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Morgan Stanley déclare que son outil d'IA a traité 9 millions de lignes de code hérité cette année et a permis d'économiser 280 000 heures de travail pour les développeurs,
Mais des défis restent à relever

Le , par Mathis Lucas

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Morgan Stanley déclare que son outil d'IA a traité 9 millions de lignes de code hérité cette année et a permis d'économiser 280 000 heures de travail pour les développeurs
bien que des défis restent à relever

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.

Citation 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.

Morgan Stanley a formé son outil sur sa propre base de code, y compris sur des langages qui ne sont plus, ou n'ont jamais été, d'usage courant. Plutôt que de traduire automatiquement le code ancien en code moderne, DevGen.AI convertit le code hérité en spécifications en anglais clair. Ces descriptions facilitent la compréhension du fonctionnement du code existant et permettent aux ingénieurs de le réécrire efficacement dans des langages modernes.

Aujourd'hui, les quelque 15 000 développeurs de Morgan Stanley, répartis dans le monde entier, peuvent utiliser l'outil pour toute une série de tâches, notamment la traduction du code existant en spécifications en langage naturel (l'anglais simple), l'isolation de sections du code existant pour les enquêtes réglementaires et autres demandes, et même la traduction complète de sections plus petites du code hérité en code écrit dans un langage moderne.

Des défis restent à relever et la technologie doit encore mûrir

Comme souligné plus haut, DevGen.AI a été entraîné spécifiquement sur le code interne de Morgan Stanley, y compris des langages personnalisés peu répandus, ce qui le rend plus efficace que les outils commerciaux génériques. Il est conçu pour la traduction du code existant en spécifications en anglais simple. Bien qu'il puisse théoriquement traduire du code ancien en code moderne, l'outil ne garantit pas une optimisation complète du nouveau code.

En d'autres termes, DevGen.AI peut réécrire un code Perl en code Python, mais il ne saurait pas nécessairement comment l'écrire en tant que code efficace tirant parti de toutes les capacités de Python. « Et c'est l'une des principales raisons pour lesquelles les humains restent dans la boucle », a déclaré Mike Pizzi.

Selon lui, c'est en traduisant les codes existants en spécifications anglaises, c'est-à-dire en dressant une carte de ce que fait le code, que le logiciel s'avère vraiment efficace. C'est quelque chose qu'un nombre de plus en plus restreint de développeurs, formés à des langages anciens ou spécifiques, sait faire. Selon Mike Pizzi, avec ces spécifications, n'importe quel développeur peut écrire l'ancien code comme un nouveau code dans un langage moderne.

Mike Pizzi a ajouté que plusieurs défis restent à relever et que la technologie doit encore mûrir. Morgan Stanley maintient les programmeurs humains impliqués dans le processus de traduction des codes anciens ou hérités vers de nouveaux langages. Selon Mike Pizzi, Morgan Stanley ne réduirait pas ses effectifs d'ingénieurs logiciels en raison de l'outil d'IA, bien qu'il ait licencié 2 000 de ses 80 000 employés au cours du mois de mars de cette année.

Morgan Stanley a lancé plusieurs applications d'IA pour ses employés, dont une qui les aide à résumer des réunions vidéo et une autre qui leur permet de trouver rapidement des informations à partir du corpus de recherche de l'entreprise. L'année dernière, Ted Pick, PDG de Morgan Stanley, a déclaré aux investisseurs que les outils d'IA pourraient permettre aux employés d'économiser jusqu'à 15 heures par semaine et qu'ils pourraient changer la donne.

Les dirigeants imposent les outils d'IA malgré leurs limites

L'initiative de Morgan Stanley illustre comment l'IA peut être intégrée de manière stratégique pour résoudre des problèmes complexes tels que la modernisation de la base de code des systèmes hérités. Elle souligne également l'importance de solutions personnalisées pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises, en particulier lorsque les outils standards du marché ne suffisent pas. Mais l'approche contraste avec le reste de l'industrie technologique.

Des témoignages d'employés anonymes de Microsoft indiquent que, dans certaines équipes, des solutions techniques efficaces sont écartées au profit de solutions basées sur l'IA, même si ces dernières sont moins performantes. Un ingénieur de Microsoft a rapporté que des algorithmes efficaces étaient parfois délaissés au profit de modèles d'IA, simplement pour suivre la tendance, malgré des performances inférieures et des coûts plus élevés.

Les dossiers de l'État de Washington examinés par Bloomberg ont révélé que « plus de 40 % des personnes licenciées par Microsoft dans l'État en mai travaillaient dans le domaine du développement de logiciels ». Les ingénieurs restants semblent dépassés, frustrés ou stressés par l'intégration rapide et parfois chaotique de GitHub Copilot dans les flux de travail. Ce qui se traduit par un taux de bogue élevé et une augmentation de la charge de travail.

Chez Amazon, l'IA transforme le codage informatique en « un travail à la chaîne ». Les ingénieurs logiciels d'Amazon rapportent que leur travail devient plus mécanique, moins intellectuellement stimulant et davantage axé sur la rapidité d'exécution que sur la qualité ou la réflexion.

Source : Mike Pizzi, responsable mondial de la technologie et des opérations chez Morgan Stanley

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous du fonctionnement de l'outil DevGen.AI de Morgan Stanley ?
L'outil traduit le code ancien en spécifications en anglais plutôt que dans un langage moderne. Qu'en pensez-vous ?

Voir aussi

Les ingénieurs de Microsoft contraints de creuser leurs propres tombes avec l'IA. Ils sont sous pression pour concevoir et adopter des outils capables d'automatiser leurs tâches, ils sont ensuite licenciés

L'IA transforme le rôle des développeurs : leur travail devient plus mécanique, moins intellectuellement stimulant et davantage axé sur la rapidité d'exécution que sur la qualité ou la réflexion

L'IA pourrait déjà réduire le nombre d'emplois de débutant dans la technologie. L'embauche de jeunes diplômés a chuté de 25 % en 2024 et 37 % des employeurs préfèrent embaucher une IA pour les tâches banales
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Avatar de Matthieu Vergne
Expert éminent https://www.developpez.com
Le 01/08/2025 à 2:15
Citation Envoyé par Stéphane le calme Voir le message
« L'un des résultats les plus surprenants a été un changement significatif dans les préférences des développeurs pour l'IA par rapport aux années précédentes, alors que la plupart des développeurs utilisent l'IA, ils l'aiment moins et lui font moins confiance cette année », a déclaré Erin Yepis, analyste principal pour les études de marché et les insights chez Stack Overflow. « Cette réponse est surprenante, car avec tous les investissements et l'attention portée à l'IA dans les actualités technologiques, je m'attendais à ce que la confiance augmente au fur et à mesure que la technologie s'améliorait. »
Ceux qui comprennent comment fonctionne l'IA ne devraient pas trouver cela surprenant. Les investissements, qui améliorent la technologie, et l'attention portée à l'IA, qui lui fait de la publicité, expliquent l'augmentation de son utilisation, pas de la confiance. La confiance vient avec les résultats obtenus lors de son utilisation. Or, à force de l'utiliser, les dévs se rendent comptent des limites de la techno, notamment le fait que cela reste un générateur de texte statistique, voué à générer des illusions à un moment ou à un autre.

Les probabilités de génération d'illusions peuvent être réduites significativement en améliorant l'apprentissage et le contexte, mais jamais tomber à zéro. C'est une limite intrinsèque des LLM. Et comme on leur ajoute des outils dont les résultats passent à nouveau par le LLM afin d'être formatés, même les résultats d'outils fiables sont assujettis au risque d'être déformés par le LLM.

Pour passer le cap des illusions, il faudra passer le cap du LLM. Soit en le rendant secondaire, permettant à un outil fiable de fournir son résultat sans déformation, soit en utilisant des technos (futures) qui n'ont pas ce problème à la place ou en complément du LLM.

C'est un outil utile, donc tout le monde s'y met, c'est normal de voir l'utilisation continuer d'augmenter. Et ça finira dans la boîte à outil requise du dév, donc on va probablement atteindre les ~95% d'utilisation (juste quelques % qui ne pourront pas l'utiliser dans des contextes très spécifiques, ou ni les LLM en ligne ni ceux qui tournent localement ne sont utilisables, pour qurelques raisons que ce soit). Par contre, tant qu'on reste sur cette techno, je ne serait pas surpris d'atteindre les 60-70% de dévs qui ne lui font pas confiance.

On en aura toujours une partie qui lui fera confiance, aveuglément ou par défaut. Soit des juniors, soit ces dévs qui restent incompétents toute leur vie car n'ayant aucun intérêt à s'améliorer. Ceux-là même qui sont 100% remplaçables par l'IA (remplacement qui pourrait les faire sortir du marché du dév, et donc augmenter au delà de 60-70%).

Et je suis convaincu que rien ne chamboulera ça tant qu'on n'aura pas une nouvelle techno que le LLM pour venir régler ce problème d'illusion.
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Avatar de djuju
Membre éprouvé https://www.developpez.com
Le 05/06/2025 à 20:13
Citation Envoyé par Mathis Lucas Voir le message
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. [...] les outils d'IA actuels ne sont pas fiables pour tâches de codage
Effectivement, pour l'instant ce n'est pas vraiment fiable. Alors sur les 280000h, combien sont économisées et combien doivent être compté en dette technique ?
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Avatar de shenron666
Expert confirmé https://www.developpez.com
Le 11/06/2025 à 14:18
Les chiffres, on leur fait dire ce que l'on veut
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Avatar de Axel Mattauch
Membre averti https://www.developpez.com
Le 12/06/2025 à 11:34
Citation Envoyé par Mathis Lucas Voir le message

[...] Plutôt que de traduire automatiquement le code ancien en code moderne, DevGen.AI convertit le code hérité en spécifications en anglais clair. Ces descriptions facilitent la compréhension du fonctionnement du code existant et permettent aux ingénieurs de le réécrire efficacement dans des langages modernes.
Si DevGen.AI sait effectivement faire ça, je pense que c'est louable.
Peut-être y compris pour convertir des codes moins anciens en spécifications en anglais clair ?

J'ai quand même quelques doutes, d'autant que les programmes écrits en code ancien (sic) étaient écrits pour des machines de technologie ancienne, et le code écrit avait une certaine propension a mettre en œuvre des astuces.

Et, même avec des spécifications en langage clair, la transcription -comme l'écriture from scratch- n'est pas chose aisée.

Le plus incompréhensible est qu'il soit possible de pérorer:
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'estimation ne se base-t-elle pas sur le préjugé de type marketing, que la transcription de COBOL, PERL,PL/1,PL/M, ALGOL et consorts en spécification en langue anglaise fait gagner x% de temps au recodage?

Cela reste a voir, donc; mais si c'est avéré, la démarche est intéressante.
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Avatar de Axel Mattauch
Membre averti https://www.developpez.com
Le 01/08/2025 à 12:38
Citation Envoyé par Matthieu Vergne Voir le message
Ceux qui comprennent comment fonctionne l'IA ne devraient pas trouver cela surprenant.
[...]

Pour passer le cap des illusions, il faudra passer le cap du LLM. Soit en le rendant secondaire, permettant à un outil fiable de fournir son résultat sans déformation, soit en utilisant des technos (futures) qui n'ont pas ce problème à la place ou en complément du LLM.

[...]

Et je suis convaincu que rien ne chamboulera ça tant qu'on n'aura pas une nouvelle techno que le LLM pour venir régler ce problème d'illusion.
N'étant ni dev pro, ni initié sérieusement à la techno IA, je ne peux me prononcer doctement.
L'article de Stéphane me parle, et ton commentaire [Matthieu] me paraît tout à fait pertinent.

Eu égard aux caractéristiques du support IA (rapidité, étendue du référentiel, fiabilité incertaine), je me demande si l'IA ne saurait pas jouer magnifiquement et efficacement le rôle du candide. En effet les tests faits par les dev sont biaisés -certes pertinents et ciblés- mais dans le design de produits, confier des tests au candide, s'avère souvent un moyen efficace pour mettre en lumière des anomalies non détectées par le processus normal.
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Avatar de Axel Mattauch
Membre averti https://www.developpez.com
Le 01/08/2025 à 12:52
Citation Envoyé par PhilippeGibault Voir le message
Notre métier n'est pas de faire du code qui marche, mais de faire du code qui dure.

Et la nuance est là.

[...]
C'est la différence entre un bon développeur qui va challenger son code pour le faire tenir sur la durée, et un mauvais développeur qui va juste faire le minimum et faire un machin-chose qui marche, ne faisant même pas de TU des fois.

La dernière catégorie est appelé le "Monkey Codeur".

De mon point de vue, je pense que l'IA va remplacer le Monkey Codeur. Et vu les enjeux économiques que représente la dette technique.
Vu les pertes économiques mais aussi sociales que représente la dette technique, je ne pleure pas la disparition du Monkey Codeur.

Par contre, je ne m'en fait pas pour le codeur qui essaye de challenger son code pour le faire durer.
Car là, il faut une intelligence humaine.

Et là, je ne pense pas que l'IA peut remplacer.
Éclairage très pertinent.

Pour corroborer ce point de vue, je pense qu'on peut le mettre en rapport avec l'évolution technique, qui d'industrielle (l'outil industriel est fait pour durer, investissements sur les compétences,...) est devenue une démarche financière ( vendre vite, produits mal conçus en évolution permanente, bénéfices financiers immédiats...).

Pour le fast business, il faut faire illusion que ça marche, faire croire que vous en avez besoin, remettre en cause le produit dès qu'il est acheté pour en vendre un autre, etc.

Monkey Codeur et IA sont parfaits pour générer des produits à obsolescence intégrée.
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