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Prompts IA pour architectes : CCTP, DCE et pièces écrites

L'IA peut faire gagner du temps sur la structure d'un CCTP, une note de présentation ou la comparaison de pièces. Elle peut aussi inventer une référence normative ou transformer un choix non arbitré en prescription ferme.

Les six prompts ci-dessous sont conçus pour produire des brouillons contrôlables. Ils obligent le modèle à distinguer les faits fournis, les informations manquantes et les points que l'architecte doit valider.

Points clés à retenir

  • Utilisez l'IA pour structurer, reformuler et contrôler un brouillon, pas pour concevoir ou certifier.
  • Ne laissez jamais le modèle compléter une norme manquante. Fournissez la source ou marquez le point « à vérifier ».
  • Les plans peuvent alimenter un repérage assisté, jamais une promesse d'exhaustivité ou de métré.
  • Choisissez entre chat, Cowork et workflow connecté selon le volume et la gouvernance des documents.

Avant les prompts : fixer le périmètre

Bon usage

Plan de document, reformulation, synthèse, tableau de questions et contrôle éditorial.

Usage assisté

Comparaison de pièces ou repérage sur PDF, avec source et validation systématiques.

Hors périmètre

Conception, calcul, conformité, métré, signature et arbitrage contractuel autonomes.

Prompt 1 : construire la trame d'un CCTP sans inventer

Contexte : [type de projet, phase, lot, contraintes connues].
Sources autorisées : [programme, choix validés, CCTP de référence autorisé].

Propose la trame détaillée du CCTP pour le lot [LOT]. Pour chaque section, indique : informations disponibles, informations manquantes et question à poser. N'invente aucune performance, produit, marque, dimension, référence normative ou exigence réglementaire. Si une information n'est pas dans les sources, écris [À ARBITRER]. Termine par la liste des décisions nécessaires avant rédaction.

Ce prompt aide à cadrer le travail. Il ne transforme pas une ancienne pièce écrite en prescription adaptée au nouveau projet.

Prompt 2 : rédiger un descriptif à partir de choix validés

Rédige un premier jet de descriptif technique à partir des seules données ci-dessous : [DONNÉES VALIDÉES]. Sépare : objet, prestations incluses, performances fournies, mise en œuvre à confirmer, contrôles et livrables. Conserve les unités telles qu'elles apparaissent. N'ajoute aucune valeur. Place [SOURCE MANQUANTE] après toute affirmation qui nécessiterait un justificatif non fourni.

Le résultat doit ensuite être contrôlé par le spécialiste du lot et rapproché des pièces contractuelles applicables.

Prompt 3 : reformuler un programme sans le déformer

Transforme le programme ci-dessous en tableau : besoin exprimé, contrainte explicite, donnée chiffrée, ambiguïté, question au maître d'ouvrage. Cite pour chaque ligne l'extrait ayant servi. Ne déduis pas une exigence qui n'est pas écrite et ne propose pas encore de solution de conception. [COLLER LE PROGRAMME AUTORISÉ]

Prompt 4 : préparer une note d'intention

À partir des partis pris validés suivants [LISTE], prépare une note d'intention de [LONGUEUR]. Organise-la autour du site, des usages, de la matérialité, de la sobriété et de l'exploitation. Pour chaque promesse, rattache-la à un choix fourni. Supprime toute formule générique et signale [PREUVE À FOURNIR] lorsqu'un bénéfice n'est pas étayé.

Prompt 5 : comparer deux pièces textuelles

Compare le document A et le document B. Produis uniquement un tableau : sujet, extrait A + page, extrait B + page, type d'écart, question de validation. Classe « non vérifiable » toute information qui dépend d'un plan, d'un calcul ou d'une pièce absente. Ne conclus jamais à la conformité.

Pour un plan PDF lisible, un modèle multimodal peut aider à repérer une annotation. Il peut cependant manquer un symbole ou perdre un détail lors du redimensionnement. La documentation Gemini recommande notamment d'éviter les pages floues ou mal orientées. La synthèse des plans reste une tâche métier.

Prompt 6 : relire un CCTP avant émission

Relis ce brouillon sans le réécrire. Signale : valeurs sans source, références normatives à vérifier, contradictions internes, formulations ambiguës, engagement non mesurable, information projet absente et terme défini de plusieurs façons. Pour chaque alerte, cite le passage et propose une question de contrôle. Ne corrige aucune donnée de toi-même.

Normes : la source doit précéder la réponse

Un modèle peut produire un numéro de DTU plausible mais erroné ou une version obsolète. Vérifiez les références via le CSTB, AFNOR et les textes officiels applicables.

Attention également aux droits : l'achat d'un document ne signifie pas que vous pouvez l'indexer dans un assistant. À titre d'exemple, les conditions AFNOR de l'activité de normalisation applicables aux parties prenantes interdisent l'intégration des documents concernés dans un système d'IA sans accord écrit. Vérifiez toujours la licence qui régit votre propre accès.

Chat, Cowork ou assistant connecté ?

  • Chat : un brouillon ponctuel depuis quelques extraits autorisés.
  • Claude Cowork : assembler un document depuis un dossier local, avec permissions limitées et contrôle des fichiers produits. Voir la présentation officielle.
  • Workflow API ou RAG : usage récurrent, citations, modèles de documents et intégration à une GED, après vérification des droits.

Confidentialité des dossiers projet

Ne résumez pas la décision à « ChatGPT public interdit ». Analysez les clauses du concours ou du marché, les données personnelles, le secret des affaires, le contrat du fournisseur, la rétention, les connecteurs et les droits d'accès. L'anonymisation peut être utile mais ne supprime pas tout risque de réidentification ou de fuite d'un projet confidentiel.

OpenAI exclut par défaut de l'entraînement les données Business, Enterprise et API ; Anthropic applique cette politique à Claude for Work et son API. Vérifiez la configuration exacte sur les pages officielles OpenAI et Anthropic.

Atelier pièces écrites

Testez un lot sur vos documents autorisés

Nous cadrons les sources, les champs interdits, la grille de contrôle et le temps réel jusqu'au CCTP validé. Vous obtenez une méthode réutilisable plutôt qu'une collection de prompts.

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Anas Rabhi, ingénieur IA et data scientist, fondateur de Tensoria
Anas Rabhi Ingénieur IA, fondateur de Tensoria ianas.fr

Je suis ingénieur IA et data scientist, fondateur de Tensoria. Depuis plus de 6 ans, j'accompagne les entreprises dans l'exploitation concrète de l'IA pour leur métier : assistants internes basés sur RAG, agents IA en production, automatisations sur mesure, traitement intelligent de documents. J'interviens du cadrage initial à la mise en production, sur stacks LLM modernes (Mistral, Claude, GPT) et infrastructures souveraines quand la confidentialité l'exige.