Data / IA
Comment Veolia utilise l’IA pour estimer ses chances de remporter des appels d’offres ?
Par Laurent Delattre, publié le 19 octobre 2023
Le plus dur n’est ni de faire de l’IA ni de la mettre en œuvre. Le plus compliqué c’est d’en imaginer les usages pratiques. Veolia en fait la démonstration. Grâce à l’IA, le groupe a révolutionné la gestion des appels d’offres. Prioriser, anticiper, gagner… Un triptyque gagnant de l’IA pour maximiser les chances de remporter les appels d’offres.
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Le Salon Big Data & IA 2023 a été l’occasion pour IT for Business de rencontrer DSI, Data Scientists et CDO afin d’évoquer la variété des usages de l’IA et les défis d’implémentation qu’ils ont rencontré.
Jérémy Lagorse, Responsable de l’équipe AI & Analytics Practices, direction Digital Business & Technology de Veolia, et Stéphane Wuilque, directeur du développement France de SADE (une filiale de Veolia spécialisée dans la construction), sont passés par notre plateau pour partager leur retour d’expérience sur une étonnante innovation IA du groupe.
Veolia a en effet adopté l’IA pour organiser, analyser et utiliser de vastes quantités de données afin d’optimiser le processus de réponse aux appels d’offres. Leur expérience montre que le choix judicieux des affaires peut améliorer considérablement les taux de conversion. Avec l’assistance de l’IA, ils ont constaté des taux de réussite atteignant 80 à 90 % pour les affaires prédites comme gagnantes ou perdantes.
Ce qui ressort clairement de cette discussion, c’est la simplicité d’utilisation de l’outil qu’ils ont développé. Basé sur des tableurs courants, les équipes peuvent simplement ajouter une colonne pour obtenir les prédictions de l’IA, ce qui optimise considérablement leur temps et leurs efforts.
La conversation s’étend ensuite à l’utilisation potentielle de l’IA générative, qui pourrait faciliter la lecture et la réponse aux documents volumineux, aidant ainsi les équipes à se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Un témoignage qui souligne une fois encore l’importance de la clarté des besoins métiers et de la disponibilité des données pour réussir la mise en œuvre de l’IA et démontrer son efficacité opérationnelle.
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