« Sur l’IA, le sujet central est celui de l’acceptabilité » – Michel Castel, Enedis
Michel Castel est responsable de l’exploitation du système d’information d’Enedis, et de l’environnement bureautique. Ancien élève de l’EPITA, il a intégré le groupe EDF en 1991 après huit années en prestations de services. Son parcours s’est construit dans l’informatique, à la fois côté direction SI et côté métiers.
Quel est votre rôle aujourd’hui ?
Je suis responsable de l’exploitation à la DSI d’Enedis. Cela couvre l’exploitation du système d’information d’Enedis et aussi l’aspect bureautique. Je suis à la DSI, avec un parcours essentiellement informatique : j’ai intégré le groupe EDF en 1991, après huit ans en prestations de services, et j’ai travaillé aussi bien côté direction informatique que côté métiers, comme responsable numérique.
Quel impact l’IA a-t-elle sur vos missions et celles de vos collaborateurs ?
Elle commence à avoir beaucoup d’impact, même si nous sommes encore au début de la transformation. Nous avons commencé à installer Copilot 365 sur les postes de certains collaborateurs. Ils l’utilisent pour faire des comptes rendus, gérer des informations, retrouver rapidement des éléments dans leurs documents ou leurs messages. Cette capacité à aller chercher de l’information est très puissante.
Quels sont les changements les plus profonds aujourd’hui avec l’IA dans votre activité ?
Nous explorons beaucoup le développement augmenté : le vibe coding, la génération de code, la capacité de l’IA à définir des tests ou à contribuer au testing. Nous regardons aussi les usages autour des spécifications.
L’impact n’est pas seulement une question de ressources : il oblige surtout à approcher autrement les métiers. L’IA devient un outil qui nous permet de nous repositionner sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, davantage tournées vers l’analyse.
Michel Castel, Responsable de l’exploitation à la DSI d’Enedis
Avez-vous déjà des exemples concrets de transformation ?
Oui. Nous avons par exemple commencé à mettre en place des outils agentiques pour l’aide à la réponse et la gestion du ticketing de hotline. Cela commence forcément à changer la manière de traiter certains sujets. Je pense aussi à des usages très quotidiens : quand j’ai besoin de prendre une décision, je peux demander à Copilot de me ressortir les derniers échanges, les décisions prises et les actions associées. En trente secondes, j’ai une synthèse de choses qu’aucun humain ne pourrait retrouver aussi vite dans des milliers de mails.
Les compétences attendues évoluent-elles dans les recrutements ?
Oui. Les personnes qui arrivent sont souvent déjà formées et aguerries aux outils d’intelligence artificielle. Elles sont aussi très demandeuses. Pour une entreprise industrielle comme la nôtre, il faut être au niveau des usages et des formations qu’elles ont connus en école d’ingénieurs. Si l’on explique à un jeune embauché qu’il va devoir oublier les outils qu’il a appris à utiliser, on aura du mal à recruter. Pour les collaborateurs déjà en poste, cela suppose aussi un vrai travail de formation et d’acculturation.
L’IA modifie-t-elle la place des juniors dans l’entreprise ?
Je le vois plutôt positivement. Je ne pense pas que l’IA rende les juniors inutiles. Au contraire, leur connaissance des outils et leur capacité à les utiliser peuvent nous aider à franchir le pas. Sur le vibe coding, par exemple, les plus jeunes savent déjà faire. C’est très précieux d’avoir un junior qui arrive, montre comment cela fonctionne et explique que le code ne se produit plus exactement de la même manière.
Qu’attendez-vous d’un jeune diplômé au-delà de la maîtrise technique ?
La compétence technique est importante, bien sûr, mais ce que j’attends surtout, c’est de la pédagogie. Dans un contexte où la transmission des compétences peut aussi se faire des juniors vers les seniors, un jeune diplômé capable d’expliquer simplement, de mettre le pied à l’étrier à des collaborateurs plus expérimentés, a beaucoup de valeur. Ce n’est pas seulement savoir utiliser l’outil : c’est savoir aider, montrer, accompagner, avec le bon relationnel.
Voyez-vous un risque de perte d’expertise avec l’usage de l’IA ?
Je parlerais plutôt d’une expertise différente. Il pourrait y avoir un problème si, un jour, nous devions faire machine arrière. Mais je ne crois pas que ce soit le bon raisonnement. J’ai connu la période de la robotisation et de l’automatisation. Je prenais souvent l’image du tracteur : quand un tracteur tombe en panne dans un champ, on ne revient pas aux bêches. On répare le tracteur ou on en prend un autre. Avec l’IA, c’est pareil. Elle est là, il faut apprendre à l’utiliser et à la maîtriser.
L’IA transforme-t-elle déjà les processus et l’organisation ?
Oui, progressivement. Pour la prise de décision, c’est déjà un outil utile, parce qu’il permet de retrouver de l’information et de monter rapidement en compétence sur un sujet. Et demain, avec l’agentique, l’impact sera plus fort encore sur les organisations. Nous regardons déjà le testing automatique ou le coding à partir de spécifications. Cela repositionne les collaborateurs et la manière dont le travail est organisé.
Quel angle mort vous préoccupe le plus ?
Le principal risque que je vois est social. Tout le monde ne peut pas, ne veut pas ou ne souhaite pas utiliser l’IA, parfois pour des raisons éthiques, parfois par peur, parfois parce que cela semble trop compliqué. Cela peut créer des écarts entre ceux qui l’utilisent fortement au quotidien et ceux qui ne l’utilisent pas. Pour moi, le sujet central est celui de l’acceptabilité et du corps social.
Comment réduire cet écart d’appropriation ?
Je crois beaucoup à l’acculturation par l’exemple. Il ne faut pas forcément imposer. Il faut montrer, faire essayer, expliquer simplement. C’est aussi pour cela que les juniors pédagogues sont importants : il est parfois plus facile, pour un collaborateur expérimenté, de demander à un jeune qui arrive de lui montrer comment faire que de demander à un collègue de même niveau. Les juniors peuvent apporter cette fraîcheur et faciliter cette appropriation progressive.
La production augmentée par l’IA peut-elle créer un décalage entre les capacités de production de l’IA et les capacités de validation humaine en bout de chaine ?
Oui, c’est un vrai risque. On peut produire beaucoup plus vite, mais la validation reste humaine. J’ai connu des transformations comparables avec la dématérialisation : quand les factures se sont mises à arriver par centaines ou milliers de manière dématérialisée, il a fallu revoir toute l’organisation, sinon les personnes en bout de chaîne se retrouvaient submergées. Avec l’IA, c’est pareil : il faudra adapter les processus et le management pour éviter la surcharge.
Que devraient intégrer les écoles comme l’EPITA dans les prochaines années ?
Les écoles doivent continuer à former des profils techniquement solides, mais elles doivent aussi travailler fortement les soft skills. Pour moi, c’est essentiel : savoir aider, expliquer, démystifier, accompagner les autres dans l’usage de l’IA. Les jeunes issus d’écoles comme l’EPITA ont déjà une vraie maîtrise technique. La différence se fera aussi sur leur capacité à porter ces usages dans l’entreprise et à embarquer les autres.
Quel est le point à retenir ?
L’IA est là et nous ne ferons pas machine arrière. Le sujet n’est donc pas de savoir s’il faut l’utiliser, mais comment la maîtriser, comment former les collaborateurs, comment préserver l’équilibre social et comment faire en sorte que les juniors deviennent aussi des passeurs de compétences dans l’entreprise.