IA et productivité Enedis expérimente le « développeur augmenté »

Introduction

Enedis accélère sa transformation numérique en testant des outils d’assistance au développement basés sur l’intelligence artificielle. Les premiers résultats montrent un impact concret sur la productivité, la qualité des livrables et la montée en compétences des équipes techniques.
Un pas de plus vers l’industrialisation du code

Dans le cadre de sa stratégie de modernisation du système d’information, Enedis explore les apports de l’intelligence artificielle au cœur de ses métiers techniques. L’entreprise a lancé une expérimentation autour de GitHub Copilot, un outil d’assistance au développement qui s’intègre directement dans les environnements de programmation.

Cet assistant intelligent génère automatiquement des lignes de code, propose des corrections, détecte des incohérences et suggère des améliorations de performance ou de style. Concrètement, Copilot analyse le contexte d’un projet et anticipe la suite du code à écrire, un peu comme un “co-auteur” numérique.

L’expérimentation, conduite auprès de plusieurs équipes IT, vise à mesurer l’impact réel de l’IA sur la productivité, la qualité logicielle et la satisfaction des développeurs.

Des premiers résultats mesurables et prometteurs

Les premiers retours sont encourageants. Enedis observe déjà jusqu’à +15 % de productivité sur les phases de développement et +20 % sur les phases de test. L’assistant IA aide à générer plus vite des fonctions récurrentes, à corriger des erreurs syntaxiques avant qu’elles ne deviennent bloquantes et à produire une documentation technique plus homogène.

Pour les développeurs juniors, l’outil joue également un rôle de mentor intelligent : il suggère des approches alternatives, explique des fragments de code et favorise la montée en compétence en continu. Les profils plus expérimentés, eux, peuvent se concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée — architecture, conception logicielle, revue de code et performance.

En parallèle, l’analyse des tickets de support est facilitée : l’IA aide à identifier les causes récurrentes de bugs et à prioriser les correctifs, réduisant le temps moyen de résolution.

Selon les premières estimations, si les gains observés étaient étendus à l’ensemble des équipes, l’impact global représenterait plusieurs dizaines de milliers d’heures économisées par an. De quoi accélérer les cycles de livraison, réduire les coûts de maintenance et renforcer la qualité globale des produits logiciels.

Une démarche maîtrisée et encadrée

Pour Enedis, cette initiative s’inscrit dans une approche pragmatique de l’innovation : tester, mesurer, industrialiser. L’entreprise reste attentive aux enjeux de sécurité des données, de propriété intellectuelle et de conformité réglementaire, indispensables dans le secteur de l’énergie.

Avant tout déploiement à grande échelle, des garde-fous techniques et organisationnels sont mis en place : définition de cas d’usage précis, vérification du comportement de l’IA sur des environnements isolés, et accompagnement des équipes via des sessions de sensibilisation.

Cette gouvernance rigoureuse permet de concilier la puissance des outils d’assistance IA avec les exigences de fiabilité et de traçabilité propres à un grand opérateur industriel.

Vers une nouvelle génération de développeurs

Au-delà des gains de productivité, l’enjeu est humain : le “développeur augmenté” ne remplace pas le professionnel, il le renforce. L’IA devient un assistant cognitif qui soulage des tâches répétitives pour libérer du temps de réflexion, d’architecture et de conception.

Les développeurs évoluent ainsi vers des rôles plus analytiques, intégrant la supervision des modèles IA, l’évaluation des suggestions automatiques et la validation finale du code. Cette hybridation des compétences — entre programmation, data et IA — préfigure une transformation durable des métiers du développement logiciel.

Une expérimentation suivie de près par l’écosystème tech

Le projet d’Enedis illustre une tendance de fond : selon une étude GitHub 2025, plus de 60 % des entreprises du secteur technologique et industriel testent ou déploient déjà des outils d’assistance IA pour le développement logiciel.

Les bénéfices les plus cités : amélioration de la qualité du code, réduction du “time-to-market” et renforcement de la documentation. Mais ces initiatives soulèvent aussi des questions : comment garantir la fiabilité des suggestions générées ? Comment préserver la cohérence des standards internes ?

C’est dans cette phase critique — entre expérimentation et industrialisation — que le rôle de partenaires spécialisés devient déterminant

L’œil d’Infotel

Infotel accompagne déjà plusieurs organisations dans l’intégration d’outils de “développeur augmenté”. Nos pilotes autour de GitHub Copilot, d’assistants de tests ou d’API génératives affichent des gains de performance pouvant atteindre 20 % sur les phases de conception et de validation.

Notre valeur ajoutée réside dans l’encadrement des usages : sécuriser les environnements, protéger les données sensibles, définir les bons cas d’application et surtout former les équipes pour qu’elles tirent le meilleur parti de l’IA sans perdre le contrôle du code.

Chez Infotel, nous transformons l’expérimentation en bénéfices mesurables, en inscrivant chaque projet dans une logique d’industrialisation et de performance durable.