« Le développement de l’usage de l’IA apporte des leviers de performance très forts » – Jean Pompée, Enedis
Jean Pompée est Responsable du département Smart Grid chez Enedis.
Il pilote, au sein de la direction technique d’Enedis, des sujets allant des études prospectives et démonstrateurs jusqu’à l’industrialisation de solutions sur le réseau, notamment autour de l’IA spécialisée.
Quel est votre rôle aujourd’hui ?
Je suis responsable du département Smart Grid au sein de la direction technique d’Enedis. Notre mission est de préparer Enedis aux ruptures technologiques en cours et à venir, à travers des études prospectives et de R&D, la mise en œuvre de démonstrateurs sur le réseau, ou encore des projets d’industrialisation et de mise à l’échelle sur le réseau, en lien avec les métiers techniques de l’entreprise et les directions régionales. Une partie de notre activité concerne l’IA, surtout des IA spécialisées et sur mesure, appliquées aux métiers techniques d’Enedis. Notre rôle est donc d’identifier et d’évaluer les cas d’usage qui présentent un intérêt suffisant, en lien avec la direction du numérique et des métiers concernés, puis d’en piloter l’industrialisation et le déploiement lorsqu’ils peuvent apporter une valeur réelle aux équipes.
Quel impact l’IA a-t-elle déjà sur votre métier ?
Je vois l’impact à deux niveaux. D’abord dans mon propre travail et celui de mes équipes : l’IA nous aide à explorer des documents, résumer des contenus, structurer des réflexions, faire de la veille ou du benchmark. Dans des métiers où nous manipulons beaucoup de documents techniques, parfois très lourds, cela peut représenter un gain de temps considérable. Ensuite, il y a les usages métier que nous développons ou industrialisons, par exemple la reconnaissance d’images prises par drones pour identifier des ouvrages en mauvais état et prioriser des opérations de maintenance ou de renouvellement. Pour moi, l’IA est donc d’abord un outil d’aide à la décision, et un levier de performance très puissant.
Qu’est-ce que l’IA change le plus profondément dans l’activité d’Enedis ?
Le changement le plus visible concerne l’accès à l’information technique. Nos agents et techniciens doivent souvent retrouver des procédures ou des règles dans des corpus documentaires très denses. Avec l’IA, on peut faire beaucoup mieux qu’avec un moteur de recherche classique : on réduit un irritant fort et on aide les équipes à trouver plus vite la bonne information. Cela leur permet de se concentrer sur ce qu’elles doivent faire, plutôt que sur la manière de retrouver ce qu’elles doivent faire. De façon générale, le développement de l’usage de l’IA apporte des leviers de performance très forts. La prochaine étape consiste à ne plus traiter seulement des cas d’usage isolés, des irritants, ce qui est bien sûr indispensable, mais à revisiter des processus métiers entiers, comme le raccordement d’un client au réseau, en se demandant à chaque étape ce que l’IA peut transformer.
« De façon générale, le développement de l’usage de l’IA apporte des leviers de performance très forts. La prochaine étape consiste à ne plus traiter seulement des cas d’usage isolés, des irritants, ce qui est bien sûr indispensable, mais à revisiter des processus métiers entiers, comme le raccordement d’un client au réseau, en se demandant à chaque étape ce que l’IA peut transformer. »
Jean Pompée, Responsable du département Smart Grid chez Enedis
Observez-vous des différences d’usage entre juniors et seniors ?
Oui, même si l’usage de l’IA, notamment générative, n’est pas encore systématique. Il dépend beaucoup des outils mis à disposition par l’entreprise, notamment pour des raisons de sécurité. Depuis que nous avons accès à un outil sécurisé, on observe une inflexion. Les profils plus jeunes ont souvent davantage le réflexe d’utiliser l’IA, par exemple pour résumer rapidement un document réglementaire ou technique. Les profils plus expérimentés l’utilisent plutôt pour structurer une réflexion, cadrer une feuille de route, prioriser ou nourrir des sujets prospectifs. L’écart ne tient donc pas seulement à l’âge : il dépend aussi de l’accès aux outils, de l’apprentissage du prompt et de la culture métier.
Les compétences attendues évoluent-elles dans les recrutements ?
Sur les métiers data, Système d’information ou innovation, oui, nous recherchons déjà des data analysts, des data scientists ou des spécialistes de l’IA et des algorithmes. Côté métier, la priorité reste la compétence métier, car une solution IA utile doit être pensée avec une compréhension fine des contraintes opérationnelles. En revanche, un profil qui combine une vraie compétence métier, par exemple en électrotechnique, réseau ou électronique de puissance, avec une expérience en IA ou en data, sera clairement valorisé. Un jeune diplômé qui arrive avec ces deux dimensions sera, pour moi, le profil idéal.
Qu’attendez-vous d’un jeune diplômé au-delà de la maîtrise des outils ?
Je n’attends pas seulement qu’il sache utiliser un outil. J’attends qu’il comprenne ce qu’on attend de l’IA, quelles données sont mobilisées, quelle est leur qualité et comment évaluer le résultat. L’IA peut dériver ou produire des résultats faux ; il faut donc être capable de le détecter, et de maintenir nos modèles IA à un niveau d’intelligence élevé. Cette capacité repose sur l’expertise métier, l’esprit critique et la compréhension des données. Pour moi, l’IA reste un outil très puissant, un peu comme les statistiques ou les probabilités : elle accélère, elle aide, mais elle ne remplace pas totalement – en tout cas pour l’instant – le jugement professionnel.
L’IA transforme-t-elle la place des profils juniors ?
C’est une question très importante, mais elle reste difficile à trancher. Certaines tâches de début de carrière, souvent répétitives ou chronophages, peuvent être prises en charge par des agents IA. Je comprends donc l’inquiétude des jeunes ingénieurs : ces missions sont des paliers d’apprentissage, indispensables pour former des experts notamment. Mais une entreprise doit se demander jusqu’où elle veut aller. Remplacer certaines tâches peut sembler performant à court terme, mais si l’on supprime toutes les premières marches, on fragilise la formation des futurs experts.
Comment voyez-vous la transmission des savoirs ?
Je pense qu’elle doit fonctionner dans les deux sens. Les seniors transmettent l’expertise métier, l’expérience et la capacité à juger la pertinence d’un résultat. Les juniors, eux, peuvent apporter de nouvelles façons de travailler, notamment avec les outils collaboratifs et l’IA.
On peut parler de mentorat inversé : la solidarité entre générations ne doit pas être uniquement descendante. Chez Enedis, la question du renouvellement des experts est déjà posée, même si nous n’avons pas encore toutes les réponses.
Jean Pompée, responsable du département Smart Grid chez Enedis
L’IA peut-elle remplacer l’expertise humaine ?
Je reste prudent. L’IA peut synthétiser très vite, explorer des options, repérer des signaux et accélérer la montée en compétence. Mais concevoir un outil fiable, définir le bon besoin, choisir les données, vérifier la qualité des résultats et détecter les dérives exigent une expertise humaine très pointue. Plus l’IA est utilisée sur des sujets critiques, plus l’expertise humaine devient nécessaire pour cadrer, contrôler et interpréter.
Quels angles morts identifiez-vous ?
Plusieurs sujets restent ouverts : le niveau de formation nécessaire, les populations à former, la stratégie industrielle à adopter, la dépendance à des solutions externes, la souveraineté technologique et le lien avec le cloud. Il y a aussi un enjeu de maintien en condition opérationnelle et d’intelligence des modèles : il faut réinterroger régulièrement leur performance, leur pertinence et leur qualité, puis les réentraîner ou changer d’algorithme si nécessaire.
Quel conseil donneriez-vous à une école d’ingénieurs qui forme des ingénieurs à l’heure de l’IA ?
Il faut former des étudiants capables de relier métier, donnée et IA. Dans notre cas, le patrimoine d’Enedis repose à la fois sur le réseau électrique et sur la donnée, c’est ce qu’on appelle les smart grids. Les ingénieurs les plus performants seront ceux qui sauront travailler sur ces deux dimensions, avec une base métier solide, une culture data/IA et une vraie capacité de contrôle critique.