OpenAI s’attaque à la migration des projets en COBOL
OpenAI a de nouvelles envies de conquête, cette fois dans le champ de ce qu’elle nomme « les langages à faibles ressources ». L’entreprise vise explicitement cette fois les vieux, voire très vieux langages, au premier rang desquels le COBOL.
Le COBOL (Common Business-Oriented Language) est un langage de programmation créé en 1959, toujours largement utilisé aujourd’hui. Selon une enquête de Reuters en 2024, il fait fonctionner 40 % des systèmes bancaires en ligne, 80 % des transactions par carte de crédit en personne et 95 % des transactions aux distributeurs automatiques. Ces chiffres illustrent son rôle central dans des secteurs critiques comme la finance ou les services automatisés. Pourtant, malgré sa robustesse, le COBOL souffre d’un déficit de développeurs formés à ce langage. D’autres langages anciens comme le Fortran, utilisé pour les prévisions météorologiques ou l’analyse de sûreté des réacteurs nucléaires, rencontrent des défis similaires. Ces langages sont qualifiés de « à faibles ressources » car leur documentation et leur code sont moins accessibles pour entraîner les modèles d’intelligence artificielle par rapport à des langages modernes comme Python ou JavaScript.
Migrer des logiciels écrits en COBOL ou en Fortran vers des langages modernes comme C++, Java, Kotlin, Python ou Rust pose plusieurs défis. OpenAI souligne que la documentation est souvent incomplète, que les développeurs d’origine ont quitté l’entreprise, et que les règles métier (logiques spécifiques au domaine) ne sont parfois documentées que dans le code lui-même. Par exemple, le COBOL utilise une arithmétique à virgule fixe, qui supprime automatiquement les décimales excédentaires sauf si un arrondi est explicitement demandé. Une migration mal réalisée peut donc produire des résultats financiers différents sans générer d’erreur visible. Ces problèmes rendent les migrations complexes et risquées, surtout pour des systèmes critiques où la précision est essentielle.
Pour mesurer les progrès de ses modèles d’intelligence artificielle dans la migration de logiciels, OpenAI a créé deux évaluations. La première, MultiLang, teste la capacité des modèles à créer un moteur de base de données compatible avec SQLite dans 20 langages différents, en partant de zéro. La seconde évaluation se concentre spécifiquement sur la migration de programmes en COBOL, en vérifiant si les modèles préservent le comportement exact des logiciels originaux. Les résultats montrent une progression significative : le modèle Astra atteint 87,4 % de réussite sur MultiLang, contre 26,8 % pour GPT-5.6 Sol. Pour la migration COBOL, GPT-6.1 Sol obtient 86,6 % d’exactitude avec un effort minimal, contre seulement 5,4 % pour GPT-5.6 Sol. Avec un effort de raisonnement accru, ce score grimpe à 97,9 %. Ces chiffres démontrent une amélioration notable des capacités des modèles OpenAI.
Malgré ces résultats prometteurs, les évaluations d’OpenAI soulèvent des questions sur leur transparence. Par exemple, l’évaluation spécifique au COBOL n’est pas détaillée : on ignore le nombre de programmes testés, leur taille ou leur similarité avec des logiciels réels. Contrairement à MultiLang, qui dispose d’un dépôt GitHub public, l’évaluation COBOL n’est pas reproductible par des tiers indépendants. Cela rend difficile une vérification objective des performances. De plus, les tests sur SQLite (un projet largement documenté) sont moins représentatifs que ceux sur le COBOL, où les ressources disponibles sont bien moindres. OpenAI reconnaît d’ailleurs que les résultats doivent être validés par des experts humains avant toute application en production, car les règles métier et les dépendances des systèmes peuvent introduire des risques non détectés par les modèles.
Les avancées d’OpenAI pourraient avoir un impact majeur sur l’industrie du logiciel, notamment pour les entreprises dépendantes de langages comme le COBOL. La possibilité de migrer ou de moderniser des systèmes critiques avec l’aide de l’IA pourrait réduire les coûts et les délais, tout en limitant les risques liés à la pénurie de développeurs qualifiés. Cependant, OpenAI insiste sur le fait que ces outils **ne remplacent pas une expertise humaine**. Les migrations doivent toujours être supervisées par des spécialistes pour garantir la conformité avec les règles métier et éviter des erreurs coûteuses. Cette technologie arrive à un moment où de nombreux projets de réécriture sont lancés, portés par une course aux performances et à l’innovation dans le domaine de l’IA.
