Chaque fois que vous retirez de l’argent à un distributeur, il y a des chances qu’une ligne de COBOL s’exécute quelque part. Ce langage de programmation inventé en 1959 continue de faire tourner l’infrastructure critique de la finance, de l’aviation et des administrations publiques. Le problème ? Les personnes qui ont construit ces systèmes sont à la retraite depuis longtemps, et les universités ne forment presque plus personne à ce langage.
Anthropic vient de publier un article détaillant comment Claude pourrait changer la donne dans la modernisation des systèmes COBOL. Comme avec la cybersécurité il y a quelques jours, l’entreprise avance que l’IA peut automatiser les phases d’exploration et d’analyse qui consommaient traditionnellement l’essentiel du temps et du budget. On parle littéralement de comprendre ce que des développeurs ont écrit, sans documentation, il y a plusieurs dizaines d’années.
Et il ne s’agit pas de remplacer magiquement du vieux code par du Python moderne en un prompt. La promesse est plus subtile… et plus intéressante.
Pourquoi moderniser du COBOL est un challenge de taille
Quand vous refactorisez du code moderne, vous connaissez généralement le langage, l’architecture, et vous avez probablement des tests automatisés. Avec COBOL, vous faites de l’archéologie logicielle dans des systèmes conçus sous Nixon, modifiés des centaines de fois, sans que la documentation suive. La connaissance métier existe uniquement dans le code lui-même et il est très probable que l’absence de documentation soit due à un « développeur qui savait ce que ça faisait ».
Avec Claude, Anthropic identifie correctement le blocage historique : comprendre un système legacy coûtait traditionnellement plus cher que le réécrire. Sauf que réécrire implique des risques monumentaux — vous perdez potentiellement des décennies de corrections de bugs et de logique métier obscure, mais critique.
Dans une approche classique du problème, des armées de consultants, ingénieurs et développeurs passent des années à cartographier manuellement les workflows. Résultat : confrontées à la lenteur et au coût, la plupart des organisations préfèrent ne rien toucher, au risque de se retrouver avec un système critique que plus personne ne comprend vraiment.
L’outil d’Anthropic ne prétend pas écrire automatiquement une nouvelle architecture. Son positionnement est plus intelligent : automatiser les tâches exploratoires qui bloquaient traditionnellement les projets de modernisation.
Concrètement, 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. Ce qui prenait des mois à des analystes humains devient une question d’heures.
Plus intéressant encore : l’outil va au-delà de la cartographie. Il identifie les structures de données partagées, les opérations sur fichiers qui créent du couplage entre modules, et les dépendances implicites que même un développeur expérimenté mettrait du temps à repérer.
La bascule est là : les équipes peuvent se concentrer sur l’évaluation des risques et la logique métier pendant que l’IA fait le gros du travail de reconnaissance. Anthropic évoque une réduction des délais de modernisation « de plusieurs années à quelques trimestres ».
Les limites d’un projet déjà révolutionnaire
Plusieurs questions restent en suspens. D’abord, la qualité de l’analyse dépend forcément 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.
Ensuite, comprendre le code n’est que la moitié du problème. 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… y compris ses bugs historiques qui sont peut-être devenus, avec le temps, des fonctionnalités.
Anthropic ne détaille pas non plus le niveau d’expertise humaine requis. Un développeur junior armé de Claude ne remplacera probablement pas un architecte système chevronné. L’IA accélère le diagnostic, mais la prescription reste un travail profondément humain.
Enfin, il y a la question du coût. Claude n’est pas gratuit, et même avec une compression des délais, les projets de modernisation COBOL restent des chantiers techniques colossaux. L’équation économique s’améliore, certes, mais on ne passe pas du prohibitif au gratuit d’un coup.
Mais au-delà des promesses marketing, ce qui est fascinant dans cette approche, c’est qu’elle change la nature du problème. Jusqu’ici, moderniser du COBOL relevait souvent du pari stratégique à haut risque que peu d’organisations osaient prendre — surtout quand on parle de banques, d’armée ou d’aviation. Avec des outils comme Claude, cela 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 ? » Le pari business d’Anthropic 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. Et 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.
Quoi qu’il en soit l’action d’IBM a plongé après l’annonce : l’entreprise américaine est l’un des principaux acteurs de la modernisation à l’ancienne des architectures COBOL. Les marchés sont prévenus.
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