🚀 Modernisation applicative : l’IA générative peut-elle vraiment changer la donne ?

Dans cet article, nous explorons comment l’artisanat logiciel et l’IA générative peuvent être combinés pour accélérer la modernisation applicative. Nous verrons aussi comment notre solution UPGRAIL permet de réduire jusqu’à 75% l’effort manuel dans ces projets.

Le défi de la modernisation applicative

💡 "Ce qui distingue un leader d’un suiveur, c’est l’innovation !" – Steve Jobs.

Si l’innovation est devenue un impératif pour les entreprises, leur parc applicatif vieillissant constitue souvent un frein majeur. Les systèmes d’information ne suivent pas toujours le rythme effréné des évolutions technologiques. Résultat ?

• Des applications hétérogènes et complexes à maintenir.

• Des risques accrus en termes de sécurité et de conformité.

• Une démotivation des équipes techniques face à des technologies obsolètes.

Face à cette situation, deux approches s’opposent :

👉 Attendre une solution miracle qui automatisera tout.

👉 Adopter une approche pragmatique en modernisant progressivement les applications.

Aucune de ces solutions n’est parfaite… C’est pourquoi nous avons développé une approche hybride qui allie artisanat logiciel et IA générative.

Les limites des approches traditionnelles

📖 Dans son ouvrage "Working Effectively with Legacy Code", Michael Feathers définit un code legacy comme étant "du code sans tests".

Pourquoi est-ce un problème ?

• L’absence de tests empêche toute modification sécurisée du code.

• À l’inverse, des tests bien conçus servent de filet de sécurité lors d’une modernisation.

Michael Feathers préconise une approche progressive et incrémentale, permettant de remplacer petit à petit les composants d’un système sans tout bouleverser.

Le problème ? Cette approche peut être longue et coûteuse, s’étendant sur plusieurs années (exemple : COBOL). D’où l’intérêt des nouvelles solutions d’IA… mais sont-elles vraiment efficaces ?

L’IA générative : un rêve de "baguette magique" ?

Aujourd’hui, l’IA générative a un impact réel sur le travail des développeurs.

✅ Les assistants de code et les agents IA permettent d’accélérer des tâches simples.

⚠️ Mais pour moderniser un système complexe, un supervision humaine reste essentielle.

Le concept de #vibecoding (laisser l’IA coder seule) montre ses limites :

• L’IA ne comprend pas toujours la vision d’ensemble du projet.

• Il existe un risque de modifier involontairement le comportement du système.

D’ailleurs, l’automatisation du refactoring existait déjà avant l’IA générative. Exemple : OpenRewrite, qui applique des "recettes" de migration prédéfinies.

Le problème ? Ces outils ne garantissent pas toujours la cohérence du système après transformation. Une intervention humaine est souvent nécessaire pour "réparer" ce qui ne fonctionne plus.

👉 Alors, comment tirer le meilleur parti de l’IA tout en évitant ces écueils ?

UPGRAIL : la synergie entre IA et artisanat logiciel 🙌

UPGRAIL est une solution qui combine les capacités de l’IA générative avec une approche méthodologique rigoureuse, inspirée des meilleures pratiques d’artisanat logiciel. Son objectif ? Accélérer et sécuriser la modernisation des applications legacy, tout en minimisant l’effort humain et les risques liés aux migrations technologiques.

1ère étape : Un découpage stratégique

• Identifier une première brique applicative représentative à moderniser.

• Cette phase pilote permet de calibrer l’outil et de s’assurer que la migration est maîtrisée avant de l’étendre.

2ème étape : Renforcement des tests

L’IA seule ne suffit pas. Il est essentiel d’avoir un filet de sécurité via une couverture de tests robuste :

• Tests de bout en bout → Vérifient que l’application fonctionne globalement après migration.

• Tests unitaires → Détectent immédiatement les régressions à chaque étape.

💡 Notre solution : un outil automatique d’analyse de testabilité qui génère les tests nécessaires pour sécuriser la migration.

3ème étape : Migration progressive et itérative

L’IA suit un workflow intelligent qui migre dans l’ordre :

• Les fichiers d’infrastructure (Docker, pipelines CI/CD).

• Le code source et les tests, en validant chaque étape.

• La documentation technique, mise à jour en continu.

📌 Si une erreur survient, UPGRAIL ajuste automatiquement le code jusqu’à ce que tous les tests passent.

Les résultats concrets obtenus

Grâce à cette approche, UPGRAIL a permis :

• 75% de réduction de l’effort manuel pour la modernisation.

• La migration réussie de plus de 20 applications (notamment dans la banque).

• Une compatibilité avec plusieurs langages et frameworks : Python, Java, Scala, Spring Boot, etc.

L’impact business est clair :

• Réduction des coûts de maintenance.

• Sécurisation et homogénéisation des applications.

• Libération des équipes techniques pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Mais nous ne comptons pas nous arrêter là… 🚀

Et la suite ?

Nous continuons à enrichir UPGRAIL pour relever des défis encore plus complexes.

📌 Notre prochain objectif : intégrer des transformations architecturales profondes, pour aller au-delà de la simple migration technologique.