Comment nous avons réduit de 70% le temps de rédaction des mémoires techniques grâce à l’IA

Plus de 70% de temps économisé sur la rédaction de mémoires techniques d’appels d’offres.

C’est l’un des gains les plus significatifs que nous avons obtenus chez Tensoria pour l'un de nos clients.

Pas parce que l’IA fait de la magie.

Parce qu’on a eu une approche structurée, transparente et pragmatique.

L'objectif initial était clair : réduire la douleur liée à la production documentaire pour se concentrer sur la stratégie. Mais nous sommes partis d'un constat lucide : l'IA n'est efficace que si elle est parfaitement cadrée. Si on lui demande de tout faire sans guide, elle échoue. Si on la guide avec méthode, elle excelle.

Voici les étapes exactes qui nous ont permis d'atteindre ce résultat.

Comprendre le processus du client

La première étape n'a pas été technique, mais analytique. Il fallait comprendre précisément le processus de réponse aux marchés publics du client.

Nous avons cartographié les étapes réelles pour identifier où l’IA pouvait vraiment apporter quelque chose.

Pas partout.
Pas tout le temps.
Juste là où la valeur ajoutée est la plus forte.

Dans la rédaction mémoire technique appel d’offre, les points de friction sont souvent les mêmes : la recherche d'information dans les anciens dossiers et la reformulation. Nous avons décidé d'intervenir uniquement là où ses limites ne deviennent pas un problème.

Fixer une performance cible réaliste

Les projets IA qui échouent sont souvent ceux où l’on attend trop, trop vite.

Pour éviter cet écueil, nous avons fixé une performance cible raisonnable.

30% de temps économisé, c’est déjà très rentable.

En visant un objectif modeste, on sécurise le projet et on évite les déceptions. Tout ce qu’on obtient au‑delà, c’est du bonus. Et comme vous le verrez, le bonus a été massif car la structure de base était solide.

Développer par itérations rapides

Chez Tensoria, nous refusons l'effet tunnel. Le développement s’est fait par itérations rapides, avec des tests et des retours constants.

Prototyper vite une première version.
Tester avec les utilisateurs finaux (les ingénieurs et chargés d'affaires).
Ajuster en continu selon leurs retours terrain.

Pas de grande révélation à la fin. Le client construit la solution avec nous, et la solution colle à sa réalité quotidienne, pas à un fantasme technologique.

Exploiter le vrai point fort de l’IA : la rédaction

Dès le départ, on savait que la rédaction faisait partie des terrains où l’IA générative excelle naturellement. Mais attention, un mémoire technique modèle trouvé sur internet ne suffit pas.

Que vous ayez besoin d'un modèle mémoire technique bâtiment ou d'un mémoire technique peinture, la spécificité est la clé. L'IA doit connaître votre métier.

C'est ici que notre expertise technique a fait la différence. Nous avons utilisé le RAG (Retrieval-Augmented Generation). Qu'est-ce que le RAG ? C'est une méthode qui permet à l'IA de consulter vos propres documents avant de répondre.

Nous avons couplé cette technologie aux modèles les plus performants du marché (voir les capacités de rédaction des modèles OpenAI comme GPT-4o).

Si vous voulez comprendre en détail comment le RAG fiabilise vos réponses, consultez notre article dédié sur le RAG appliqué aux données internes.

Concrètement, la solution fonctionne ainsi :

L'IA analyse le dossier de consultation (DCE).
Elle génère un sommaire sur-mesure pour ce mémoire technique.
Pour chaque point du sommaire, elle va chercher dans l'historique des meilleurs appels d'offres du client comment ce sujet a été traité.
Elle rédige une proposition de contenu en respectant le style de l'entreprise.

Cela permet de capitaliser sur l'intelligence collective de l'entreprise plutôt que de réinventer la roue à chaque dossier.

Intégrer l’IA dans le workflow réel

La meilleure technologie du monde ne sert à rien si elle casse les habitudes de travail.

C’est là que tout s’est joué : une intégration fluide dans le workflow.

Nous avons veillé à ce que l'outil soit une aide, pas une contrainte. En fournissant des contenus fiables issus de la base de connaissance du client, nous avons instauré une confiance. La collaboration est continue : l'IA propose, l'expert valide et affine. C'est cette synergie qui crée l'efficacité.

Résultats obtenus

Nous avions visé 30%.

Résultat final : plus de 70% de temps économisé sur la rédaction des mémoires techniques.

C’est l’un des gains les plus significatifs que nous avons obtenus.

Mais au-delà des chiffres :

Adoption rapide : Les équipes ont immédiatement vu le gain de confort.
Moins de friction : Finie l'angoisse de la page blanche.
Plus d’efficacité : Le temps gagné est réinvesti dans l'analyse des prix et la stratégie commerciale.

Conclusion

Ce que cette expérience prouve, c'est que l'IA est un levier de croissance formidable quand on sort des promesses magiques pour entrer dans le concret.

L'importance n'est pas dans l'outil seul, mais dans la méthode : comprendre, cibler, itérer.

Si vous souhaitez arrêter de perdre du temps sur vos dossiers de réponse et industrialiser votre approche du mémoire technique appel d'offre, cette méthode est reproductible.

Vous voulez savoir comment Tensoria peut adapter cette solution à votre activité ? Contactez-nous.