Le problème
Répondre aux marchés publics français, c'est éplucher des dossiers de consultation denses et rigides (RC, CCTP, CCAP, BPU, acte d'engagement) puis produire une pile de pièces strictement conformes, alors que les avis pertinents sont éparpillés sur plusieurs sources officielles. Un travail lent, répétitif et impitoyable face à l'erreur de procédure.
Ce que nous avons construit
- Ingestion du dossier : dépôt des pièces de l'appel d'offres, puis extraction et analyse (PDF, Word, Excel)
- Une chaîne de prompts IA en quatre phases : analyse du dossier → dossier administratif → offre technique → offre financière, pilotée par une bibliothèque de prompts structurée et versionnée
- Un moteur agnostique au modèle, orchestrant Google Gemini et Anthropic Claude avec un repli OpenAI, validant chaque sortie et suivant le coût par appel
- Un profil entreprise (SIRET, qualifications, références) qui alimente les réponses ; une itération antérieure agrégeait les avis des principales sources officielles, avec alertes et pipeline
Où ça en est
L'architecture est en place : un moteur IA multi-fournisseurs, une bibliothèque de prompts couvrant tout le workflow de réponse, l'extraction documentaire et un modèle de données protégé par authentification et sécurité au niveau ligne, sur une stack moderne Next.js/Supabase. Le produit est au stade de prototype fonctionnel, la boucle de génération de bout en bout étant en cours de finalisation.