Aide à l’analyse des offres

Industrialiser l’IA dans l’analyse des offres publiques, avec rigueur, traçabilité et souveraineté.

Agent IA Conseil Open-source Intelligence artificielle

Date

2026

Durée

2 mois

Client

Client public

Utilisateurs

10k

Le brief

Ce client du secteur public souhaitait moderniser ses outils d’analyse des offres reçues dans le cadre des marchés publics. Face à des volumes documentaires croissants (mémoires techniques, CCTP, CCAP, RC) et à des contraintes fortes de sécurité, de traçabilité et de justification des décisions, les approches exploratoires de l’IA ne suffisaient plus.
L’enjeu était de passer d’expérimentations ponctuelles à une solution industrielle, intégrée aux processus existants, capable d’assister les acheteurs sans jamais se substituer à leur responsabilité.

Les solutions

Nous avons conçu et déployé une solution d’aide à l’analyse des offres fondée sur une architecture IA modulaire, décomposée en étapes unitaires et parfaitement observables.
Chaque action (OCR, extraction, recherche, notation, synthèse) repose sur le composant technique le plus adapté : algorithmes classiques lorsque c’est pertinent, modèles de langage de différentes tailles pour les tâches IA, et fonctions déterministes pour garantir l’exactitude des sources.
L’outil propose plusieurs niveaux d’assistance IA, activables progressivement par l’utilisateur, afin de respecter la sensibilité des données et de renforcer la confiance. L’ensemble est déployé dans un environnement souverain, avec des modèles open source ou européens, et fait l’objet de benchmarks continus pour garantir le meilleur compromis entre performance, coût et sobriété.

Fonctionnalités clés :
* OCR intelligent pour convertir les documents PDF en données exploitables
* Recherche sémantique via base vectorielle (architecture RAG)
* Utilisation différenciée de modèles de langage (petits modèles, modèles intermédiaires, modèles de raisonnement, modèles fine-tunés) selon les tâches
* Assistance IA progressive (grilles d’analyse, barèmes, synthèses, commentaires argumentés)
* Observabilité complète : temps de réponse, coût, qualité des résultats
* Benchmark continu des modèles sous contrainte de souveraineté
* Traçabilité stricte des sources avec références textuelles exactes et visualisation des extraits documentaires

Les retombées
Passage d’une logique exploratoire à une IA réellement industrialisée
Gain de temps significatif dans la préparation et l’analyse des offres
Renforcement de la confiance des acheteurs grâce à la traçabilité et au contrôle
Maîtrise des coûts et de l’empreinte environnementale des traitements IA
Adoption progressive et sereine par les utilisateurs finaux
Une base technologique réutilisable pour d’autres usages (analyse de CCTP, détection de fraude, génération documentaire)

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