L'IA au service de la veille d'appels d'offres :

‍

De quelle manière l'intelligence artificielle révolutionne-t-elle la veille et l’analyse des marchés publics et des énergies renouvelables ?

Dans un marché en constante évolution, identifier les meilleures opportunités est un enjeu majeur pour les entreprises des énergies renouvelables, mais aussi pour toutes les organisations souhaitant répondre à des appels d'offres ou faire de la veille sur les marchés publics français. La complexité des processus de veille, le volume croissant d’informations à traiter rendent cette tâche aussi chronophage que stratégique. C’est ici que l’IA intervient, offrant des solutions innovantes pour optimiser la recherche et l'analyse des données.

‍

1. Les défis actuels de la veille des appels d’offres

‍

1.1. Une multitude d’informations à surveiller

Les organisations doivent surveiller diverses sources pour se tenir informées des appels d'offres publics :

Le BOAMP, les journaux d'annonces légales et le journal officiel de l'Union européenne(Ted Europe) pour les consultations d'un montant égal ou supérieur à 90 000 euros.
BLes plateformes de profils acheteurs ou journaux d’annonces légales pour les consultations entre 40 000 et 90 000 euros. En voici quelques exemples :
- PLACE plateforme pour les services gouvernementaux.
- Des plateformes régionales comme MEGALIS pour la région Bretagne ou Maximilien pour l'Île-de-France.
- Plateformes des grandes métropoles Françaises type GrandLyon.
- Des plateformes sectorielles telles que Batiproduits pour la construction ou Resah pour les soins de santé.
Sites web des collectivités locales pour le suivi des appels à manifestation d'intérêt.
Plateformes spécialisées de recherche d'appels offres.
Veille sur les réseaux sociaux.
Abonnements à des bulletins d'information publique.
Création d'alertes (par exemple, Google Alerts).
Participer à des salons professionnels.

‍

1.2. Contraintes et limites du suivi de la veille

Suivre un grand nombre de sources nécessite des efforts considérables :
- Il existe des milliers de profils d'acheteurs différents à surveiller.
- On dénombre plus de 470 journaux d’annonces légales à couvrir.
- 36 000 sites web de communes françaises sont susceptibles de publier un AMI.

Un important volume d’informations à analyser: Difficultés à repérer les opportunités pertinentes correspondant exactement aux critères de l’entreprise (secteur, zone géographique, capacités techniques et financières).
La nécessité de réagir rapidement : pour détecter un AO ou un AMI dès sa publication et pour préparer un dossier complet dans les temps.
Nécessité de capter également les informations annexes : (autorisations, validations, etc.) les appels d’offres, AMI ou appel à projets (AAP) sont conditionnés à la validation d’un certain nombre d’étapes en amont du projet mais également pendant l'exécution des travaux ( arrêtés municipaux, autorisations d’occupation du domaine public, organisation de réunions de concertation avec les parties prenantes, suivi et contrôles de conformité de la DREAL et de la MRAE…). Ces documents et autorisations sont souvent des prérequis pour le lancement du projet et doivent être pris en compte dès la veille des appels d’offres. Il est crucial de bien anticiper ces contraintes pour éviter des retards ou blocages.

‍

2. Comment l'IA optimise la recherche et l'analyse des appels d'offres

L'intégration de l'IA dans les processus de suivi et d'analyse des appels d'offres permet d'automatiser et d'améliorer plusieurs aspects clés :

‍

2.1. Analyse automatisée des documents

Les algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) permettent d’extraire automatiquement les informations essentielles des documents d'appels d'offres ( type de service, CPV, montants, délais, niveau de puissance, contacts…). Ceci permettant à l'utilisateur de paramétrer des alertes sur des critères précis.

Par exemple : "AO photovoltaïque > 1 MW au sol, avec prestation de maintenance".

Cela réduit considérablement le nombre d'offres non pertinentes reçues, ce qui rend le processus de recherche beaucoup plus efficace.

‍

2.2. Identification des opportunités les plus pertinentes

L’IA permet de mettre en avant les opportunités les plus pertinentes en fonction de critères (type d’avis, zone géographique, acheteur, niveau de puissance, type de prestation, etc.).

L'utilisation debases de données vectorielles permet notamment de modéliser des millions d’appels d'offres sur des espaces vectoriels multi-dimensionnels et de proposer les opportunités les plus proches de la requête faite par les utilisateurs.

En outre, les modèles de base (tels que Mistral, Gemini, etc.) entraînés sur des données d’appels d’offre pertinentes permettent d'identifier des éléments clés dans des données déstructurées et hétérogènes.

‍

2.3. Analyse des signaux faibles de business

Appliquée non seulement aux appels d’offres mais également aux différents types de signaux faibles (délibérations, procès-verbaux, avis MRAe et DREAL, arrêtés, permis de construire, enquêtes publiques, actes administratifs, schémas régionaux…), l’IA permet d’identifier de manière très précise des projets (niveau de puissance, de tension, superficie…).

‍

3. Avantages pour les entreprises du secteur public et des énergies renouvelables

‍
L'adoption de l'IA dans la veille et l'analyse des appels d'offres présente plusieurs avantages:

Gains de temps et d'efficacité: Rréduction du temps passé à rechercher et analyser les opportunités.
Amélioration de la prise de décision: Accès à des informations plus pertinentes et exploitables, car beaucoup mieux structurées.
Optimisation de la stratégie commerciale: Anticipation des tendances et meilleure allocation des ressources.
Suivi des autorisations en cours : anticipation en amont et en cours d'exécution d’un appel d’offres.
Extension du marché : facilité d’accès aux opportunités internationales.

‍

4. La solution pour intégrer l'IA dans votre veille ?

‍
L’IA s'impose comme un outil incontournable pour optimiser la veille et l'analyse des appels d'offres dans le secteur public et les énergies renouvelables. Les entreprises qui adoptent ces technologies bénéficient d'un avantage concurrentiel significatif en réduisant leur charge de travail tout en améliorant leur prise de décision.

Deepbloo exploite des modèles de langage avancés (LLM) pour enrichir, analyser et classer sa base de données sur les marchés publics. Nous avons été intégrés au programme Google for Startups Cloud et poursuivons nos avancées en IA en collaboration avec l'Institut des Sciences des données de Montpellier (ISDM), le Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI) et l'Université de Bordeaux. Nous sommes également labellisés par les pôles de compétitivité DERBI et Minalogic.

Notre expertise dans le domaine nous vaut l’honneur de présenter nos avancées sur ces sujets à l’occasion de la conférence annuelle Dataquitaine, sur le thème de l’IA, de la Recherche opérationnelle et de la Data Science.

👉 Vous souhaitez en savoir plus sur l'optimisation des appels d'offres avec l'IA ?
démo de 20 minutes, gratuite et sans engagement ici. Nous répondrons à toutes vos questions !

‍