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Anti-hallucination Nettoyage de locaux

Relecture anti-hallucination du mémoire IA pour nettoyage de locaux

Éviter qu'un mémoire rédigé avec une IA contienne des références inventées, des certifications non détenues ou des engagements impossibles à tenir.

Volume AO
~8 000 AO publics/an
Ticket moyen
30k - 800k € HT/an (marché récurrent)
CCAG
CCAG-FCS 2021
Mise en place
5 à 15 minutes par mémoire IA
Le défi pour les nettoyage de locaux

Le défi spécifique au métier nettoyage de locaux sur la commande publique : Reprise du personnel à conditions équivalentes, alors même que Marge nette : 3-7% reste la métrique clé.

Frein 1

Concurrence prix tirée vers le bas

Frein 2

Reprise du personnel à conditions équivalentes

L'approche Olra

Olra adapte son module anti-hallucination aux particularités du métier nettoyage de locaux : exigence ISO 9001, conformité CCAG-FCS 2021, prise en compte de Plan de prévention CHSCT.

Critères techniques intégrés
  • Plan de prévention CHSCT
  • Produits écolabel obligatoires
  • Traçabilité présence (badge)
Certifications reconnues
  • Qualipropre
  • ISO 9001
  • Label Diversité
Couverture IA du module

Ce que anti-hallucination vérifie pour les nettoyage de locaux

Résultats attendus
  • Détection des faits non sourcés ou trop affirmatifs
  • Vérification des références, certifications et moyens annoncés
  • Réduction du risque de promesse impossible dans l'offre technique
Points de contrôle
  • Affirmations sourcées
  • Engagements à risque
  • Références non vérifiées
  • hallucination IA mémoire technique
  • vérifier mémoire technique ChatGPT
  • risque IA appel d'offres
Ce qu'Olra détecte spécifiquement

Sur les AO portés par Mairies, les clauses suivantes sont récurrentes — Olra les détecte systématiquement avant chiffrage : Pénalités sur taux de présence.

Clauses CCAP fréquentes en nettoyage de locaux
  • Reprise de personnel obligatoire (CCN Propreté)
  • Pénalités sur taux de présence
KPIs métier suivis
  • Taux d'occupation des équipes
  • Marge nette : 3-7%

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Anas Rabhi
Anas Rabhi
Ingénieur IA · Tensoria
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