Solutions IA et AutomatisationNDA

Agent d'intelligence des appelsd'offres d'entreprise

Un workflow n8n autonome qui ingère des documents d'appel d'offres complexes, extrait les exigences techniques via RAG et génère des réponses provisoires à l'aide des connaissances spécifiques de l'entreprise

Client: Client Confidentiel
Secteur: Solutions IA et Automatisation
Services: 03
Stack: 04

• Aperçu

Une plateforme d'automatisation sécurisée qui ingère et analyse des documents d'appel d'offres complexes, en combinant de nouvelles exigences avec des réponses gagnantes historiques. Il utilise RAG, des outils personnalisés et des contrôles de contrainte pour rédiger des propositions précises, tandis que l'approbation basée sur Slack assure une supervision humaine. Tout le traitement reste dans un VPC privé pour protéger les données sensibles.

Projet Confidentiel

En raison des restrictions de l'accord de confidentialité, certains détails, y compris le nom du client et l'identité de l'application, ont été anonymisés. Les réalisations techniques et les résultats présentés sont exacts.

Le défi

Surcharge d'informations — l'examen de documents PDF longs et non structurés pour des exigences de conformité ou techniques spécifiques est lent et sujet aux erreurs humaines
Fragmentation des connaissances — les réponses gagnantes passées et les capacités techniques sont dispersées dans différents services et anciens courriers électroniques, rendant difficile le maintien de la cohérence des réponses
Délais serrés — la décision "Aller/Ne pas aller" sur un appel d'offres doit souvent être prise en moins de 24 heures, mais l'analyse manuelle prend trop de temps
Sécurité des données — l'utilisation d'interfaces IA publiques pour des données d'appel d'offres exclusives viole les politiques de sécurité de l'entreprise et risque de divulguer des secrets concurrentiels

Notre solution

Ingestion automatisée de documents — a construit un pipeline n8n qui se déclenche sur les téléchargements de fichiers, en utilisant un "Recursive Character Text Splitter" pour préserver le contexte des tableaux techniques complexes
RAG multi-source — a intégré un nœud Vector Store qui interroge simultanément deux bases de données : l'une pour le nouvel appel d'offres et l'autre pour les "Gold Standard" historiques de l'entreprise
Appel d'outils agentiques — a équipé l'agent IA d'outils personnalisés dans n8n, lui permettant de "Vérifier les stocks" ou de "Requêter l'API des tarifs" pour fournir des réponses en temps réel et précises dans le brouillon
Signalisation intelligente des drapeaux rouges — a programmé le LLM avec une logique de "Vérificateur de contraintes" pour signaler toute exigence qui contredit le plan de développement actuel des produits ou les conditions juridiques de l'entreprise
Approbation avec intervention humaine — a mis en place un nœud d'approbation basé sur Slack où un résumé est publié ; le responsable des ventes peut cliquer sur "Approuver" pour générer un document complet ou "Réviser" pour demander plus de détails à l'IA
Sécurité auto-hébergée — a déployé l'ensemble de la pile via Docker sur un VPC privé, en utilisant des modèles d'intégration locaux pour s'assurer que toutes les données d'appel d'offres sensibles restent derrière le pare-feu de l'entreprise

• Au cœur du produit

Galerie de la solution

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Surcharge d'informations — l'examen de documents PDF longs et non structurés pour des exigences de conformité ou techniques spécifiques est lent et sujet aux erreurs humaines
Fragmentation des connaissances — les réponses gagnantes passées et les capacités techniques sont dispersées dans différents services et anciens courriers électroniques, rendant difficile le maintien de la cohérence des réponses
Délais serrés — la décision "Aller/Ne pas aller" sur un appel d'offres doit souvent être prise en moins de 24 heures, mais l'analyse manuelle prend trop de temps
Sécurité des données — l'utilisation d'interfaces IA publiques pour des données d'appel d'offres exclusives viole les politiques de sécurité de l'entreprise et risque de divulguer des secrets concurrentiels

Notre solution

Ingestion automatisée de documents — a construit un pipeline n8n qui se déclenche sur les téléchargements de fichiers, en utilisant un "Recursive Character Text Splitter" pour préserver le contexte des tableaux techniques complexes
RAG multi-source — a intégré un nœud Vector Store qui interroge simultanément deux bases de données : l'une pour le nouvel appel d'offres et l'autre pour les "Gold Standard" historiques de l'entreprise
Appel d'outils agentiques — a équipé l'agent IA d'outils personnalisés dans n8n, lui permettant de "Vérifier les stocks" ou de "Requêter l'API des tarifs" pour fournir des réponses en temps réel et précises dans le brouillon
Signalisation intelligente des drapeaux rouges — a programmé le LLM avec une logique de "Vérificateur de contraintes" pour signaler toute exigence qui contredit le plan de développement actuel des produits ou les conditions juridiques de l'entreprise
Approbation avec intervention humaine — a mis en place un nœud d'approbation basé sur Slack où un résumé est publié ; le responsable des ventes peut cliquer sur "Approuver" pour générer un document complet ou "Réviser" pour demander plus de détails à l'IA
Sécurité auto-hébergée — a déployé l'ensemble de la pile via Docker sur un VPC privé, en utilisant des modèles d'intégration locaux pour s'assurer que toutes les données d'appel d'offres sensibles restent derrière le pare-feu de l'entreprise