Entreprises participant à des ventes aux enchères publiques complexes – Équipe de vente aux enchères
01. Expérience (01er décembre 2024 - Aujourd'hui)
Expert en remplissage de formulaires – Dendrio
- Identifie automatiquement les formulaires requis dans la documentation relative à l'attribution et détermine l'ordre de priorité de leur remplissage.
- Élabore et complète les matrices de conformité, réduisant considérablement le travail manuel de l'équipe chargée des appels d'offres.
- Extraire les données pertinentes des offres précédentes, des bases de données internes et des sources publiques pour remplir automatiquement les documents.
- Générer des sections narratives (notes techniques, méthodologies) en se basant sur les modèles de l'organisation et l'historique du projet.
02. Éducation et formation (en cours)
Formation avancée au sein d'équipes de vente aux enchères issues de plusieurs domaines
- Expérience acquise grâce à divers projets dans les secteurs de l'informatique et de la construction, avec une collaboration interdépartementale active.
- Mise à jour continue des informations spécifiques à chaque équipe d'appel d'offres et de la documentation avec laquelle elles collaborent.
03. Compétences personnelles
Multilingue
- Roumain, anglais, français, espagnol, chinois, arabe — une documentation sans barrières linguistiques.
Gestion multiformat
- Traite les documents, les feuilles de calcul, les PDF et les images numérisées, y compris les documents de mauvaise qualité, grâce à son propre système de reconnaissance optique de caractères (OCR).
Vitesse et volume
- Gère plus de 500 dossiers soumis dans des délais stricts, sans erreurs de traitement.
Conforme
- Connaissances législatives intégrées — vérifie automatiquement la conformité de la documentation aux exigences légales applicables.
04. Architecture technique
Nenos L'agent d'IA chargé de la documentation des appels d'offres (remplissage automatique des formulaires) repose sur un pipeline de traitement documentaire qui transforme les documents d'attribution en données structurées et exploitables. Pour les documents numériques natifs (PDF, Word, Excel), l'extraction est effectuée directement par analyse structurale. Pour les documents scannés ou de mauvaise qualité — situation fréquente lors des appels d'offres avec documentation physique numérisée —, l'agent utilise un système OCR développé en interne, avec un taux de précision supérieur à 95 %, spécifiquement optimisé pour les formats et polices de caractères utilisés dans les documents de marchés publics roumains et européens. Les données extraites sont normalisées et intégrées au flux de l'agent LangGraph, qui identifie les formulaires nécessaires, construit des matrices de conformité et déclenche le remplissage automatique grâce à la corrélation avec la base de données des offres précédentes, indexée par LlamaIndex.
Un module dédié à la génération de sections narratives (notes techniques, descriptions méthodologiques, réponses aux critères de qualité) produit un contenu structuré et cohérent à partir des modèles de l'organisation et des données issues de projets antérieurs, réduisant ainsi considérablement le temps de rédaction de l'équipe d'appel d'offres. L'architecture de microservices gère indépendamment le service de reconnaissance optique de caractères (OCR), le service d'analyse syntaxique, le moteur de saisie semi-automatique et le service de journalisation des modifications, chacun s'adaptant au volume d'appels d'offres actifs. L'intégration avec SharePoint, Amazon S3 et les plateformes SEAP/SICAP est assurée par MCP et l'API REST. Un déploiement sur site est possible pour les organisations soumises à des exigences strictes de confidentialité concernant la documentation d'appel d'offres.
La sécurité des agents est traitée comme une couche architecturale indépendante. Les documents d'appel d'offres téléchargés constituent un vecteur d'attaque spécifique à cet agent. Le service de nettoyage des documents analyse chaque fichier avant traitement, et les tests d'injection de documents téléchargés sont une étape obligatoire du cycle de validation de chaque version. Chaque instance est soumise à un processus de tests adverses rigoureux avant sa livraison, couvrant les vecteurs suivants : framing avec méta-instruction, empoisonnement par quelques exemples, jeu de rôle avec transfert d'identité, injection de documents téléchargés, manipulation de contexte en chaîne, obfuscation linguistique par caractères similaires ou espaces invisibles, injection d'outils/API, ainsi qu'une couverture complète des 10 principales vulnérabilités OWASP LLM (injection d'invites, gestion non sécurisée des sorties, empoisonnement des données d'entraînement, déni de service du modèle, vulnérabilités de la chaîne d'approvisionnement, etc.).