie.
Vous pouvez sélectionner Découvrir le modèle de processus comme type Process Mining lors de la création d’une application de processus. Consultez l' Assistant Créer une nouvelle application pour plus d'informations.
Algorithme
L'algorithme PIM fonctionne en divisant de manière récursive l'ensemble d'activités du journal d'événements en sous-ensembles plus petits jusqu'à ce qu'il ne reste que des activités. Il essaie ensuite de trouver la meilleure relation adéquate entre ces sous-ensembles à chaque fois. Ces relations, qui définissent la structure et le comportement du processus, sont appelées sémantiques de processus.
PIM fonctionne selon les étapes récursives suivantes :
- Modèle de processus Suit directement : l’inductif commence à créer un modèle de processus Suit directement, qui indique comment les activités se suivent les unes les autres dans le journal des événements.
- Détection des coupes : lors de l'étape de détection des couper, l'inductif divise le processus en deux parties, de sorte qu'un opérateur puisse décrire la relation entre ces parties. L'opérateur exprime une « séquence », un « chois
- Fractionnement du journal : au cours de cette étape, l’inductif applique la division de la coupe au journal des événements, en séparant les activités des deux activités en sous-journaux d’événements distincts. L’algorithme crée ensuite de nouveaux modèles de processus Suit directement à partir de ces sous-journaux et répète le processus de détection et de fractionnement récursif. Cependant, avant de procéder à la périodicité, l’algorithme vérifie certains cas de base. Par exemple, si un sous-journal ne contient qu'une seule activité, la récurrence s'arrête, car aucune autre réduction ne peut être découverte.
Détection des coupures
L'étape de détection des Coupes (Cut Detection) est au cœur du Mineur invocif. PIM calcule les scores de comportement entre 0 et 1 pour chaque paire d'activités, indiquant la force du comportement entre elles. Ces scores sont dérivés des fréquences dans les données du modèle de processus Suit directement. PIM fait la distinction entre séquence, choix exclusif, parallélisme et comportement en boucle.
Ensuite, PIM calcule les probabilités pour la détection de coupure. Ces probabilités sont basées sur la moyenne des scores de paire d'activités entre les deux parties. Plutôt que de prendre en compte chaque fractionnement possible et de choisir la meilleure option, PIM identifie directement la coupure ayant la probabilité la plus élevée.
Exemple
Tenez compte du journal des événements suivant et de son ajout. Suit directement le modèle de processus*.*
<A, D, E><sup>12</sup> <A, B, C, E><sup>5</sup> <A, C, B, E><sup>3</sup>

PIM calcule les scores de comportement de séquence suivants pour chaque paire d'activités. Comme nous commençons toujours par A, les scores de A à toutes les autres activités sont élevés. Comme nous finissons toujours par E, les scores de chaque activité jusqu’à E sont élevés.
| Scores de séquence | A | B | C | D | E |
|---|---|---|---|---|---|
| A | - | 0,88 | 0,88 | 0,92 | 0,95 |
| B | 0 | - | 0,22 | 0 | 0,88 |
| C | 0 | 0 | - | 0 | 0,88 |
| D | 0 | 0 | 0 | - | 0,92 |
| E | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
À l'étape suivante, PIM considère que les deux fractionnements de séquence (A | B, C, D, E) et (A, B, C, D | E) sont également probables et choisit l'une d'entre elles. Le fractionnement est appliqué au journal des événements, créant ainsi deux journaux d'événements plus petits qui sont analysés de manière récursive pour les fractionnements. Enfin, PIM identifie une relation parallèle entre B et C, et une relation de choix avec D. L'illustration suivante montre le résultat obtenu.
