La modernisation du code hérité est l'une des tâches les plus difficiles de l'ingénierie logicielle. Les ingénieurs doivent faire face à plusieurs défis qui nécessitent des investissements colossaux en matière de coûts et de temps. Mais Morgan Stanley affirme que l'IA permet de réduire la complexité de cette tâche. Morgan Stanley a rapporté que son outil d'IA interne a traité 9 millions de lignes de code ancien cette année, ce qui a permis à ses ingénieurs d'économiser 280 000 heures de travail. Toutefois, la banque affirme que plusieurs défis restent à relever, car les outils d'IA actuels ne sont pas fiables pour les tâches de codage.Les banques et de nombreuses autres organisations à travers le monde s'appuient encore sur des systèmes hérités écrits dans de vieux langages comme le COBOL ou le Perl. La plupart cherchent aujourd'hui à réécrire leurs anciens logiciels dans des langages modernes, comme Python ou Java, car ils sont plus efficaces, maintenables et utilisés par les développeurs actuels. Face à ce défi, Morgan Stanley a mis au point un outil d'IA interne appelé DevGen.AI.
Morgan Stanley a présenté DevGen.AI en janvier. L'outil, qui tire parti des modèles GPT d'OpenAI, traduit le code des anciens langages, tels que Perl (publié en 1987), en anglais simple, que les développeurs peuvent ensuite utiliser comme base pour réécrire le code dans des langages plus récents tels que Python. Mike Pizzi, responsable mondial de la technologie et des opérations chez Morgan Stanley, a laissé entendre qu'il s'agit d'une approche efficace.
Selon lui, au cours des cinq mois qui ont suivi son lancement, DevGen.AI a traité 9 millions de lignes de code, permettant aux 15 000 développeurs de l'entreprise d'économiser 280 000 heures de travail. « L'élimination d'une telle quantité de travail fastidieux est un événement majeur », a écrit un critique.
Développement et fonctionnement de programme DevGen.AI
La modernisation des logiciels hérités a toujours été un véritable casse-tête pour les organisations, qui disposent parfois d'un code datant de plusieurs dizaines d'années, susceptible d'affaiblir la sécurité et de ralentir l'adoption de nouvelles technologies. Par exemple, il devient difficile de trouver des développeurs qui savent encore coder en COBOL, un langage qui a fêté ses 60 ans 2019. Bien que les anciens systèmes sont fiables, ils sont coûteux à entretenir.
Selon les entreprises d'IA, la modernisation des logiciels hérités est l'un des cas d'utilisation les plus adaptés aux assistants d'IA de codage. Mais les outils d'IA existant souffrent de nombreuses lacunes qui frustrent les ingénieurs. Selon Mike Pizzi, Morgan Stanley a choisi de construire son propre logiciel d'IA en interne parce que les entreprises technologiques n'avaient pas de solutions qui pouvaient répondre aux spécifications exactes de Morgan Stanley.
Les outils commerciaux manquaient d'expertise pour déchiffrer les anciens langages de codage, en particulier ceux qui sont spécifiques à une entreprise. Ces outils commerciaux sont excellents pour écrire des codes nouveaux et modernes. Cependant, Mike Pizzi a expliqué qu'ils n'ont pas nécessairement autant d'expertise dans les langages de programmation moins populaires ou plus anciens, ou dans ceux qui sont adaptés à une organisation donnée.
Envoyé par Mike Pizzi
C'est un domaine sur lequel travaillent de nombreuses entreprises technologiques, mais pour l'instant, leurs offres n'ont pas la flexibilité dont les entreprises ont besoin. C'est pourquoi Morgan Stanley a choisi de ne pas attendre. Nous avons constaté que le fait de le construire nous-mêmes nous donnait certaines capacités que nous ne voyons pas vraiment dans certains produits commerciaux. Les outils disponibles sur le marché pourraient encore évoluer pour offrir ces capacités, mais nous avons vu l'opportunité de prendre de l'avance.
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