L’IA aide à analyser les offres d’une consultation en reportant chaque offre sur la DPGF de référence, poste par poste, puis en signalant ce qui s’en écarte : un poste oublié, une quantité modifiée, un prix éloigné des autres, une réserve glissée dans le mémoire technique. Elle prend en charge la saisie et le premier repérage, qui occupent l’essentiel du temps d’une analyse. Le classement des offres, l’appréciation de leur valeur technique et le choix de l’entreprise restent au maître d’ouvrage, assisté de la maîtrise d’œuvre.
Pourquoi l’analyse des offres prend-elle autant de temps ?
Une consultation de travaux laisse peu de temps entre la remise des offres et la commission ou le comité qui attribue les marchés. Pendant ce délai, il faut ouvrir chaque offre, vérifier les pièces, reporter les montants dans un même cadre et lire les mémoires techniques. Sur une opération découpée en de nombreux lots, avec plusieurs entreprises par lot, la saisie devient un travail à part entière, mené dans les mêmes délais que la lecture des offres.
La difficulté tient au format. Chaque entreprise remplit la trame à sa façon : certaines la modifient, d’autres ajoutent des lignes, regroupent des postes, laissent des cellules vides ou écrivent « compris » sans dire où. Les offres arrivent en PDF scanné, en tableur, parfois les deux, avec des variantes et des réserves dispersées dans le texte. Avant de comparer, il faut donc rendre comparable, et ce travail mécanique empiète sur l’analyse elle-même.
En marché public, cette mission a un contenu défini. Pour les opérations de bâtiment, l’article R2431-13 du Code de la commande publique range l’analyse des offres et, le cas échéant, des variantes parmi les éléments de l’assistance que la maîtrise d’œuvre apporte au maître d’ouvrage pour la passation des marchés de travaux (ACT), avec la préparation des mises au point. En marché privé, la répartition des rôles dépend du contrat, mais le travail reste le même.
Que fait l’IA, étape par étape ?
Lire les offres dans leur format d’origine
Un modèle de langage lit un tableau de prix comme un texte rédigé. Il retrouve, dans une offre scannée ou dans un tableur réorganisé, les lots, les postes, les quantités, les prix unitaires et les totaux. Il lit aussi l’acte d’engagement, le mémoire technique et les courriers qui accompagnent l’offre, ce qui permet de rattacher une réserve au poste qu’elle concerne.
Reporter chaque offre sur la trame de référence
L’IA rapproche chaque ligne de l’offre de la ligne correspondante de la DPGF de référence, même quand l’intitulé diffère : « dalle béton armé ép. 20 » et « plancher BA 20 cm » désignent le même ouvrage. Le résultat est un tableau par lot, une colonne par entreprise, où chaque montant renvoie à la page de l’offre dont il provient.
Recalculer et contrôler la cohérence
Les erreurs d’addition, de report ou de multiplication existent dans les offres. L’IA recalcule les sous-totaux et les totaux, et signale les écarts entre le montant porté sur l’acte d’engagement et celui de la décomposition. Elle sépare aussi les options et les variantes de l’offre de base, pour qu’elles ne faussent pas la comparaison.
Signaler les anomalies
Quatre familles d’anomalies ressortent de la comparaison :
- les postes manquants : une ligne de la trame absente de l’offre, ou portée à zéro sans explication ;
- les quantités modifiées : l’entreprise a corrigé une quantité, à bon droit ou non ;
- les unités changées : un poste au mètre carré devenu forfaitaire, qu’il faut retraiter avant de comparer ;
- les prix éloignés : au-dessous comme au-dessus des autres offres et de l’estimation de la maîtrise d’œuvre.
L’IA lit enfin le mémoire technique avec le CCTP : un matériau différent, un phasage incompatible, une prestation exclue dans le texte n’apparaissent pas dans le tableau de prix, mais changent la portée de l’offre.
Préparer les questions de mise au point
À partir des écarts relevés, l’IA peut rédiger une première liste de questions pour chaque entreprise. Le maître d’œuvre la reprend, retire ce qui ne mérite pas d’être posé et veille à ce que les mêmes questions soient posées dans les mêmes termes à toutes les entreprises concernées.
Ce que l’IA fait mal, et comment s’en prémunir
L’IA se trompe, et ses erreurs ont un air de vraisemblance. Trois cas reviennent.
La lecture des documents dégradés. Sur un scan de mauvaise qualité, un 8 peut devenir un 3, une virgule disparaître. Un montant mal lu sur un poste important change le classement. Recontrôlez à la source les montants des postes qui pèsent le plus dans chaque lot, et tous ceux qui fondent un écart signalé.
Le rapprochement de postes voisins. Deux lignes proches peuvent être confondues, par exemple une reprise en sous-œuvre et une fondation spéciale. Un rapprochement erroné crée un faux poste manquant ou en masque un vrai. Chaque correspondance doit pouvoir être vérifiée, ligne par ligne, d’un clic sur l’offre d’origine.
L’interprétation des réserves. Une phrase du mémoire technique peut limiter la portée d’une offre sans le dire clairement. L’IA la signale ; seul le lecteur du métier dit si elle exclut une prestation, la conditionne ou ne change rien.
Ces limites ne retirent pas son intérêt à l’outil : elles déterminent la façon de s’en servir. L’IA prépare un tableau et une liste de points à examiner ; le professionnel vérifie ce qui compte et tranche.
Un écart de prix appelle une justification, pas une conclusion
Une offre basse peut traduire une erreur, un oubli, une méthode plus économique ou une volonté de remporter le marché. L’IA ne peut pas distinguer ces cas : seule la demande de justification écrite le permet.
En marché public, le cadre est fixé par le Code de la commande publique. L’article L2152-5 définit l’offre anormalement basse comme une offre dont le prix est manifestement sous-évalué et de nature à compromettre la bonne exécution du marché. L’article L2152-6 impose à l’acheteur de mettre en œuvre tous moyens pour détecter ces offres, d’exiger des précisions et justifications de l’entreprise lorsqu’une offre paraît anormalement basse, et de la rejeter seulement s’il établit, après vérification, qu’elle l’est bien.
La fiche technique de la direction des affaires juridiques de Bercy sur ces offres rappelle qu’une formule mathématique peut servir à fixer un seuil d’anomalie, mais sans automatisme : un seuil calculé, par l’IA ou par un tableur, sert à repérer, jamais à exclure. Cette fiche, qui renvoie à l’ancien code des marchés publics, reste utile pour la méthode.
Pour un maître d’ouvrage privé, ces textes ne s’imposent pas. Le raisonnement vaut pourtant de la même façon : une offre très inférieure aux autres et sans explication se retrouve souvent, plus tard, sous forme d’avenants, de retards ou de défaillance.
Le choix de l’entreprise reste une décision humaine
Comparer des prix ne suffit pas à attribuer un marché. En marché public, l’article R2152-7 du Code de la commande publique impose de retenir l’offre économiquement la plus avantageuse, sur un critère unique ou sur plusieurs critères liés à l’objet du marché, parmi lesquels le prix ou le coût et, le plus souvent, la valeur technique. Noter un mémoire technique, apprécier une méthodologie ou la pertinence d’un planning d’exécution relève du jugement d’un professionnel qui connaît le projet et le métier.
D’autres éléments échappent aux pièces de l’offre : la charge actuelle de l’entreprise, sa santé financière, la qualité de ses chantiers récents, la façon dont elle a traité ses réserves ailleurs. Ils se vérifient par des références, des visites et des échanges.
Enfin, le rapport d’analyse engage ceux qui le signent. Le Conseil national de l’ordre des architectes le dit nettement dans son rapport de mai 2026 sur l’intelligence artificielle : la responsabilité demeure celle de l’architecte, et l’utilisation de l’IA n’emporte pas transfert de responsabilité. Le même raisonnement s’applique à l’économiste, à l’assistant à maîtrise d’ouvrage et au maître d’ouvrage qui attribue.
Comment organiser le travail avec l’IA ?
Une répartition simple fonctionne sur la plupart des consultations.
| Étape | L’IA | Le professionnel |
|---|---|---|
| Recevabilité | Liste les pièces présentes et manquantes | Décide de la suite, selon le règlement de consultation |
| Mise au format | Reporte les offres sur la trame, recalcule les totaux | Contrôle les postes qui pèsent le plus |
| Comparaison | Calcule les écarts à l’estimation et entre offres | Fixe les seuils d’alerte lot par lot |
| Anomalies | Signale postes manquants, quantités, unités, réserves | Qualifie chaque point : sans objet, à demander, bloquant |
| Mise au point | Prépare une liste de questions | Pose les questions, apprécie les réponses |
| Attribution | Calcule des scénarios d’attribution par lot | Note la valeur technique, choisit, motive et signe |
Deux précautions complètent ce tableau. Gardez la trace de chaque correction apportée à ce que l’IA avait proposé, pour pouvoir expliquer le classement final. Et vérifiez que le recours à un outil d’IA est compatible avec votre contrat et avec la confidentialité due aux entreprises, dont les offres contiennent des informations sensibles : le rapport du CNOA invite d’ailleurs l’architecte à vérifier que ce recours est autorisé par son contrat de maîtrise d’œuvre.
Ce que fait Norma
Norma propose l’analyse des offres en accès anticipé. Vous déposez le DCE et les offres reçues ; Norma les range par lot et par entreprise, rapproche les DPGF sur une même grille et fait ressortir les postes non chiffrés, les réserves des entreprises et les points à clarifier avant la négociation. Les décisions d’attribution restent les vôtres. La méthode complète, sans outil, est détaillée dans le guide Analyser des offres DPGF : méthode et pièges.