Les intelligences artificielles génératives telles que Gemini, Claude, ChatGPT ou encore la française Mistral AI se sont durablement installées dans notre quotidien. Usage récréatif pour les uns, à grands renforts de vidéos de chats ou de chiens, ou véritable assistant administratif pour les autres, l’IA se montre d’une efficacité redoutable lorsqu’il est question de corriger nos fautes, reformuler un mail, analyser un tableur Excel, voire créer des réponses à des appels d’offres publics ou privés. Et sur cet aspect-là notamment, il y a encore du travail à faire. Entre gain de productivité et risque de standardisation, comment le processus de conception de l’offre technique est-il en train de basculer ?
1. De la plume au « prompt informatique » : il n’y a qu’une touche
La rédaction du mémoire technique, autrefois perçue comme un exercice fastidieux et chronophage, vitrine d’un savoir-faire et de compétences, se transforme radicalement. L’usage de l’IA permet aujourd’hui de structurer des réponses plus ou moins complexes en un temps record, transformant le rédacteur en chef d’orchestre pianotant sur son clavier pour donner les instructions à son assistant virtuel. Mieux encore, pour ces assistants, il n’est pas nécessaire de les rémunérer. En effet, de nombreuses IA publiques proposent des offres gratuites suffisamment performantes pour répondre aux besoins.
Pourtant, cette efficacité apparente interroge : l’IA aide-t-elle réellement à mieux répondre aux attentes spécifiques du CCTP ou pousse-t-elle à une uniformisation des méthodes de travail ? Acheteurs publics, depuis maintenant un ou deux ans, vous avez probablement vu passer certaines réponses à des appels d’offres laissant supposer l’usage d’une IA. Pour le premier mémoire technique, lorsque l’on n’a pas l’habitude, c’est bluffant. Au bout du cinquième, pour un même appel d’offres, cela devient lassant. Car oui, le risque de l’IA, comme tout bon système binaire, est de standardiser ses réponses. Le danger est alors de voir apparaître des offres « parfaites » sur le papier, mais totalement déconnectées des réalités opérationnelles du terrain. Et surtout, sans faute d’orthographe.
2. L’illusion du « prêt-à-répondre » : le piège de la standardisation
Utiliser l’IA pour générer un mémoire technique sans pilotage humain rigoureux relève de l’impasse. Si l’outil est capable de structurer un plan en quelques secondes, il peine à produire un contenu précis et réellement technique, pourtant indispensable à une offre convaincante. Sans orientation claire sur le style rédactionnel, les engagements sociaux ou les considérations environnementales propres à l’entreprise, le résultat demeure désespérément plat.
Le risque pour le candidat est de tomber dans un nouveau « style LinkedIn » : une rédaction propre et compréhensible, certes, mais dénuée de relief et de sincérité. Pour l’acheteur public, la lassitude s’installe déjà face à ces contenus génériques qui se ressemblent tous. La valeur ajoutée ne réside plus dans la capacité à produire du texte, mais dans l’aptitude à injecter de la matière grise là où l’algorithme ne fait que de la statistique.
3. Le « prompt engineering » : nouvelle compétence de l’expert métier
L’IA n’est pas pour autant un indésirable ni un grand remplaçant numérique. Il faut adapter nos usages à ce que la machine est réellement capable de faire. « C’est une révolte ? Non, Sire, c’est une révolution » numérique. Comme indiqué précédemment, le rédacteur n’est plus seulement un poseur de mots, il devient un chef d’orchestre. Concevoir une réponse technique aujourd’hui, c’est apprendre à « prompter » avec intelligence.
Il s’agit de passer d’une logique de rédaction à une logique de direction : savoir nourrir l’IA de données terrain, de contraintes spécifiques au chantier ou à la prestation, et de comportements humains réels. L’enjeu est de taille : celui qui saura orienter l’IA pour qu’elle serve son expertise — et non l’inverse — sera celui qui sortira du lot. En somme, l’IA doit rester un assistant de luxe et non une usine à réponses à la chaîne.
D’ailleurs, l’IA n’est aujourd’hui pas capable de remplacer la matière grise dans nos domaines de compétences. Prenez l’exemple du droit : nul n’est censé ignorer la loi, mais demandez à ChatGPT des spécificités sur un article du Code de la commande publique ou du Code général des collectivités territoriales, et vous pourriez être surpris du résultat.
4. Sanctionner ou accompagner ? Le dilemme de l’acheteur
On sait aujourd’hui reconnaître assez facilement un post LinkedIn rédigé par une IA : un peu trop d’emojis, des mots-clés en gras et des formulations excessivement polissées. Qu’en est-il des mémoires techniques ? L’acheteur peut avoir une intuition, mais la charge de la preuve pèsera sur lui en cas de contestation.
Se pose alors la question de l’éventuelle mise à disposition de logiciels de détection, que ce soit pour les acheteurs ou intégrés aux suites bureautiques. On pourrait imaginer des règlements de consultation limitant la rédaction par IA sous peine d’éviction. Toutefois, un tel critère pourrait entrer en contradiction avec les principes fondamentaux de la commande publique. Il faudrait, à tout le moins, une prise de position de la juridiction administrative ou un avis du Conseil d’État.
En parallèle, l’État devra fournir des outils de détection fiables utilisables par les administrations. Une intervention de la Direction des Achats de l’État (DAE) sur l’usage de l’IA dans la commande publique est attendue, avec une étude lancée début 2025 et, possiblement, une fiche pratique relative à l’achat responsable de solutions d’intelligence artificielle. Une nuance importante doit toutefois être apportée : selon un rapport de Bpifrance Le Lab, l’IA constitue un levier d’équité majeur pour les TPE et PME, voire un outil de survie, poussant les entrepreneurs à intégrer une stratégie IA dans leur développement commercial.
5. Sourcing, définition du besoin et échanges : les clés du succès
Dans un contexte où les IA se multiplient et où leur usage devient la norme pour les entreprises, il faut s’attendre à une généralisation de ces pratiques dans les années à venir. La commande publique ne doit pas être dépassée par cette innovation technologique, mais apprendre à l’intégrer dans ses pratiques. Le droit est un outil rigide et rigoureux, mais il doit aussi savoir faire preuve de souplesse.
Concrètement, oui, l’IA servira les concepteurs de mémoires techniques. Toutefois, la clé résidera dans une compréhension fine du besoin, qui passe par un sourcing efficace en amont, une définition précise du CCTP et des pièces financières, ainsi qu’un usage actif des questions-réponses sur le profil acheteur. En rendant la phase de définition du besoin et la phase de candidature plus vivantes, il sera possible de limiter la production de réponses techniques standardisées générées par l’IA.
