Optimisation de la réponse aux appels d’offres dans une PME industrielle grâce à l’IA générative et au RAG
Contexte :
Une PME de 80 collaborateurs dans le secteur de l’ingénierie thermique répond chaque mois à plusieurs appels d’offres publics et privés. Le processus est chronophage, mobilise fortement les équipes commerciales et techniques, et comporte des risques d’erreurs (incohérences, oublis de pièces, réponses génériques mal alignées avec les besoins du client). De plus, l’entreprise ne capitalise pas efficacement sur ses réponses passées, ses références projets ou son expertise interne.
Objectif :
Réduire le temps de traitement des dossiers tout en augmentant la qualité et la personnalisation des réponses, grâce à l’automatisation partielle du processus de réponse aux appels d’offres, en s’appuyant sur un LLM connecté aux données internes de l’entreprise.
Solution mise en œuvre :
Déploiement d’une solution d’IA générative basée sur un modèle de langage (LLM) enrichi par une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour exploiter les données documentaires internes. L’approche repose sur les piliers suivants :
Extraction intelligente des DCE : analyse automatique des documents d’appel d’offres, synthèse des critères techniques, administratifs et juridiques attendus.
Génération du mémoire technique : création assistée de la réponse, avec récupération en temps réel des contenus existants (fiches projet, CV, références) via le RAG.
Personnalisation sémantique : adaptation du ton, de la terminologie et des arguments en fonction du type de client (collectivité, promoteur, grand groupe).
Vérification automatisée : contrôle de la complétude des pièces, de la cohérence des contenus, et de la conformité aux exigences du cahier des charges.
Résultats obtenus :
Suite à l’intégration de cette approche, l’entreprise a constaté :
Une réduction de 50 % du temps moyen de traitement des appels d’offres, libérant des ressources commerciales.
Une amélioration du taux de succès (+30 %), grâce à des dossiers mieux alignés avec les attentes des donneurs d’ordre.
Une élimination quasi totale des erreurs ou oublis dans les dossiers transmis.
Une meilleure valorisation de l’expertise de l’entreprise, via une réponse plus structurée, pertinente et réutilisable dans le temps.