Thèse «intégration des exigences de durabilité pour l'analyse et la réingénierie des processus» f/h

Date de publication : Jun 19, 2026, 2:19PM

Votre rôleest d’effectuer un travail de thèse sur: «Intégration des exigences de durabilité dans un agent intelligent pour l’analyse et la réingénierie continue des processus métier »
Contexte global et problématique du sujet
De nos jours, les processus sont analysés selon des critères unidimensionnels économiques (coûts, délais). Or, des critères de durabilité (e.g. HSE) provenant de textes législatifs et standards peuvent impacter l’efficacité et la rentabilité des processus, en générant des risques de sanctions, d’arrêt d’activité ou d’impacts sociétaux. Etendre l’analyse des processus métier à des critères de durabilité multi-dimensionnels issus de la réglementation est important. Ceci nécessite le rapprochement du contenu réglementaire évolutif, aux traces d’exécution des processus, notamment, au contenu non structurées (e.g. commentaires) qui portent souvent des signaux permettant d’identifier des écarts. Le Process Mining permet d’analyser les traces et reconstruire le comportement réel des processus. Néanmoins, la littérature [2,3,4] reste limitée sur l’intégration systématique des exigences de durabilité multi-dimensionnelle provenant de la réglementation [1], ainsi que sur la réingénierie continue face à son évolution continue.
Objectif scientifique – résultats et verrous à lever
L’objectif est de concevoir une approche d’agent intelligent qui intègre des exigences de durabilité issues de la réglementation pour l’analyse et la réingénierie continue des processus métiers. L’approche vise à répondre à ces Verrous scientifiques :
-Extraire et structurer les exigences de durabilité multidimensionnelles depuis des textes réglementaires et des standards sous une forme exploitable (e.g. graphe de connaissance).
-Définir une architecture IA permettant d’intégrer cette forme dans la vérification de conformité à l’aide du process mining.
-Définir des indicateurs pour mesurer l’écart entre l’exécution réelle des processus (traces) et les exigences de durabilité.
Garantir l’adaptation en réingénierie continue face à l’évolution des exigences de durabilité
-Assurer l’interaction agent-user pour injecter le feedback des experts métiers dans l’ensemble du pipeline.
Références
[1] J. Ioannidis, J. Harper, M. S. Quah, and D. Hunter, “Gracenote. ai: Legal generative ai for regulatory compliance,” in Proceedings of the Third International Workshop on Artificial Intelligence
[2] Graves, Nina & Koren, István & Aalst, Wil. (2023). ReThink Your Processes! A Review of Process Mining for Sustainability. 10.1109/ICT4S58814.2023.00025. (2023)
[3] Areta Hiziroglu, O., & Dogan, O. (2025). A Framework for Sustainability Performance Measurement Through Process Mining: Integration of GRI Metrics in Operational Processes. Systems, 13(7), 547.
[4] Klessascheck, Finn, Ingo Weber, and Luise Pufahl. "SOPA: A framework for sustainability-oriented process analysis and re-design in business process management." arXiv preprint arXiv:2405.01176 (2024).

Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste :

- Des connaissances en BPM (Business Process Management) et process mining sont souhaitées

- Des Connaissances des techniques de NLP (Natural Language Processing), NLU (Natural Language Understanding),

- Des connaissances en IA generaive, agentique, MCP

- Programmation & Algorithmique : niveau de maîtrise élevé de l’un des langues de programmation (exemple : Python) est exigé

- Bon niveau d’anglais

- Flexibilité scientifique et technique

- Prise d’initiative, curiosité scientifique, autonomie

Formation demandée :

- Ingénieur/Master de recherche dans le domaine de data science/apprentissage automatique/Informatique

Expériences souhaitées(stages, …) :

- Des expériences le domaine du text mining

- Des expériences dans le domaine du process mining

Les travaux de thèse permettront d’alimenter des collaborations avec des équipes métiers qui ont exprimé le même besoin afin de:

- Augmentation du NPS (Net Promoter Score: reflète le degré de satisfaction clients) via des processus plus rapides, responsables et conformes,

- Réduction des risques (sanctions, incidents, non-conformités),

Renforcement de la RSE en passant de l’évaluation statique à l’amélioration pilotée par les preuves issues des traces.

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