De nombreux acteurs qui répondent à la commande publique nous questionnent pour savoir si l'IA va véritablement transformer leur secteur et leur métier.
C’est pour cette raison qu’on a organisé notre dernier webinar sur le thème “Comment l'IA révolutionne l'analyse des marchés publics”. Voici un extrait des questions auxquelles Arthur Muller, fondateur et directeur produit chez Explain, a répondu pendant l’événement.
Arthur Muller - Ce n’est un scoop pour personne, répondre à la commande publique, c’est complexe. Travailler avec des acteurs publics, c’est sans aucun doute plus compliqué que de le faire avec des clients privés : il y a un formalisme à respecter, des réglementations à connaître, beaucoup de paperasse à traiter...Tout cela prend du temps, ca coute cher et c’est stressant parce qu’il y a des deadlines fortes, qu’on peut rater un marché sur un petit détail et qu’on perd beaucoup d’argent si on répond à un marché qu’on a aucune chance de gagner.
Or, une des grandes spécificités de la réponse à la commande publique, c’est que beaucoup de choses passent par l’écrit, et ce pour de bonnes raisons : pour des enjeux de transparence ou encore d’équité dans la concurrence.
Et par conséquent, là où on attend d’un bon vendeur qu’il sache bien parler, travailler avec les pouvoirs publics exige plutôt de savoir bien lire et écrire : lire des cahiers des charges ou les pièces du DCE, écrire des réponses à des mémoires techniques, etc.
Énormément de tâches passent par l’écrit. Pour une grande partie d’entre elles, ce sont des tâches relativement répétitives et à faible valeur ajoutée. C’est ce constat qui fait de la commande publique un excellent cas d’usage pour les technologies récentes d’intelligence artificielle et d’IA génératives. C’est à partir de ce constat que l’on a décidé de développer la solution Explain Marchés.
AM - Ce n’est pas l’IA qui va décider à la place des humains de répondre à un marché ou qui va rédiger un mémoire technique de A à Z. Par contre, elle leur permet de gagner du temps sur les tâches les plus répétitives et chronophages. Ce temps peut ensuite être réinvesti sur les tâches à forte valeur ajoutée : aller rencontrer le client, bien comprendre son contexte, mettre en avant ses avantages concurrentiels dans la rédaction des mémoires techniques, etc.
Nos fonctionnalités IA visent à répondre à 3 principaux enjeux :
Pour cela, on a développé deux fonctionnalités inédites sur le marché : le moteur de recommandation et la grille d’analyse.
Le moteur de recommandation, c’est une veille quotidienne sur l’ensemble des plateformes d’appel d'offres, à laquelle on a ajouté une IA. Cette IA apprend de vos Go / No Go pour faire deux choses :
1) trier vos marchés selon leur niveau de pertinence, pour limiter les hors-sujets ;
2) s’assurer que vous ne manquez aucun marché.
En plus de la veille par mots-clefs classique, le moteur de recommandation remonte des opportunités qui auraient pu passer à travers les mot-clefs mais qui appartiennent bien à vos métiers.
La grille d’analyse, c’est l’interface qui apparaît lorsque vous cliquez sur un marché. C’est une IA, plus précisément un LLM (large language model), qui va analyser et synthétiser l’ensemble des pièces du DCE selon vos propres critères de Go / No Go, comme le montant du marché, les différents lots, le délai de réponse… Elle vous permet de vous faire rapidement un avis sur le potentiel d’un marché, sans avoir à parcourir l’intégralité du DCE et des fiches métiers. Chaque grille est personnalisée du point de vue de l’utilisateur, selon ses propres enjeux.
AM - Ca, c’est un sujet dont j’ai beaucoup parlé avec nos clients ces derniers mois, notamment avec des équipes IA de grands groupes qui font des tests autour de l’application de ChatGPT pour les marchés publics.
Récemment je parlais à une entreprise qui essayait d’utiliser ChatGPT pour analyser les pièces du DCE. En soi, c’est une bonne idée mais la conclusion du test, c’est que ça ne marche pas. Au début il y a un effet wow, mais au quotidien, à grande échelle, juste avec ChatGPT, ça ne marche pas pour deux raisons principalement.
D’abord, pour un sujet d’ergonomie. Quand on répond aux marchés publics, on en reçoit beaucoup chaque matin et on a donc envie que ça aille vite. Si on utilise ChatGPT, il faut lui envoyer des marchés, attendre qu’il réponde, passer d’un écran à l’autre, l’expérience n’est pas assez fluide.
La deuxième raison, c’est un problème de fiabilité. ChatGPT tout seul, il fait des erreurs. Dernièrement on faisait un test où on demandait à ChatGPT d’identifier les montants au sein d’un DCE, ce qui semblait au départ être une tâche simple. Et il se trompait, parce que le sujet du montant peut être associé à des mots clés très variés : montant, tarif, montant annuel vs. total, clause de révision des prix… Et le problème avec ChatGPT, c’est que quand il se trompe, on ne le sait pas, il ne nous alerte pas sur le degré de fiabilité de sa réponse.
La conclusion, c’est que ces tests ne sont pas pertinents à l’échelle. La conviction que l’on a, c’est que ChatGPT est un outil généraliste, alors que ce dont les professionnels de la commande publique ont besoin, c’est d’un spécialiste. Ce qui fonctionne, c’est d’apprendre à ChatGPT à parler “marchés publics”. Et c’est notre vision chez Explain : on veut construire un logiciel spécialiste pour utiliser ce qui marche dans l’IA et l’appliquer aux marchés publics.
Vous voulez en savoir plus sur la manière dont notre solution IA répond à vos problématiques métiers ? Comment elle s’applique au process de réponse aux marchés publics ? Vous pouvez visionner ici le replay de notre dernier webinar sur le sujet, ou prendre rdv avec l’équipe pour planifier une première démo de l’outil.
