IA et marchés publics : ce que l'acheteur accepte, ce qu'il sanctionne

C'est sans doute la question que se posent aujourd'hui beaucoup d'entreprises qui répondent aux marchés publics : « A-t-on le droit d'utiliser l'IA pour répondre à un appel d'offres ? » Derrière, il y a souvent une inquiétude plus précise : « Est-ce que l'acheteur va s'en rendre compte, et est-ce qu'il va me le reprocher ? »

Ma réponse tient en une phrase : l'acheteur ne sanctionne pas l'outil, il sanctionne le résultat. Un mémoire technique précis, juste et adapté à son besoin ne lui pose aucun problème, quelle que soit la façon dont il a été produit. Un mémoire générique, approximatif ou mensonger lui en pose un, qu'il ait été écrit par une IA ou par un stagiaire pressé.

L'IA est-elle autorisée pour répondre à un appel d'offres ?

Je ne suis pas juriste, et je ne vais pas jouer à l'être. Voici ce que je peux dire avec certitude.

À ma connaissance, il n'existe pas aujourd'hui en France d'interdiction générale, dans le Code de la commande publique ou dans une doctrine officielle publiée, qui empêcherait un candidat d'utiliser l'IA pour préparer son offre. Le règlement européen sur l'intelligence artificielle (règlement (UE) 2024/1689) encadre les systèmes d'IA et leurs usages, mais je n'y connais pas de disposition qui interdise à une entreprise de s'en servir pour rédiger une réponse à un marché public.

Deux nuances importantes, pourtant.

D'abord, chaque consultation a ses propres règles. Si le règlement de consultation prévoit des exigences sur l'usage de l'IA, par exemple une déclaration, il faut s'y conformer : une offre qui ne respecte pas les exigences des documents de la consultation peut être déclarée irrégulière (article L2152-2 du Code de la commande publique). La première règle est donc de lire le RC, comme toujours.

Ensuite, les acheteurs utilisent eux-mêmes l'IA. La Direction des achats de l'État a lancé dès fin 2024 une expérimentation interministérielle sur l'IA au service des achats publics, avec parmi ses cas d'usage la rédaction de documents contractuels et l'analyse des offres reçues des entreprises. Le sujet n'est donc pas de savoir si l'IA a sa place dans la commande publique : elle y est déjà, des deux côtés. Le sujet est de savoir comment on s'en sert.

Ce que les acheteurs repèrent

Quand un mémoire est mal noté, la cause n'est presque jamais l'outil utilisé. Ce sont trois défauts, très reconnaissables, que tout analyste habitué à noter des offres sait repérer.

Les textes génériques

Le premier signal, c'est le texte qui pourrait s'appliquer à n'importe quel marché. Des paragraphes bien construits, sans faute, mais qui ne citent ni le site, ni la commune, ni une contrainte du CCTP. « Nous mettrons en œuvre une démarche qualité rigoureuse adaptée à vos enjeux. » Quels enjeux ? L'analyste qui note avec une grille ne trouve rien à quoi accrocher une note.

L'IA généraliste, utilisée sans les documents de l'entreprise ni ceux du marché, produit exactement ce type de texte. Elle écrit bien, mais elle écrit sur rien.

Les moyens inventés

Le deuxième signal est plus grave : des moyens, des certifications, des références ou des chiffres qui n'existent pas. Une IA à qui l'on demande de « présenter nos moyens matériels » sans lui donner la liste réelle peut très bien en produire une plausible. Plausible, mais fausse.

Or l'acheteur peut demander des justificatifs, et les engagements pris dans l'offre deviennent contractuels. Je reviens plus bas sur la responsabilité qui en découle.

Les réponses hors sujet

Le troisième signal, c'est la réponse à côté de la question. Le RC demande de traiter la gestion des nuisances pour les riverains, le mémoire parle de gestion des déchets. Le CCTP impose une intervention de nuit, le planning prévoit des horaires de journée. Ces erreurs viennent d'une lecture incomplète du dossier de consultation. Elles existaient avant l'IA ; une IA mal utilisée les multiplie, parce qu'elle remplit les cases sans comprendre le besoin.

Ce que l'IA doit faire, et ce qu'elle ne doit pas faire

Je crois profondément que l'IA change la réponse aux appels d'offres. Mais pas comme on l'imagine souvent. Elle ne remplace pas l'expertise de l'entreprise : elle la rend disponible plus vite.

Ce que l'IA doit faire :

• Lire tout le dossier de consultation et en extraire les critères, les sous-critères, les exigences et les points de vigilance. C'est un travail long, fastidieux, où l'humain fatigue et oublie.
• Proposer un plan aligné sur le règlement de consultation, pour que l'analyste retrouve chaque réponse là où il l'attend.
• Rédiger une première version à partir des documents de l'entreprise : ses références, son matériel, ses certifications, ses mémoires passés. C'est ce qui fait la différence entre un texte générique et un texte spécifique.
• Vérifier la couverture : chaque exigence du CCTP a-t-elle sa réponse ?

Ce que l'IA ne doit pas faire :

• Inventer. Pas de moyens, de chiffres, de références ou de certifications qui ne figurent pas dans les documents de l'entreprise.
• Décider à la place de l'entreprise. Le choix d'une méthode, d'un engagement de délai, d'un prix, d'un sous-traitant relève de la direction et des équipes techniques.
• Partir sans relecture. Une IA propose, un humain valide. Toujours.

C'est la philosophie avec laquelle nous avons construit Explain Réponse : un agent IA qui travaille dans Microsoft Word, lit le DCE, propose un plan aligné sur le RC, rédige chaque section à partir du CCTP et des documents de l'entreprise, puis vérifie que chaque exigence du CCTP trouve sa réponse. La première version exploitable arrive en 30 minutes au lieu de plusieurs jours. Le temps gagné, je veux qu'il serve à relire, à personnaliser, à aller voir le site. Pas à envoyer plus vite un texte non relu.

Le candidat reste responsable de ce qu'il signe

C'est le point que je veux le plus faire passer. Une offre n'est pas écrite par un outil. Elle est signée par une entreprise.

Tout ce qui figure dans le mémoire technique engage le candidat. Si le marché lui est attribué, ses engagements sur les moyens, l'organisation, les délais ou l'environnement deviennent des obligations qu'il devra tenir pendant l'exécution. Dire « c'est l'IA qui l'a écrit » ne protégera personne.

Le Code de la commande publique prévoit d'ailleurs que l'acheteur peut exclure de la procédure un candidat qui a fourni des informations trompeuses susceptibles d'avoir une influence déterminante sur les décisions d'exclusion, de sélection ou d'attribution (article L2141-8). Je ne dis pas qu'une approximation d'IA relève automatiquement de ce cas : c'est à l'acheteur, et le cas échéant au juge, d'apprécier. Je dis qu'un candidat qui laisse passer des informations fausses dans son offre prend un risque qu'il n'a aucune raison de prendre.

La conséquence pratique est simple : la relecture n'est pas une option. Chaque moyen annoncé doit être vérifié, chaque référence doit être réelle, chaque chiffre doit pouvoir être justifié.

La confidentialité des données : la question qu'on ne pose pas assez

Un dossier de consultation et un mémoire technique contiennent des informations sensibles : vos méthodes, vos prix, vos moyens, vos références clients, parfois des données personnelles dans les CV. Les confier à un outil d'IA n'est pas un geste anodin.

Avant d'utiliser un outil, je recommande de poser deux questions.

Où sont hébergées mes données ? L'hébergement détermine le droit applicable et les accès possibles. La CNIL, dans ses questions-réponses sur l'utilisation des systèmes d'IA générative, rappelle qu'un transfert de données hors de l'Union européenne doit être encadré et qu'un hébergement chez un prestataire suppose un contrat qui précise les responsabilités et les accès aux données.

Mes données servent-elles à entraîner un modèle ? Si c'est le cas, ce que vous avez écrit pour un marché peut, en théorie, nourrir les réponses produites pour d'autres. La CNIL recommande de vérifier si le fournisseur peut réutiliser les données saisies et, si c'est le cas, de désactiver cette possibilité. Elle recommande aussi d'éviter de saisir des données personnelles ou des informations confidentielles de l'entreprise dans un service d'IA grand public.

Chez Explain, nous avons fait des choix clairs en matière de sécurité et d'hébergement : les données de nos clients sont stockées dans des espaces sécurisés et protégés, hébergés en France, et ne sont jamais utilisées pour entraîner un modèle. Ce n'est pas un argument marketing, c'est une condition pour que des entreprises nous confient leurs mémoires.

Mes 5 règles pratiques

1. Lisez le règlement de consultation avant tout. S'il encadre l'usage de l'IA ou demande une déclaration, respectez-le à la lettre.
2. Donnez à l'IA vos documents, pas vos espoirs. Références réelles, matériel réel, certifications réelles, mémoires passés. Un outil sans matière produit du générique, ou pire, de l'invention.
3. Gardez la main sur les décisions. Méthode, délais, moyens, engagements environnementaux : l'IA propose une rédaction, l'entreprise décide du fond.
4. Relisez chaque section comme si vous la signiez, parce que vous la signez. Vérifiez chaque moyen, chaque chiffre, chaque référence, et la cohérence entre le mémoire, le planning et les pièces administratives.
5. Choisissez un outil qui protège vos données. Hébergement connu, pas d'entraînement sur vos contenus, et la possibilité de le vérifier.

Ce que je crois

L'IA ne va pas faire gagner des marchés à des entreprises qui ne savent pas les exécuter. Elle va faire gagner du temps à celles qui savent, et leur permettre de répondre mieux, à plus d'appels d'offres, avec des mémoires plus précis. C'est une bonne nouvelle pour les entreprises, et c'en est une aussi pour les acheteurs, qui recevront des offres plus lisibles et plus complètes.

Ce qui sera sanctionné, demain comme hier, c'est le générique, l'approximatif et le faux. Ce qui sera récompensé, c'est la preuve.

Si vous voulez voir concrètement comment nous appliquons ces principes, nous pouvons vous montrer Explain Réponse sur un appel d'offres réel, en 30 minutes, avec un expert du secteur : réservez une démo.