Choisir le bon outil d'IA pour le travail sur les marchés publics

Le marché des outils d'IA pour le travail sur les marchés publics a grossi rapidement ces dernières années. Pour vous qui êtes décideur achats chez un fournisseur, le choix d'un outil est une décision stratégique qui touche à la fois aux données que vous traitez, à la manière dont l'équipe travaille, et à votre façon de répondre aux exigences des acheteurs et de la réglementation.

Ce que nous voyons chez les fournisseurs avec lesquels nous échangeons, c'est que ceux qui ont choisi le bon outil ont posé quelques questions concrètes avant de décider. Et ceux qui ont mal choisi ne les ont souvent pas posées. Voici la checklist que nous recommandons habituellement.

Ce qui est en jeu quand vous choisissez un outil d'IA

Les documents d'offres de l'entreprise contiennent souvent des informations sensibles : solutions techniques, stratégies de prix, références, mesures de sécurité. Ce que vous donnez à un outil d'IA est traité par un acteur externe d'une manière ou d'une autre. Si ce traitement n'est pas réfléchi, vous pouvez vous retrouver à partager des secrets d'affaires ou à enfreindre une réglementation à laquelle vous êtes vous-mêmes tenus.

Par ailleurs, le choix est durable. Un outil d'IA devient vite un élément central du flux de travail, et il peut être à la fois coûteux et pénible de le remplacer après un ou deux ans. Cela vaut donc la peine de prendre du temps pour l'évaluation en amont.

Traitement des données : que se passe-t-il avec les documents que vous chargez ?

La première chose à clarifier, c'est ce qui arrive aux données que vous donnez à l'outil. Questions concrètes à poser au fournisseur :

• Où les données sont-elles stockées géographiquement ? Dans l'UE/EEE, ou ailleurs ?
• Qui a accès ? Uniquement vous, ou aussi le fournisseur de l'outil d'IA ? Des tiers éventuels ?
• Les données sont-elles utilisées pour entraîner des modèles d'IA, et pouvez-vous vous y opposer ?
• Combien de temps les données sont-elles conservées, et que se passe-t-il si vous résiliez le contrat ?
• Qui possède les réponses et documents produits ?

Il y a une différence entre un fournisseur qui stocke tout en Europe et garantit que les données ne servent pas à l'entraînement, et un fournisseur qui transmet les données à des éditeurs de modèles américains sans limites claires. Cette différence peut décider de ce que vous pouvez légalement faire avec l'outil.

Sécurité et certifications

Les certifications ne font pas tout, mais elles sont un bon indicateur de sérieux. Vérifiez si le fournisseur a ISO 27001 (management de la sécurité de l'information) ou équivalent, et comment il gère la conformité RGPD. Demandez une page Trust Center ou une autre documentation de sécurité, et lisez-la.

Questions qui vont au-delà des certifications :

• Quelle est la procédure en cas d'incident de sécurité ?
• Comment la gestion des accès est-elle organisée en interne chez le fournisseur ?
• Les données sont-elles chiffrées en transit et au repos ?

Pour un exemple de la manière dont un fournisseur d'IA peut documenter cela, voyez le Trust Center de Cobrief. C'est une bonne illustration du niveau de transparence que vous devriez attendre des fournisseurs que vous évaluez.

Ancrage métier : l'outil est-il construit pour les marchés publics ?

Un chatbot généraliste (comme ChatGPT) peut répondre à beaucoup de choses, mais cela ne veut pas dire qu'il est profondément ancré dans le métier des marchés publics. Il y a une grande différence entre un outil construit pour la commande publique et un chatbot avec un filtre marchés publics par-dessus.

Demandez concrètement :

• Combien de fournisseurs utilisent l'outil pour les marchés publics ?
• Depuis combien de temps le fournisseur de l'outil d'IA travaille-t-il spécifiquement sur les marchés publics ?
• L'outil comprend-il la réglementation française et européenne, y compris le Code de la commande publique et les directives marchés publics, et leurs équivalents nationaux (LOA/FOA en Norvège, GWB/VgV en Allemagne, LCSP en Espagne, etc.) ?
• Pouvez-vous voir une démo sur des documents de consultation réels de votre propre secteur ?

Un outil conçu pour les marchés publics connaît le langage, la structure des exigences et les modèles de documents. Un outil généraliste doit être éduqué par vous-mêmes à chaque fois.

Hallucinations et contrôle qualité

Tous les modèles d'IA peuvent inventer des choses qui ne sont pas exactes. La question est ce que le fournisseur a mis en place pour réduire ce risque. C'est ce que vous devriez demander à voir concrètement.

• L'outil travaille-t-il toujours contre une base de connaissances, ou peut-il générer librement ?
• Référence-t-il des sources, pour que vous puissiez vérifier ce qui est écrit ?
• A-t-il des étapes de contrôle qualité intégrées qui vérifient la couverture des exigences, les faits et la structure ?

Un responsable des offres IA dédié avec une base de connaissances ancre l'IA dans les propres documents, instructions et réponses précédentes de l'entreprise. Cela réduit les hallucinations parce que le système travaille contre des sources réelles plutôt que de deviner. Le même type de système peut aussi faire un contrôle qualité en plusieurs couches, en vérifiant entre autres que toutes les exigences sont couvertes et que le contenu se tient. C'est ce type de fonctionnalité que vous devriez chercher quand vous comparez des outils.

L'approche et les valeurs du fournisseur

Un bon outil d'IA ne suffit pas si le fournisseur derrière n'est pas fiable. Regardez comment le fournisseur parle de sa propre approche de l'IA.

• Est-il transparent sur les modèles qu'il utilise, et où ils tournent ?
• Prend-il la protection des données au sérieux, ou est-ce un sujet qui "s'arrange tout seul" ?
• Comment gère-t-il le risque d'hallucinations et d'erreurs ?
• Construit-il son produit pour résoudre un vrai problème, ou pour pouvoir s'appeler une entreprise d'IA ?

Pour un exemple de la façon dont un fournisseur d'IA peut décrire sa propre approche, voyez l'article Notre approche de l'IA. Il couvre le stockage des données en Europe, la propriété des données, les références aux sources et la manière dont l'IA est intégrée au produit. Cela peut servir de modèle pour les questions à poser aux fournisseurs que vous évaluez.

Comment tester l'outil avant de décider

La démo et la période d'essai sont sous-estimées. Il est plus facile de déceler les faiblesses d'un outil en l'utilisant sur une consultation réelle qu'en lisant une brochure produit.

Gestes pratiques à faire :

• Demandez à tester l'outil sur des documents de consultation réels, anciens ou en cours
• Comparez le temps passé sur chaque étape à ce que vous mettez d'habitude
• Vérifiez combien il faut corriger après que l'IA a produit un jet
• Demandez des clients de référence dans le même secteur, et parlez-leur directement
• Testez aussi le support et le suivi : à quelle vitesse obtenez-vous une réponse quand vous avez des questions ?

Ce que vous cherchez, ce n'est pas un outil parfait. C'est un outil qui correspond à votre manière de travailler, chez un fournisseur en qui vous pouvez avoir confiance dans la durée.

En conclusion

Le choix d'un outil d'IA pour le travail sur les marchés publics est une décision stratégique qui affecte plus qu'une consultation isolée. Cela touche à la manière dont l'équipe travaille, à la façon dont les données sont traitées, et à la confiance que vous pouvez accorder à ce qui est produit. Prenez du temps pour l'évaluation, posez plus de questions que ce que vous croyez nécessaire, et parlez à des clients de référence avant de signer.

Chez Cobrief, nous échangeons volontiers sur ce qui est important à évaluer, même si vous ne nous choisissez pas. Il vaut mieux vous aider à poser les bonnes questions que vous vendre un outil dont vous n'avez pas besoin.