Découvrez EXPLAIN, la startup innovante qui se donne pour mission de faciliter la compréhension des appels d’offres dans le secteur public.

Le nerf de la guerre en B2B public, ce n’est pas de “voir passer” les appels d’offres : c’est de les comprendre vite, d’isoler les signaux faibles et de décider. EXPLAIN s’attaque pile à ce goulet d’étranglement en traduisant la langue administrative en leviers business, à l’échelle.

Concrètement, l’outil mélange IA et data publique pour dépiler des millions de pages, repérer les risques, mettre en avant les opportunités et t’épargner des heures de lecture improductive. Objectif simple : gagner du temps, gagner des marchés.

Habitué au story des 15 secondes ? Voilà ce que tu dois retenir :
✅ Résultat direct : traite 3x plus d’informations en 5x moins de temps ⏱️
✅ Méthode : branche ta veille (Boamp, MarchésOnline, Spigao) + filtres IA + scoring priorisé 🎯
✅ À faire/éviter : stop aux PDF subis; passe en workflow (briefs, risques, to-do) ➡️
✅ Chiffres : 50M+ de documents publics analysables, 10h gagnées/semaine en moyenne 📈

EXPLAIN, l’IA qui transforme la lecture des appels d’offres publics en décisions actionnables

Les appels d’offres du secteur public sont une jungle. Un jour, un avis rectificatif tombe sur le Boamp, le lendemain un addendum se cache dans un PDF municipal. EXPLAIN nettoie ce bazar en appliquant des Large Language Models à des volumes massifs de données publiques pour produire des synthèses fiables et des alertes utiles.

Née d’une expérience terrain (mobilisation électorale à grande échelle) puis d’un pivot assumé en 2020 vers la donnée publique, la startup a entraîné ses modèles sur des dizaines de milliers de documents, avant d’ouvrir l’accès à plus de 50 millions de sources : collectivités, ministères, journaux locaux. La promesse n’est pas de “faire de la magie”, mais de t’économiser le travail répétitif : repérage des clauses, des contraintes, des critères d’attribution, des délais.

Tu veux un exemple concret ? Imagine Lina, responsable développement chez un industriel de l’énergie. Hier, elle scrutait MarchésOnline et Spigao à la main. Elle loupait 1 info sur 5, faute de temps. Aujourd’hui, EXPLAIN remonte les lots pertinents, surligne les points bloquants (caution, CCAP, sous-traitance), calcule la complexité et balance un brief cliquable à l’équipe. Résultat : moins de va-et-vient, plus d’appels qualifiés.

La valeur se joue dans l’extraction d’éléments cruciaux. EXPLAIN identifie par exemple :

• 🔎 Clauses disqualifiantes (capacité financière, références obligatoires)
• 🧩 Points techniques non négociables (normes, certifications, sécurité)
• 📅 Échéances et jalons critiques (visite obligatoire, réponses aux questions)
• ⚠️ Risques contractuels (pénalités, reconduction tacite, SLA exigeants)
• 📍 Indices territoriaux (contextes locaux, majorité sortante, plans pluriannuels)

Le marché ne part pas de zéro. Des outils comme Boamp (source officielle), Dematis (dématérialisation), DoubleTrade (veille commerciale), Aji (solutions historiques) ou Spigao (BTP) existent. EXPLAIN ne les remplace pas : il les orchestrent, les enrichit par l’IA et ramène tout au même endroit au lieu de te faire jongler entre 6 onglets.

Ce qui change la donne, c’est la bascule d’une logique “lecture passive” à une logique “pipeline”. Au lieu de subir le flux, tu qualifies, tu cibles, tu scores, tu décides. La différence se voit sur les deals signés, pas sur la taille des rapports.

• 🚀 Gains constatés : 3x plus d’informations traitées, 5x plus vite, 10h/semaine libérées
• 🧠 Clarté : synthèses sur une page, annexes accessibles au clic
• 🤝 Collaboration : commerciaux, juristes et techniques alignés par la même lecture
• 🧭 Priorisation : scoring automatique, focus sur les chances réelles

Ce premier axe pose les bases. Ensuite, il faut une méthode pour transformer cette clarté en pipeline. On y vient.

À lire également :

Méthode opérationnelle: brancher ta veille AO et passer en mode pipeline gagnant

La plupart des équipes pensent “veille” au lieu de penser “cycle de vente”. Mauvais réflexe. Le but n’est pas d’empiler des avis ; c’est d’alimenter un pipeline avec une probabilité de gain claire. EXPLAIN force ce changement d’angle grâce à un workflow simple.

Étapes recommandées pour un setup propre en moins de 10 jours.

• 🛠️ Sources : connecte Boamp, MarchésOnline, Spigao, flux Dematis, sites ministériels, journaux locaux
• 🧰 Filtres : taille de marché, territoire, CPV, lotissement, critères d’attribution
• 🤖 Brief IA : résumé, critères, clauses bloquantes, risques, todo par métier
• 🎯 Score : fais remonter le top 10% où tu es légitime et compétitif
• 🧾 Traçabilité : note les décisions (go/no go), raisons de rejet, leçons

En pratique, l’équipe aligne sa lecture. Le commercial voit l’opportunité, le juriste sécurise les clauses, le technique valide la faisabilité. Chacun gagne du temps, surtout quand l’IA détecte un piège : par exemple une clause sur la maintenance 24/7 inenvisageable sans astreinte. Mieux vaut un “no go” rapide qu’un dossier perdu coûteux.

Branche ensuite l’écosystème. Côté infrastructure, beaucoup déploient sur AWS-informatique pour la scalabilité et la conformité, tout en gardant un contrôle fin de la gouvernance des données. Côté validation client, un outil comme Rubypayeur peut t’aider à checker la fiabilité financière de partenaires ou sous-traitants avant de signer.

Pour garder une vision macro, inspire-toi de ces analyses sur les opportunités startups ou sur les pièges de l’IA en production. Le but : éviter la dette process, et préférer des sprints “petites victoires” mesurables.

• 📌 Quick wins : 5 marchés pertinents traités par semaine, 3 go/no go documentés
• 📈 KPI : taux de qualification, délai moyen de réponse, ratio short-list
• 🧪 Tests : A/B sur les canaux d’alertes, modèles de brief, seuils de scoring
• 🔄 Rituels : 30 minutes de revue hebdo, arbitrage sur la semaine suivante

Tu veux voir comment d’autres structurent ça ? Cette sélection vidéo est utile pour visualiser un cadre opérant.

Si tu montes une squad dédiée “marchés publics”, cale un RACI léger et une bibliothèque d’exemples gagnants. Inspire-toi aussi des dossiers sur l’indépendance technologique européenne pour anticiper les clauses souveraineté.

À lire également :

Cas d’usage concrets: énergie, télécoms, BTP — comment EXPLAIN change les chiffres

Les effets les plus nets se voient dans trois terrains ultra-concurrentiels. Chaque cas ci-dessous est construit pour montrer la chaîne de valeur : donnée brute → synthèse IA → décision → résultat.

Énergie: sécuriser les marges malgré la pression sur les SLA

Dans l’énergie, les cahiers des charges sont remplis de critères techniques pointus et de pénalités à tiroirs. EXPLAIN met en relief les risques de SLA, les clauses d’indexation et les dépendances matérielles.

• ⚡ Problème : 80 pages de CCAP/RC, risques pénalités, écarts avec l’existant
• 🧠 Solution : extraction automatique des clauses “à risque” + calcul d’impact
• 📊 Résultat : 25% de dossiers “no go” tranchés plus tôt, marges protégées

Télécoms: prioriser les lots avec le meilleur ratio complexité/gain

Le diable se cache dans le lot 3, pas forcément dans le lot 1. L’IA d’EXPLAIN score par lot, pointe les dépendances d’infrastructure, et différencie ce qui est “gagnable” tout de suite de ce qui mérite un nurturing.

• 📶 Problème : volumétrie d’avis élevée, goulot d’évaluation par lot
• 🧭 Solution : scoring lot-by-lot + matrices risques/opportunités
• 🏁 Résultat : 15% de taux de short-list supplémentaire sur 90 jours

BTP: ne pas se faire piéger par les variantes et les prix unitaires

Dans le BTP, un détail d’option ou une variante mal évaluée peut faire dérailler la marge. En branchant Spigao et les flux de Dematis, EXPLAIN remonte les contraintes de planning, les clauses de pénalités et les exigences techniques.

• 🏗️ Problème : variantes et options, aléas chantier, prix unitaires volatils
• 🧰 Solution : extraction automatique des options + simulateur d’impact
• 📈 Résultat : 12% de gain de marge sur dossiers gagnés, grâce au chiffrage juste

Dans ces trois cas, la mécanique est la même : reconnaître vite les points non négociables, arbitrer tôt, engager seulement quand le terrain est favorable. Pour élargir la panoplie, certains croisent EXPLAIN avec des référentiels externes (ex. indicateurs open data type IODA) pour contextualiser un territoire ou une collectivité.

Les débats autour de la souveraineté des données et de l’IA ne sont pas accessoires. Ils touchent au cœur des marchés publics. Pour prendre du recul, explore ces analyses sur les plateformes et régulations et ces retours d’expérience IA comme Beink Dream ou Phacet.

Pour illustrer la concurrence d’outillage et la logique “orchestrateur” d’EXPLAIN, voici un panorama comparatif.

🧩 Outil/Source	🎯 Rôle	⚙️ Force clé	🚫 Limite seule	✅ Avec EXPLAIN
Boamp	Publication officielle	Exhaustivité 🇫🇷	Lecture brute 🧱	Brief IA + alertes intelligentes 💡
MarchésOnline	Veille multi-sources	Couverture large 🌐	Tri manuel ⌛	Scoring et priorisation 📌
Spigao	Vertical BTP	Granularité chantier 🏗️	Peu de synthèse IA	Extraction clauses/variants 🔍
Dematis	Dématérialisation	Procédure sécurisée 🔐	Pas d’aide à la décision	Checklist risques + to-do ✅
DoubleTrade	Prospection B2B	Signal d’affaires 📣	Hétérogène	Contextualisation marché 🧭

Le fil conducteur est clair : rassemble les sources, synthétise, priorise, exécute. C’est ce que font les équipes qui gagnent. Et la visibilité sociale suit.

Avant de plonger dans la partie architecture et conformité, garde en tête que la vitesse de lecture ne vaut rien sans la qualité de décision. Les deux doivent avancer ensemble.

Architecture IA, gouvernance data et conformité: l’envers du décor qui sécurise tes réponses

Le parcours d’EXPLAIN raconte une chose : la qualité des décisions s’obtient par la qualité de la donnée et de son traitement. En 2019, le succès à I-Nov finance la R&D sur les données publiques. En 2020, le pivot acté pousse l’équipe à entraînement massif des modèles sur des corpus administratifs. Entre 2020 et 2021, la brique “lecture experte” se construit sur des milliers de documents annotés, puis se généralise à 50M+ de sources. En 2022, c’est l’ouverture commerciale ; en 2023, plus de 60 clients (dont ~25% du CAC 40) confirment la traction, et une levée de 6M€ porte le financement cumulé à 10M€.

Côté technique, la chaîne typique comprend :

• 🧱 Ingestion multi-formats (PDF scannés, XML, HTML, annexes ZIP)
• 🧹 Nettoyage et normalisation (métadonnées, dates, entités, lots)
• 🧠 LLM spécialisés domaine public (prompting contrôlé, gabarits juridiques)
• 🔒 Sécurité et cloisonnement (tenants, chiffrement, accès métiers)
• 📜 Traçabilité (log des décisions, versioning des briefs)

La conformité n’est pas une option. Le secteur public exige une précision documentaire et une souveraineté raisonnable. Les déploiements sur AWS-informatique apportent l’élasticité, mais la gouvernance impose un contrôle strict des flux et un journal d’accès. Les organisations les plus mûres ajoutent des contrôles de cohérence, des validations humaines, et des revues régulières des prompts/moteurs.

Sur la fiabilité des partenaires et fournisseurs, beaucoup combinent l’analyse d’EXPLAIN avec des services type Rubypayeur pour évaluer les risques de paiement. Quand un contrat prévoit un phasage lourd, mieux vaut savoir qui paie dans les temps. Et pour la couche territoriale, des indicateurs open data (dont des agrégats comme IODA) aident à comprendre le contexte socio-éco d’une zone.

La discussion autour des modèles IA ne se résume pas au “quel LLM choisir”. Elle implique une stratégie de produits. À ce titre, les retours d’expérience publiés sur des dossiers AI-first comme Toloka ou des analyses d’écosystèmes comme Partech sont instructifs : pas de vernis marketing, des use cases concrets, des métriques, une culture de la preuve.

• 🧪 Tests : golden datasets de documents publics, évaluation humaine
• 🕵️ Audit : traçabilité des extractions, comparaisons inter-modèles
• 🛡️ Risques : hallucinations, interprétation juridique erronée, fuite d’info
• ✅ Parades : retrieval sur source originale, citations, validation humaine

Moralité : l’IA est utile si elle est documentée, contrôlée et intégrée à tes process. C’est comme ça que tu passes du gadget au levier de business durable.

Go-to-market, ROI et plan d’action 30-60-90 jours pour gagner des marchés plus vite

La meilleure techno ne compense pas une exécution brouillonne. Voici un plan concret, à exécuter sans procrastination, pour transformer EXPLAIN en avantage compétitif mesurable.

Jours 1-30: cadrer, brancher, apprendre

• 🗺️ Cadrage : 3 segments prioritaires (territoire/lot/taille), critères d’éligibilité
• 🔌 Brancher : Boamp, MarchésOnline, Spigao, Dematis, DoubleTrade
• 🧭 Briefs IA : gabarits par métier, définition “risque bloquant”
• 📚 Base : bibliothèque d’exemples gagnants, revue hebdo de 30 min

Jours 31-60: industrialiser la qualification

• 🎯 Scoring : seuil d’entrée pipeline, top 10% traité en priorité
• ⏱️ SLA internes : 48h pour go/no go, 72h pour questions à l’acheteur
• 🤝 Squad : commercial + juriste + technique en stand-up 15 min
• 📈 KPI : délai de décision, short-list rate, marge prévisionnelle

Jours 61-90: sécuriser le ROI et itérer

• 💰 ROI : calcule heures gagnées (objectif 10h/semaine/équipe)
• 🔁 Itération : ajuste prompts/filtres selon pertes et feedbacks
• 🧩 Intégrations : CRM, signature, dossiers techniques versionnés
• 🧠 Formation : microlearning, kits “réponse efficace” par lot

Besoin d’inspiration marché et financement ? Explore ces décryptages sur le crowdfunding tech et les tendances IA à suivre sans naïveté via cette check-list anti-pièges. La clé : mesurer le concret, pas les promesses.

Pour compléter, une sélection vidéo utile pour affiner ton go-to-market B2G avec l’IA, sans fioritures.

Au bout du compte, tu gagneras du temps sur l’analyse, tu iras plus vite sur les “no go”, et tu injecteras de l’énergie sur les dossiers réellement gagnables. Voilà. Tu sais quoi faire. Le reste, c’est toi contre ton inaction.

EXPLAIN est-il compatible avec nos outils existants (veille, CRM, dématérialisation) ?

Oui. La logique est d’orchestrer les sources (Boamp, MarchésOnline, Spigao, Dematis, DoubleTrade) et de pousser des briefs dans ton CRM. Les équipes conservent leurs habitudes critiques et gagnent une couche “lecture IA” + scoring.

Quid de la confidentialité et du déploiement sur AWS-informatique ?

Les données sont cloisonnées par tenant, chiffrées en transit et au repos. Les déploiements sur AWS-informatique s’appuient sur des bonnes pratiques de gouvernance et des journaux d’accès. Les briefs citent les sources pour audit.

Comment mesurer le ROI sans tricher ?

Calcule les heures gagnées (objectif de référence : 10h/semaine), le taux de décision sous 48-72h, le pourcentage de short-list, et la marge prévisionnelle vs réalisée. Documente les raisons de “no go” pour affiner le scoring.

Quels secteurs tirent le plus de valeur d’EXPLAIN ?

Énergie, environnement, télécoms, BTP et infrastructures. Partout où la volumétrie documentaire est élevée et où les clauses techniques/juridiques pèsent, la synthèse IA et la priorisation font la différence.

Peut-on enrichir l’analyse avec des données externes type IODA ou score financier ?

Oui. Beaucoup croisent des indicateurs open data (dont IODA) pour le contexte territorial, et des services comme Rubypayeur pour sécuriser le risque de paiement. L’idée : combiner contexte + faisabilité + solvabilité pour décider vite.