Solutions pour la gestion des services informatiques (ITSM)

Identifiez précisément où vos les tickets de service restent bloqués

Dans un monde où les objectifs de SLA, les contraintes de ressources et les inefficacités opérationnelles sont le quotidien, les équipes informatiques ont besoin de plus que des outils traditionnels. Process.Science agit comme un traducteur universel entre l'ITSM et le DevOps, rendant visibles et entièrement automatisés les échanges de tickets interminables, les violations de SLA et les boucles sans fin à travers toute votre chaîne d'outils.
La réalité en non optimisé organisations de services
34 %
De tous les tickets transitent par plusieurs services (effet ping-pong) à plusieurs reprises avant d'être résolus.
Verrouillé
Ressources mobilisées par des écarts constants par rapport au processus idéal, imposant un travail manuel supplémentaire.
SLA menacés
Les tickets restent souvent ignorés dans les files d'attente, ce qui entraîne le non-respect des accords de niveau de service et des pénalités.

Vos tableaux de bord ITSM en action

Nous répondons aux questions là où les rapports classiques de Jira ou ServiceNow échouent. Obtenez des analyses basées sur les données pour identifier où vos processus de service bloquent et où les équipes ITSM et DevOps perdent leur synchronisation.
Diagram showing interconnected software modules labeled WMS, CRM, IoT, EMS, and ERP linked to a digital dashboard displaying flowcharts and data tables in business intelligence platform Power BI.
Diagram showing interconnected software modules labeled WMS, CRM, IoT, EMS, and ERP linked to a digital dashboard displaying flowcharts and data tables in business intelligence platform Qlik Sense.
Diagram showing interconnected software modules labeled WMS, CRM, IoT, EMS, and ERP linked to a digital dashboard displaying flowcharts and data tables in business intelligence platform Tableau.
Temps d'inactivité et retours en arrière

Détectez le ping-pong et les boucles de tickets

À quelle fréquence les tickets sont-ils déplacés ? Où se produisent les transferts inutiles ? Lorsque les tickets circulent entre le support de niveau 1, de niveau 2 et les équipes spécialisées ou DevOps, l'efficacité diminue et la frustration augmente.
Analyse des retours en arrière : Visualisez précisément les transitions les plus fréquemment utilisées par les agents et leur impact.
Suivi des temps d'inactivité : Identifiez les transitions de statut (par exemple, « En attente du client ») où les tickets passent le plus clair de leur temps.
Analyse des causes profondes : Identifiez les groupes de support régulièrement surchargés qui créent des goulots d'étranglement.
Process.Science Service Management Multi Hop Dashboard in Power BI
Process.Science Service Management Benchmark Dashboard in Power BI
Performance et SLA

Prévenez proactivement les violations de SLA

Un tableau de bord classique vous indique à la fin du mois combien d'accords de niveau de service (SLA) ont été enfreints. Le Process Mining vous montre, en cours de mois, quelles variantes de processus causent réellement ces retards, et pourquoi votre temps moyen de résolution (MTTR) ne cesse d'augmenter tandis que le délai de traitement des changements s'allonge également.
Analyse comparative : Comparez les flux de travail sur différentes périodes, niveaux de support ou sites.
Prédiction : Identifiez les modèles dans les tickets qui sont très susceptibles de
dépassent leur délai de résolution.
Réduire le MTTR : Réduisez votre temps moyen de résolution grâce à un ciblage
élimination des blocages de processus.
Conformité des processus

Imposez le « chemin idéal »

En théorie, il existe un processus parfaitement conforme à ITIL. Dans la réalité, il
il existe des centaines d'écarts. À quel point vos flux de travail réels
s'écartent du « chemin idéal » défini ?
Contrôle de conformité : Comparez automatiquement vos processus cibles avec la réalité brute de l'ITSM.
Filtre de variantes : Utilisez le filtrage visuel pour examiner spécifiquement les anomalies et effectuer des analyses des causes profondes.
Potentiels d'automatisation : Identifiez les chemins standards à haute fréquence, idéaux pour l'automatisation par RPA ou par script.
Process.Science Service Management Rework Dashboard in Power BI

De Jira et ServiceNow à la Process Intelligence

Propulsé par notre outil de préparation de données (DPT), Process.Science se connecte à vos systèmes de gestion de tickets, de Jira Service Management et ServiceNow à Azure DevOps, et transforme les journaux d'événements qu'ils génèrent déjà en intelligence de processus. Pour une « preuve de valeur » rapide, vous n'avez besoin que des données de processus de base que vos systèmes produisent déjà.
Compatible avec :
Jira Service Management
ServiceNow
Azure DevOps

01. Extraction de données

Nous connectons vos systèmes de gestion de tickets. Chaque changement de statut, commentaire et attribution est enregistré sous forme d'empreinte numérique.

02. Génération de journal d'événements

Nous connectons vos systèmes de billetterie. Chaque changement de statut, commentaire et attribution est enregistré sous forme d'empreinte numérique.
Notre USP

03. Intégration flexible

C'est là que Process.Science se distingue. Les informations visuelles sont calculées directement dans votre environnement Power BI ou Microsoft Fabric existant, ou sur la plateforme Process.Science.

04. Informations exploitables

Vous identifiez immédiatement où les transferts bloquent, ce qui vous permet d'agir grâce à de meilleurs portails en libre-service, des scripts de diagnostic automatisés et un routage plus clair entre les équipes ITSM et DevOps.
Sécurité dès la conception

Conçu pour les départements informatiques : sécurité des données maximale. Avec Process.Science, vous conservez un contrôle total sur vos données ITSM tout en optimisant dynamiquement vos processus informatiques.

Personne ne sait mieux que les équipes informatiques à quel point le transfert de données internes de support et de système vers des silos cloud externes est risqué. C'est pourquoi nous avons opté pour une architecture que les administrateurs apprécient.

Votre infrastructure

Notre solution s'intègre nativement à votre environnement Power BI ou Microsoft Fabric, ou s'exécute sur la plateforme Process.Science. Les données de vos tickets ne quittent jamais votre environnement d'entreprise sécurisé.

Sécurité certifiée

Certification ISO 27001 et traitement des données 100 % conforme au RGPD « Made in Germany ».

Gouvernance et conformité

Les rôles et autorisations d'Azure AD ou de votre système BI sont adoptés de manière transparente.

Excellence de service mesurable

Process.Science comble le fossé entre les processus de service traditionnels et les méthodes DevOps agiles, transformant l'ITSM et le DevOps d'adversaires en alliés. Nos clients transforment radicalement leur gestion des services :
Entreprise de services informatiques de premier plan : Réduction du temps de résolution des tickets (MTTR) de 35 % grâce à l'élimination des escalades inutiles au niveau 2.
Prestataire mondial de services financiers : Augmentation de la conformité aux SLA de 82 % à 98 % grâce à la détection proactive des goulots d'étranglement dans ServiceNow.
Société européenne de logiciels : Identification et automatisation réussie des tickets standards à haute fréquence dans Jira, permettant d'économiser des centaines d'heures de support par mois.
D'autres questions ?

Foire aux questions de l'informatique

Les réponses essentielles pour les responsables de services informatiques et les équipes DevOps.
Devons-nous exporter nos données Jira ou ServiceNow vers un cloud externe ?

Absolument pas ! C'est le plus grand avantage de Process.Science. Notre technologie fonctionne comme un plugin natif directement au sein de Power BI ou Qlik Sense. Vos données sensibles de tickets et d'utilisateurs restent entièrement dans votre propre infrastructure informatique sécurisée.

Nous utilisons des workflows Jira hautement personnalisés et d'innombrables champs personnalisés. Pouvez-vous prendre cela en charge ?

Oui. Le Process Mining est flexible. Nous extrayons les journaux d'événements bruts (ID de ticket, changements de statut, horodatages, utilisateur) ainsi que tous les champs personnalisés pertinents dont vous avez besoin pour votre analyse. Notre système s'adapte à vos flux de travail, et non l'inverse.

Nous utilisons déjà le reporting dans ServiceNow. Pourquoi avons-nous besoin du process mining ?

Le reporting standard vous montre des métriques statiques : par exemple, que vous avez manqué 40 SLA le mois dernier. Le Process Mining est dynamique et vous montre pourquoi : il visualise le parcours réel des tickets, révèle les boucles de ping-pong cachées et vous montre exactement à quelle étape le temps précieux a été perdu.

Pouvons-nous comparer les performances de différentes équipes de support (par exemple, 1er vs 2e niveau) ?

Absolument. Process.Science permet une analyse comparative détaillée des flux de travail. Vous pouvez filtrer et comparer les processus sur différentes périodes, sites ou niveaux de support. De cette façon, vous identifiez les meilleures pratiques au sein d'une équipe et pouvez les transférer aux autres.

Combien de temps prend la configuration pour un test initial (PoC) ?

La mise en route est extrêmement efficace. Comme nous n'avons pas besoin de construire une nouvelle infrastructure, nous n'avons généralement besoin que de 1 à 2 jours pour la configuration initiale et les premiers résultats. Au cours de notre preuve de concept de 4 semaines, nous identifions ensuite ensemble des domaines d'action spécifiques.

La transparence en 30 jours

Testez Process.Science avec vos données de tickets

Demandez notre fiche de présentation gratuite. Découvrez comment fonctionne notre preuve de concept (PoC) et comment nous identifions les problèmes de ping-pong de tickets et de SLA en seulement 4 semaines.
Support assuré par des spécialistes ITSM
Analyse directement dans Power BI, Microsoft Fabric ou la plateforme Process.Science, selon votre préférence
100 % conforme au RGPD et sécurisé
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