L’IA pour automatiser le processus de réponse aux appels d'offres publics

Au menu aujourd’hui :

🏢 Qu’est-ce que la commande publique?

💡 Approches verticales vs horizontales des LLMs

👌 Les gains de productivité qu’Explain permet à ses clients

🫨 Comment démystifier l’IA

👀 Où se renseigner - les sources recommandées par Guillaume

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🍰 MF : Guillaume, peux-tu nous présenter Explain et nous dire comment vous utilisez l’IA ?

👉 Guillaume :

Explain s'est donné pour mission d'automatiser le processus de réponse aux appels d'offres publics, un marché auquel personne ne pense mais qui représente 12% du PIB mondial. Imaginez la ville de Paris lançant un appel d'offres pour la production d’eau potable ou la fourniture d’énergie renouvelable. Les entreprises doivent naviguer à travers des milliers de pages des cahiers des charges, maîtriser le jargon du secteur public et remplir de nombreux formulaires.

Les appels d'offres, c'est le cauchemar administratif par excellence : un dédale bureaucratique où se perdent temps et argent, et où le potentiel d’erreur humaine est important. On a fait le calcul : il y a 50% de tâches répétitives dans le processus de  réponse. Des tâches qui prennent du temps, et qui seraient mieux faites par des machines.

On a vu là une opportunité en or pour les LLM. En intégrant l'IA et les modèles de langage dans cette démarche, on vise à automatiser autant que possible l'ensemble du processus, tâche par tâche, pour alléger le fardeau de nos clients, et leur libérer des heures précieuses. Ils peuvent alors se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme les interactions directes avec les décideurs publics, qui sont leurs clients !

🍰 MF : Explain a la particularité d’être une application concrète des LLM qui est déjà “live” dans de nombreuses entreprises. Est-ce que tu peux nous donner des exemples pour illustrer l’impact de votre produit chez vos clients ?

👉 Guillaume :

Nos clients nous disent que leur métier change radicalement grâce à l’IA. Par exemple, on a un un client qui consacrait auparavant 2 à 3 heures par jour uniquement à éplucher des documents administratifs, des délibérations, des comptes-rendus de conseil municipal. Avec Explain, cette tâche lui prend maintenant à peine 15 minutes. Cela lui permet de capter des opportunités qu'il aurait pu manquer, comme celle d'un projet éolien mentionné par un maire. Cette efficacité accrue a un impact direct sur leur capacité à interagir avec les décideurs : le temps gagné est réinvesti sur le terrain, dans des rencontres avec les élus, où nos clients peuvent vraiment faire la différence.

Ces gains de productivité sont conséquents. En moyenne, nos utilisateurs rapportent qu'ils peuvent traiter 5 fois plus d'informations en 3 fois moins de temps. En automatisant ne serait-ce que la collecte et l'analyse de documents administratifs et de la presse locale - soit en moyenne 50 000 documents par jour - nos clients identifient les intentions des donneurs d'ordre publics, effectuent leur veille concurrentielle et préparent leurs rendez-vous commerciaux beaucoup plus efficacement. Cette capacité à traiter rapidement une grande quantité d'informations transforme non seulement leur façon de travailler mais améliore également considérablement leurs chances de succès dans un marché très compétitif. N’oublions pas que dans les marchés publics, chaque entreprise est systématiquement mise en concurrence à travers un processus d’appels d’offres.

🍰 MF : Explain a décidé de se concentrer sur un secteur très spécifique (la commande publique). Quels sont les défis et les opportunités liés à cette approche verticale (vs. des stratégies “généralistes” ou “horizontale”)?

👉 Guillaume :

En effet, Explain est une entreprise d’IA verticale : on exploite l'IA pour des cas d'usage spécifiques. Dans notre cas, pour aider les entreprises à répondre aux marchés publics. Alors que la première vague d'IA était axée sur les modèles horizontaux comme ChatGPT, nous entrons dans une deuxième vague dédiée à des applications spécialisées, et Explain se positionne au cœur de cette révolution pour les entreprises qui répondent aux appels d'offres publics.

Mais appliquer l'IA à un cas d'usage précis n'est pas si simple. Il ne suffit pas de connecter ChatGPT et d'espérer le meilleur. Beaucoup d'entreprises prétendent que l'IA va révolutionner leur industrie, mais en réalité, peu ont réussi à le faire à grande échelle. Entre le modèle de langage et l'utilisateur final, il faut un travail considérable pour rendre l'application viable et efficace. Cela implique un mélange de connaissance sectorielle (avec mes cofondateurs, on est des experts du secteur public au départ) et une technologie de pointe (qu’on a développée en interne sur la base de modèles open source).

Chez Explain on pense vraiment que cette verticalisation de l’IA va être vertueuse, notamment en Europe, parce qu’elle va créer un écosystème autosuffisant : les applications d’IA verticale comme la nôtre (il va y en avoir des centaines, voire des milliers) ont besoin de modèles de langage comme ceux de Mistral AI, qui eux-mêmes ont besoin de cloud et d’infrastructure, etc. Aujourd’hui on est à un tournant : soit on s’assure que cette seconde vague profite à des acteurs français et européens, soit on “donne” cette valeur aux grands acteurs américains ou asiatiques.

🍰 MF : Face à un public souvent sceptique ou intimidé par l'IA, comment Explain démystifie-t-elle cette technologie et encourage-t-elle son adoption ?

👉 Guillaume :

La "hype" autour de l'IA fait souvent plus de mal que de bien. Oui, l'IA est puissante, mais elle n'est pas magique. C’est un outil, et comme tout outil, son utilité dépend de la façon dont on l'utilise. Avec nos équipes commerciales, on met un point d’honneur à expliquer, en termes simples, ce que notre IA peut faire pour nos clients : en montrant des résultats tangibles, en se concentrant sur des cas d’usage qui répondent à un vrai besoin.

Je suis convaincu que les applications d'IA qui seront les plus utilisées à long terme (c'est-à-dire les outils auxquels les gens reviendront et qu'ils continueront à utiliser à long terme) ne seront pas nécessairement les plus “shiny” (comme les générateurs d'images ou de vidéos). Plus précisément, ces applications ne seront pas des bots très généralistes. Il s'agira d'outils hautement spécialisés conçus pour automatiser des tâches spécifiques. Leur capacité à s'imposer dépendra de leur capacité à effectuer ces tâches plus rapidement et de manière plus fiable que les humains. L’IA qui fonctionne le mieux est avant tout celle que l’utilisateur ne remarque pas car elle s’intègre directement dans son processus de travail.

Pierre Ferragu, de New Street Research, estime que ces nouveaux agents IA représenteront un chiffre d'affaires de 100 à 200 milliards de dollars d'ici à 2027. Ces applications ne feront peut-être pas les gros titres pour leur côté tape-à-l'œil, mais leur impact sera profond, car elles changeront la vie de milliers de personnes en automatisant des tâches qui prenaient autrefois des heures d'un temps précieux.

🍰 MF : merci Guillaume ! Est-ce que tu peux nous laisser les sources que tu recommandes pour aller plus loin sur le sujet ?

👉 Guillaume :

• Perspectives: Vertical AI, Today’s Data Whisperer, Tomorrow’s Office Linchpin
• Explain, l'IA qui aide les entreprises à faire des affaires avec les acteurs publics
• Opinion | Europe et IA : il n'y a pas que l'argent qui compte
• Commande publique : l'intelligence artificielle, une révolution à venir dans les achats ?
• ‘It’s so bloody basic’ — how GenAI startups forgot to find a problem to solve

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Très belle semaine à tous !

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— l’équipe millefeuille.ai

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