Création d'un modèle d'IA permettant d'assister les architectes dans la rédaction de candidatures de concours, et de marchés publics en 2025.
J'ai travaillé pour En Act Architecture en tant que designer, puis en tant que DesignOps. J'ai guidé une team de trois personnes pour créer une IA qui facilite les appels d'offres. J'ai pu notamment :
J'ai créé une interface de langage naturel, ainsi que des tableaux de bord pour chaque nouveaux projets.
J'ai rédigé le cahier des charges avec le commanditaire et ait pris l'initiative de monter cette équipe. J'ai également mené les tests utilisateurs.
J'ai monté des sessions de formations aux bonnes pratiques de l'IA pour les équipes d'architectes, qui souhaitaient travailler avec les grands modèles en ligne.
Les appels d'offres sont confidentiels : donc impossible d'utiliser les modèles en ligne. C'était l'opportunité pour notre équipe de créer une IA spécialisée, qui serait formée sur nos jeux de données.
Les chargés d'appels d'offres utilisaient Powerpoint principalement, et devaient faire le tri entre les informations pertinentes, du superflu. Cette opération leur coûte du temps qui devait être réinvesti dans la rédaction des offres.
Naviguer d'un fichier à l'autre pour rassembler les informations laissent plus de place à la perte.
N'avoir que l'essentiel pour gagner du temps avant d'aller dans le détail
Voir quelle offre est gagnée ou perdue, et pourquoi.
Confier les tâches chronophage à l'ia pour se concentrer sur la rédaction créative, qui laisse place à la sensibilité architecturale.
les périodes de tests du premier modèle se déroulaient ainsi :
Créer de fausses appels d'offres perdues et gagnées, et les faire analyser avec différents niveaux de finesses par l'IA
Selon mes feedbacks, le dev modifiait les prompts sources ainsi que le premier jeux de données, jusqu'à ce que les résultats soient satisfaisants.
Le serveur de l'entreprise à servit à alimenter l'IA pour son apprentissage, il a fallu imposer un nouveau tri des données obsolètes, et de nouvelles normes de tri.
Avant de confier l'IA aux beta testeurs, il fallait itérer les tests de conclusion pour voir si les réponses étaient cohérentes.
Les premières interfaces ne permettaient pas de différencier les différents appels d'offre, ce qui apportaient de la confusion pour l'humain et pour l'IA.
Nous avons fait plusieurs itérations pour avoir le parcours utilisateur avec le moins de friction possible.
Ces questions prédéfinies permettent de gagner du temps puisque ce sont des questions qui se posent à chaque appels d'offre, elles sont propres à la méthode des architectes et peuvent être éditables.
Puisque c'est un logiciel fait par et pour les salariés d'En Act Architecture, nous avons fait le choix de leur laisser beaucoup de personnalisation dans le logiciel et dans la base de connaissances. Ce sont eux qui gèrent leur propre données.
Je souhaitais que le langage du modèle reste naturel malgré sa spécialisation métier, et pour accentuer ce côté naturel, j'ai choisi de faire référence à la mascotte de la boite dans le logo avec Shelby (le chien de l'informaticien, qui est manager du bien être).
Créez votre projet pour importer vos documents à lire.
Discutez avec le modèle librement, ou grâce aux questions prédéfinies.
Faites lui apprendre de vos méthodes.
Une IA oui, mais qui doit en aucun cas remplacer mes collègues, ou les aliéner de leur travail !
Tout est une question de priorité quand on est en position de sachant. Il était crucial de réaliser l'étape préliminaire de formation aux bonnes pratiques de l'IA pour que ce projet aboutisse.
La notion d'acceptation était cruciale pour ce projet puisque l'IA fait beaucoup parler d'elle. J'ai choisi d'écouter les requêtes de chacun pour créer l'outil métier le plus sur mesure possible.