Modernisation COBOL assistée par l’IA : Pourquoi la compréhension du système est plus importante que la réécriture

Ce que les dirigeants comprennent souvent mal de la modernisation des systèmes legacy 

On considère souvent la modernisation des systèmes legacy comme un défi purement technique : remplacer COBOL, migrer le code ou adopter une nouvelle plateforme. C’est l’approche la plus courante. Pourtant, le principal obstacle est ailleurs : il réside dans la perte progressive de la mémoire de l'entreprise. 

Au fil du temps :  

• Le contexte métier initial s’efface

• Les architectes et les développeurs partent vers d’autres horizons

• La documentation devient obsolète, voire inexistante

• Des correctifs sont appliqués sans repenser la logique sous-jacente 

Le résultat ? Un véritable «patchwork informatique». Le système continue certes à fonctionner, mais plus personne n’a de visibilité claire sur son comportement ou ses dépendances. Pour l’organisation, cette situation génère plusieurs risques majeurs : 

• Vous ne savez pas ce qui risque de se casser lorsque vous modifiez un élément du système. 

• Vous ne pouvez pas estimer avec précision l’effort nécessaire à sa modernisation.

• Vous hésitez à agir, ce qui ne fait qu’aggraver le problème au fil du temps. 

Le véritable risque n’est pas seulement la dette technique. C’est l’incapacité à prendre des décisions. 

Ce qui est très vite devenu évident, c'est à quel point notre hypothèse initiale était fausse. Sur le papier, le système semblait maîtrisé. En réalité, dès que nous avons commencé à l’analyser en profondeur, nous avons découvert un environnement bien plus vaste que prévu, aux dépendances et aux structures de données bien plus nombreuses que quiconque ne l’imaginait. 

C’est précisément au moment où l’on découvre un système bien différent de ce qu’on imaginait que les projets de modernisation perdent leur élan, voire s’arrêtent totalement. 

Benny Vranckx
Business Architect - Cegeka

Pourquoi le contexte compte plus que la vitesse ou les outils 

L’IA est souvent perçue comme un moyen d’accélérer la modernisation : documentation automatisée, compréhension plus rapide des systèmes et migrations accélérées. 

Pourtant, cette vision passe à côté de l’essentiel. 

L’IA ne comprend pas intrinsèquement votre système. Elle en reconstitue le sens à partir du contexte que vous lui fournissez. 

Dans ce cas précis, des agents d’IA ont été utilisés pour :  

• Identifier les points d’entrée et les sources de données du système

• Cartographier les flux de données à travers différents environnements technologiques

• Analyser le code source afin de reconstituer les comportements fonctionnels

• Élaborer une documentation de manière progressive, des mécanismes généraux jusqu’aux flux métiers les plus détaillés 

Au final, cette démarche a permis d’accélérer considérablement les travaux, malgré une phase initiale d’itérations et de corrections. Mais cela n’a été possible que parce que :  

• L’analyse a été guidée phase par phase

• Le contexte a été enrichi en continu

• Les hypothèses ont été clairement formulées puis validées 

Sans cette structure, les résultats devenaient rapidement peu fiables. Comme nous l’avons constaté au cours du projet, l’IA peut se montrer très convaincante, même lorsqu’elle se trompe. Elle comble les lacunes par des interprétations plausibles, ce qui peut orienter les équipes vers de fausses pistes. 

“L’IA ne remplace pas l’expertise humaine. Elle la rend plus essentielle que jamais.”
- Benny Vranckx -

L’une des premières leçons a été de comprendre à quel point il est tentant d’accorder trop vite sa confiance aux résultats générés. À un moment donné, l’analyse IA a produit une description parfaitement cohérente d’un flux qui paraissait totalement crédible, alors qu’elle était, en réalité, presque entièrement erronée. 

Le problème ne venait pas des outils eux-mêmes, mais du manque de contexte et de validation qui les entourait. Cette expérience nous a poussés à expliciter clairement nos hypothèses et à valider chaque étape avec une grande rigueur. 

Benny Vranckx
Business Architect - Cegeka

Comment cela se traduit concrètement dans la pratique 

Dans les environnements d’entreprise complexes, les systèmes legacy reposent rarement sur une seule technologie. Dans ce cas précis, le paysage applicatif regroupait:  

• Des programmes COBOL

• Des scripts Shell

• Du code Perl

• Des procédures SQL

• Des traitements batch

• Des composants VB6 

Ensemble, ils constituaient une chaîne de traitements interdépendants, faisant transiter les données à travers des fichiers, des bases de données et de multiples transformations. 

Comprendre un tel système implique de : 

1.  Cartographier l’ensemble des flux de bout en bout, et pas seulement analyser le code.
2. Distinguer la logique métier centrale des cas particuliers et des exceptions.
3. Identifier les processus toujours actifs et ceux qui subsistent sans être réellement utilisés. 

L’IA a permis :  

• D’analyser plus rapidement des dizaines de flux de processus

• De détecter les composants inactifs ou inutilisés

• De produire une documentation cohérente et reproductible 

Mais le principal bénéfice n’était pas la vitesse gagnée. C’était la clarté obtenue. 

Les enseignements du terrain 

Ce projet a mis en lumière plusieurs enseignements clés, utiles à toute entreprise engagée dans la modernisation de ses systèmes legacy. 

1. Commencez par le processus métier central 

Les systèmes legacy accumulent souvent des décennies d’exceptions superposées au fil du temps.  

Sans une identification préalable du processus central, tous les composants semblent avoir la même importance et la même complexité.

Une fois ce cœur de processus clairement défini : 

• Les exceptions peuvent être identifiées comme des cas particuliers

• La documentation gagne immédiatement en structure

• Les efforts de modernisation deviennent plus ciblés  

2. Explicitez les hypothèses 

L’un des plus grands risques de l’analyse assistée par l’IA réside dans les hypothèses non formulées. 

Quand l’IA comble les lacunes en silence : 

• Les résultats deviennent incohérents

• Les réponses varient d’une exécution à l'autre

• La validation devient complexe 

L’introduction de marqueurs explicites indiquant ce qui était certain, déduit ou supposé s’est révélée essentielle pour produire une documentation cohérente et digne de confiance. 

3. Attendez-vous à une phase d’itération avant d’accélérer 

L’IA ne génère pas de gains d’efficacité dès le départ. 

Dans les premières phases :  

• Vous expérimentez différentes approches
• Vous affinez progressivement les prompts et les agents
• Vous validez systématiquement les résultats 

Ce n’est qu’après ce travail préparatoire indispensable que le processus s’accélère réellement. 

Au final, la production de documentation est devenue reproductible et cohérente. Mais cette maturité n’a pas été faite du jour au lendemain : elle a exigé un travail continu d’itération et de validation. 

Dans la pratique, les premières itérations se sont révélées lentes et parfois frustrantes. Les résultats manquaient parfois de cohérence, les hypothèses devaient être ajustées et les analyses ne pouvaient pas être réutilisées telles quelles. Ce n’est qu’après plusieurs cycles que la méthode s’est stabilisée et que l’accélération attendue s’est concrétisée. 

Benny Vranckx
Business Architect - Cegeka

4. L’expertise humaine reste essentielle 

L’IA s'avère très efficace pour automatiser l'exécution des tâches. 

Mais : 

• Elle ne valide pas la logique métier.

• Elle ne détecte pas spontanément les incohérences.

• Elle ne saisit pas le contexte organisationnel de l’entreprise. 

L’expertise humaine reste indispensable pour : 

• Interpréter les résultats

• Challenger les conclusions produites

• Orienter l’analyse 

“L’IA n’est pas la solution. C’est un puissant accélérateur pour en trouver une.“

- Benny Vranckx -

Une exécution responsable et évolutive : à quoi ressemble-t-elle concrètement ? 

Pour les responsables d’entreprise, l’enjeu dépasse la simple accélération de la documentation : il s’agit d’éclairer la prise de décision. 

Avant même le lancement d’un projet de migration, les organisations acquièrent :  

• Une vision claire du fonctionnement réel du système

• Une compréhension réaliste de sa complexité

• Une visibilité sur les dépendances et les composants inutilisés

• Une base solide pour estimer les efforts et les risques 

C’est ainsi que l’IA passe de l’expérimentation à l’industrialisation. 

Conclusion

L’une des plus grandes erreurs en matière de modernisation des systèmes legacy est de croire que le défi principal réside dans la réécriture du code. En réalité, la première étape, et sans doute la plus critique, consiste à comprendre le système existant. 

L’IA peut considérablement accélérer ce processus. Mais sans contexte, gouvernance ni expertise humaine, elle risque surtout d’amplifier l’incertitude. 

Ce qui fait la différence, ce n’est pas l’outil, mais l’approche : 

•  Une analyse structurée

• Des hypothèses explicites

• Une validation itérative

• Une vision globale 

C’est précisément là qu’un modèle d’industrialisation devient indispensable : une démarche qui combine la puissance de l’IA, la discipline architecturale, la gouvernance et la capacité de déploiement à grande échelle. 

Et c’est sur ce principe que repose l’approche de la Cegeka Software Factory : aborder la modernisation non pas comme un simple exercice technique, mais comme une transformation maîtrisée, axée sur la création de valeur. Une démarche qui commence par la compréhension pour garantir un changement durable. 

Envie d’en savoir plus ?

Cet article fait partie de la série de blogs de la Cegeka Software Factory, dans lesquels nous partageons notre vision de la manière dont les équipes Application Services de Cegeka créent des solutions logicielles à forte valeur ajoutée, soutenues par l’intelligence artificielle. 

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