L’intelligence artificielle pour analyser les attributions de marchés publics est une technologie qui permet d’améliorer la transparence et l’efficacité des procédures publiques. Elle consiste à exploiter des algorithmes pour examiner les décisions d’attribution, détecter les anomalies et optimiser la sélection des offres.
Définition simple : L’IA dans ce contexte utilise des données d’attribution pour comparer, classer et évaluer les marchés publics rapidement tout en limitant les biais humains et en facilitant la prise de décision.
Quel est l’objectif principal de l’IA pour analyser les attributions de marchés publics ?
- Automatiser l’analyse des données pour gagner du temps
- Identifier les risques et les incohérences dans les attributions
- Améliorer la transparence et la conformité des procédures
- Soutenir la prise de décision des administrations
- Favoriser une meilleure sélection des offres en fonction des critères définis
Points Clés
- L’IA accélère et sécurise l’analyse des attributions dans les marchés publics.
- Elle aide à détecter des irrégularités et à garantir l’impartialité des décisions.
- Son utilisation optimise la gestion des données et le respect des exigences légales.
Pourquoi analyser les attributions de marchés publics avec l’IA pour analyser les attributions de marchés publics
L’analyse des données d’attribution des marchés publics contribue à mieux comprendre l’efficacité des processus et la conformité réglementaire. Elle éclaire aussi sur la dynamique concurrentielle et les pratiques des différents acteurs. La montée en puissance de l’intelligence artificielle offre aux acheteurs publics des outils capables d’automatiser et d’approfondir cette analyse.
comprendre l’enjeu stratégique des données d’attribution
Les données d’attribution permettent d’identifier les fournisseurs retenus, la répartition des marchés entre acteurs, ainsi que les montants engagés. Elles représentent un levier stratégique pour détecter des tendances, anticiper les besoins futurs et optimiser les stratégies d’achat. Au niveau de l’Union européenne, la transparence des attributions est un élément clé pour garantir une concurrence loyale.
L’analyse précise des attributions aide à repérer les risques d’irrégularités ou les biais éventuels, garantissant ainsi la conformité avec le code de la commande publique. Ces données renseignent sur la diversité des fournisseurs, la part des PME ou l’inclusion d’entreprises responsables.
les limites de l’analyse manuelle des marchés attribués
L’examen manuel des attributions est souvent fastidieux, long et sujet à erreur. Les volumes de données sont conséquents, regroupant des informations multiples et régulièrement mises à jour. Cela rend complexe la consolidation et l’interprétation rapide des résultats.
De plus, l’analyse classique peine à détecter des anomalies subtiles ou des corrélations complexes entre critères d’attribution. Le risque d’omission ou de partialité augmente alors, ce qui nuit à la qualité des décisions d’achat. Enfin, cette méthode ne facilite pas la veille réglementaire ni l’adaptation aux modifications du cadre normatif, d’où un besoin accru d’automatisation.
quels bénéfices concrets pour les acheteurs et les soumissionnaires
L’adoption de l’intelligence artificielle pour analyser les attributions assure un traitement plus rapide et pertinent des données. Les acheteurs publics gagnent en efficacité opérationnelle grâce à des synthèses automatisées et des alertes précises sur les anomalies ou les opportunités.
Un sourcing mieux ciblé s’appuie sur une compréhension fine des historiques d’attribution et des profils de fournisseurs. Cela améliore la qualité de l’expression des besoins et la rédaction des pièces contractuelles. Pour les soumissionnaires, cette analyse favorise une meilleure préparation aux appels d’offres en leur offrant des insights sur la concurrence et les attentes des acheteurs.
Points Clés :
- Automatisation réduisant les délais et erreurs
- Meilleure conformité aux exigences du code de la commande publique
- Optimisation des stratégies d’achat par une analyse avancée
- Accès à des données enrichies pour une compétition transparente
Quelles données d’attribution peuvent être exploitées par l’IA pour analyser les attributions de marchés publics
L’analyse par l’IA s’appuie sur des données variées, structurées et exhaustives. Elle puise dans des informations détaillées sur les offres, les critères d’évaluation, ainsi que dans l’historique des marchés publics.
Les données essentielles d’attribution (DECP) et leur structure
Les données essentielles d’attribution forment la base obligatoire et normalisée des informations pour chaque marché. Elles comprennent des éléments clés tels que l’identité du titulaire, le montant attribué du marché, la durée, et le type de procédure utilisée.
Ces données sont souvent structurées sous forme de tableaux dans les bases de données publiques. Elles contiennent aussi le code CPV (Common Procurement Vocabulary), qui classifie les marchés selon leur nature.
L’IA exploite cette structure pour effectuer des comparaisons standardisées entre les marchés et détecter des anomalies dans les attributions. Leur format cohérent facilite aussi l’analyse automatisée à grande échelle, indispensable pour traiter les volumes importants liés aux marchés publics.
Les données complémentaires (offres, critères, historique des marchés)
Au-delà des DECP, les données complémentaires offrent une meilleure compréhension des décisions d’attribution. Il s’agit notamment des dossiers de consultation des entreprises (DCE), des pièces administratives fournies et du cahier des charges précisant les critères techniques ou financiers.
Ces informations permettent à l’IA d’évaluer la conformité des offres et pondérer les critères utilisés lors des décisions. L’historique des marchés, incluant les précédentes attributions et les éventuels recours, aide à identifier des tendances et des comportements répétitifs chez les PME ou fournisseurs.
En intégrant ces données, l’IA peut analyser la qualité globale des processus d’attribution et détecter d’éventuels biais ou risques de favoritisme.
Sources d’open data et plateformes de marchés publics
Les plateformes officielles de publication des marchés publics fournissent un accès ouvert à une grande quantité de données. Ces sources d’open data regroupent les DECP, les annonces, et parfois les documents relatifs aux procédures.
Des bases de données comme celles de l’État permettent de recueillir ces informations de manière régulière et actualisée. Elles sont indispensables pour l’IA afin d’agréger des données à l’échelle nationale ou régionale.
Ces plateformes offrent une diversité de formats exploitables, ce qui facilite la préparation des données pour le machine learning. Elles jouent un rôle majeur dans la transparence et dans l’amélioration du contrôle des marchés publics.
Principales utilisations de l’IA pour analyser les attributions de marchés publics
L’intelligence artificielle s’appuie sur des données historiques et algorithmiques pour apporter de la précision dans l’analyse des marchés publics. Elle aide à évaluer les probabilités d’attribution, détecter les irrégularités, et suivre les comportements des fournisseurs, optimisant ainsi la transparence et la conformité.
Prédire l’attribution d’un marché (modèles de scoring)
Les modèles de scoring utilisent des algorithmes pour évaluer les offres selon plusieurs critères : prix, qualité, conformité réglementaire. En analysant les données passées des attributions, ils calculent une probabilité que tel fournisseur remporte un appel d’offres.
Ce processus permet d’anticiper les résultats et d’orienter les décisions en fournissant une vision quantitative. Il intègre des variables comme la réputation du fournisseur, son expérience, et la conformité aux exigences techniques, facilitant ainsi un examen plus rapide et objectif des offres.
Détecter les anomalies et risques de favoritisme
L’IA identifie des schémas anormaux dans les dossiers de passation des marchés publics. Elle repère des offres répétitives à un même bénéficiaire ou des écarts inhabituels sur les critères d’évaluation, qui pourraient suggérer des risques de fraude ou de favoritisme.
Cette surveillance automatisée permet d’alerter les contrôleurs en cas d’irrégularités, en croisant les données sur les soumissionnaires, les modalités d’attribution, et les résultats. L’analyse fine réduit les erreurs humaines et renforce la traçabilité des décisions.
Identifier les fournisseurs récurrents et les tendances de marché
L’IA analyse les historiques pour détecter les fournisseurs présents fréquemment sur plusieurs marchés publics. Elle met en lumière les acteurs dominants et les dynamiques sectorielles, comme la concentration des attributions ou l’évolution des prix.
Cette fonction aide les acheteurs publics à mieux comprendre la compétition sur leur segment, à anticiper les évolutions et à ajuster leur stratégie d’appel d’offres. L’identification des tendances favorise une meilleure planification des achats et une gestion proactive des risques.
Cas concrets d’analyse d’attribution avec l’IA pour analyser les attributions de marchés publics
L’intelligence artificielle intervient à différents niveaux dans l’analyse des attributions de marchés publics. Elle permet d’appuyer les soumissionnaires dans leurs décisions, d’améliorer la surveillance des procédures et de comparer les offres de manière rapide et précise.
Analyse prédictive pour les soumissionnaires (go/no go)
L’IA aide les entreprises à anticiper la probabilité de succès d’une soumission avant de s’engager. En se basant sur des données historiques et des critères spécifiques au marché, elle analyse les tendances et le comportement des acheteurs.
Cette analyse prédictive permet notamment de déterminer un go/no go efficace. Les soumissionnaires peuvent concentrer leurs efforts sur les appels d’offres où leurs chances sont réelles, tout en optimisant la rédaction du mémoire technique pour répondre précisément aux attentes. L’outil intègre aussi la qualité des entreprises inclusives, un critère de plus en plus valorisé.
Contrôle des procédures par les acheteurs et autorités de surveillance
Pour les acheteurs publics, l’IA assure un suivi en temps réel des procédures. Elle détecte automatiquement les anomalies ou incohérences dans les dossiers, comme des critères d’attribution mal appliqués ou des erreurs formelles.
Ce contrôle automatisé augmente la transparence et réduit les risques de contestation. Les autorités de surveillance bénéficient également de rapports générés automatiquement, facilitant la vérification exhaustive sans alourdir les équipes. L’IA aide aussi à structurer les décisions d’attribution en respectant les exigences légales et techniques du code de la commande publique.
Benchmark des offres et des prix sur des familles de marchés
L’IA effectue une comparaison fine des offres déposées sur des familles de marchés similaires. Elle analyse les prix proposés, les conditions techniques et sociales, et identifie rapidement les écarts inhabituels.
Ce benchmark accélère le travail des acheteurs en fournissant une base objective pour justifier leurs choix. Il favorise également la compétitivité en incitant les entreprises à ajuster leurs propositions, notamment sur les aspects d’inclusion sociale et environnementale. Le suivi en temps réel des données facilite la mise à jour continue des références tarifaires et techniques.
| Points Clés | Détails |
|---|---|
| Analyse prédictive | Détermine le potentiel de succès des offres, guide le go/no go |
| Contrôle des procédures | Automatisation de la détection d’anomalies, suivi transparent des étapes |
| Benchmark | Compare prix et offres, met en lumière les écarts et encourage la compétitivité |
Outils et technologies utilisés pour l’analyse d’attribution de marchés publics
L’analyse des attributions de marchés publics s’appuie sur une gamme diversifiée d’outils technologiques. Ces outils combinent automatisation, intelligence artificielle et apprentissage automatique pour optimiser l’examen des candidatures et améliorer la prise de décision. Leur intégration fluide avec les plateformes de passation électronique facilite un suivi rigoureux et transparent.
Solutions spécialisées marché public vs outils génériques
Les solutions spécialisées dédiées aux marchés publics offrent des fonctionnalités ciblées, comme l’analyse automatisée des dossiers de candidature, la détection des incohérences et la génération d’états synthétiques. Ces outils intègrent des algorithmes conçus pour traiter spécifiquement les documents liés aux appels d’offres et formaliser les critères d’attribution selon les exigences réglementaires.
À l’inverse, les outils génériques d’analyse de données ou de data visualisation, bien que puissants, nécessitent souvent une adaptation. Ils se concentrent sur des fonctions larges d’exploration et de traitement de données. Leur flexibilité permet d’intégrer des modèles prédictifs mais demande davantage de paramétrage, notamment pour gérer la spécificité des marchés publics et leur volumétrie documentaire.
Rôle du machine learning et des modèles prédictifs
Le machine learning (apprentissage automatique) joue un rôle central en améliorant la précision et la rapidité de l’analyse des offres. Les modèles prédictifs permettent notamment d’anticiper les résultats probables des attributions en se basant sur des données historiques et des critères établis.
Ces algorithmes évoluent continuellement à partir des nouvelles données, permettant une meilleure cohérence des décisions et une réduction des biais humains. L’intégration d’IA générative peut aussi faciliter la synthèse des rapports d’analyse, automatiser la rédaction des mémoires techniques, et rendre le processus plus efficient.
Intégration avec les plateformes de passation électronique
Les outils d’analyse doivent impérativement s’intégrer aux plateformes de passation électronique pour assurer une gestion fluide du cycle d’achat. Cette intégration permet le traitement automatisé des documents déposés, la notification en temps réel des résultats et la traçabilité des étapes d’attribution.
Elle facilite aussi la sécurisation des données sensibles et le suivi intelligent des appels d’offres. La collaboration entre solutions d’IA et plateformes implique souvent l’échange via des API, garantissant une mise à jour continue et une cohérence globale dans la gestion des marchés publics.
Bonnes pratiques pour mettre en œuvre une analyse IA des attributions de marchés publics
La mise en œuvre d’une analyse par IA dans l’attribution des marchés publics nécessite une préparation rigoureuse. Cela passe par une définition précise des objectifs et des critères, une gestion attentive des données exploitées et un équilibre entre automatisation et contrôle humain.
Définir clairement les objectifs et les indicateurs clés
Avant le lancement de toute analyse IA, il est indispensable de clarifier les finalités précises. Par exemple, est-ce pour détecter des anomalies, améliorer la transparence, ou optimiser les délais ? Chaque objectif doit être accompagné d’indicateurs mesurables comme le taux d’erreurs détectées ou le temps moyen d’analyse gagné.
Ces indicateurs permettent d’évaluer l’efficacité de l’IA et d’ajuster les algorithmes si nécessaire. Une définition précise facilite également la compréhension des résultats par les équipes et garantit une pertinence opérationnelle. Il est conseillé de prioriser des objectifs réalisables et cohérents avec les moyens techniques et humains disponibles.
Garantir la qualité, la cohérence et la mise à jour des données
La fiabilité des résultats dépend avant tout de la qualité des données utilisées. Il faut s’assurer que les bases sont complètes, exemptes d’erreurs et régulièrement mises à jour. Les données doivent refléter fidèlement les conditions réelles des marchés attribués.
Une gestion rigoureuse des données inclut des processus de nettoyage et de validation, ainsi qu’une homogénéité dans le format des informations. Une base de données mal structurée peut entraîner des biais ou fausser les analyses. Un suivi constant de la qualité garantit que l’IA produise des analyses fiables, réduisant ainsi les risques d’interprétation erronée.
Associer l’analyse IA à un contrôle humain et à une gouvernance solide
L’IA ne remplace pas l’expertise humaine ; elle doit la compléter. Un contrôle humain systématique est essentiel pour valider les résultats de l’algorithme et interpréter les cas complexes. Ce dialogue entre machine et expert renforce la fiabilité des décisions prises.
Par ailleurs, la gouvernance doit définir les règles d’usage de l’IA, assurer la traçabilité des analyses et prévenir les biais. Une supervision claire permet d’intégrer l’IA dans un cadre transparent et conforme aux exigences réglementaires. Cette combinaison garantit un équilibre entre gain de temps, rigueur et responsabilité.
Limites et risques de l’IA dans l’analyse des attributions de marchés publics
L’IA offre des gains d’efficacité mais soulève des défis essentiels liés à la qualité des données, à la compréhension des décisions automatisées, et à la conformité réglementaire. La gestion des biais, la transparence et la protection juridique doivent être rigoureusement encadrées pour éviter des erreurs ou des inégalités dans l’attribution des marchés.
Biais dans les données et les algorithmes
Les algorithmes d’IA reposent sur des données historiques qui peuvent contenir des biais implicites. Par exemple, des préférences passées pour certains types de fournisseurs peuvent influencer les décisions futures, renforçant des inégalités ou favorisant certains acteurs de manière injustifiée.
Les risques liés aux biais concernent autant la sélection des offres que la pondération des critères. Sans correction adéquate, ces biais peuvent altérer la neutralité de l’analyse, ce qui contrevient aux principes d’égalité et de non-discrimination imposés par le cadre réglementaire.
La qualité, la représentativité et l’actualisation des données sont donc cruciales. Il est aussi nécessaire d’auditer régulièrement les algorithmes pour détecter et corriger ces biais, garantissant ainsi une meilleure équité dans l’attribution des marchés.
Enjeux de transparence et d’explicabilité des décisions
L’un des défis majeurs de l’IA est la difficulté d’expliquer clairement les décisions prises par les algorithmes. Les modèles complexes, notamment ceux basés sur le machine learning, fonctionnent souvent comme des « boîtes noires », ce qui complique la vérification des critères ayant conduit à une attribution.
Cette opacité peut être problématique pour les acheteurs publics comme pour les soumissionnaires, qui doivent comprendre et justifier les choix pour assurer la confiance dans le processus. La transparence est aussi une exigence réglementaire forte, notamment en matière de contrôle et d’audit.
Des mécanismes d’explicabilité doivent être intégrés pour permettre un suivi compréhensible et conforme. Cela facilite l’analyse juridique et la protection des droits des parties, ainsi que la détection d’éventuelles anomalies.
Respect du cadre juridique et des principes des marchés publics
L’utilisation de l’IA dans ce domaine doit impérativement respecter la réglementation en vigueur, incluant le code de la commande publique, le RGPD et les exigences liées à la sécurité et confidentialité des données. Le traitement des données sensibles nécessite une protection renforcée pour éviter toute fuite ou usage abusif.
La conformité implique également de veiller à ce que les processus automatisés n’entravent pas les principes fondamentaux d’égalité, de transparence et de libre concurrence. L’IA ne doit pas se substituer à la vigilance humaine mais servir d’outil d’aide à la décision.
Enfin, des analyses juridiques régulières sont nécessaires pour anticiper les risques de non-conformité et garantir que les technologies déployées respectent à la fois les normes internes et européennes relatives à la commande publique et à la protection des données.
Perspectives : l’IA au cœur de la stratégie d’achat public
L’intelligence artificielle transforme progressivement la commande publique en offrant des outils pour anticiper les besoins, optimiser les processus et renforcer les compétences des équipes. Cette évolution repose sur une intégration fine dans les différentes étapes d’achat et une adaptation aux exigences spécifiques du secteur public.
Vers une commande publique plus prédictive et proactive
L’IA permet aux acteurs publics de mieux prévoir les besoins futurs et d’anticiper les fluctuations du marché. Grâce à l’analyse de données historiques et aux modèles prédictifs, les équipes peuvent ajuster leurs stratégies d’achat en amont, réduisant ainsi les risques d’erreurs et d’imprévus.
Ces capacités soutiennent une gestion plus agile et réactive, notamment dans les domaines où la disponibilité des ressources est critique. La dimension proactive concerne aussi le repérage des opportunités d’achats innovants, facilitée par l’IA qui analyse en continu les tendances du marché.
Intégration de l’IA dans les processus de passation et de suivi
L’intégration de l’IA se manifeste dans la digitalisation des procédures, de la rédaction des cahiers des charges à l’évaluation automatisée des offres. Elle facilite la transparence et la conformité tout en accélérant le traitement des dossiers.
Par ailleurs, l’IA intervient dans le suivi post-attribution des marchés, en détectant automatiquement les écarts ou anomalies, et en analysant les indicateurs de performance. Ce suivi renforcé permet une meilleure gestion contractuelle et un contrôle plus rigoureux des dépenses publiques.
Enjeux de formation et de montée en compétence des équipes
L’adoption de l’IA nécessite de former les professionnels aux nouveaux outils et aux méthodologies adaptées. La montée en compétences est essentielle pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA tout en respectant les cadres réglementaires et éthiques.
Les programmes de formation ciblés doivent intégrer des savoirs techniques, mais aussi des aspects liés à la gouvernance, à la gestion des risques et à la prise de décision assistée. Le développement des compétences favorise une appropriation durable de l’IA au sein des structures publiques.
Questions Fréquentes
L’analyse par intelligence artificielle des attributions de marchés publics repose sur des critères précis et exploitables, visant à optimiser le processus d’évaluation. Elle permet aussi d’identifier des anomalies et d’améliorer la transparence des décisions, tout en renforçant l’efficacité et la fiabilité du système.
Quels sont les critères d’évaluation des offres dans les attributions de marchés publics ?
Les critères sont définis en fonction des besoins spécifiques du marché. Ils incluent généralement le prix, la qualité technique, les délais de livraison, et la conformité aux exigences environnementales ou sociales.
L’IA analyse ces critères en comparant les offres selon des paramètres mesurables et prédéfinis, ce qui réduit les biais dans l’évaluation.
Comment l’intelligence artificielle peut-elle détecter les anomalies dans les appels d’offres ?
L’IA utilise des algorithmes d’apprentissage statistique pour repérer des incohérences ou des schémas inhabituels dans les données des offres. Elle identifie notamment les propositions suspectes ou les pratiques non conformes.
Cette détection permet de prévenir la corruption ou les manipulations dans l’attribution des marchés.
Quel est le rôle de l’IA dans l’amélioration de la transparence des marchés publics ?
L’IA favorise la transparence en rendant les processus d’analyse et de sélection plus traçables. Elle documente les décisions prises et offre un accès aux résultats d’évaluation de manière claire et objective.
Des modèles d’analyse automatique contribuent ainsi à renforcer la confiance des acteurs publics et privés.
De quelle manière l’IA contribue-t-elle à l’efficacité du processus de sélection des fournisseurs ?
L’IA réduit considérablement le temps d’examen des offres en automatisant la comparaison et la notation basée sur des critères clairs. Elle élimine certaines erreurs humaines et homogénéise le traitement des dossiers.
Cela permet une prise de décision plus rapide et mieux informée.
Quelles sont les meilleures pratiques pour intégrer l’IA dans le processus d’attribution des marchés publics ?
Il est crucial de définir clairement les critères d’évaluation avant de paramétrer les outils d’IA. Assurer la formation des utilisateurs et maintenir une supervision humaine garantit la pertinence et l’éthique du recours à l’IA.
L’inclusion d’audits réguliers des algorithmes assure aussi la conformité réglementaire et opérationnelle.
Comment la protection des données est-elle assurée dans l’analyse par IA des marchés publics ?
Les systèmes d’IA respectent les normes strictes de confidentialité en limitant l’accès aux données sensibles. Ils utilisent des protocoles sécurisés pour le traitement et le stockage des informations.
La conformité avec les réglementations en vigueur sur la protection des données est régulièrement contrôlée.
Conclusion
L’IA appliquée à l’analyse des attributions de marchés publics vise surtout à rendre les décisions plus lisibles, comparables et contrôlables à grande échelle. En exploitant les données d’attribution (titulaire, montant, procédure, lots, dates, CPV, etc.) et, lorsque c’est possible, des informations plus riches issues des critères et pièces associées, elle permet de produire des lectures transversales qu’une analyse manuelle peine à réaliser. L’enjeu n’est pas de “décider à la place” mais d’outiller la compréhension des choix, de renforcer la conformité et d’objectiver des signaux faibles dans la chaîne d’achat.
Concrètement, l’apport majeur se situe dans l’automatisation du traitement et dans la capacité à détecter des anomalies ou incohérences récurrentes : concentration anormale d’attributions sur un même acteur, schémas de prix atypiques sur une famille de marchés, variations inhabituelles selon les procédures, ou écarts entre pratiques constatées et règles attendues. Cette logique peut servir à la fois aux acheteurs (pilotage et audit interne), aux autorités de contrôle (priorisation des vérifications), et aux candidats (lecture concurrentielle, stratégie go/no go), à condition que les critères analysés soient clairement définis et que la donnée soit fiable, complète et à jour.
L’utilisation de l’IA sur ces sujets impose cependant une vigilance renforcée sur les biais et l’explicabilité. Si les données historiques reflètent des pratiques déséquilibrées ou des effets de taille (avantage structurel aux grands opérateurs, moindre présence des PME), les modèles risquent de reproduire ces asymétries sous forme de “normalité statistique”. La transparence des méthodes, la traçabilité des traitements, la documentation des hypothèses et la supervision humaine restent donc indispensables, notamment dès que les résultats influencent des décisions sensibles ou déclenchent des contrôles pouvant impacter des acteurs économiques.
Au final, une mise en œuvre robuste repose sur un cadre de gouvernance simple : objectifs et indicateurs clairement posés (détection d’anomalies, benchmarking, reporting, aide au contrôle), hygiène de la donnée (qualité, cohérence, normalisation), et contrôle humain effectif pour interpréter les signaux et éviter toute conclusion automatique. Bien intégrée, l’IA devient un levier de transparence opérationnelle : elle accélère l’analyse, améliore la cohérence des lectures et renforce la capacité à justifier et sécuriser les processus d’attribution, sans jamais évacuer la responsabilité humaine qui demeure centrale en commande publique.
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À propos de l’auteur (Philippe COURTOIS)
Après une première partie de carrière dédiée au commerce et à la vente (Banque LCL, Unilever, groupe Seloger.com) je me suis spécialisé dès 2010 dans la réponse aux appels d’offres, d’abord au sein de grands groupes (Essity, Bureau Veritas, groupe Sonepar) puis en tant que Consultant Marchés Publics dans un cabinet de conseil, avant de participer enfin au lancement des marchés publics pour la Société du Grand Paris dans le cadre du plus grand projet d’infrastructure d’Europe (Grand Paris Express).
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