BPM (Business Process Management) :
la modélisation BPMn est-elle indispensable pour réussir sa transformation numérique ?

Le BPM et la notation BPMn dans la transformation numérique

Entreprendre une démarche BPM (Business Process Management) vise clairement à optimiser les processus métier de l’organisation grâce à la vue d’ensemble qu’elle apporte sur les interactions et la capacité à détecter d’éventuels nœuds ou boucles inutiles au sein des processus. Mais pour cela, encore faut-il bien comprendre tous ses concepts et adopter un langage commun entre toutes les parties prenantes. C’est le but poursuivi par la modélisation BPMn (Business Process Model and Notation), qui apporte une représentation graphique standardisée et intelligible afin que chacun puisse avancer dans le même sens et rendre les processus métier plus fiables et plus agiles.

Les projets de transformation numérique impliquant souvent de repenser de nombreux processus de l’organisation, la modélisation BPMn serait-elle un facteur clé de succès essentiel à leur réussite ?

Quelques définitions et rappels pour commencer…

Les processus et le BPM (Business Process Management)


Un processus concerne un ensemble d’activités organisées, qui s’enchainent et se nourrissent de flux entrants divers, pour produire un résultat dans le temps. Chaque activité peut être découpée en tâches qui peuvent quant à elles être décomposées en actions. Les processus peuvent être associés à tout type d’opérations ou de services, du support au management…, ils sont donc transversaux et fortement susceptibles d’évoluer selon le développement de l’organisation.


Le BPM (Business Process Management) est une méthodologie qui vise à identifier, décomposer et modéliser les processus métier d’une organisation : cartographie, étude des workflows collaboratifs, processus prioritaires, pilotage, supervision, etc. Le recours au BPM a pour but de maintenir la fluidité du travail et de soutenir les décideurs dans leurs objectifs de performance opérationnelle.

La norme BPMn (Business Process Model and Notation)


La norme BPMn (ou « modèle de procédé d’affaire et notation » en français) permet quant à elle de modéliser le fonctionnement de l’organisation en représentant les processus métier. Elle établit ainsi un langage commun universel sur le fond et sur la forme pour visualiser la succession des activités d’un processus, les différents changements et acteurs concernés, en s’appuyant sur le concept des piscines et des lignes de nage. Les experts BPMn considèrent en effet que qu’une piscine correspond à un processus, une entité métier ou un rôle interagissant avec le processus, et qu’elle comporte des couloirs qui eux identifient les parties prenantes exécutant un ensemble de tâches.

BPM et BPMn : une approche trop « process-centric » ?

Avec l’accélération de la transformation numérique ces dernières années, le marché du BPM est donc résolument en forte croissance ! Estimé à 9,2 milliards de dollars en 2021, il devrait atteindre 13,1 milliards de dollars en 2026 (source : ResearchAndMarkets.com. Dans ce contexte, la norme BPMn qui offre à la fois une vue macro et micro sur le fonctionnement de l’organisation, facilite l’identification de tous les workflows collaboratifs, sous-processus et tâches que l’on souhaite faire évoluer dans le cadre d’un projet de transformation digitale.


Les outils BPMn sont donc essentiels durant la phase amont de conception pour formaliser les processus mais ne permettent pas réellement de les optimiser
. En effet, si certains outils de BPMn peuvent gérer des simulations d’exécution de processus afin d’avoir une idée préalable de leur efficacité, la modélisation en elle-même se limite à la définition du processus et n’apporte finalement pas ou peu de bénéfices en termes d’optimisation.


De plus, cette approche purement « process-centric » trouve rapidement ses limites dans un projet de transformation numérique car elle ne considère pas suffisamment les échanges d’informations d’une activité à l’autre. L’approche centrée sur les process va certes permettre d’améliorer les relations entre ceux qui travaillent et ceux qui organisent le travail, mais la réalité reste qu’à chaque étape d’un processus, de l’information est déplacée, transformée et génère d’autres informations qui vont influer sur la nature même des processus suivants… Or, valoriser les données reste l’enjeu clé de tout projet de digitalisation des processus.

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La donnée : la grande oubliée des approches uniquement centrées sur les processus


Tous les processus mènent à manipuler, transformer et produire de l’information. Déployer des applications métier en se basant sur des outils BPM est important pour la fluidité des processus de travail, mais il ne faut toutefois pas perdre de vue que l’échange d’informations entre individus et de données entre applications constitue le socle de ce qui fait fonctionner une organisation. Aussi, de plus en plus d’éditeurs de logiciels BPM ayant ajouté des studios de développement d’applications à leur solution, travaillent désormais sur une meilleure prise en compte des données derrière chaque processus. D’autant plus que si les données et les processus s’influencent mutuellement, ils peuvent aussi évoluer de manière totalement asynchrone. Par exemple, dans le cadre de la vente d’un produit, le processus de prise de commande et de validation pourra fréquemment évoluer alors que le produit restera le même mais sa codification sera aussi susceptible d’évoluer…


Le BPMn reste donc un atout de toute transformation numérique mais une chose est sûre, c’est qu’écarter la donnée revient à mettre de côté l’essence même des échanges et des besoins métier. Les attentes sont en effet moins souvent exprimées en termes de processus qu’en termes de données et d’informations concrètes.


Alors, pour réussir ses projets de transformation numérique, faut-il être « Data Driven » ou « Process Driven » ? La réponse se trouve certainement dans un compromis à mi-chemin entre les deux approches où l’approche Data-Driven s’intègre naturellement à la dynamique autour des processus afin de bien valoriser les données.

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