Outils logiciels et ProcEssus pour la Réponse à Appel d’Offres – OPERA
Outils logiciels et ProcEssus pour la Réponse à Appel d’Offres
Outils logiciels et ProcEssus pour la Réponse à Appel d’Offres
Enjeux et objectifs
OPERA se situe en relation client/fournisseur business to business (B2B), du côté fournisseur lors de l’élaboration d’une réponse à un appel d’offres de type ingénierie à la commande. Dans ce cas, l’élaboration et le chiffrage de l’offre (coût, délais, performance, etc.) est basée le plus souvent sur une préconception de la solution (quelques choix clés sans conception détaillée). Une fois l’offre acceptée, le fournisseur doit terminer la conception de la solution (nomenclature et processus de réalisation) avant de la produire. Ceci peut s’avérer délicat car il n’y a aucune garantie de la validité des choix effectués lors de la préconception. En conséquence, il y a une prise de risque de ne pas être capable de concevoir et produire ce qui a été vendu au client. L’objectif d’OPERA est de mettre au point un processus et des outils d’aide à base de connaissances pour prendre en compte dès l’élaboration de l’offre, les risques susceptibles d’affecter la réalisation de l’offre. Cinq problématiques en ont découlé : 1) Modéliser la confiance que le fournisseur peut avoir dans une offre ETO pour en déduire un modèle d’estimation. 2) Identifier l’intensité de l’ETO, c’est-à-dire si l’on est plus ou moins dans le standard ou dans du sur-mesure. 3) Modéliser l’offre de produit/service en ETO. 4) Identifier des typologies de risques et traitements en réponse à appel d’offre. 5) Viser une aide au choix multicritère pour sélectionner l’offre à remettre au client.
Le projet OPERA vise à améliorer le processus d’appel d’offres en proposant une approche qui permet aux soumissionnaires de définir des offres adaptées sans recourir à une conception détaillée. Pour cela, un cadre méthodologique est développé, intégrant deux indicateurs clés de confiance : l’OCS (confiance globale dans le système technique) et l’OCP (confiance globale dans le processus de livraison). Ces indicateurs combinent des éléments objectifs, comme le TRL (Technology Readiness Level) et l’AFL (Activity Feasibility Level), ainsi que des évaluations subjectives fondées sur l’expertise humaine. En parallèle, OPERA adapte les modèles de configuration des produits et services pour mieux répondre aux offres ingénierie-à-la-commande (ETO), en s’appuyant sur la modélisation des contraintes. Une autre approche complémentaire repose sur la gestion des risques via une taxonomie permettant d’identifier et de traiter les incertitudes dans les offres commerciales. Enfin, un cadre d’aide à la décision multi-critères basé sur la théorie des possibilités et le principe de Pareto-dominance est proposé, afin de sélectionner les solutions techniques optimales en prenant en compte les incertitudes et le niveau de confiance des soumissionnaires.
La première contribution concernant la confiance exploite des extensions des principes de quantification du TRL dans un nouveau modèle d’estimation. La seconde contribution concernant l’intensité de l’ETO exploite des extensions des modèles de configuration à base de contraintes. La troisième contribution concernant la modélisation produit service repose sur un enrichissement du modèle produit/service de Tukker. La quatrième contribution concernant la mise au point d’une typologie de risques repose sur des interviews d’acteurs du projet, sur des analyses d’offres passées et sur la littérature. La cinquième contribution concernant l’aide au choix multicritère repose sur l’exploitation des notions de confiance, de possibilité et de Pareto dominance. En ce qui concerne les résultats ou retombées vers les entreprises ou le grand public, il apparaît que les modèles de confiance dans l’offre et les typologies de risque et/ou de traitement sont les plus proches du terrain applicatif de la réponse à appel d’offres. Bon nombre de résultats obtenus a permis aux partenaires de monter en maturité sur les risques en appel d’offres. Certains résultats peuvent assez simplement être exploités dans des «procédures papier« et intégrés dans des processus actuels de réponse à appel d’offres. La problématique de visualisation des résultats est apparue. Toutes ces propositions d’outils et de méthodes sont à la base du démonstrateur logiciel OPERA.
En ce qui concerne les retombés vers les entreprises ou grand public, il apparaît que les modèles de confiance dans l’offre et les typologies de risque et/ou de traitement sont les plus proches du terrain applicatif de la réponse à appel d’offre. Bon nombre de résultats obtenus a permis aux partenaires de monter en maturité sur les risques en appel d’offre. Certains résultats peuvent assez simplement être exploités dans des «procédures papier« et intégrés dans des processus actuels de réponse à appel d’offre. La problématique de visualisation des résultats est apparue.
Ayachi, R.; Guillon, D.; Aldanondo, M.; Vareilles, É.; Coudert, T.; et al. Risk knowledge modeling for offer definition in customer-supplier relationships in Engineer-To-Order situations. Computers in Industry. 2022, 138, 103608.
Guillon, D.; Ayachi, R.; Vareilles, É.; Aldanondo, M.; Villeneuve, E.; et al. Product?service system configuration: a generic knowledge-based model for commercial offers. International Journal of Production Research. 2021, 59 (4), 1021-1040.
Guillon, D.; Villeneuve, E.; Merlo, C.; Vareilles, É.; Aldanondo, M. ISIEM: a methodology to deploy a knowledge-based system to support bidding process. Computers & Industrial Engineering. 2021, 161, 107638.
Sylla, A.; Coudert, T.; Vareilles, É.; Geneste, L.; Aldanondo, M. Possibilistic Pareto-dominance approach to support technical bid selection under imprecision and uncertainty in engineer-to-order bidding process. International Journal of Production Research. 2021, 59 (21), 6361-6381.
En matière d’élaboration d’offres commerciales, la recrudescence des appels d'offres et la compétitivité accrue des marchés permettent de dresser les constats suivants :
- Constat 1 : Le nombre de sollicitations directes ou sur appel d’offres explosant, les entreprises soumissionnaires doivent rationaliser, systématiser et fiabiliser au maximum la définition des offres.
- Constat 2 : Les entreprises soumissionnaires ne peuvent plus étudier en détail les offres qu’elles formulent et prennent donc des risques considérables, pouvant engager leur pérennité, en cas d’acceptation.
Ces deux constats font clairement apparaître le besoin d’un processus formalisé de réponse à appel d'offres supporté par des outils d'aide à la décision permettant aux entreprises soumissionnaires de proposer rapidement des offres plus justes et plus précises dans lesquelles la confiance est plus grande.
Le projet OPERA fait l’hypothèse que l’offre est composée d'une solution technique associée à un projet de réalisation et propose en réponse aux constats précédents :
- Un processus outillé de Réponse à Appel d’Offres (RAO) reposant sur deux activités clés : (i) d’élaboration des offres caractérisées par une confiance globale (ii) d’ingénierie des risques affinant l’offre.
- Des outils exploitant des connaissances et expériences capitalisées pour aider l’élaboration des offres et l’ingénierie des risques.
- La définition et l’exploitation des indicateurs (i) de Readiness solution, (ii) de maturité projet et (iii) de confiances pour caractériser une confiance globale de l’offre et réduire les incertitudes et les imprécisions de ses caractéristiques.
- L’exploitation de cette confiance globale pour la sélection multicritère des offres prometteuses.
Ainsi avec OPERA, sur la base d’une confiance globale de l’offre connue et plus élevée associée à une ingénierie des risques du projet de réalisation plus approfondie ; la réalisation effective de l’affaire se rapprochera de ce qui avait été prévu. En conséquence, les imprécisions et incertitudes sur les caractéristiques de l’offre (performance, délai, coût…) seront réduites et le soumissionnaire aura confiance dans sa proposition et sera plus serein pour d’éventuelles négociations.
Sur un plan scientifique, le projet OPERA repose sur quatre problématiques concernant la recherche, la définition, la formalisation et la validation :
- des quatre nouveaux indicateurs visant à caractériser une forme de confiance dans l’offre ainsi que différents mécanismes d’agrégation de ces indicateurs.
- de principes d’exploitation de ces quatre indicateurs pour moduler les imprécisions et incertitudes des caractéristiques des offres et aider à la sélection multicritère d’offres prometteuses.
- de l’organisation d’une base de connaissances et d’expériences "risque" et d’un mode de raisonnement l’exploitant,
- de principes d’exploitation de l’analyse précédente pour aider la sélection d’offre devant être proposée au client.
Le projet OPERA s’appuie sur un consortium équilibré de quatre entreprises diversifiées en termes de secteurs d’activités (deux orientées services et deux orientées systèmes) et de trois universités travaillant ensemble sur des projets de recherche depuis plusieurs années. Les différents prototypes mis au point et les articles déjà publiés constituent une base logicielle et scientifique solide et lui confèrent a priori une maturité élevée. Le découpage du projet en cinq lots de travail opérationnels, sa durée de quarante-deux mois, son cycle de développement en quatre itérations inspiré de la méthode agile, conduisent à un niveau de risque projet limité.
OPERA vise donc l’amélioration de la performance des entreprises par une augmentation de la quantité d’offres réalisables et par un meilleur taux de succès des offres élaborées. Toutes les entreprises œuvrant sur des marchés fortement concurrentiels, sont particulièrement intéressées par ces retombées ouvrant de nouvelles opportunités commerciales.
Coordination du projet
Michel Aldanondo (Association pour la Recherche et le Développement des Méthodes et Processus Industriels Centre Génie Industriel de Mines Albi)
L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.
Partenariat
ALTRAN ALTRAN TECHNOLOGIES
AES AUTOMATISMES-ETUDES-SERVICES
AXSENS
MécaNuméric MECANUMERIC
LGP-ENIT Laboratoire Génie de Production - École Nationale d'Ingénieurs de Tarbes
ESTIA-Bidart ESTIA, Ecole Supérieure des Technologies Industrielles Avancées (CCI Bayonne Pays Basque)
ESTIA Ecole Supérieure des Technologies Industrielles Avancées
ARMINES (CGI) Association pour la Recherche et le Développement des Méthodes et Processus Industriels Centre Génie Industriel de Mines Albi
Aide de l'ANR 765 851 euros
Début et durée du projet scientifique :
septembre 2016
- 42 Mois
