Vos équipes rédigent déjà avec Claude ou ChatGPT : leurs mémoires ne sont pas meilleurs

La semaine dernière, mon équipe et moi avons fait près de 30 rendez-vous avec des entreprises qui répondent aux marchés publics : des PME du paysage, des bureaux d'études, des groupes de services, des industriels et des cabinets de conseil. Une réalité est revenue plus souvent que les autres : plus d'un interlocuteur sur deux utilise déjà une IA généraliste comme ChatGPT, Copilot ou Claude pour ses mémoires techniques, ou construit son propre outil en interne.

Ce n'est donc plus la peine de se demander s'il faut utiliser l'IA. En revanche, ce qu'on a vu en rendez-vous montre que le vrai problème est souvent ailleurs.

1. Le mémoire technique reste le nœud du problème

Le mémoire technique prend toujours une part énorme du temps des équipes. Le chargé d'études d'une PME de travaux paysagers nous a dit que c'était « 70 % de [son] boulot ». Le directeur bid d'un grand groupe, lui, passe plus de la moitié de ses journées à rédiger. Dans plusieurs rendez-vous, on nous a parlé de trois jours par mémoire, un temps que les bureaux d'études ne peuvent pas facturer à leurs clients.

2. L'IA généraliste écrit, mais elle ne relit pas avec le DCE sous les yeux

Pendant ces rendez-vous, nous avons fait relire plusieurs mémoires déjà rendus. Voici ce qu'on y a trouvé :

• 34 pages pour une limite fixée à 30 ;
• des certifications ISO 9001 et 14001 qui ne figuraient qu'en annexe, jamais dans le corps du mémoire ;
• des champs de fusion Word oubliés dans le document final ;
• 17 sous-stations annoncées dans le mémoire, contre 19 dans l'étude jointe en annexe ;
• un mémoire pourtant bien noté (82 %) qui promettait une « garantie totale », « zéro rupture » et une intervention d'urgence sous 2 à 4 heures, alors que le DCE ne demandait rien de tel. C'était un copié-collé d'un précédent mémoire…

Aucune de ces erreurs n'est une question de style. Ce sont des défauts de conformité et de cohérence, qui peuvent même engager l'entreprise au-delà de ce qu'elle a chiffré. On ne les repère pas en demandant à une IA de « rédiger la partie méthodologie », parce qu'il faut pour cela confronter chaque ligne du mémoire aux exigences du DCE.

L'analyse du dossier de consultation pose le même problème. Un responsable nous a raconté avoir passé une demi-journée à décortiquer un DCE. Quand il a vu notre analyse automatique arriver aux mêmes conclusions en direct, il a eu cette réaction : « C'est assez bluffant. »

3. Le nouveau risque, c'est d'écrire trop

Dans le grand groupe dont je parlais plus haut, tout le monde a testé l'IA pour rédiger. Le directeur bid nous a raconté qu'après avoir lu un mémoire écrit de cette façon, ses collègues lui avaient demandé s'il avait embauché quelqu'un. Son collègue de la DSI s'inquiète quant à lui de réponses « trop génériques » et pas assez relues, qui finiraient par abîmer l'image du groupe auprès de ses clients. Enfin, un cabinet de conseil est même passé à des offres en PowerPoint, très visuelles, pour échapper à ce qu'il appelle l'« inflation rédactionnelle ».

De l'autre côté de la table, les acheteurs utilisent eux aussi l'IA pour analyser les offres, et certains DCE demandent désormais de déclarer si on s'en est servi pour rédiger. Dans ce contexte, produire du texte vite ne distingue plus personne : ce qui fait la différence, c'est de garder sa propre voix et d'être précis sur ce qu'on s'engage à faire.

4. Le faire soi-même ne coûte pas cher au départ, mais demande de l'entretien

Beaucoup d'entreprises sont tentées de construire leur outil. Un dirigeant nous l'a dit franchement : « On est tenté de se dire qu'on peut créer un skill AO sur Claude et le faire nous-mêmes. » Un autre interlocuteur a déjà bricolé un outil interne qui lui revient à environ 80 centimes la requête. Un grand groupe a construit ses propres assistants il y a trois ans, et il se repose aujourd'hui la question parce qu'ils sont devenus complexes à configurer et à maintenir. Le vrai coût, ce n'est donc pas la requête : c'est le temps que le bid manager passe à entretenir l'outil au lieu de répondre aux appels d'offres.

Trois questions à se poser avant de choisir un outil

• Où part vraiment votre temps : dans la lecture du DCE, la rédaction, la relecture ou la mise en forme ?
• Qui vérifie aujourd'hui que chaque exigence est couverte et que vous ne promettez pas plus que ce que vous avez chiffré ?
• Vos mémoires gagnants, vos CV et vos références sont-ils rangés et exploitables ? Sans eux, aucune IA ne pourra écrire avec votre voix.

C'est pour répondre à ces trois questions que nous avons conçu Explain. L'outil s'installe directement dans Word. Il commence par analyser le DCE pour faire ressortir les exigences, les incohérences et les questions à poser à l'acheteur. Il rédige ensuite à partir de votre propre bibliothèque de mémoires, de CV et de références, pour que le texte garde votre façon d'écrire. Avant le dépôt, il relit le mémoire au regard du DCE : il vérifie la conformité, la cohérence et les engagements pris, et il signale ce qui manque. C'est ce travail de relecture qui a mis au jour, en quelques minutes, toutes les erreurs citées plus haut.