Comment répondre à un appel d’offres évalué par une IA ?

Une réponse à un appel d’offres peut faire l’objet d’une analyse assistée par intelligence artificielle. Des plateformes destinées aux acheteurs proposent désormais ce type de fonctionnalités.

L’intelligence artificielle peut alors avoir plusieurs fonctions : extraire les informations, rechercher les passages liés à un critère, résumer un mémoire, repérer des incohérences ou même fournir une première notation.

Pourtant, en tant que soumissionnaire, vous ne connaissez généralement ni le modèle utilisé, ni ses instructions, ni la façon dont vos documents sont éventuellement découpés avant analyse.

Vous ne devez donc pas essayer de « séduire un robot ».

Vous devez par contre rendre chaque élément de votre réponse :

On notera que les objectifs sont les mêmes que pour une évaluation humaine.

Cependant, pour une IA, chacun se traduit par des précautions rédactionnelles et techniques applicables à vos documents.

Selon l’outil, le contenu du document peut d’abord être extrait ou converti en texte et autres informations exploitables. Lorsqu’une telle extraction intervient, veillez à ce que l’information restituée soit aussi complète, structurée et claire que possible.

La structure la plus robuste suit cet ordre :

La structure la plus robuste suit cet ordre :

Exigence → réponse ferme → méthode → preuve → mesure → maîtrise des risques → référence documentaire

Cette méthode améliore la lecture automatisée, tout comme la lecture humaine.

Une IA peut assister l’acheteur à différentes étapes : extraction documentaire, recherche par critère, synthèse, comparaison ou aide à la notation.

Elle peut analyser le document entier ou seulement certains fragments sélectionnés selon le critère. Dans ce dernier cas, une section peut être examinée sans son contexte complet.

Des travaux montrent également que certains modèles peuvent être sensibles à la position de l’information dans un contexte long [3][4][5].

Ne modifiez jamais une structure obligatoire pour appliquer une méthode supposée plus favorable à l’IA.

Ainsi, votre plan doit refléter strictement la grille de notation.

Utilisez les mêmes numéros, les mêmes intitulés, le même ordre. Si elle peut sembler scolaire, cette reprise à l’identique facilite quatre opérations :

Notamment, ne remplacez pas un intitulé précis par un slogan.

Par exemple, conservez « Organisation du dispositif » en titre de section, et n’écrivez pas à la place « Une résilience sans compromis ». Cette dernière expression sera avantageusement placée en tête du texte de réponse.

Une section doit répondre à une exigence précise. Elle ne doit pas dépendre de plusieurs pages précédentes.

De plus, toutes les sections doivent utiliser un canevas unique, facilement reconnaissable par une IA, par exemple :

Isolez la section à évaluer.

Demandez à une IA à qui vous avez fourni le DCE de répondre à cinq questions :

La section est fragile si les réponses sont inexactes ou incomplètes.

Ne commencez pas par une introduction commerciale.

L’intelligence artificielle doit comprendre explicitement votre position dès les premières lignes.

Une phrase atomique porte une idée principale unique.

Nous assurons le support 24 heures sur 24 avec une équipe de cinq personnes qui évolue selon la charge, sous réserve de la disponibilité des experts, et nous visons un délai de résolution inférieur à quatre heures.

Cette phrase mélange plusieurs notions : un engagement, une capacité, une réserve et un objectif.

Le support P1 fonctionne 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.

Cinq personnes sont affectées au dispositif initial.

Le délai contractuel de rétablissement est de quatre heures.

Le mécanisme de renfort figure au paragraphe 4.3.2.

Chaque phrase devient plus simple à extraire et à classer par l’IA de l’acheteur.

Utilisez les mots du DCE : ils sont la référence d’analyse de l’IA.

Ajoutez ensuite vos synonymes internes lorsque cela apporte une précision.

Plan d’assurance sécurité — PAS, appelé « plan de sécurité projet » dans notre système documentaire interne.

Cette méthode améliore la correspondance entre la question et la réponse.

Elle limite aussi le risque lié à une recherche strictement lexicale.

Une IA peut en effet confondre, par exemple, une option et une prestation incluse.

Elle peut aussi transformer un objectif en engagement.

Pour éviter cela, utilisez des libellés explicites pour chaque thème.

Soyez clair et factuel. Les formulations vagues augmentent le risque d’interprétation variable, aussi bien pour une IA que pour un évaluateur humain : “rapidement”, “régulièrement”, “important”, “optimisé”, “adapté”, “dans les meilleurs délais”, “selon les besoins”, etc.

Une réponse claire et factuelle réduit le risque d’interprétation erronée ou de synthèse imprécise :

Par ailleurs, un chiffre isolé reste ambigu.

Toute mesure importante précise la valeur, l’unité, la période, le périmètre, la méthode de mesure, la source, les exclusions, le caractère contractuel ou indicatif.

Notre dispositif permet un rétablissement en moins de quatre heures.

L’exercice de reprise du 14 mars 2026 aboutit à un rétablissement en 3 heures et 18 minutes.

Rapport d’exercice PCA-2026-03, annexe PCA-04, page 6.

La preuve doit rester proche de l’affirmation.

Une annexe approfondit la réponse. Elle ne doit pas contenir seule l’information décisive.

Reprenez ces identifiants dans le mémoire, la matrice et les annexes.

Le nom d’un autre client ne suffit pas.

Précisez le secteur, la volumétrie, les technologies, les contraintes réglementaires, la zone géographique, votre rôle, la durée, les résultats obtenus.

Ainsi, l’IA peut identifier plus facilement la portée et la pertinence de la preuve.

Même si elle n’est pas demandée par l’acheteur, une matrice relie chaque exigence à une réponse et à une preuve.

Cette association facilite la traçabilité des exigences, des réponses et des preuves, aussi bien pour une analyse humaine qu’automatisée.

Cette matrice permet ainsi d’identifier les éléments suivants :

Un tableau complexe peut devenir difficile à extraire sans erreur par une IA.

Le W3C recommande également de préserver explicitement les relations entre lignes, colonnes et cellules dans les tableaux des PDF structurés [8].

Respectez les règles suivantes :

Ne demandez pas à l’outil de déduire seul le résultat d’un tableau complexe : ajoutez une phrase de conclusion après les tableaux importants.

Conclusion : le dispositif couvre les trois plages de service demandées. Le seul renfort conditionnel concerne la clôture annuelle. Ce renfort n’entraîne aucun coût supplémentaire.

Un schéma doit répondre à une question unique. Il montre par exemple :

Cependant, une IA peut avoir du mal à extraire toutes les informations d’une image, ainsi que sa logique.

Les informations indispensables ne doivent donc jamais apparaître uniquement dans une image.

Restituez ainsi les informations essentielles de l’illustration sous forme de texte, dans son titre, sa légende ou le corps du document.

Cette redondance réduit fortement le risque qu’une information importante dépende uniquement de l’interprétation de l’image.

Le fichier final joue un rôle important.

Privilégiez l’export PDF natif du logiciel source lorsque celui-ci conserve correctement le texte, les liens et la structure du document.

Après export, vérifiez que le texte est sélectionnable et recherchable et contrôlez l’ordre de lecture.

Évitez les PDF constitués uniquement d’images ou de pages scannées.

Le W3C documente l’utilisation de titres structurés H1, H2, etc. dans l’arborescence d’un PDF balisé afin que la structure du document soit reconnue par les technologies qui l’exploitent [6].

Utilisez les styles Titre 1, Titre 2 et Titre 3 dans Word ou dans votre logiciel de production.

Ne créez pas un titre en augmentant seulement la taille de la police.

Utilisez aussi un style Word pour identifier chacun des thèmes internes à vos sections.

Dans un PDF balisé, l’ordre de lecture dépend notamment de l’ordre des éléments dans la structure du document. Le W3C souligne que les mises en page complexes, notamment multicolonnes, peuvent produire un ordre de lecture incorrect lorsque le document est mal structuré [6] [7].

Les colonnes, les encadrés flottants et les zones latérales peuvent modifier l’ordre d’extraction par l’IA.

Le mieux est de les éviter.

Effectuez ce test :

Comme indiqué précédemment, une colonne principale réduit les risques.

Une mise en page complexe reste possible.

Elle exige cependant un balisage et des tests plus poussés.

Une analyse par IA peut faciliter la détection de contradictions entre plusieurs pièces de l’offre.

Or, le manque de cohérence met en jeu la crédibilité de votre proposition.

Prenez le contrôle : utilisez vous-même une intelligence artificielle pour faire cette vérification avant la soumission.

La répétition artificielle des termes du CCTP dégrade la lecture.

Elle augmente le bruit.

Elle ne remplace pas une preuve.

Lorsqu’une instruction est intégrée dans un fichier ou une autre source externe ensuite traitée par un LLM dans le but d’en modifier le comportement, elle correspond au risque d’injection de prompt décrit par l’OWASP [10] .

N’insérez jamais :

Indépendamment de leur efficacité technique, ces pratiques constituent une tentative de manipulation du processus d’analyse et doivent être proscrites.

Elles peuvent, selon le contexte, créer un risque juridique, éthique et réputationnel pour le candidat.

Évitez “leader”, “meilleur du marché”, “solution unique”, “zéro risque”, “garantie totale”, “conformité à toutes les normes”, etc.

Ces qualificatifs ne permettent ni à un évaluateur humain ni à une IA d’établir précisément la performance revendiquée.

Utilisez ces formulations uniquement lorsque vous définissez leur portée et fournissez une preuve.

Pour les tests 1 à 4, une IA vous sera elle-même très utile.

Copiez le PDF en texte brut.

Contrôlez :

Pour chaque critère, posez cinq questions :

Relisez chaque sous-section séparément.

Identifiez l’exigence, l’engagement, la preuve, la limite et la référence.

Utilisez la véritable grille du marché.

Attribuez une note par sous-critère.

Une IA interne peut repérer des lacunes.

Elle ne prédit pas de façon fiable la note finale de l’acheteur.

Organisez au minimum :

Les référentiels de gestion des risques liés à l’IA comme le NIST AI Risk Management Framework insistent sur la fiabilité, la transparence, l’explicabilité, la documentation et la maîtrise des biais.

La validation humaine reste donc très recommandée [9].

La meilleure réponse pour une évaluation assistée par IA ressemble à la meilleure réponse destinée à un évaluateur humain rigoureux.

Elle est conforme, explicite, factuelle, démontrée, structurée selon les critères, cohérente entre toutes les pièces, techniquement exploitable.

La différence tient au niveau de discipline d’implémentation :