Enhancing email management efficiency : A business process mining approach

Optimiser la gestion des e-mails : Une approche basée sur les processus métier

• Auteur / Autrice : Ralph Bou nader
• Direction : Walid Gaaloul
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique, données, IA
• Date : Soutenance le 30/10/2024
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement opérateur d'inscription : Télécom SudParis (Evry ; 2012-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Polytechnique de Paris / IP Paris - Département Informatique / INF - Architecture, Cloud continuum, formal Models, artificial intElligence and Services in distributed computing / ACMES-SAMOVAR
• Jury : Président / Présidente : Bruno Defude
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Mustapha Lebbah, Salima Benbernou, Noura Faci, Yehia Taher
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Mustapha Lebbah, Salima Benbernou

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modélisation des données (informatique)

Gestion d'entreprise

Mots clés libres

Analyse des processus métier

Vérification de conformité

Prédiction des processus

Processus pilotés par courriel

Business Process Mining

Process Prediction

Conformance Checking

Email-Driven Processes

Résumé

La gestion des processus métier (BPM) est cruciale pour toute organisation cherchant à améliorer constamment ses opérations. Cela implique plusieurs étapes : conception, modélisation, exécution, surveillance, optimisation et automatisation. Un élément central du BPM est l'analyse des processus, qui consiste à examiner les traces d'exécution pour identifier les inefficacités et les déviations par rapport aux processus prévus. Cette analyse se concentre particulièrement sur la prédiction des processus futurs et sur la vérification de leur conformité. Dans cette thèse, nous nous penchons sur les défis spécifiques à l'analyse des processus métier lorsqu'ils sont pilotés par courriel. Il est essentiel de maîtriser ces pratiques pour rationaliser les opérations et maximiser la productivité. La vérification de conformité garantit que les processus réels respectent les modèles prédéfinis, assurant ainsi le respect des normes et standards. Par ailleurs, la prédiction des processus permet d'anticiper le comportement futur des opérations en se basant sur des données historiques, ce qui aide à optimiser l'utilisation des ressources et à gérer efficacement les charges de travail. Appliquer ces techniques aux processus pilotés par courriel présente des défis uniques. En effet, ces processus manquent souvent des modèles formels trouvés dans les systèmes BPM traditionnels, ce qui nécessite des méthodologies adaptées. Les traces d'exécution dérivées des courriels ont une structure particulière, comprenant des attributs tels que les actes de parole des interlocuteurs et les données commerciales pertinentes. Cette complexité rend l'application des méthodes standard de fouille des processus plus difficile. L'intégration de ces attributs dans les techniques existantes de BPM et les systèmes de courriel demande des algorithmes avancés et une personnalisation importante, d'autant plus que le contexte des communications par courriel est souvent dynamique. Pour relever ces défis, cette thèse propose plusieurs objectifs. D'abord, mettre en place une vérification de conformité multi-aspects et concevoir un système de recommandation de réponse par courriel qui tient compte des activités du processus. Ensuite, il s'agit de concevoir un modèle de processus basé sur des contraintes séquentielles et contextuelles spécifiées par un analyste/expert en données. Il est également crucial de développer des algorithmes pour identifier les événements conformes et non conformes, d'utiliser les traces d'exécution pour prédire les connaissances des processus métier et de proposer des modèles de réponse par courrier électronique. Les principes directeurs de cette approche sont la sensibilité au contexte, l'interdisciplinarité, la cohérence, l'automatisation et l'intégration. L'une des contributions majeures de cette étude est le développement d'un logiciel complet pour l'analyse des processus pilotés par courriel. Ce programme combine la prédiction des processus et la vérification de conformité pour améliorer la communication par courriel. Il propose des modèles de réponse adaptés et évalue la conformité des courriels avant leur envoi. Pour valider ce logiciel, des données de courriels réels ont été utilisées, fournissant ainsi une base pratique pour des comparaisons et des recherches futures.

Business Process Management (BPM) involves continuous improvement through stages such as design, modeling, execution, monitoring, optimization, and automation. A key aspect of BPM is Business Process (BP) mining, which analyzes event logs to identify process inefficiencies and deviations, focusing on process prediction and conformance checking. This thesis explores the challenges of BP mining within email-driven processes, which are essential for streamlining operations and maximizing productivity.Conformance checking ensures that actual process execution aligns with predicted models, maintaining adherence to predefined standards. Process prediction forecasts future behavior based on historical data, aiding in resource optimization and workload management. Applying these techniques to email-driven processes presents unique challenges, as these processes lack the formal models found in traditional BPM systems and thus require tailored methodologies.The unique structure of email-derived event logs, featuring attributes such as interlocutor speech acts and relevant business data, complicates the application of standard BP mining methods. Integrating these attributes into existing business process techniques and email systems demands advanced algorithms and substantial customization, further complicated by the dynamic context of email communications.To address these challenges, this thesis aims to implement multi-perspective conformance checking and develop a process-activity-aware email response recommendation system. This involves creating a process model based on sequential and contextual constraints specified by a data analyst/expert, developing algorithms to identify fulfilling and violating events, leveraging event logs to predict BP knowledge, and recommending email response templates. The guiding principles include context sensitivity, interdisciplinarity, consistency, automation, and integration.The contributions of this research include a comprehensive framework for analyzing email-driven processes, combining process prediction and conformance checking to enhance email communication by suggesting appropriate response templates and evaluating emails for conformance before sending. Validation is achieved through real email datasets, providing a practical basis for comparison and future research.