Et si votre système hérité pouvait expliquer lui-même son fonctionnement?

Une application héritée peut être dépassée sur le plan technologique tout en contenant des décisions d’affaires dont l’organisation dépend chaque jour. Un calcul ajouté il y a plusieurs années peut refléter une règle liée à un produit. Une exception peut découler d’une exigence réglementaire. Le code montre que ces règles existent, mais il n’explique pas toujours pourquoi elles ont été mises en place.

À mesure que l’IA facilite le passage de l’analyse à la transformation, il devient encore plus important de comprendre ces éléments. Avant de générer du nouveau code, les équipes doivent savoir ce que fait réellement le système actuel, quels comportements répondent toujours aux besoins de l’entreprise et quels risques pourraient découler de leur modification.

Dans les entreprises, ces connaissances sont souvent réparties entre le code source, la documentation, les interfaces et l’expérience des personnes qui travaillent avec le système depuis des années.

Il devient de plus en plus difficile de reconstituer ces connaissances à mesure que les systèmes vieillissent et que les employés expérimentés quittent l’organisation. Selon l’étude State of Mainframe Modernization de Kyndryl, publiée en 2025, 70 % des organisations sondées éprouvaient des difficultés à trouver les compétences nécessaires pour moderniser leurs systèmes centraux. De plus, 39 % ont mentionné le départ à la retraite d’employés et la perte de leurs compétences spécialisées comme un défi.

Une entreprise peut donc savoir exactement quelle application elle souhaite moderniser sans avoir une compréhension complète des règles d’affaires, des dépendances et des comportements du système qui la sous-tendent. C’est un enjeu important, car modifier des mécanismes mal compris peut perturber des processus sur lesquels l’entreprise compte toujours.

Comprendre un système existant et le transformer sont deux défis distincts. Il faut d’abord savoir ce que le système fait réellement avant de décider ce qui doit changer. Cette approche, comprendre d’abord, transformer ensuite, est également au cœur de la façon dont Wynxx aborde la modernisation des systèmes hérités.

L’IA peut analyser le code des systèmes hérités et leurs dépendances pour reconstituer des règles d’affaires et des comportements qui sont parfois mal documentés ailleurs. Mais découvrir une règle ne signifie pas nécessairement qu’elle répond toujours aux besoins actuels de l’entreprise.

Une règle déduite du code peut décrire avec précision le fonctionnement actuel du système. Elle peut correspondre à une exigence d’affaires essentielle ou simplement être un vestige d’un ancien produit, d’un processus désuet ou d’une solution de contournement. L’IA peut rendre cette logique visible, mais ce sont encore les personnes qui doivent déterminer ce qu’elle signifie pour le futur système.

Wynxx applique cette approche en analysant les applications héritées afin de reconstituer les règles d’affaires, les dépendances et les comportements du système avant la transformation. Ces connaissances sont ensuite organisées en spécifications structurées qui peuvent être examinées et validées. Elles permettent de définir ce que le système modernisé doit préserver et d’orienter les étapes suivantes de la transformation. Le système transformé peut ensuite être validé en fonction de ces spécifications et du système d’origine.

Pour les entreprises, les possibilités vont donc bien au-delà d’une transformation plus rapide du code hérité. En facilitant la compréhension des systèmes existants, l’IA permet aux équipes de prendre des décisions mieux éclairées pour préserver les règles d’affaires et les comportements essentiels qui devront continuer d’être pris en compte à l’avenir.

Quoi d’autre pourrait être plus près que vous ne l’imaginez? Découvrez la liste de souhaits de Wynxx pour 2027.