Course details

Refonte des processus d'affaires assistée par l'intelligence artificielle

TECH 60720
La refonte des processus d'affaires joue un rôle important dans le déploiement d'une transformation numérique et est tributaire de la qualité du diagnostic de l'existant et de la conception d'un nouveau processus. Ce cours permettra aux étudiantes et étudiants de maitriser une méthode de refonte des processus d'affaires assistée par IA pour le diagnostic et la conception de processus. Par exemple, le forage de processus (process mining) permet d'analyser des fichiers de journalisation (log files), d'inférer les processus exécutés, d'en évaluer la performance et la conformité et de proposer des améliorations. L'automatisation robotisée des processus (ARP - Robotic Process Automation) permet d'améliorer la performance des processus comprenant des tâches volumineuses et répétitives. L'automatisation cognitive (ou intelligente) des processus est l'extension de l'ARP qui permet de traiter des tâches d'un degré de complexité plus élevé en intégrant un volet apprentissage machine. Dans le cas des processus impliquant une importante interface humain-machine, les aspects essentiels de l'expérience utilisateur seront examinés. Les considérations d'acquisition de ces outils seront aussi traitées.
Themes covered

Concepts fondamentaux de l'analyse et de la conception des processus d'affaires
Considérations pour le choix d'une méthode de refonte assistée des processus d'affaires permettant la pose du diagnostic des processus existant
Diagnostic assisté : Forage des processus pour découvrir vérifier la conformité ou améliorer la performance
Conception assistée : Automatisation robotisée et automatisation intelligente des processus d'affaires
Éléments essentiels de l'expérience utilisateur à considérer lors de l'utilisation de l'IA dans le diagnostic et la conception de processus

Course code
TECH 60720
Subject
Technologies de l'information
Program
Maîtrise en gestion (M. Sc.)
Location
Côte-des-Neiges
Instruction mode
On-site learning
Credits
3

Partager ce cours