Quel est votre rôle aujourd’hui ?

Je suis Engineering Manager niveau 2 chez Datadog, côté product engineering. Je travaille sur plusieurs produits de sécurité, plus précisément sur leurs intégrations côté client via l’agent Datadog. Mon rôle consiste à encadrer plusieurs équipes très techniques, pour un groupe d’environ trente personnes, avec des managers qui me reportent directement. Nous ne sommes pas directement responsables de ce qui est visible sur datadog.com : nous travaillons plutôt sur la façon dont les produits s’intègrent chez les clients, avec des enjeux forts de qualité, de fiabilité et de sécurité.

Quel impact l’IA a-t-elle eu sur votre métier ?

L’impact est devenu très structurant. Chez Datadog, on est passé d’une logique où il fallait accélérer, à une logique où il fallait utiliser l’IA, puis à une logique où il fallait innover avec elle. L’entreprise a ouvert largement l’accès à des outils comme OpenAI, Anthropic, Codex, Claude Code ou Gemini, tout en développant aussi certains modèles spécialisés en interne.

Qu’est-ce que l’IA change le plus profondément dans l’activité ?

Ce qui change le plus, c’est l’accélération de la production technique. Dans mon équipe, nous devons souvent décliner une fonctionnalité dans beaucoup de cas d’intégration. Avant, certains travaux pouvaient prendre plusieurs trimestres, aujourd’hui, ils peuvent parfois être réalisés en quelques semaines, avec une revue humaine approfondie. L’IA aide aussi à explorer une base de code, retrouver du contexte, faire de l’archéologie technique et produire des premières versions exploitables.

L’IA est-elle devenue une compétence évaluée au recrutement ?

Oui, de manière explicite. Nous avons modifié nos recrutements pour vérifier l’aisance des candidats avec l’IA. Les entretiens de programmation peuvent maintenant se faire avec un LLM : soit nous fournissons une clé, soit le candidat utilise son propre outil. L’objectif n’est plus seulement de voir s’il résout l’exercice, mais de comprendre comment il utilise l’IA pour raisonner, coder et avancer. S’il ne l’utilise pas, cela peut devenir un point de discussion au débrief.

L’IA menace-t-elle la place des juniors ?

Mon analyse va plutôt à l’inverse de ce qu’on entend souvent. À ce stade, je ne pense pas que l’IA remplace les juniors. Elle peut au contraire les rendre beaucoup plus autonomes. Un junior qui arrive chez Datadog peut interroger un LLM sur la base de code, les documents internes ou l’historique GitHub, et accéder beaucoup plus vite à un contexte technique qui était auparavant difficile à obtenir. C’est un outil très puissant pour l’onboarding. La situation changerait peut-être si les modèles atteignaient un niveau d’expertise beaucoup plus élevé, mais aujourd’hui ce n’est pas ce que j’observe.

Observez-vous des différences entre juniors et seniors ?

Oui. Les plus jeunes, notamment ceux issus d’écoles comme EPITA ou Epitech, ont adopté les outils très vite. Ils les utilisent souvent de manière plus avancée : personnalisation de l’environnement, usage de versions open source, changement de modèle selon les besoins, comparaison entre solutions. Les profils plus seniors ont parfois des usages plus stabilisés, privilégiant des méthodes éprouvées et ciblées. Cela dit, en entreprise, nous avons aussi accès à des outils, des volumes de code et des environnements que les étudiants n’ont pas toujours. Le plus important reste donc la vitesse d’apprentissage une fois en poste.

Y a-t-il un risque de perte d’expertise ?

Dans mon équipe, je ne le constate pas encore, parce que les sujets sont très critiques. Une mauvaise release peut impacter un client, donc la documentation, la relecture et la validation restent très rigoureuses. Le risque existe plutôt dans des contextes où beaucoup de code est généré rapidement sans compréhension suffisante. La vraie question, à long terme, est collective : que devient une codebase après un, deux ou trois ans de modifications fortement assistées par IA ? C’est quelque chose que nous nous efforçons de garder activement sous contrôle.

« La vraie question, à long terme, est collective : que devient une codebase après un, deux ou trois ans de modifications fortement assistées par IA ? C’est quelque chose que nous nous efforçons de garder activement sous contrôle. »

Julio Guerra – Engineering Manager chez Datadog

Comment l’IA transforme-t-elle vos processus de management ?

Elle nous permet de combler des trous dans les processus. Par exemple, pour nos revues mensuelles d’opérations, nous ne voulions plus nous contenter de moyennes qui masquent les cas particuliers. Une IA peut analyser les métriques, repérer des outliers, comparer avec le mois précédent et produire un rapport. Autre exemple : les tickets support. Un LLM peut analyser les tickets Zendesk, filtrer les cas pertinents, recouper les informations et produire une synthèse hebdomadaire. Ce sont des tâches qui auraient demandé énormément de temps humain et que nous ne faisions pas systématiquement.

Quels angles morts vous préoccupent ?

Le principal risque, pour moi, c’est le goulet d’étranglement humain. L’IA permet de produire plus vite et davantage, mais tout doit encore être relu, validé ou intégré par des humains. Cela crée une surcharge : du code ou des projets générés hors planification peuvent arriver dans les équipes et demander des heures de revue à des personnes qui ne l’avaient pas prévu. Le risque n’est donc pas seulement technique ; il est aussi organisationnel. L’IA peut créer du travail non planifié, de la frustration et une pression supplémentaire sur les chaînes de validation.

Que faudrait-il enseigner aux futurs ingénieurs ?

Il faut leur apprendre à construire un agent, à l’évaluer, à le benchmarker et à comprendre comment il fonctionne. C’est comparable à l’apprentissage des frameworks ou des langages : il ne suffit pas d’utiliser un outil, il faut savoir choisir une solution, comprendre ses limites, vérifier ses résultats et l’intégrer dans un système fiable. Les étudiants doivent connaître plusieurs modèles, savoir les comparer, comprendre les enjeux de sécurité et de confidentialité, et garder des bases techniques solides pour pouvoir relire, corriger et maîtriser ce que l’IA produit.

Quel est, selon vous, le point à retenir ?

L’IA ne supprime pas le besoin d’ingénieurs. Elle change la façon dont on travaille, accélère certaines tâches et rend des profils plus autonomes, y compris les juniors. Mais elle déplace aussi la difficulté : il faut savoir contrôler, relire, organiser, planifier et garder la maîtrise collective. C’est là que se fera la différence.

Cet entretien s’inscrit dans le cadre d’une enquête menée par l’EPITA auprès de 232 diplômés de l’école et de collaborateurs des services technologiques d’Enedis et Datadog, sur l’impact et les usages de l’IA dans les métiers de l’ingénierie et de la tech.

L’article « L’impact de l’IA est devenu très structurant » – Julio Guerra, Datadog est apparu en premier sur EPITA.

Qarnot : une autre façon de penser la puissance de calcul

Depuis sa création, Qarnot développe une approche singulière du cloud et du calcul haute performance. L’entreprise est partie d’un constat simple : les serveurs informatiques produisent de la chaleur, souvent considérée comme une contrainte à évacuer. Qarnot en a fait une ressource.

Son modèle repose sur la récupération et la réutilisation de la chaleur générée par les serveurs. Grâce à une technologie de refroidissement liquide direct, Scaleway indique que jusqu’à 95 % de la chaleur produite par les serveurs HPC de Qarnot peut être récupérée et réorientée vers des réseaux de chaleur, des équipements publics ou des sites industriels.

Cette approche permet à Qarnot de traiter deux enjeux à la fois : fournir de la puissance de calcul pour des usages complexes et mieux valoriser l’énergie consommée par les infrastructures numériques.

Le HPC bas carbone au service de l’innovation

Essentiel dans l’aéronautique, l’énergie, l’automobile, la finance ou la recherche, le calcul haute performance permet de lancer des simulations numériques et de traiter des calculs complexes.

Qarnot se distingue par une approche bas carbone : proposer de la puissance de calcul dans le cloud tout en réutilisant la chaleur produite par ses serveurs. Un positionnement qui répond à un double enjeu : accompagner la hausse des besoins de calcul, notamment liés à l’IA et à la simulation, tout en mieux valorisant l’énergie consommée.

Clément Pellegrini, de l’EPITA à la direction technique de Qarnot

Le parcours de Clément Pellegrini illustre cette rencontre entre expertise technologique, infrastructure et impact environnemental.

Diplômé de l’EPITA en 2014, il s’intéresse très tôt aux systèmes, aux réseaux et à la programmation. Pendant son cycle ingénieur, il choisit la majeure Conception de plateformes – GISTRE, tournée vers les sujets techniques, le développement système et le code bas niveau.

Après son diplôme, il rejoint Qarnot comme Software Engineer. À l’époque, l’entreprise est encore une petite structure technique. Clément Pellegrini participe alors au développement de la plateforme de calcul, notamment autour de l’API et des briques logicielles nécessaires au fonctionnement du service.

Son rôle évolue ensuite vers la direction technique. En tant que CTO, il intervient à la croisée de plusieurs domaines : plateforme de calcul, systèmes, réseau, logiciel embarqué, interfaces, applications web et outils internes.

Une aventure technique devenue stratégique

L’histoire de Qarnot montre comment une innovation technologique peut devenir un sujet stratégique pour l’industrie européenne. Le cloud, le HPC et l’IA ne sont plus seulement des sujets d’infrastructure : ils touchent à la souveraineté numérique, à la compétitivité industrielle, à la sécurité des données et à la transition énergétique.

En rejoignant Scaleway, Qarnot bénéficie désormais d’un relais plus large pour déployer sa plateforme auprès d’entreprises européennes. Mais l’enjeu principal reste celui porté par Qarnot depuis ses débuts : démontrer qu’une infrastructure de calcul peut être performante tout en valorisant mieux l’énergie qu’elle consomme.

Former des ingénieurs capables de construire des infrastructures utiles

À travers ce parcours, l’EPITA retrouve l’un des marqueurs forts de sa formation : préparer des ingénieurs capables de comprendre les technologies en profondeur, mais aussi de les appliquer à des problématiques concrètes.

L’exemple de Qarnot est particulièrement parlant. Il ne s’agit pas seulement de cloud, de logiciel ou de serveurs. Il s’agit de concevoir des systèmes complets, mêlant calcul distribué, infrastructure, réseau, embarqué, efficacité énergétique et usages industriels.

Le parcours de Clément Pellegrini rappelle ainsi qu’un ingénieur peut contribuer à des innovations qui dépassent largement le cadre du numérique. Chez Qarnot, la technologie devient un levier pour répondre à un double défi : fournir la puissance de calcul dont les entreprises ont besoin et réduire l’impact environnemental des infrastructures qui la produisent.

L’article Qarnot rejoint Scaleway : Clément Pellegrini, un diplômé de l’EPITA au cœur du cloud bas carbone est apparu en premier sur EPITA.

Deux entreprises lauréates portées par des alumni de l’EPITA

Dans la promotion 2026, Doctolib est listée parmi les lauréats du Next40. Fondée en 2013, l’entreprise fait aujourd’hui partie des acteurs majeurs de la santé numérique en Europe. Son histoire est aussi liée à l’EPITA : Ivan Schneider et Jessy Bernal, tous deux diplômés de la promotion 2008, font partie des cofondateurs de Doctolib.

Autre entreprise distinguée cette année : Akeneo, lauréate du French Tech 120. Spécialisée dans la gestion de l’information produit, l’entreprise aide les marques, distributeurs et industriels à mieux structurer, enrichir et diffuser leurs données produits. Son président cofondateur, Frédéric De Gombert, est diplômé de l’EPITA, promotion 2004.

Doctolib : la technologie au service de l’accès aux soins

Avec Doctolib, Ivan Schneider et Jessy Bernal ont contribué à bâtir l’une des entreprises françaises les plus connues du grand public. La plateforme a transformé la prise de rendez vous médicaux et l’organisation numérique des professionnels de santé.

Leur parcours illustre une dimension forte de l’entrepreneuriat technologique : partir d’un problème concret, construire une solution robuste, puis l’améliorer à grande échelle. Avant Doctolib, les deux ingénieurs avaient déjà mené plusieurs projets ensemble, notamment autour de Ruby on Rails, une expertise technique qui a nourri leurs premières aventures entrepreneuriales.

Akeneo : structurer la donnée produit dans un commerce devenu multicanal

Avec Akeneo, Frédéric De Gombert s’est attaqué à un enjeu moins visible du grand public, mais central pour les entreprises : la qualité, la cohérence et la circulation des données produits. Dans un commerce où les marques doivent publier leurs catalogues sur de nombreux canaux, sites e-commerce, marketplaces, points de vente, applications et outils internes, la maîtrise de l’information produit devient stratégique.

Akeneo se positionne aujourd’hui comme une plateforme de référence dans ce domaine. L’entreprise indique aider les marques, fabricants, distributeurs et retailers à unifier leurs données produits et leurs données tarifaires pour améliorer l’expérience client et la prise de décision.

Une actualité qui confirme le rôle des ingénieurs dans la French Tech

La promotion 2026 du French Tech Next40/120 met en avant des entreprises qui contribuent aux grands enjeux économiques et sociétaux, avec des secteurs aussi variés que la santé, l’intelligence artificielle, le quantique, les biotechnologies, l’aérospatial, l’énergie ou encore les plateformes numériques.

Dans ce paysage, les parcours d’Ivan Schneider, Jessy Bernal et Frédéric De Gombert rappellent que l’ingénieur n’est pas seulement un expert technique. Il peut aussi devenir cofondateur, bâtisseur de produit, créateur d’organisation et acteur de transformation d’un marché.

Former des ingénieurs capables d’entreprendre

Ces réussites viennent enrichir une communauté d’alumni de l’EPITA engagée dans la création et le développement d’entreprises technologiques de premier plan.

À travers Doctolib et Akeneo, deux secteurs très différents apparaissent : la santé numérique d’un côté, la donnée produit et le commerce multicanal de l’autre. Mais un point commun se dessine : la capacité à transformer une expertise informatique en solution utile, scalable et adoptée à grande échelle.

Pour l’EPITA, ces parcours illustrent une conviction forte : former des ingénieurs capables de comprendre la technologie en profondeur, mais aussi de l’appliquer à des usages concrets, de construire des produits, de réunir des équipes et de faire émerger des entreprises qui comptent dans l’écosystème français et européen.

L’article French Tech Next40/120 2026 : des diplômés de l’EPITA parmi les cofondateurs de startups lauréates est apparu en premier sur EPITA.

Quel est votre rôle aujourd’hui ?

Je travaille au sein de la DSI d’Enedis, une DSI intégrée qui couvre l’ensemble des sujets systèmes d’information, de l’infrastructure à la cybersécurité, en passant par l’innovation et les métiers. Je suis adjointe de la cheffe du pôle data, dont la mission est de créer de la valeur par la donnée et de porter les sujets d’intelligence artificielle. Dans ce cadre, je suis plus particulièrement responsable du dossier IA transverse à la DSI. Mon rôle consiste à suivre les usages, les opportunités, les risques et les transformations que l’IA entraîne pour nos métiers.

Quel impact l’IA générative a-t-elle eu sur vos missions ?

Je distingue l’IA générative des vagues précédentes de l’intelligence artificielle. J’ai vu, au sein du groupe EDF puis d’Enedis, les cycles de la data science, du machine learning et des réseaux de neurones. Mais l’IA générative est différente, parce qu’elle est arrivée par les usages personnels, très rapidement, avec des outils accessibles à tous. Cela a créé à la fois une prise de conscience et un risque de shadow IA : des salariés pouvaient utiliser ces outils sur des données professionnelles sans cadre clair. Nous avons donc rapidement porté le sujet au niveau du COMEX, avec une approche pilotée par les métiers, pour identifier les opportunités, les limites et les risques.

À quel moment avez-vous senti qu’un vrai basculement était en cours ?

Au départ, je voyais l’IA générative comme un outil de plus. Dans l’IT, nous avons déjà connu beaucoup d’outils d’aide au développement. Le basculement s’est produit quand j’ai vu les évolutions de GitHub Copilot, notamment les modes plan et agent. Des développeurs m’ont montré qu’il devenait possible de réaliser en quelques minutes des tâches qui prenaient auparavant plusieurs jours. Là, j’ai compris qu’on n’était pas seulement face à une aide ponctuelle, mais face à un changement de paradigme.

Qu’est-ce que cela change dans les métiers de l’IT ?

Cela transforme la manière de produire du code, mais aussi la manière de spécifier. L’IA générative oblige à mieux formuler ce que l’on veut obtenir. Elle accélère l’automatisation, le portage, la génération de code, mais elle pose aussi des questions très fortes : comment maintenir ce code dans le temps ? Comment s’assurer qu’il est optimisé ? Comment éviter de payer plus tard, en run ou en maintien en condition opérationnelle, ce qu’on a gagné au départ en rapidité ?

Quelles compétences deviennent critiques ?

Nous avons besoin de compétences cloud, de data engineers, de MLOps et de profils capables de comprendre les modèles IA sous le capot : comment ils fonctionnent, comment ils se maintiennent, comment ils s’optimisent, quelles données leur donner. Nous allons aussi avoir besoin de personnes capables de challenger les modules IA intégrés dans les grandes plateformes, qu’il s’agisse de SAP, Salesforce, ou d’autres solutions métier. Ces compétences ne s’acquièrent pas seulement en théorie : il faut mettre les mains dedans pour poser les bonnes questions.

« Nous allons aussi avoir besoin de personnes capables de challenger les modules IA intégrés dans les grandes plateformes, qu’il s’agisse de SAP, Salesforce, ou d’autres solutions métier. Ces compétences ne s’acquièrent pas seulement en théorie : il faut mettre les mains dedans pour poser les bonnes questions. »

Nadège Vignol, Responsable du dossier IA transverse à la DSI d’Enedis

Que doit savoir faire un jeune diplômé dans ce contexte ?

J’attends d’un jeune diplômé qu’il ne se contente pas d’utiliser l’IA comme une béquille. Il doit comprendre ce que l’outil produit, pourquoi il le produit et ce qui se passe derrière. C’est comme avec un traducteur : je ne veux pas quelqu’un qui utilise simplement Google Traduction et estime que cela suffit. Je veux quelqu’un qui sait repérer les erreurs, les limites, les biais et les incohérences. Dans les métiers de l’IT, le différenciant sera cette compréhension fine de ce que fait l’IA.

L’arrivée de l’IA modifie-t-elle la place des juniors ?

Chez nous, ce n’est pas encore totalement visible, mais cela vient. Les juniors ont un vrai rôle à jouer, parce qu’ils arrivent avec l’IA générative davantage intégrée à leur manière de penser. Nous repérons déjà des champions, parfois très jeunes, qui utilisent très bien GitHub Copilot et qui montrent à des profils plus seniors comment ils s’en servent. Cela change la relation entre générations : les seniors conservent l’expérience métier, mais les juniors peuvent apporter une expertise d’usage de l’IA.

Le risque de fracture est-il entre juniors et seniors ?

Je ne le formulerais pas seulement comme cela. Le risque que je vois aujourd’hui se situe plutôt entre les profils techniques, qui testent réellement les outils, et les managers ou chefs de projet qui n’ont pas toujours vu concrètement comment ils fonctionnent. Le risque, c’est que certains décideurs sous-estiment la rupture en cours s’ils n’ont vu l’IA générative qu’à travers une présentation générale ou un résumé de réunion. Pour décider juste, il faut avoir observé les outils à l’œuvre et compris concrètement ce qu’ils changent dans les pratiques.

L’IA transforme-t-elle déjà l’organisation et les processus ?

Elle ne transforme pas encore nos processus de décision, mais elle arrive à point nommé sur nos enjeux de performance et de scalabilité. Nous l’utilisons déjà pour améliorer des processus concrets. Par exemple, Enedis a mis en place des outils d’IA pour détecter et éviter des interventions vaines : des déplacements inutiles chez des clients absents ou lorsque les conditions d’intervention ne sont pas réunies. Cela permet de gagner du temps, de réduire des coûts et d’éviter des déplacements inutiles.

Quels angles morts vous préoccupent le plus ?

Je suis très attentive aux coûts cachés et à la dépendance. Aujourd’hui, on nous vend des outils très puissants, parfois à des tarifs qui peuvent évoluer. Si les usages deviennent massifs, la facture peut augmenter très vite. Il y a aussi les enjeux de cybersécurité, de propriété intellectuelle, de maîtrise des données, de coût environnemental et de souveraineté. Je pense qu’il faut y aller, mais avec maîtrise : maîtrise financière, maîtrise cyber, maîtrise des usages et maîtrise sociale de la transformation.

Que devrait absolument intégrer une école d’ingénieurs à l’heure de l’IA ?

Il ne faut surtout pas oublier les bases. Les étudiants doivent comprendre comment fonctionne un système sans IA générative : le SQL, le HTML, le PHP, Java, C, les couches basses, les principes d’architecture. Même si tout ne sert pas directement ensuite, ces apprentissages donnent une compréhension fondamentale. En parallèle, il faut leur apprendre à utiliser l’IA générative de manière maîtrisée dans leur métier. À mon sens, il faut maintenir un équilibre entre l’apprentissage des fondamentaux techniques et la capacité à utiliser l’IA sur des cas plus avancés.

Quel est le point principal à retenir selon vous ?

Je pense que l’IA générative va bouleverser le cycle de développement, même si je ne sais pas encore exactement à quel rythme. Elle va changer la manière dont on conçoit, développe, vérifie et maintient les systèmes. Mais elle ne supprimera pas le besoin de compétences solides. Au contraire, elle renforce le besoin de spécialistes capables de comprendre ce qui se passe sous le capot, de challenger les outils et de garder la maîtrise dans la durée.

Cet entretien s’inscrit dans le cadre d’une enquête menée par l’EPITA auprès de 232 diplômés de l’école et de collaborateurs des services technologiques d’Enedis et Datadog, sur l’impact et les usages de l’IA dans les métiers de l’ingénierie et de la tech.

L’article « Nous avons besoin de profils capables de comprendre les modèles IA sous le capot » – Nadège Vignol, Enedis est apparu en premier sur EPITA.

Deux diplômés de l’EPITA à l’origine d’une success story internationale

Fondée en 2022 entre Paris et New York, Vibe est née d’une ambition simple : rendre l’achat de publicité sur les plateformes de streaming aussi accessible et performant que les campagnes menées sur les réseaux sociaux.

À la tête de l’entreprise :

• Arthur Querou, CEO, diplômé de l’EPITA en 2015, entrepreneur récidiviste dans l’AdTech.
• Franck Tetzlaff, CTO, diplômé de l’EPITA en 2005, cofondateur de Doctolib et ancien directeur technique de Frichti.

En quelques années seulement, Vibe est devenue l’une des entreprises les plus dynamiques du secteur. Après une levée de fonds de 50 millions de dollars fin 2025, la société a fortement accéléré sa croissance avant d’attirer l’attention de Walmart.

Pourquoi Walmart mise sur Vibe

L’acquisition dépasse largement le cadre d’une opération financière.

Comme Amazon avant lui, Walmart développe une activité de retail media, qui consiste à valoriser ses données clients pour proposer des solutions publicitaires aux marques.

Avec Vibe, Walmart ajoute une technologie capable de gérer, automatiser et mesurer des campagnes publicitaires diffusées sur les téléviseurs connectés. Un enjeu stratégique alors que le streaming représente désormais près de 45 % de l’audience télévisuelle américaine, devant la télévision traditionnelle et le câble réunis.

En combinant les données de consommation de Walmart, l’écosystème de téléviseurs connectés acquis avec Vizio et la plateforme développée par Vibe, le distributeur américain renforce considérablement son ambition de devenir un acteur majeur de la publicité numérique.

Une trajectoire construite sur l’exécution

Le parcours des deux fondateurs illustre une caractéristique commune à de nombreux entrepreneurs technologiques : la réussite repose rarement sur une seule idée.

Avant Vibe, Arthur Querou et Franck Tetzlaff avaient déjà créé puis cédé une première société spécialisée dans l’AdTech. Ils ont ensuite choisi de repartir de zéro pour développer une plateforme répondant à une évolution profonde du marché publicitaire : le basculement vers la télévision connectée.

Cette capacité à identifier une rupture technologique, construire une solution à forte valeur ajoutée puis l’exécuter rapidement a permis à Vibe de devenir l’une des entreprises françaises les plus remarquées de son secteur.

Former des ingénieurs capables d’entreprendre

Cette réussite vient enrichir une communauté d’alumni de l’EPITA qui participent à la création d’entreprises technologiques de premier plan, en France comme à l’international.

Au-delà de l’expertise technique, le parcours d’Arthur Querou et de Franck Tetzlaff rappelle qu’un ingénieur peut aussi être un entrepreneur, capable d’anticiper les mutations technologiques, de constituer des équipes internationales et de développer des entreprises qui transforment durablement leur marché.

L’acquisition de Vibe par Walmart illustre cette capacité à faire émerger, depuis la France, des technologies suffisamment stratégiques pour attirer les plus grands groupes mondiaux.

L’article Walmart rachète Vibe : le parcours de deux diplômés de l’EPITA au cœur d’une acquisition de plus d’un milliard de dollars est apparu en premier sur EPITA.

Travailler avec l’IA est devenu la norme

L’IA générative fait désormais partie du quotidien des métiers de l’ingénierie et du numérique. Les répondants l’utilisent pour gagner du temps, mais aussi pour transformer leur manière de travailler : produire un premier jet, accélérer une recherche, améliorer du code ou structurer une réflexion.

• 91 % y voient d’abord un moyen de travailler plus vite.
• 67 % des répondants utilisent l’IA générative tous les jours dans leurs missions.

« Dans mon équipe, l’IA est devenue un outil quotidien, presque le point d’entrée naturel pour travailler. Ce n’est plus seulement un équivalent de Stack Overflow : on travaille avec l’outil. »

Julio Guerra
Engineering Manager – Datadog

L’adoption progresse plus vite que les cadres de gouvernance

L’IA générative s’installe progressivement dans les outils, les processus et les environnements de travail des organisations. 86 % des répondants indiquent que leur organisation met à disposition des outils d’IA générative.

Cette diffusion reste cependant encore en cours de structuration. 40 % des répondants déclarent utiliser des outils personnels pour leurs missions professionnelles (ce que l’on appelle le “Shadow IA”), signe que les entreprises doivent rapidement s’adapter.

L’IA, un outil qui ne substitue pas à l’expertise humaine

Selon les répondants à l’enquête, l’IA ne remplace pas la responsabilité de l’ingénieur ou du professionnel du numérique. Elle la déplace vers la supervision, la vérification, la documentation, la sécurité, la souveraineté et l’éthique.

Pour les entreprises, l’enjeu n’est plus seulement de recruter des profils capables d’utiliser l’IA, mais des professionnels capables d’en comprendre les limites, d’en contrôler les résultats et d’en assumer les conséquences.

« 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. »

Michel Castel
Responsable de l’exploitation du système d’information – Enedis

À propos de l’enquête

Cette étude EPITA a été menée en partenariat avec Enedis et Datadog. Elle s’appuie sur les réponses de 232 participants, principalement des diplômés de l’EPITA et des collaborateurs issus des services technologiques des entreprises partenaires.
L’enquête a été réalisée du 30 mars au 24 avril 2026. Elle a été complétée par des entretiens qualitatifs menés auprès de dirigeants, managers et experts, afin d’illustrer les résultats par des retours d’expérience terrain.
La méthodologie de cette étude a été validée par Aymeric Brody, sociologue et professeur associé à l’EPITA et Faustine Rousselot, enseignante-chercheuse en sciences de l’éducation au sein de CEPIA, centre de recherche et d’excellence en IA générative dédié à la pédagogie et l’éducation du Groupe IONIS.
Tous les résultats sont exprimés en pourcentages arrondis.

L’article Nouvelle étude EPITA : avec l’IA, les entreprises attendent déjà autre chose des jeunes diplômés est apparu en premier sur EPITA.

L’EPITA poursuit sa politique d’accréditation et de reconnaissance de ses formations.

Le label MSc – Master of Science de la Conférence des grandes écoles (CGE) a été attribué à deux programmes de son offre Informatique et Management :

Master of Science Informatique et Management – Gouvernance de la cybersécurité
Master of Science Informatique et Management – Valorisation et stratégies Data

Cette reconnaissance vient confirmer la qualité académique et professionnelle de programmes conçus pour répondre à des besoins qui s’accélèrent dans les organisations : sécuriser des environnements numériques toujours plus complexes et transformer les données en leviers de décision, de performance et de création de valeur.

Une reconnaissance qui renforce la lisibilité des parcours

Le label MSc de la Conférence des grandes écoles distingue des formations de haut niveau répondant à des critères exigeants en matière de contenu académique, d’ouverture internationale, de professionnalisation et d’adéquation avec les besoins des entreprises.

Dans un contexte où les métiers du numérique évoluent rapidement, cette reconnaissance apporte un repère supplémentaire aux candidats comme aux recruteurs : celui de programmes construits avec une exigence académique forte et une finalité professionnelle claire.

Cette démarche s’inscrit dans une ambition plus large portée par l’EPITA : proposer des formations lisibles, reconnues et directement connectées aux transformations technologiques et économiques.

Gouvernance de la cybersécurité : piloter le risque dans un environnement numérique sous tension

La cybersécurité est devenue un sujet de gouvernance autant qu’un sujet technique.

Les organisations recherchent aujourd’hui des profils capables de dialoguer avec les équipes métiers et techniques, de structurer des politiques de sécurité, d’anticiper les risques et d’accompagner les évolutions réglementaires.

Le Master of Science Informatique et Management – Gouvernance de la cybersécurité forme à ces enjeux en articulant :

– stratégie et gouvernance des systèmes d’information ;
– gestion des risques et conformité ;
– résilience organisationnelle ;
– pilotage des politiques de cybersécurité ;
– enjeux de souveraineté numérique.

L’objectif : former des professionnels capables de faire de la cybersécurité un levier de confiance et de transformation.

Valorisation et stratégies Data : transformer la donnée en capacité de décision

Alors que les organisations produisent toujours plus de données, la question n’est plus uniquement de les collecter mais de leur donner du sens.

Le Master of Science Informatique et Management – Valorisation et stratégies Data a été conçu pour former des profils capables de relier expertise technologique, gouvernance de la donnée et création de valeur.

Le programme aborde notamment :

– stratégie et gouvernance data ;
– valorisation économique de la donnée ;
– pilotage de projets data ;
– intelligence artificielle et usages ;
– transformation des organisations par la donnée.

L’ambition est de former des professionnels capables d’accompagner les décisions et de construire des trajectoires data utiles, responsables et durables.

Construire des formations au plus près des transformations du numérique

Avec cette labellisation, l’EPITA poursuit le développement d’une offre qui s’appuie sur son expertise historique dans les technologies numériques tout en intégrant les nouveaux besoins des entreprises.

Cybersécurité, gouvernance, data, intelligence artificielle : les transformations en cours demandent des profils capables de comprendre les technologies, mais aussi de les inscrire dans des contextes organisationnels, réglementaires et économiques.

Ces deux MSc traduisent cette conviction : former des professionnels capables non seulement d’utiliser les outils du moment, mais surtout de prendre des décisions éclairées dans un environnement qui évolue rapidement.

L’article Le MSc informatique & management labellisé par la CGE est apparu en premier sur EPITA.

Des bases durables pour un environnement technologique qui change vite 

Quand les technologies évoluent rapidement, une formation d’ingénieurs se distingue d’abord par la qualité de son socle. En informatique, cela suppose des bases solides en mathématiques, algorithmique, architectures, systèmes, réseaux et cybersécurité, mais aussi la capacité à relier plusieurs couches d’un même problème. 

Cette reconnaissance s’appuie sur une formation construite dans le temps long, avec un niveau d’exigence qui dépasse l’apprentissage d’outils ou de technologies ponctuelles : acquisition des fondamentaux scientifiques, développement des capacités d’analyse, professionnalisation progressive et ouverture aux enjeux économiques, sociétaux et internationaux.

Quand les outils changent vite, ce qui rend un diplômé attractif n’est pas la maîtrise d’une technologie, mais sa capacité à comprendre des systèmes et à les faire évoluer. 

À l’EPITA, cette exigence se traduit dans la structure même du cursus : 

• cinq années de formation
• un encadrement assuré par des enseignants-chercheurs et professionnels
• plusieurs milliers d’heures d’enseignement réparties entre fondamentaux scientifiques, informatique, projets et mises en situation
• un tronc commun couvrant les fondements théoriques, les architectures matérielles, la conception et le développement  
• 20 majeures de 600 heures et deux années complètes consacrées à la professionnalisation 
• deux stages longs en entreprise ou de l’alternance

La reconnaissance du diplôme reste un repère fort pour les étudiants comme pour les entreprises. À l’EPITA, la formation d’ingénieur est habilitée par la Commission des titres d’ingénieur (CTI), l’autorité indépendante qui évalue et accrédite les écoles d’ingénieurs en France selon des critères académiques, scientifiques, pédagogiques et professionnels exigeants. Le diplôme délivré confère le grade de master.

Des attentes plus fortes à l’entrée sur le marché 

Les entreprises attendent aujourd’hui davantage de différenciation, en particulier pour les profils juniors. Le marché de l’emploi dans l’informatique reste l’un des plus dynamiques, mais il est devenu plus sélectif. La question n’est plus seulement celle du diplôme, mais du niveau de préparation réel à l’entrée dans l’entreprise.  

À l’EPITA, plus de 95 % des élèves ont déjà trouvé leur stage de fin d’études en avril 2026.  

Un jeune diplômé solide se reconnaît à sa capacité à : 

• contribuer rapidement  

• comprendre son environnement professionnel  

• s’intégrer sans long temps d’adaptation  

C’est cette combinaison qui lui permet d’apporter de la valeur dès ses premières missions. 

Cette exigence donne tout son sens à la professionnalisation progressive au cœur de la pédagogie de l’EPITA : projets, mises en situation, confrontation à des contextes techniques et organisationnels complexes. Elle implique un niveau d’engagement élevé, mais c’est précisément ce qui prépare aux réalités du métier. 

L’étude IPSOS menée sur les diplômés de l’EPITA en atteste : 95 % des entreprises interrogées estiment qu’ils sont capables de répondre à leurs enjeux. L’insertion professionnelle et les trajectoires salariales font l’objet d’un suivi régulier pour mesurer l’adéquation entre formation et besoins du marché.

La professionnalisation à l’EPITA avec Sylvain Goussot, Directeur Général de l’EPITA 

Une évolution du métier

Le métier d’ingénieur en informatique ne se limite pas à l’écriture de code. Il consiste à concevoir, déployer, fiabiliser et faire évoluer des solutions numériques dans des environnements complexes. L’IA modifie une partie de la production, mais elle ne fait pas disparaître les compétences. Elle en déplace le centre de gravité : vers la conception, l’orchestration, la vérification, l’intégration, la sécurité et les arbitrages. 

Les usages observés confirment ce mouvement. Selon Anthropic, les tâches liées aux métiers “computer and mathematical” représentent une part majeure des usages de Claude. Le code reste central, mais la valeur ne se limite plus à l’exécution : elle se joue dans la capacité à juger, à sécuriser et à assumer une responsabilité technique dans la durée. 

Dans ce contexte, certaines compétences deviennent des marqueurs de séniorité, y compris chez de jeunes diplômés : 

• capacité à expliquer un choix,  
• à travailler en équipe, 
• à hiérarchiser des contraintes,  
• à comprendre un environnement,
• et à décider avec discernement. 

L’adossement à la recherche donne également sa profondeur à la formation d’ingénieur proposée à l’EPITA. Parce qu’ils travaillent sur les développements les plus récents de l’IA, les enseignants-chercheurs de l’EPITA font évoluer les contenus et apportent aux étudiants une compréhension plus exigeante et plus actuelle des technologies. 

L’IA agentique à l’EPITA avec Erics Moulines et Julien Perez, Professeurs associés à l’EPITA 

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D’un double cursus architecte ingénieur à la recherche en éducation

Le parcours de Hugo Paris commence loin du numérique. Formé à la fois comme architecte et ingénieur, il découvre très tôt l’écart culturel entre deux mondes qui se parlent peu : « L’architecte est lié aux sciences humaines et sociales et au monde de la culture, l’ingénieur aux sciences “dures”. Ces deux volets ne se mélangent pas beaucoup en France. » Cette tension nourrit ses premières réflexions sur la pédagogie et l’éducation.

Alors qu’il termine son cursus, le contexte social et environnemental évolue rapidement. L’émergence de figures comme Greta Thunberg, les travaux du Shift Project ou encore les interpellations adressées aux écoles d’ingénieurs jouent un rôle déclencheur. À l’INSA Lyon, où il étudie, la mobilisation de 2019 marque un tournant. « Une grève étudiante, ce n’était pas arrivée depuis très longtemps, avec des étudiantes et étudiants qui ne vont pas en cours pour demander des comptes sur leur formation aux questions écologiques. »

Cette effervescence ouvre une opportunité unique : intégrer un projet de recherche consacré à la transformation des formations d’ingénieurs. Hugo débute alors une thèse en sciences de l’éducation, centrée sur l’accompagnement des enseignants dans l’intégration des enjeux socio-écologiques. « Ma focale était : comment aider les enseignantes et enseignants à s’emparer de ces sujets si importants, et quelles sont les difficultés auxquelles ils sont confrontés ? »

Pendant quatre ans, il observe les résistances, les contraintes institutionnelles, mais aussi l’envie d’agir. Les freins ne sont pas seulement culturels et sont souvent très pragmatiques : « Consacrer des heures à ces sujets, cela veut dire en enlever ailleurs. Et dans l’enseignement supérieur, il y a un lien très fort entre enseignement et recherche, ce qui crée parfois des rapports de force. » Pour étudier au plus près la mise en œuvre de ces nouveaux enseignements sur les enjeux socio-écologiques, Hugo expérimente un dispositif d’accompagnement avec une équipe pédagogique mixte entre sciences de l’ingénieur et sciences humaines et sociales. Cette démarche de recherche-action a permis à la fois de former les enseignants, de faciliter la coopération interdisciplinaire et de concevoir une séquence pédagogique.

Intégrer les enjeux socio-écologiques dans les formations : un défi pour le numérique

À l’issue de sa thèse et d’un an de post-doc sur ce projet, Hugo intègre l’EPITA avec comme objectif d’accélérer la prise en compte des questions sociétales et environnementales dans une école historiquement centrée sur le code et l’ingénierie informatique.

Une mission d’autant plus nouvelle que, dans le secteur numérique, la tendance reste souvent à se considérer avant tout comme un apporteur de solutions, davantage que comme un domaine susceptible de générer ses propres impacts et ses propres problèmes. « Dans la recherche en informatique, la priorité reste souvent l’optimisation de l’existant, pas forcément un questionnement sur “à quoi cela sert ?”. »

Les attentes côté étudiantes et étudiants, elles, sont loin d’être homogènes : « Il y en a que cela passionne déjà, d’autres pas du tout. Certains sont venus juste pour apprendre à coder. », constate Hugo.

D’où l’importance de combiner culture générale, applications pratiques et transformation progressive de la pédagogie. Les méthodes issues de l’éthique du numérique, comme l’« ethics by design », constituent des pistes.

L’EPITA explore déjà plusieurs leviers : fresques du climat, ateliers pour les étudiantes et étudiants en cycle préparatoire, formations du laboratoire d’innovation pédagogique de l’EPITA, le Teaching Lab, ou encore l’accompagnement des responsables de majeures et des enseignants. Au global, cette démarche implique également l’ensemble du comité de Direction. L’objectif est ainsi de structurer une dynamique cohérente qui ne repose pas seulement sur la bonne volonté individuelle.

Une transformation plus large de l’ingénierie

Pour Hugo Paris, ce mouvement dépasse largement la transition écologique. Il participe d’une réflexion globale sur le rôle social des ingénieurs et sur les identités professionnelles. Il travaille aussi sur les effets des identités de genre sur les pratiques d’ingénierie, un domaine historiquement, et encore aujourd’hui, très masculin.

L’angle qu’il adopte dans ses recherches, aux côtés de membres du collectif EPSI (Études Pluridisciplinaires Sur l’Ingénierie), est encore peu exploré en France. Il interroge la manière dont la culture des écoles contribue aux choix d’orientation, aux exclusions implicites et à la faible diversité des promotions. « Le manque de diversité dans les cursus d’ingénierie est un phénomène international. Les personnes qui ne collent pas au stéréotype homme-hétérosexuel-issu de classe moyenne-supérieure choisissent très peu ce type d’études. » Selon lui, renforcer la responsabilité sociale des ingénieurs pourrait contribuer à attirer des profils plus variés, moins motivés par la technique pour la technique mais sensibles aux enjeux sociétaux.

À l’EPITA, cette prise de recul pourrait aller jusqu’à questionner l’hégémonie de la solution numérique elle-même : « Peut-être que la solution au problème du client n’est pas numérique… Avoir des ingénieurs capables de prendre ce recul-là et par exemple de proposer des solutions organisationnelles, serait cohérent avec des ressources numériques qui seront plus contraintes à l’avenir. »

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À l’EPITA, l’alternance constitue un levier essentiel de professionnalisation. Elle permet aux étudiantes et étudiants de consolider leurs compétences techniques, humaines et professionnelles en immersion directe dans le monde de l’entreprise, tout en bénéficiant d’un accompagnement pédagogique exigeant.

Dans cette dynamique, l’EPITA a mené, avec le soutien de l’Opco Atlas, un projet dédié à l’amélioration de l’expérience des apprenties et apprentis sur ses campus parisiens. L’objectif : proposer des espaces de travail mieux adaptés aux usages actuels, encourager les pratiques collaboratives et renforcer les conditions d’apprentissage des 400 alternantes et alternants de l’école.

Grâce à ce financement, plusieurs actions concrètes ont été réalisées : rénovation des espaces dédiés à l’apprentissage, création d’une nouvelle salle de cours pour accompagner la croissance des effectifs, rénovation d’une salle informatique, installation d’une salle de coworking, mobilier modulable dans les salles.

Ce projet a également permis de travailler sur les pratiques pédagogiques, avec la formation des enseignants aux approches collaboratives et l’identification de séquences de travaux pratiques informatiques favorisant le travail en groupe.

Au sein de la formation d’ingénieur de l’EPITA, quatre majeures sont aujourd’hui accessibles en alternance :

• Cybersécurité et Systèmes à Paris ;
• Développement Web et nouvelles applications à Paris ;
• Infrastructure, cloud et opération à Paris ;
• Industrie du futur à Lyon.

L’alternance est également proposée en troisième année du Bachelor Cybersécurité et dès la première année, au sein du Master of Science Informatique et Management, Valorisation et Stratégie Data et Gouvernance de la Cybersécurité.

En associant exigence académique, immersion en entreprise et amélioration continue des environnements d’apprentissage, l’EPITA confirme la place centrale de l’alternance dans son modèle de formation.

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