D'après Anthropic, son IA Claude peut transformer la modernisation des systèmes COBOL en automatisant l'exploration et la cartographie des systèmes legacy, permettant ainsi de réduire les délais de modernisation de plusieurs années à quelques trimestres. Cette approche pourrait changer la donne dans la modernisation des systèmes critiques utilisés dans les banques, l'aviation et les administrations publiques, qui sont encore alimentés par des centaines de milliards de lignes de COBOL.
Le problème des systèmes COBOL legacy
Les systèmes COBOL, développés il y a plusieurs décennies, sont toujours utilisés dans de nombreux domaines critiques, tels que les banques et les administrations publiques. Cependant, les développeurs qui connaissent ces systèmes sont de plus en plus rares, car ils sont à la retraite ou trop âgés. Cette situation crée un risque important pour la maintenance et la modernisation de ces systèmes.
Comme le souligne Anthropic, la génération de développeurs qui connaît les systèmes COBOL disparaît, ce qui rend difficile la maintenance et la modernisation de ces systèmes. Les entreprises sont confrontées à un dilemme : soit elles maintiennent des systèmes obsolètes, soit elles tentent de les moderniser, ce qui peut être un processus long et coûteux.
La solution proposée par Claude
Claude, l'IA d'Anthropic, promet de résoudre ce problème en automatisant l'exploration et la cartographie des systèmes legacy. Cette approche permet de comprendre les dépendances, les chemins d'exécution et les flux de données dans les systèmes COBOL, ce qui peut prendre des mois à des analystes humains. Claude peut effectuer cette tâche en quelques heures ou trimestres.
Comme l'explique Anthropic, Claude peut cartographier les dépendances dans des milliers de lignes de code, identifier les points d'entrée des programmes, tracer les chemins d'exécution à travers les sous-routines appelées, et documenter les flux de données entre modules. Cela permet aux équipes de se concentrer sur l'évaluation des risques et la logique métier, tandis que l'IA fait le gros du travail de reconnaissance.
Les limites de la méthode
Cependant, la méthode proposée par Claude a ses limites. La qualité du code source conditionne l'analyse, et la migration reste coûteuse. De plus, la prescription exige toujours une expertise humaine expérimentée. Anthropic souligne que Claude ne prétend pas écrire automatiquement une nouvelle architecture, mais plutôt automatiser les tâches exploratoires qui bloquaient traditionnellement les projets de modernisation.
Comme le rappelle Anthropic, la qualité de l'analyse dépend de la qualité du code source. Un système COBOL avec des conventions de nommage chaotiques, des variables globales partout et des commentaires en allemand des années 70 posera des défis même aux meilleurs modèles de langage. De plus, comprendre le code n'est que la moitié du problème, car il faut encore décider vers quoi moderniser, comment gérer la migration des données, et comment tester que le nouveau système reproduit fidèlement le comportement de l'ancien.
Les perspectives
Malgré les limites de la méthode, Anthropic estime que Claude peut changer la nature du problème. La modernisation des systèmes COBOL legacy devient un projet de transformation complexe, mais abordable. La question n'est plus « peut-on se permettre de moderniser ? » mais plutôt « peut-on se permettre de ne pas moderniser ? »
Comme le souligne Anthropic, le pari business est à la hauteur de la révolution : à mesure que la dernière génération de développeurs COBOL prend sa retraite, l'inaction devient le choix le plus risqué. Les entreprises vont devoir faire quelque chose. Reste à voir si les implémentations réelles tiendront les promesses. Les prochains mois nous diront si Claude peut vraiment transformer des décennies de dette technique en opportunité de renaissance technologique ou s'il a simplement déplacé le goulot d'étranglement.
En conclusion, la solution proposée par Claude pour moderniser les systèmes COBOL legacy est une approche innovante qui peut changer la donne dans la modernisation des systèmes critiques. Cependant, il est important de prendre en compte les limites de la méthode et les défis qui subsistent. Les entreprises doivent évaluer les risques et les opportunités de cette approche et décider si elle est adaptée à leurs besoins.
