Smart ProcurementUn accélérateur IA pour les procédures de marchés publics
Comment l’IA générative accélère concrètement les procédures de passation dans le secteur public : 49 cas d’usage analysés, quatre quick wins et un potentiel d’économies d’environ 5 000 € par procédure – une étude conjointe d’AI Phase et d’Infora. Le document est rédigé en allemand.
- Publication
- août 2025
- 17 pages
- Allemand (PDF)
- Téléchargement gratuit
Une étude conjointe d’Infora et d’AI Phase
~35 %
des dépenses publiques allemandes passent par la commande publique – 300 à 500 milliards d’euros par an.
30 000
pouvoirs adjudicateurs aux niveaux fédéral, régional et communal mènent des procédures.
49
cas d’usage IA identifiés le long des 7 phases du processus, évalués selon l’efficacité et la maturité.
−80 %
d’effort documentaire grâce à l’IA – environ 5 000 € d’économies par procédure.
L’IA pour des processus d’achat plus efficaces dans le secteur public
Dans notre livre blanc « Smart Procurement », nous montrons comment l’IA générative peut accélérer et simplifier concrètement les procédures de marchés publics au-dessus des seuils européens. La commande publique représente environ 35 % des dépenses publiques – plus de 30 000 pouvoirs adjudicateurs y participent aux niveaux fédéral, régional et communal. Avec Infora, AI Phase analyse les défis majeurs : des dossiers de consultation complexes aux questions des soumissionnaires, en passant par la documentation et la rédaction des contrats.
L’accent est mis sur des cas d’usage IA à forte valeur pratique : documentation automatisée des procédures, communication juridiquement fiable avec les soumissionnaires et prospection de marché assistée par IA. Le livre blanc montre où des gains d’efficacité rapides (« quick wins ») sont possibles et comment les administrations peuvent soulager leurs équipes, réduire les coûts et rendre les procédures plus transparentes.
Contenu du livre blanc
- 01L’intelligence artificielle dans le secteur public
- 02Point de départ : des procédures de marchés publics complexes
- 03Phases du processus et défis des procédures de passation
- 04Identification et priorisation des cas d’usage IA
- 05Potentiel d’économies grâce à l’automatisation de la documentation
- 06Mise en œuvre stratégique avec AI Phase et Infora
Quatre cas d’usage à impact immédiat
Parmi 49 cas d’usage analysés, l’étude priorise quatre quick wins alliant fort gain d’efficacité et maturité technologique élevée.
Documentation de procédure & retour aux soumissionnaires
Les LLM traitent tous les documents pertinents et génèrent une documentation standardisée et conforme au droit, avec un retour transparent aux soumissionnaires.
Rédaction de contrats & contrôle juridique
L’IA prérenseigne les projets de contrat à partir du cahier des charges et les contrôle de manière itérative sous l’angle juridique – rapport d’audit inclus.
Prospection de marché & fiabilité économique
Le web crawling et le machine learning accélèrent l’analyse du marché et produisent des rapports sur la fiabilité économique des entreprises candidates.
Réponse aux questions des soumissionnaires
LLM et systèmes RAG rédigent des réponses juridiquement fiables aux 20 à 200 questions par procédure – documentées dans un catalogue de questions-réponses accessible à tous.
Avec Infora : l’expertise des marchés publics rencontre l’ingénierie IA
Infora GmbH (groupe Materna) accompagne depuis des décennies l’administration publique dans ses projets de numérisation et de passation de marchés. Associée à l’expertise IA d’AI Phase, cette collaboration a donné naissance à l’étude et à un premier prototype de solution de passation assistée par IA.
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Questions populaires
Questions fréquentes sur le livre blanc
L’étude d’AI Phase et d’Infora montre comment l’IA générative accélère les marchés publics au-dessus des seuils : 49 cas d’usage IA le long des sept phases du processus, évalués selon le gain d’efficacité et la maturité technologique, avec quatre quick wins prioritaires – de la documentation automatisée aux réponses assistées par IA aux soumissionnaires.
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