En ce qui concerne les acheteurs, des outils fournissent déjà une aide à la définition du besoin et à la rédaction des dossiers de consultation et des principaux courriers aux soumissionnaires, voire une assistance à l’analyse des offres. Pour les entreprises, l’IA permet d’optimiser et de faciliter la réponse aux appels d’offres, grâce à sa capacité à agréger des volumes importants de données.
Comment cette technologie transforme-t-elle les méthodes traditionnelles ? Voici un panorama du rôle que peut jouer cette technologie dans la réponse aux appels d’offres.
L’IA peut-elle intervenir en phase commerciale ?
Indéniablement, elle peut contribuer à augmenter la performance de la fonction commerciale, à l’instar de beaucoup d’autres métiers. Certains outils proposent d’identifier les prospects ou les projets les plus attirants au regard des savoir-faire de l’entreprise et de ses domaines d’activités stratégiques.
Dans la mesure où l’IA est capable d’analyser d’importantes masses de données issues de différents supports, elle peut s’utiliser pour agréger les données d’appels d’offres hébergées sur différentes plateformes, telles que celles du BOAMP, du JOUE, Place, les profils d’acheteurs ou encore les sites d’achats d’entreprises privées par exemple.
Il est aussi possible de lui confier de nombreuses tâches administratives chronophages, comme la programmation des envois d’e-mails, les rappels de tâches, et la mise à jour des données dans le CRM (Customer Relationship Management), permettant aux commerciaux de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.
Comment cette technologie facilite-t-elle la réponse aux appels d’offres ?
Analyse des pièces du marché
Un dossier d’appel d’offres est constitué de volumineuses pièces administratives et techniques qu’il faut souvent examiner dans un temps contraint pour formuler une offre adaptée. Et la moindre erreur (impasse sur certains éléments, mauvaise compréhension du besoin…) peut coûter très cher à l’entreprise.
L’IA générative peut traiter et analyser très rapidement de grands volumes de documents, comme les pièces d’un dossier de consultation des entreprises (DCE). Elle identifie les informations clés telles que les exigences techniques, les risques contractuels, les critères d’évaluation, permettant ainsi de disposer d’une meilleure visibilité des attentes spécifiques du client et des risques liés à l’affaire.
La plupart des outils sont capables, par exemple, de produire des fiches synthétiques de marchés, utiles pour les comités d’engagements, permettant de prendre des décisions de go/no go ou de bid/no bid (1).
Rédaction de mémoires techniques
Par ailleurs, l’IA générative est un outil puissant pour la rédaction et peut ainsi aider à optimiser l’élaboration des mémoires techniques. Elle permet, par exemple, de bâtir un plan adapté aux critères d’évaluation définis dans le règlement de consultation ou encore de s’assurer que toutes les exigences du cahier des charges sont respectées, réduisant ainsi les risques de rejet pour non-conformité.
Analyse de risques
Les juristes trouveront également un intérêt à utiliser cette technologie dans le cadre des analyses de risques sur les appels d’offres, et en phase de mise au point et/ou de négociation. Elle peut en effet les aider à étudier rapidement les clauses contractuelles pour constituer une fiche d’analyse de marché. Il est possible, pour ce faire, de poser une série de questions à l’IA telles que :
– Le marché fait-il référence à un CCAG particulier ?
– Quel est le droit applicable ?
– Quel est le montant des pénalités en cas de non-respect du délai global ? Les retards sur délais intermédiaires sont-ils pénalisables ? Les pénalités sont-elles plafonnées et si oui, comment ? Sont-elles forfaitaires et libératoires ? Sont-elles récupérables ?
– Quelles sont les causes légitimes de retard dans ce marché ?
Mais il est possible d’aller plus loin en comparant les résultats obtenus avec des documents de référence tels que le CCAG travaux ou les normes NF P03-001 et P03-002 (2), ou encore les standards habituellement admis par l’entreprise qui répond. Cela permet de repérer plus facilement les risques juridiques et de s’assurer que l’offre est conforme aux réglementations en vigueur.
Les juristes peuvent également s’appuyer sur les compétences rédactionnelles de l’IA pour rédiger des propositions de mise au point ou faire des annotations pertinentes sur les projets de contrats.
L’IA va-t-elle révolutionner les manières de répondre aux appels d’offres ?
Elle a le potentiel de transformer significativement le processus de réponse aux appels d’offres en le rendant plus efficace, plus précis et plus compétitif. Sans être magique, c’est un outil extrêmement puissant au service de l’humain.
Quels sont les risques attachés à son utilisation dans le cadre des réponses aux appels d’offres ?
L’utilisation de l’IA dans les réponses aux appels d’offres n’est pas sans dangers.
Il ne faut, par exemple, pas négliger le risque de générer un contenu générique ou mal adapté aux exigences spécifiques de l’appel d’offres, manquant de personnalisation, ni celui d’un manque de jugement humain dans des décisions complexes. Il y a un risque d’« hallucination » qui nécessite toujours un contrôle humain.
En réalité, pour les acheteurs comme pour les soumissionnaires, se pose la question de l’encadrement de l’utilisation de l’IA générative dans les appels d’offres. Celui-ci portera sur trois points : la qualité de la donnée, celle du prompt, et la vérification du contenu généré.
Quels sont les défis à relever pour tirer pleinement parti de l’IA dans le cadre de la réponse aux appels d’offres ?
L’IA se nourrit de données, et les entreprises du BTP en possèdent en abondance, particulièrement en matière contractuelle et d’études de prix.
Cependant, celles-ci sont souvent dispersées à travers différents systèmes, départements et formats, ce qui rend leur exploitation difficile. La centralisation et la structuration des données constituent donc une étape essentielle et incontournable pour exploiter pleinement le potentiel de cette technologie.
Par ailleurs, son intégration requiert des investissements significatifs en termes de technologies et de formation des collaborateurs, ce qui peut représenter un obstacle majeur, en particulier pour les PME. Les entreprises doivent donc évaluer soigneusement le retour sur investissement potentiel et planifier stratégiquement leur transition vers l’IA.
Enfin, l’introduction de cet outil dans les processus d’appels d’offres implique de changer significativement ses méthodes de travail, ce qui peut susciter des résistances tant au sein des équipes études de prix que des équipes juridiques. Une approche progressive et inclusive est essentielle pour assurer une transition en douceur.
Concrètement, quelles solutions utiliser ?
On distingue deux catégories principales d’outils : les solutions généralistes et les plateformes spécialisées.
– Les outils généralistes d’IA générative, comme ChatGPT d’OpenAI, peuvent être utilisés pour les tâches les plus simples telles que l’aide à la rédaction, l’analyse de documents, la génération de contenu ou la réponse à des questions spécifiques. Bien que polyvalents, ils nécessitent une configuration et une adaptation minutieuses pour répondre aux besoins spécifiques des appels d’offres, à l’aide notamment des « GPT’s », des chat-bots personnalisés.
– Les plateformes spécialisées, comme Aitenders ou Odécia, sont conçues spécifiquement pour la gestion des appels d’offres. Elles intègrent, selon les cas, des fonctionnalités d’IA adaptées au processus de réponse, telles que l’analyse automatisée des cahiers des charges, la suggestion de contenus pertinents, ou l’évaluation des chances de succès.
Quelles précautions prendre vis-à-vis de ces plateformes ?
Qu’il s’agisse d’outils généralistes ou spécialisés, il est impératif de prêter une attention particulière à la gestion des données. Les informations contenues dans les appels d’offres sont souvent sensibles et confidentielles. Les entreprises doivent donc s’assurer que les outils choisis garantissent la sécurité et la confidentialité des données traitées, de manière parfaitement sécurisée, afin d’éviter notamment des fuites de savoir-faire ou de secrets des affaires.
Autre point primordial : les entreprises doivent vérifier les conditions d’utilisation des outils d’IA et s’assurer qu’elles conservent la pleine propriété des données et des contenus générés. Certains fournisseurs peuvent se servir des données traitées pour améliorer leurs modèles d’IA. Il est donc essentiel de comprendre et de négocier ces aspects.
Pour les projets particulièrement sensibles ou confidentiels, il peut être préférable d’opter pour des solutions sur mesure ou des outils susceptibles d’être entièrement déployés et contrôlés en interne. Un tel choix permet de garantir une maîtrise totale des données et des processus, bien que cela puisse impliquer des coûts plus élevés et une complexité accrue de mise en œuvre.
(1) Le go/no go désigne l’étape au cours de laquelle une entreprise va déterminer si elle consacre du temps et de l’argent pour étudier une opportunité. Si elle prend la décision d’étudier l’opportunité, elle décide ensuite si elle va effectivement soumettre une offre ou s’abstenir (bid/no bid).
(2) CCAG applicable aux travaux de bâtiment faisant l’objet de marchés privés et CCAG applicable aux travaux de génie civil faisant l’objet de marchés privés.
Ce qu’il faut retenir
- L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) bouscule la manière de répondre aux appels d’offres, permettant de gagner un temps précieux sur des tâches chronophages.
- Cet outil permet d’analyser rapidement de vastes volumes de données, facilite la gestion des tâches administratives, et peut améliorer la rédaction des mémoires techniques. Cependant, son utilisation comporte des risques, tels que la production de contenus génériques, des problèmes de confidentialité et de mauvaise compréhension.
- Il est essentiel de combiner l’IA avec l’expertise humaine. Les investissements en technologie et en formation sont nécessaires, surtout pour les PME. Une démarche d’IA responsable doit être réfléchie très en amont et reposera sur divers principes, notamment la fiabilité, la sécurité, la confidentialité, la transparence, et l’usage responsable. Cet outil imposera une charte éthique et une gouvernance rigoureuse.
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