BPMN Assistant : Une approche basée sur les LLM pour la modélisation des processus métier
BPMN Assistant: An LLM-Based Approach to Business Process Modeling
September 29, 2025
papers.authors: Josip Tomo Licardo, Nikola Tankovic, Darko Etinger
cs.AI
papers.abstract
Cet article présente BPMN Assistant, un outil qui exploite les modèles de langage de grande taille (LLMs) pour la création et la modification de diagrammes BPMN basées sur le langage naturel. Une représentation spécialisée basée sur JSON est introduite comme alternative structurée à la manipulation directe de XML, afin d'améliorer la précision des modifications de processus. La qualité de la génération des processus est évaluée à l'aide de la Distance d'Édition de Graphe (GED) et de la Distance d'Édition de Graphe Relative (RGED), tandis que la performance des modifications est évaluée avec une métrique de succès binaire. Les résultats montrent que JSON et XML obtiennent des scores de similarité comparables en génération, mais JSON offre une plus grande fiabilité, un traitement plus rapide et des taux de succès significativement plus élevés pour les modifications. Nous discutons des compromis clés, des limitations et des améliorations futures. L'implémentation est disponible à l'adresse https://github.com/jtlicardo/bpmn-assistant.
English
This paper presents BPMN Assistant, a tool that leverages Large Language
Models (LLMs) for natural language-based creation and editing of BPMN diagrams.
A specialized JSON-based representation is introduced as a structured
alternative to the direct handling of XML to enhance the accuracy of process
modifications. Process generation quality is evaluated using Graph Edit
Distance (GED) and Relative Graph Edit Distance (RGED), while editing
performance is evaluated with a binary success metric. Results show that JSON
and XML achieve similar similarity scores in generation, but JSON offers
greater reliability, faster processing, and significantly higher editing
success rates. We discuss key trade-offs, limitations, and future improvements.
The implementation is available at https://github.com/jtlicardo/bpmn-assistant.