Depuis des décennies, les organisations s'appuient sur les études de temps pour analyser la productivité des employés et améliorer l'efficacité. Ces études traditionnelles visent à mesurer le temps consacré aux tâches et à identifier les possibilités d'optimisation. Cependant, malgré leur longue histoire, les études de temps présentent des limites importantes. Elles sont souvent considérées comme invasives, imprécises et trop statiques pour fournir des informations exploitables dans un environnement de travail numérique en constante évolution.
Pourquoi les études de temps traditionnelles échouent-elles si souvent ? Pourquoi les organisations devraient-elles considérer l'exploration des tâches comme une bien meilleure alternative ?
Le problème des études temporelles traditionnelles
Les études de temps impliquent une observation manuelle et une collecte de données, souvent par le biais d'enquêtes, de relevés de temps ou d'une supervision directe. L'objectif est de déterminer combien de temps les employés mettent à accomplir certaines tâches, quelles sont les activités qui prennent le plus de temps et comment les processus peuvent être rationalisés. Bien que cette approche ait fourni des informations utiles dans des contextes spécifiques, elle n'est pas adaptée à l'environnement de travail numérique et complexe d'aujourd'hui.
Voici les principales raisons pour lesquelles les études traditionnelles sur le temps de travail échouent souvent :
1. Invasivité et méfiance des employés
Les études de temps nécessitent souvent une observation directe ou une déclaration de l'employé. Cela crée un environnement dans lequel les employés se sentent scrutés et se méfient, ce qui entraîne de l'anxiété, voire de la résistance. Les travailleurs peuvent modifier leur comportement pour répondre aux attentes perçues, un phénomène connu sous le nom d'"effet Hawthorne". effet Hawthornece qui rend les données collectées peu fiables. Lorsque les employés ont l'impression que leurs moindres faits et gestes sont surveillés, cela peut nuire à leur productivité au lieu de la stimuler.
2. Champ d'application limité et données statiques
Les études temporelles traditionnelles n'offrent qu'un instantané de la manière dont le travail est effectué à un moment donné. Elles manquent de profondeur et de continuité pour saisir l'évolution des flux de travail, les changements technologiques ou les fluctuations de la charge de travail. Par exemple, une étude peut analyser les performances des employés pendant une semaine, mais elle ne tiendra pas compte des pics saisonniers, des projets spéciaux ou des mises à niveau du système. Cette nature statique des études sur le temps de travail conduit souvent à des recommandations qui deviennent rapidement obsolètes.
3. Biais et erreurs humaines
Les données autodéclarées et les observations manuelles sont sujettes à des biais et à des inexactitudes. Les employés peuvent, intentionnellement ou non, mal déclarer leur emploi du temps, et les observateurs peuvent introduire leurs propres préjugés dans l'analyse. Cela introduit des inexactitudes et peut conduire à des décisions erronées basées sur des données erronées. En outre, les études sur le temps de travail se concentrent principalement sur la durée des tâches, plutôt que sur la qualité ou l'efficacité du processus, ce qui limite leur utilité.
4. Les coûts
La réalisation d'une étude exhaustive des temps est une activité à forte intensité de ressources, qui nécessite beaucoup de temps, de main-d'œuvre et d'investissements. Pour les grandes organisations, l'observation et l'analyse de chaque rôle ou département peut être logistiquement écrasante. Et lorsque l'étude est terminée, les données peuvent ne plus refléter l'état actuel du travail.
5. Incapacité à saisir la complexité numérique
Le travail moderne implique une interaction complexe entre de multiples applications, systèmes et outils de communication. Les études de temps peinent à suivre le rythme de cette complexité numérique. Les méthodes de suivi manuel utilisées dans les études traditionnelles ne permettent pas de saisir avec précision la manière dont les employés passent d'une application à l'autre, collaborent en temps réel ou gèrent les tâches numériques.
Process intelligence : une solution moderne pour comprendre les flux de travail
Entrer l'intelligence des processusune nouvelle approche de l'analyse numérique et automatique des flux de travail. Contrairement aux études de temps traditionnelles, l'intelligence des processus capture des données granulaires sur la manière dont le travail est effectué dans les environnements numériques. Il s'agit de suivre les interactions des utilisateurs avec les applications de bureau et les applications web, ce qui permet une compréhension impartiale et complète des tâches et des processus, tout en respectant les préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité.
L'intelligence des processus réunit la puissance de l'exploration des tâches et process mining et voici pourquoi elle change la donne pour les entreprises :
1. Collecte de données automatisée et impartiale
Les outils d'intelligence économique tels que l'exploration des tâches fonctionnent de manière passive, collectant des données sur les interactions des utilisateurs sans nécessiter d'observation intrusive ou d'enregistrement manuel. Cela signifie que les employés ne sont pas conscients de la surveillance, ce qui conduit à un comportement plus authentique et à des données non biaisées. Par conséquent, les organisations peuvent s'appuyer sur des données qui reflètent précisément la façon dont le travail est effectué, éliminant ainsi les pièges de la partialité et de l'erreur humaine.
2. Une vision globale des flux de travail numériques
Sur le lieu de travail moderne, les employés utilisent un large éventail d'outils et d'applications pour accomplir leurs tâches. Les petites organisations utilisent en moyenne 112 applications SaaS différentes, tandis que pour les grandes entreprises, ce nombre peut atteindre 200 outils différents.
Task Mining capture cette complexité en suivant les interactions à travers toutes les applications, y compris les ERP, les CRM, les portails web, les outils de communication, et plus encore. Les entreprises disposent ainsi d'une vue globale des flux de travail, ce qui leur permet d'identifier les éléments suivants le travail manuel et les inefficacités que les études de temps traditionnelles pourraient négliger.
Capture d'écran d'un logiciel d'exploration des tâches de ProcessMaker : l'outil capture les interactions et les points de données à travers différents systèmes, équipes et applications.
3. Surveillance continue et informations en temps réel
Contrairement aux études traditionnelles, qui ne fournissent qu'un aperçu statique, l'exploration des tâches permet un suivi continu des activités des employés. Cela permet aux organisations d'obtenir des informations en temps réel sur l'évolution des flux de travail, les changements de charge de travail et l'impact des nouveaux outils ou processus. Les outils d'exploration des tâches peuvent automatiquement signaler goulets d'étranglementLes outils d'exploration des tâches peuvent automatiquement signaler les goulots d'étranglement, les écarts de processus ou les problèmes de conformité, ce qui permet aux entreprises de prendre des mesures correctives immédiates.
Capture d'écran d'un logiciel d'exploration des tâches de ProcessMaker : l'outil montre différentes variantes des processus suivis, révélant les inefficacités et les goulets d'étranglement.
4. Vie privée et sécurité
Les employés éprouvent souvent de la méfiance lorsqu'ils sont observés de près par des parties externes au cours d'études temporelles, ce qui entraîne du stress et des inquiétudes quant aux violations de la vie privée. En revanche, la collecte de données par l'exploration de tâches élimine la présence d'observateurs humains. Cette méthode se concentre exclusivement sur les applications professionnelles figurant sur la liste blanche (et acceptées) et n'implique pas l'utilisation personnelle d'outils tels que WhatsApp ou Facebook. Par conséquent, les employés peuvent être rassurés en sachant que l'outil d'intelligence des processus est conforme au SOC et au GDPR, ce qui garantit qu'aucune information personnelle n'est collectée.
5. Des mesures et des indicateurs clés de performance exploitables
L'exploration des tâches va au-delà de la mesure de la durée des tâches. Il capture une série d'indicateurs clés de performance, notamment les taux d'erreur, le respect des processus et l'utilisation des applications, ce qui permet aux organisations d'avoir une meilleure compréhension de l'efficacité. Par exemple, il peut révéler si les employés passent trop de temps à passer d'une application à l'autre ou si les retards de communication ont un impact sur la productivité. Cela permet de formuler des recommandations plus ciblées et d'améliorer efficacement les processus.
Capture d'écran d'un logiciel d'exploration des tâches de ProcessMaker : exemples de mesures et d'indicateurs de performance collectés par le logiciel.
6. Évolutivité et rentabilité
Les outils d'exploration des tâches sont évolutifs, ce qui les rend adaptés aux organisations de toutes tailles. Ils peuvent être déployés dans tous les départements, rôles et sites sans nécessiter d'investissement initial massif. En outre, l'exploration des tâches réduit la nécessité d'une observation manuelle approfondie, ce qui diminue les coûts et libère des ressources pour d'autres initiatives stratégiques.
Application dans le monde réel : des données aux décisions
Imaginez un scénario dans lequel une entreprise souhaite optimiser ses opérations d'assistance à la clientèle. Traditionnellement, elle mènerait une étude de temps, en envoyant des observateurs surveiller la façon dont les agents traitent les tickets d'assistance, ou en se fiant aux agents pour enregistrer leur temps de travail. Cela peut prendre des semaines, coûter des milliers d'euros et n'apporter qu'une compréhension limitée de ce qui se passe.
Grâce à l'exploration des tâches, l'entreprise pourrait déployer une solution numérique qui suivrait automatiquement la façon dont les agents naviguent entre leurs outils de gestion de la relation client, de messagerie électronique et de dialogue en ligne. Cette solution permettrait de saisir le temps passé sur chaque tâche, d'identifier les étapes répétitives et de révéler les éventuels retards de communication entre les équipes. En analysant ces données, l'entreprise pourrait rationaliser les flux de travail, automatiser les actions répétitives et optimiser les canaux de collaboration.
Conclusion
Si les études de temps traditionnelles ont eu leur utilité dans le passé, elles ne sont plus suffisantes dans le monde du travail numérique complexe d'aujourd'hui. Les limites de l'observation manuelle, la méfiance des employés et les données statiques font que les études sur le temps de travail ne sont pas adaptées aux organisations modernes. L'exploration des tâches, en revanche, offre une alternative puissante qui tire parti de l'automatisation, des informations en temps réel et de la collecte de données holistiques.
En adoptant l'exploration des tâches, les organisations peuvent obtenir une vue claire et impartiale de la façon dont le travail est effectué, identifier les inefficacités et apporter des améliorations significatives aux processus. Il s'agit d'une solution moderne pour un lieu de travail moderne, qui permet aux entreprises de s'adapter rapidement, d'optimiser les flux de travail et de rester compétitives dans un paysage numérique en constante évolution. L'exploration des tâches n'est pas seulement un remplacement des études de temps - elle change la façon dont les organisations comprennent et améliorent leurs opérations.
