Satispay avec Claude : 75% du code écrit avec l’IA

En moins d’un an, Satispay a intégré l’IA générative et agentique au quotidien de l’ingénierie, de la finance, du marketing et des opérations.

À tel point que désormais, plus de 75 % du code produit chaque mois est créé avec Claude d’Anthropic, et plus de 90 % des ingénieurs l’utilisent comme outil standard.

Les résultats se mesurent en vitesse de développement : une roadmap technique initialement prévue sur 18 mois a été réalisée en 7, et le système cœur qui gère chaque paiement sur le réseau Satispay a été mis à jour en moins de 4 jours, contre une estimation initiale de quatre semaines.

Sur cette base, Satispay achève la sortie d’environ 50 % de fonctionnalités supplémentaires au premier semestre 2026.

Dans un contexte où l’on assiste encore trop souvent à une utilisation spontanée d’outils d’IA non autorisés (shadow AI) par les travailleurs, en dehors des processus de l’entreprise, Satispay représente un cas d’adoption gouvernée : l’IA est intégrée aux workflows, mesurée avec des métriques d’impact et accompagnée d’un fort investissement culturel.

Satispay, de l’ingénierie à l’ensemble de l’entreprise : intégration planifiée

Claude Code est installé sur l’ordinateur portable de chaque ingénieur dès le premier jour de travail, sans configuration supplémentaire. L’adoption a atteint 90 % en 30 jours, gérée par les informaticiens. Le principe directeur est explicite : le modèle est un accélérateur. Les ingénieurs restent entièrement responsables de tout ce qui entre dans le code.

Pour Satispay, qui a bâti son histoire sur l’innovation en matière de paiement, le défi aujourd’hui « est de transformer une vision technologique en de nouveaux services pour des millions de personnes à un rythme de plus en plus rapide », comme le souligne Dario Brignone, co-fondateur et Chief Innovation Officer de Satispay.

L’adoption de Claude nous a permis de planifier la sortie d’environ 50 % de fonctionnalités supplémentaires au premier semestre 2026, un bond de vitesse que les modèles organisationnels traditionnels n’auraient pas permis.

L’IA est un accélérateur et non un substitut au jugement humain

Si les données quantitatives sont importantes, « les données qualitatives sont encore plus déterminantes », souligne Brignone : « nous avons donné aux gens des outils plus puissants, tout en renforçant la culture de la responsabilité. L’IA est un accélérateur, elle ne se substitue pas au jugement humain, et chez Satispay cette distinction n’est pas une politique, elle fait partie de notre façon de travailler ».

Après avoir repensé la feuille de route des produits, les fintech italiennes explorent désormais avec la même attention comment l’IA peut encore augmenter la valeur des services apportés aux 6 millions d’utilisateurs et au réseau de 450 mille activités commerciales affiliées.

Le changement dans la création de code

Lorsque le CTO Fabio Rapposelli a rejoint l’entreprise en 2025, l’équipe d’ingénierie informatique était en grande partie composée de profils juniors et une partie du code prenait beaucoup de temps à modifier ou à mettre à jour.

Le résultat a été que les seniors se sont retrouvés à équilibrer deux responsabilités tout aussi importantes : accompagner leurs jeunes collègues dans leur croissance et faire progresser l’architecture et les nouvelles fonctionnalités.

Avec Claude, ils n’ont pas eu à choisir : l’outil a comblé une partie du manque d’expérience, permettant aux profils juniors d’opérer avec une plus grande autonomie et aux seniors de se consacrer sur les deux fronts sans compromis.

Comment ça marche en pratique

Satispay a sélectionné Claude après une évaluation structurée de 30 jours sur des tickets réels, comparant plusieurs outils d’IA pour l’écriture de code. Le critère décisif n’était pas la rapidité de génération, mais la qualité des révisions : Claude identifiait les problèmes réels et en expliquait les causes, à un niveau que les ingénieurs reconnaissaient véritablement utile.

Aujourd’hui, les ingénieurs utilisent Claude pour écrire du nouveau code, modifier des services existants, parcourir des parties de la base de code qu’ils ne connaissent pas et effectuer une première révision automatisée avant une révision humaine.

Durée des opérations allant de quelques jours à quelques heures

Autour de l’outil de base, l’équipe a construit des composants réutilisables. Le cas le plus concret concerne les fonctions de transformation des données : des composants qui effectuent les contrôles antifraude, les contrôles de conformité et la normalisation des informations pour chaque paiement. Les écrire à la main a pris 3 à 5 jours. Aujourd’hui, ils sont générés automatiquement à partir de spécifications internes en moins d’une heure.

« En tant que pionniers du secteur, nous disposions d’une base de code de paiement mature, et l’équipe d’ingénieurs juniors passait plus de temps à lire le code qu’à l’écrire, tandis que les seniors finissaient par agir comme des enseignants plutôt que comme des architectes », remarque Fabio Rapposelli, CTO de Satispay.

Agents IA : tout est accéléré

Avec Claude « nous avons changé de modèle : l’outil est présent sur chaque ordinateur portable dès le premier jour, il sert à écrire du nouveau code, à modifier les services existants, à parcourir les parties inconnues de la base de code et à effectuer une première passe de révision avant celle humaine ».

Le résultat le plus évident est la mise à jour du système central de paiement – celui qui gère chaque transaction sur le réseau – « réalisée en moins de quatre jours au lieu des quatre semaines prévues, dix fois plus vite que prévu », souligne Rapposelli, « et une feuille de route d’évolution du code que nous estimions prendre 18 mois a été réalisée en 7 ».

L’ingénieur devient de plus en plus le manager d’une équipe d’agents

En parallèle, chez Satispay, ils ont industrialisé et accéléré des opérations qui prenaient auparavant des jours : les fonctions de transformation des données pour chaque paiement sont désormais générées automatiquement en moins d’une heure, contre trois à cinq jours auparavant.

« Nous entrons dans une phase dans laquelle l’ingénieur devient de plus en plus le manager d’une équipe d’agents », explique le CTO : « les profils juniors sont capables d’opérer au-dessus de leur expérience car l’IA apporte un soutien valable, tandis que le contrôle final reste fermement entre les mains des personnes ».

Développez du code à une toute nouvelle vitesse

L’équipe d’ingénierie de Satispay « a démontré concrètement ce que signifie aujourd’hui se développer à une toute nouvelle vitesse », souligne Thomas Rémy, responsable France, Europe du Sud et META chez Anthropic.

Qui observe : « condenser une feuille de route de 18 mois en seulement 7 et mettre à jour le système de paiement cœur dix fois plus rapide que prévu, c’est le type de changement de rythme qui peut survenir dans les entreprises de pointe. Mettre le potentiel des modèles d’IA avancés à la disposition de l’économie italienne est l’une de nos priorités. »

Pour ce faire, il est essentiel de « gagner la confiance des entreprises italiennes en développant Claude selon les plus hauts standards de sécurité, capable de faire face à des contextes réglementés et cruciaux comme celui des paiements numériques ».

Au-delà de l’ingénierie : finance, marketing, opérations

L’expansion de l’utilisation de Claude au-delà de l’équipe technique s’est faite de manière organique : une fois que les compétences acquises en ingénierie sont devenues visibles en interne, les demandes d’accès ont afflué au rythme d’une vingtaine par jour en provenance de la finance, du marketing et des opérations.

Un signal indicatif : parmi les premiers à demander l’accès figurait le CFO lui-même, qui avait identifié de manière indépendante les possibilités d’analyse financière de l’outil.

Les prochaines étapes du parcours de l’innovation et de l’IA

Satispay expérimente des niveaux d’automatisation supplémentaires, en gardant toujours une personne dans la boucle de décision pour les choix critiques.

Un premier projet pilote implique la génération automatique d’un projet de code à partir de tickets ouverts par d’autres équipes, avec des ingénieurs responsables de l’examen et de l’approbation finale.

Un deuxième programme pilote concerne la protection des transactions financières : l’IA prend en charge la surveillance en temps réel, tandis que l’équipe spécialisée garde le contrôle des décisions critiques.