Les équipes avant-vente répondent régulièrement à des appels d'offres sous forte contrainte de temps. L'essentiel du contenu (présentation, méthodologie, références, réponses techniques) a déjà été produit dans des propositions antérieures, mais cette matière est difficile à retrouver et à réutiliser. Le besoin : exploiter le fonds documentaire pour produire rapidement des brouillons de sections cohérents et sourcés.
Comment ça fonctionne
On désigne les dossiers contenant la matière d'avant-vente : réponses aux AO passés, fiches produits, fiches références, documentation méthodologique.
ODESA indexe le contenu plein-texte de ces fichiers (moteur SQLite FTS5), recherche par pertinence, insensible à la casse et aux accents.
Formats pris en charge : txt, md, csv, json, xml, html, Word (.docx), PDF, Excel (.xlsx).
Lors d'une nouvelle réponse, l'utilisateur demande à l'IA de retrouver les éléments pertinents (références sur un secteur, formulation d'une méthodologie, argumentaire type).
L'IA interroge l'index, récupère les passages les plus pertinents et les documents associés, puis rédige un brouillon de section adapté à la demande.
Le brouillon est écrit dans un fichier de travail (capacité fichiers), prêt à être relu et finalisé par l'humain.
Capacités ODESA mobilisées
Retrouver dans les réponses passées et fiches les passages, références et formulations réutilisables.
Lire les documents sources retrouvés, puis écrire le brouillon de section dans un fichier de travail.
Optionnel : confirmer avant d'écrire/écraser un fichier de brouillon.
Déroulé type
L'utilisateur : « On répond à un AO dans l'industrie automobile. Retrouve nos références dans ce secteur et notre paragraphe type sur la démarche qualité ISO. »
L'IA recherche dans l'index (« automobile », « références », « qualité », « ISO 9001 »).
L'index renvoie les propositions et fiches pertinentes, classées par pertinence.
L'IA lit les passages utiles et rédige une section « Références et démarche qualité » reprenant les éléments validés.
Elle propose d'enregistrer le brouillon : « J'écris ça dans AO-Auto-2026/section-qualite.md ? »
Après validation, le fichier est créé. L'utilisateur enchaîne : « Maintenant la section méthodologie de conduite de projet. »
- Les dossiers de propositions passées, fiches produits, fiches références et documentation méthodologique.
- Un dossier de travail (en écriture) où l'IA déposera les brouillons.
- Droits de lecture sur les sources et d'écriture sur le dossier de travail.
- Racines autorisées (jail) : dossiers d'avant-vente (lecture) + dossier de brouillons (écriture). Rien d'autre n'est accessible.
- Dossiers indexés : la liste des répertoires de matière réutilisable est explicite.
- Capacités activées : index et fichiers (lecture + écriture sur le seul dossier de travail) ; web, sql, com fermés.
- Jeton d'accès (Bearer) : tout appel est protégé.
- Configuration verrouillable : chiffrable/protégeable par mot de passe.
- Local : index, propositions et brouillons restent sur les machines du client.
Mise en place
Les étapes pour configurer ODESA sur ce cas d'usage.
Installer ODESA (exécutable, double-clic).
Déclarer les racines : dossiers sources en lecture, dossier de brouillons en écriture.
Activer index et fichiers ; lancer l'indexation initiale.
Connecter l'IA conversationnelle (jeton) et tester avec une demande de retrouvaille de référence.
Définir une convention de nommage pour les fichiers de brouillon.
- L'IA produit un brouillon : la relecture humaine, la personnalisation au cahier des charges et la validation restent indispensables.
- La qualité dépend de la richesse du fonds : peu de réponses passées = peu de matière à réutiliser.
- Les PDF scannés non océrisés et les formats hors liste ne sont pas indexés.
- Attention à la confidentialité des prix et conditions : ne pas réutiliser tel quel un tarif spécifique sans contrôle.
- L'IA peut reprendre une formulation obsolète si d'anciennes versions coexistent ; un nommage clair des versions à jour aide.
- Ajouter des fonctions métier (VScript) pour générer une structure de réponse type selon le type d'AO.
- Croiser avec une base de données (sql) de références clients ou de tarifs.
- Planifier via VAILS une veille sur les plateformes d'AO et un pré-tri des opportunités.
- Constituer une bibliothèque de « blocs validés » alimentée au fil des réponses.
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