L'IA change la façon dont les offres sont rédigées, mais pas la façon dont elles sont évaluées en Irlande. Cet écart devient un problème, déclare Tony Corrigan, fondateur de BidReview.
Jusqu'à tout récemment, le plus grand défi en matière de marchés publics consistait à amener les PME à être compétitives. Le processus de soumission était tortueux, le taux de réussite était faible et la plupart des propriétaires d'entreprise ont jeté un coup d'œil au processus et ont décidé de consacrer leur temps ailleurs. J'ai passé des décennies à essayer de rationaliser le flux de travail, mais cela n'a vraiment rien changé.
Puis l’IA est arrivée et tout a changé.
Entre 2024 et 2025, des entreprises qui n'avaient jamais soumissionné auparavant ont commencé à alimenter ChatGPT en garanties de vente et à transmettre les résultats dans leurs soumissions. Aujourd’hui, un soumissionnaire peut choisir parmi des dizaines de plateformes de propositions basées sur l’IA qui généreront une réponse complète à partir de la moindre contribution.
J’évalue les offres pour gagner ma vie, et du côté des acheteurs, le volume a explosé. Les concours qui avaient attiré trois ou quatre candidatures en 2023 en attirent désormais douze ou quinze. Dans une évaluation récente à laquelle j'ai participé, environ 30 % des soumissions étaient entièrement générées par l'IA, 40 % étaient en grande partie générées par l'IA, et seuls les 30 derniers % avaient été écrits de manière significative par un humain.
Préoccupations de l'acheteur
Les acheteurs ont commencé à le remarquer. Deux choses les inquiètent.
La première est ce qui arrive à leurs documents d'appel d'offres une fois qu'un fournisseur les alimente dans un modèle d'IA multi-locataires qu'il ne contrôle pas. Des clauses restreignant l’utilisation de l’IA dans la préparation des propositions apparaissent désormais dans un plus grand nombre d’appels d’offres. En théorie, les fournisseurs ne sont pas pénalisés s’ils le déclarent. Dans la pratique, la copie générée par l'IA a une empreinte digitale, et je ne parierais pas contre que certains évaluateurs soient plus sceptiques quant aux affirmations d'une soumission qui a manifestement été ChatGPT bout à bout afin qu'ils n'aient même pas à se lancer dans l'évaluation de la proposition.
La deuxième préoccupation, la plus grave, est que ce que l’IA met dedans n’a jamais été vrai. Le terme poli est hallucination. Dans le contexte des marchés publics, ce mot est beaucoup trop mou. Ce qui se passe en réalité, c'est qu'un fournisseur présentant de réelles lacunes en termes d'expérience, de capacités ou de ressources voit ces lacunes comblées par un modèle formé pour produire une réponse plausible. L'offre se lit bien. L’entreprise derrière cela pourrait ne pas être en mesure de tenir ses promesses. Dans le meilleur des cas, l’acheteur perd du temps à évaluer une proposition qui n’a jamais été présentée aux courses. Dans le pire des cas, ils attribuent un contrat à un fournisseur qui ne peut pas le remplir.
L’offre du marché a été transformée. Le côté évaluation n’a pas bougé. Chaque offre que j'ai évaluée cette année a été lue, notée et débattue par des êtres humains, assis dans une pièce ou lors d'un appel, travaillant ligne par ligne. Il n’existe pas d’outils d’évaluation de l’IA largement adoptés, et je ne m’attends pas à ce qu’ils soient disponibles de si tôt. Si un acheteur confiait son jugement à un modèle et qu’un fournisseur perdant le découvrait, les conséquences seraient graves. La tendance bien connue de l'IA à produire des réponses agréables est une caractéristique lorsque vous rédigez des textes de vente et un bug catastrophique lorsque vous décidez qui obtiendra un contrat de 250 000 €.
Ainsi, nous disposons désormais d’un marché dans lequel il ne faut pas du tout de temps pour produire une offre crédible, et exactement autant de temps qu’il en a jamais fallu pour en évaluer une correctement. Le volume a quadruplé. En effet, les évaluateurs ont tendance à disqualifier les offres sur la base de critères de qualification et de contrats antérieurs. Et la meilleure défense de l'acheteur contre un flot de soumissions génériques, plausibles et interchangeables est la seule chose qui caractérise les marchés publics depuis aussi longtemps que j'y travaille : se replier sur les fournisseurs qu'ils connaissent déjà.
Victoires de livraison passées
Moins de 3 000 entreprises ont enregistré un contrat avec le secteur public sur cette île au cours des deux dernières années. Cela représente une fraction des entreprises parfaitement capables de tenir leurs promesses. Les panels d'évaluation obtiennent des notes sur la base des preuves d'exécutions antérieures, et une prestation antérieure signifie presque toujours une prestation antérieure pour quelqu'un d'autre. La conséquence, au fil du temps, est la concentration de la chaîne d'approvisionnement : les acheteurs finissent par dépendre d'un bassin restreint de fournisseurs établis, le pouvoir de fixation des prix change, la flexibilité diminue et, en cas de perturbation, il n'existe pas de relations alternatives bien développées sur lesquelles s'appuyer.
L’arrivée de l’IA n’a pas rompu ce schéma. Cela l’a renforcé. Lorsqu’un évaluateur est confronté à quinze soumissions, dont plusieurs sont visiblement générées à partir d’un modèle et impossibles à distinguer les unes des autres, la réponse rationnelle consiste à accorder une pondération encore plus lourde aux fournisseurs connus.
Rien de tout cela ne constitue un argument contre l’IA dans les appels d’offres. La première ébauche d’une proposition moderne devrait presque certainement être rédigée avec l’aide de l’IA ; quiconque concourt sans ce système est désormais réellement désavantagé. Mais l’écart de qualité entre « l’IA a rédigé une réponse complète » et « c’est une offre qui va réellement gagner » est tout le jeu, et rien dans la boîte à outils actuelle ne peut le combler.
Dans un marché de 22 milliards d'euros sur cette île, où un concours sur quatre n'attire encore qu'une seule offre, voire aucune, le problème n'est pas que nous ayons besoin de plus de propositions. Nous avons besoin d’un moyen de savoir lesquels de ceux que nous avons sont bons. Jusqu’à ce que l’équipe d’évaluation rattrape l’équipe de rédaction, l’asymétrie continuera de se creuser et les entreprises qui avaient déjà l’avantage continueront de l’étendre.
Tony Corrigan est le fondateur de BidReview.ai, une plateforme basée sur l'IA qui note de manière indépendante les soumissions en fonction des propres critères des évaluateurs. Il a précédemment fondé TenderScout, après avoir débuté sa carrière chez IBM.
