AI at Maarch: How Our R&D Team Uses It Every Day – Meet Nicolas Le Bozec

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In the digital age, new technologies are emerging at a rapid pace, making artificial intelligence (AI) an omnipresent topic. While it promises considerable advances, its integration — particularly in software development — still sparks controversy. At Maarch, we’ve chosen to integrate AI as a development support tool within our R&D teams.

But how can we make sure this tool is used securely and managed properly?

To answer this question and detail our approach, we interviewed Nicolas Le Bozec, junior backend developer. In this article, he explains how AI is actually used within Maarch’s R&D, with a focus on internal security and the rigorous management of this technology.

Interview with Nicolas Le Bozec

Can you explain what AI is used for within Maarch’s R&D teams, and how it fits into your work processes?

First of all, you should know that we use the JetBrains¹ development tool, specifically PhpStorm². That’s mainly true for us as back-end developers. An AI licence is built in, which lets us use different models such as Claude, Gemini, ChatGPT and others.

We use AI in several ways. First for ideation: we can ask it to suggest implementation examples for a piece of development work, which helps us picture a possible approach.

AI also helps us fix bugs. If a piece of code isn’t working, we can ask it to identify what’s causing the issue and where the error lies. And if we want to go further, we can even ask it to run a failing unit test to analyse the root cause of the problem.

Today, all of this is far more automated than before, when AI was limited to generating text or answering questions.

AI can now carry out certain tasks on its own, but that’s still a work in progress. In R&D, we mainly use it to have a dialogue with it, not to let it modify the code directly, because that could create security issues. It could change something without us wanting it to, or without us even noticing, which would be risky.

Our real goal is to stay in control of the code and of what gets done. For now, AI is therefore used as an assistant: it supports us in our development work, helps us get unstuck in certain situations and lets us be more efficient, in particular by going straight to online documentation to find what we need. It’s a real time-saver when it comes to research.

Which tasks does AI save you the most time on day to day?

In practical terms, AI mainly lets us move faster on our development work. We can take on more tickets per sprint, because we’re more efficient at solving problems. Blockers that would have taken us a long time to analyse can now be identified much faster. We still own the fixes, but AI helps us pinpoint the source of issues more quickly.

For developing new features, AI also saves us time. Since there are so many different files, it helps us quickly identify which one we need to work in, without going through a lengthy research or thinking phase. By analysing the project structure, it can even help us sort or spot the relevant files more efficiently.

Beyond these uses, are there other tasks AI can help with today?

The tasks mentioned earlier are clearly the « safest » ones. AI can now generate code, meaning it can modify existing code directly, but since this is still very new, it’s risky to trust it completely. It still makes the occasional mistake.

What are the risks or limitations to consider when giving AI a bigger role in the code?

It raises ethical questions, since it could gain access to the entire codebase³,  including environment files containing private keys or other sensitive information. So giving Artificial Intelligence full access doesn’t strike me as a very good idea.

Right now, it can modify pieces of code, but it needs to be restricted — for example, by telling it: « you can touch this file, but don’t go looking in the others. » It has to be limited and kept under control, because otherwise there can be major incidents: data leaks, or changes that could let a hacker access our systems and leak code. You have to be very vigilant when using AI, and that’s exactly what we do here.

You mentioned security concerns and the need to restrict AI. In practical terms, how do you ensure it only accesses authorised information?

We can see at all times which files it’s browsing and everything it’s doing — everything is kept under control. Internally, we mainly use conversational mode: we simply point it to the file we want it to work on. That way, we know it won’t go anywhere else, since it can only see that one file. We can even ask it to look at just one line of code or a specific element.

It only starts browsing other files if we explicitly ask it to search for a particular element in the code. In that case, it first analyses the file names to find the one matching the request, then reviews the code and chains together further analysis. Step by step, if it isn’t restricted, it could potentially end up accessing private keys or sensitive information needed for local development.

Do you think AI could eventually replace the developer role?

For my part, what I mainly do with AI is research and development. I run tests, try to see what works best, and look at how we can improve our working conditions to be more efficient…

I don’t think AI can fully replace developers, but it’s clearly transforming our profession. Today, it’s a bit like having a companion supporting us across a large number of tasks.

From your point of view, how is AI changing the developer role, and why do you think it won’t replace human expertise?

I think a developer today needs to know how to use AI and stay informed about the latest developments, because that matters — if only out of personal curiosity. That’s also the direction the profession is heading in.

I don’t believe AI will fully replace developers, at least not those who know how to use it. When you’ve mastered the tool, stay alert, and don’t let yourself get pulled into the risk of dependency, AI remains above all a tool for efficiency — one you need to keep an eye on.

That said, I understand why this might worry some people. Given how fast progress is moving, you can wonder whether, for cost or strategic reasons, some companies might be tempted to cut positions. But it really depends on each organisation, and some might ultimately realise they need to backtrack.

Before AI became part of your daily work, how did you go about researching documentation and technical solutions?

Before, we’d simply go to Stack Overflow to find people who’d run into the same problem as us.

How did you end up becoming, in a way, the AI go-to person within the R&D teams?

It’s very simple: I love new technology. I love discovering things, testing them, finding out more. Since AI was one of the emerging technologies when I joined Maarch, I got interested in it right away. I started using it, running tests, realising it could generate small code ideas, and I talked to my colleagues about it to explain its usefulness and how it worked.

Bit by bit, as AI kept improving, I carried on talking with them about it. I kept them updated on what I was discovering — the different AIs, French, American, Chinese — and everyone gradually started taking them into account, working with them and developing with them, until we decided to get JetBrains licences.

Today, AI is part of our everyday work. Since I keep myself informed about new developments, test what comes out, and think about what can or can’t be integrated into our working environment, I naturally became the team’s AI go-to person.


Definitions

¹ JetBrains

JetBrains is a company specialising in development tools, known for its powerful, intelligent working environments (IDEs). Its software is designed to help developers code faster, better and with fewer errors, thanks to advanced analysis and autocompletion features and, now, built-in AI.

² PhpStorm

PhpStorm is JetBrains’ IDE dedicated to PHP development. It offers a very fine-grained understanding of code, ultra-fast navigation, built-in tools for debugging, testing and managing complex projects, and native AI integration to support developers in their day-to-day tasks.

³ Codebase

A codebase refers to the entire source code of a project. It’s the technical foundation that brings together all the files, folders, modules and resources needed for an application to run. In short: it’s the heart of the software, the place where all the functionality lives.

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IA chez Maarch : comment la R&D l’utilise au quotidien – Rencontre avec Nicolas Le Bozec

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Catégorie : Entreprise

Étiquette : Intelligence artificielle, Maarch Digital Flow

Date : 29 juin 2026

Sandy Nelson

Chargée Marketing & Communication

À l’ère du numérique, les nouvelles technologies émergent à grande vitesse, faisant de l’intelligence artificielle (IA) un sujet omniprésent. Si elle promet des avancées considérables, son intégration, notamment dans le domaine du développement informatique, soulève encore des controverses. Chez Maarch, nous avons choisi d’intégrer l’IA comme un outil d’aide au développement au sein de nos équipes R&D.

Mais comment s’assurer que cet outil soit utilisé de manière sécurisée et bien gérée ?

Pour répondre à cette question et détailler notre approche, nous avons interviewé Nicolas Le Bozec, développeur backend junior. Dans cet article, il nous explique l’utilisation concrète de l’IA au sein de la R&D chez Maarch, en mettant l’accent sur la sécurité interne et la gestion rigoureuse de cette technologie.

Entretien avec Nicolas Le Bozec

Peux-tu nous expliquer à quoi sert l’IA au sein des équipes R&D de Maarch et comment elle s’intègre dans vos processus de travail ?

Tout d’abord il faut savoir que nous utilisons l’outil de développement JetBrains¹, donc PhpStorm². C’est surtout le cas pour nous, les développeurs back-end. Une licence IA y est intégrée, ce qui nous permet d’utiliser différents modèles comme Claude, Gemini, ChatGPT et d’autres.

Nous utilisons l’IA de plusieurs façons. D’abord pour l’idéation : on peut lui demander de proposer des exemples de mise en œuvre pour un développement, ce qui nous aide à visualiser une approche possible.

L’IA nous sert aussi pour la résolution de bugs. Si un bout de code ne fonctionne pas, on peut lui demander d’identifier ce qui pose problème et où se situe l’erreur. Et si on veut aller plus loin, on peut même lui demander d’exécuter un test unitaire qui échoue afin d’analyser l’origine du dysfonctionnement.

Aujourd’hui, tout cela est beaucoup plus automatisé qu’avant, où l’IA se limitait à générer du texte ou répondre à des questions.

L’IA peut désormais accomplir certaines tâches par elle‑même, mais cela reste en cours de développement. En R&D, nous l’utilisons surtout pour échanger avec elle, pas pour qu’elle modifie directement le code, car cela peut poser des problèmes de sécurité. Elle pourrait changer quelque chose sans que nous le voulions ou sans que nous nous en rendions compte, ce qui serait risqué.

Notre objectif est vraiment de garder la maîtrise du code et de ce qui est fait. Pour l’instant, l’IA est donc utilisée comme un assistant : elle nous accompagne dans nos développements, nous aide à débloquer certaines situations et nous permet d’être plus efficaces, notamment en allant chercher directement dans la documentation en ligne les éléments dont nous avons besoin. C’est un vrai gain de temps sur la recherche.

Sur quelles tâches l’IA vous permet-elle de gagner le plus de temps au quotidien ?

Concrètement, l’IA nous permet surtout d’avancer plus vite sur nos développements. Nous pouvons prendre davantage de tickets par sprint, car nous gagnons en efficacité dans la résolution de problèmes. Des points de blocage qui nous auraient pris beaucoup de temps à analyser peuvent désormais être identifiés plus rapidement. Nous restons maîtres des corrections, mais l’IA nous aide à cibler plus vite la source des failles.

Pour le développement de nouvelles fonctionnalités, l’IA nous fait aussi gagner du temps. Comme il existe de nombreux fichiers différents, elle nous aide à identifier rapidement dans lequel nous devons intervenir, sans passer par une phase de recherche ou de réflexion trop longue. En analysant la structure du projet, elle peut même nous aider à classer ou repérer les fichiers pertinents plus efficacement. »

Au-delà de ces usages, y a-t-il d’autres tâches sur lesquelles l’IA peut intervenir aujourd’hui ?

Les tâches évoquées plus tôt sont clairement les plus “sûres”. Comme l’IA peut maintenant produire du code, c’est-à-dire modifier directement le code existant, mais que cela reste encore très récent, il est risqué de lui faire totalement confiance. Elle commet encore quelques erreurs.

Quels sont les risques ou les limites à prendre en compte lorsqu’on laisse l’IA intervenir davantage dans le code ?

Cela pose des questions éthiques, puisqu’elle pourrait avoir accès à l’ensemble de la codebase³,  y compris aux fichiers de l’environnement contenant des clés privées ou d’autres informations confidentielles. Donc laisser un accès total à l’Intelligence Artificielle ne me semble pas être une très bonne idée.

Actuellement, elle peut modifier des bouts de code, mais il faut la restreindre et, par exemple, lui dire : “tu touches à ce fichier-là, mais tu ne vas pas chercher dans les autres”. Il faut la limiter, la maîtriser, car sinon il peut y avoir des incidents majeurs : fuites de données, ou modifications qui pourraient permettre à un pirate informatique d’accéder à nos bases et de faire fuiter du code. Il faut être très vigilant dans l’utilisation de l’IA et c’est ce que nous faisons ici.

Tu évoquais les enjeux de sécurité et la nécessité de restreindre l’IA. Concrètement comment garantissez-vous qu’elle n’accède qu’aux informations autorisées ?

Nous voyons en permanence les fichiers dans lesquels elle navigue et tout ce qu’elle fait, tout est maîtrisé. En interne, nous utilisons surtout le mode conversationnel : nous lui indiquons simplement le fichier sur lequel nous voulons qu’elle travaille. De cette manière, nous savons qu’elle n’ira pas ailleurs, puisqu’elle ne peut voir que ce fichier‑là. On peut même lui demander de ne regarder qu’une ligne de code ou un élément précis.

Elle ne commence à parcourir d’autres fichiers que si on lui demande explicitement de rechercher un élément particulier dans le code. Dans ce cas, elle va d’abord analyser les noms de fichiers pour identifier celui qui correspond à la demande, puis consulter le code et enchaîner les analyses. De fil en aiguille, si on ne la restreint pas, elle pourrait potentiellement accéder à des clés privées ou à des informations sensibles nécessaires au développement en local.

Penses-tu que l’IA pourrait finir par remplacer le métier de développeur ?

Pour ma part, ce que je fais grâce à l’IA, c’est surtout de la recherche et développement. Je réalise des tests, j’essaie de voir ce qui fonctionne le mieux et comment on peut améliorer nos conditions de travail pour être plus efficaces…

Je ne pense pas que l’IA puisse remplacer totalement le développeur, mais il est certain qu’elle transforme notre métier. Aujourd’hui, c’est comme si nous avions un accompagnant qui nous soutient sur un grand nombre de tâches.

De ton point de vue, comment l’IA fait-elle évoluer le métier de développeur et pourquoi penses-tu qu’elle ne remplacera pas l’expertise humaine ?

Je pense qu’un développeur, aujourd’hui, doit savoir utiliser l’IA et se tenir informé des dernières évolutions, car c’est important, ne serait‑ce que par curiosité personnelle. C’est aussi dans ce sens que le métier évolue.

Je ne crois pas que l’IA remplacera totalement le développeur, en tout cas pas ceux qui savent l’utiliser. Lorsqu’on maîtrise l’outil, qu’on reste vigilant et qu’on ne se laisse pas absorber par le risque de dépendance, l’IA reste avant tout un outil d’efficacité, sur lequel il faut garder un œil.

Cela dit, je comprends que cela puisse inquiéter certaines personnes. Quand on voit la rapidité des progrès, on peut se demander si, en termes de coûts ou de stratégie, certaines entreprises ne pourraient pas être tentées de réduire des postes. Mais cela dépend vraiment de chaque organisation et certaines pourraient finalement se rendre compte qu’il faut rétropédaler.

Avant l’arrivée de l’utilisation de l’IA dans votre quotidien, comment meniez-vous vos recherches de documentation et de solutions techniques ?

Avant, on allait simplement sur Stack Overflow pour trouver des personnes qui avaient rencontré le même problème que nous.

Comment en es-tu venu à devenir, d’une certaine manière, le référent IA au sein des équipes R&D ?

C’est très simple : j’adore les nouvelles technologies. J’aime découvrir, tester, me renseigner. Comme l’IA faisait partie des technologies émergentes au moment de mon arrivée chez Maarch, je m’y suis intéressé immédiatement. J’ai commencé à l’utiliser, à faire des tests, à comprendre qu’elle pouvait générer de petites idées de code et j’en ai parlé à mes collègues pour leur expliquer son utilité et son fonctionnement.

Petit à petit, à mesure que l’IA s’améliorait, j’ai continué à échanger avec eux. Je les tenais informés de ce que je découvrais, des différentes IA, françaises, américaines, chinoises, et chacun à commencé à les prendre en compte, à travailler avec et à développer avec, jusqu’à ce qu’on décide de prendre des licences JetBrain.

Aujourd’hui, l’IA fait partie de notre quotidien. Comme je continue de me renseigner sur les nouveautés, de tester ce qui sort et de réfléchir à ce qui peut être intégré ou non dans notre environnement de travail, je suis devenu naturellement le référent IA de l’équipe.


Définitions

¹ JetBrain

JetBrains est une entreprise spécialisée dans les outils de développement, connue pour ses environnements de travail (IDE) puissants et intelligents. Ses logiciels sont conçus pour aider les développeurs à coder plus vite, mieux et avec moins d’erreurs, grâce à des fonctionnalités avancées d’analyse, d’autocomplétion et, désormais, d’IA intégrée.

² PhpStorm

PhpStorm est l’IDE de JetBrains dédié au développement PHP. Il offre une compréhension très fine du code, une navigation ultra‑rapide, des outils intégrés pour le debug, les tests, la gestion de projets complexes et une intégration native de l’IA pour assister les développeurs dans leurs tâches quotidiennes.

³ Codebase

La codebase, ou base de code en français, désigne l’ensemble du code source d’un projet. C’est la base technique qui regroupe tous les fichiers, dossiers, modules et ressources nécessaires au fonctionnement d’une application. En résumé : c’est le cœur du logiciel, l’endroit où vivent toutes les fonctionnalités.

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