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DIGITAL THINKERS & DOERS
OCTO TECHNOLOGY I PART OF ACCENTURE
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DIGITAL THINKERS & DOERS
OCTO TECHNOLOGY I PART OF ACCENTURE
Modernisation d’application
legacy assistée par Gen AI
27.05.25 COMPTOIR OCTO
.3
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Nicolas LAURENT Jérémie KLEIN
Les intervenants du Comptoir
.4
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01
02
03
04
05
Agenda
Contexte et enjeux
REX
Apprentissages
Next steps
Q&A
.5
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Contexte
Modernisation par IA :
pourquoi maintenant ?
.6
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Une maîtrise des applications
très hétérogène
Une pression de plus
en plus forte sur la
baisse des coûts
Faire plus avec moins
Des coûts de modernisation
ou de migration souvent
prohibitifs …
… pour un service ISO
De la doc peu exploitable
(quand elle existe)
(*) Flexera State of Tech Spend - 2021 ; Deloitte IT Spending Analysis 2024 …
Le budget des DSI est
majoritairement dédié au
RUN plutôt qu’au BUILD
.7
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Des machines et des Humains
.8
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Les challenges pour moderniser son SI avec l’IA
Validation
Fenêtre de contexte
limité des LLMs
Comment et avec
quels outils ?
.9
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Retour
AirBNB
ThoughtWorks
OCTO x Dataiku
d’expérience
.10
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Migration de code
en tant que “dev
augmenté”
Rétroengineering
Modernisation par IA ?
03
02
01
Migration de code
automatique
.11
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Rétro-engineering de code COBOL
1 500 modules de 10 000 lignes
1 module = 6 semaines d’analyses
Mise en place d’un analyseur de code
AST + LLM => knowledge graph
Graphe accessible via un RAG mis
à disposition des experts métier
2 semaines pour rétro-ingénierer
un module, soit un gain de 4 semaines
de TTM
https://martinfowler.com/articles/legacy-modernization-gen-ai.html
1. Rétroengineering
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Rétroengineering d’une base de code
Java complexe (200k loc, BDD: 70 tables,
140 proc stocks, >100 écrans)
Analyse automatisée pour “dégrossir”
Analyse manuelle assistée par IA
pour approfondir
Vérifications manuelles par carottage
Rétroengineering rapide sans accès
au métier et sans documentation
1. Rétroengineering
.13
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Changement de stack technique
Migration de code 3 500 composants de test
Estimation initiale du délai : 18 mois
Mise en place d’un pipeline de traduction
automatique
Boucles de tests & amélioration
Démarche d’ingénierie test & learn itérative
6 semaines pour tout migrer
Première version du pipeline : 75%
4 jours d’ingénierie additionnelle : 97%
Les 3 pourcents restants à la main
https://medium.com/airbnb-engineering/accelerating-large-scale-test-migration-with-llms-9565c208023b
3. Migration de code
automatique
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Migrations ISO de plusieurs applications sur
du code Java ancien (API, Java client lourd...)
~50 k loc par appli
Peu à pas d’accès aux sachants, pas de doc
Utilisation d’assistants de code et de LLM
de dernière génération
Analyse puis migration
Tests manuels avant / après
Génération de tests autos avant / après
Migrations réalisées avec succès
Ciblage des interventions accéléré
Gains de ~60% du temps par rapport
aux estimations sans IA
2. Migration de code en
tant que “dev augmenté”
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Migrations ISO de scripts SAS en scripts
python autonomes ou hébergés dans DataiKu
Mise en place d’un pipeline d’analyse, transfor-
mation, test et déploiement de scripts SAS
Déploiement automatisé dans DataiKu
Génération du “fil de pensées” facilitant le
debug et les pistes d’audit
40% à 50% de gain de temps sur la traduction
du code
Normalisation des pratiques de réécriture
et de qualité de code
3. Migration de code
automatique
Traduction itérative
dans un langage
et un outil cible
Optimisation de
la traduction
Compilation et
correction automatique
de l’artefact traduit
Code SAS
UCT
Rapport
traduction
UCT UCT
Flux visuel
traduit
Code
traduit
Synthèse
de code
Conversion
de code
Documentation de code
Transformation
Batch
Piste d’audit
de la
transformation
.16
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Apprentissages
ROI
Outillage
Pilotage d’IA
Qualité
Notre avis
.17
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Le ROI est certain, mais difficilement chiffrable
Répétabilité
Outillage
Expertise &
Experiences
.18
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Le bon outillage est facteur clé de succès
Anthropic / Claude Sonnet 3.7 (4 ?)
Google / Gemini 2.5
En SAAS, ou sur AWS / GCP / Azure
Cursor (Commercial)
Cline (OpenSource) + LLM ci-dessus
Du code custom
Du prompt engineering
.19
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Des outils pour exploiter toutes
vos sources de données.
Audio & Vidéo
PDF
DOCx, PPTx, XLSx
.20
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Auto-pilote ? Non ! Copilote ? Oui !
A nous de piloter l’IA (pas l’inverse)
Planifiez AI coding Vérifiez Itérez
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Convertisseurs classiques
๏ Qualité et maintenabilité moyennes
๏ Souvent rigides et peu adaptables aux standards
modernes
LLMs pour la conversion de code
๏ Répliquent fidèlement le comportement initial
๏ Génèrent du code aux designs et standards de la
nouvelle techno
๏ Flexibles, capables de s’ajuster en fonction des
consignes
L’IA peut produire de la qualité … si on l’oriente dans ce sens !
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Prompt de qualité faible : trop ouvert, pas assez déterministe
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Prompt de meilleure qualité : intention de la fonction, doc, cas de tests
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Prompts pour inspiration …
https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools/blob/main/Lovable/Prompt.txt
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Pas de retour en
arrière pour nous !
Ca marche !
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Next steps
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IDENTIFIEZ UN USE CASE SUR UN SCOPE RESTREINT
OUTILLEZ VOUS
TROUVEZ LE BON CASTING
Retro engineering ou migration
Sonnet, Gemini / Cline, Cursor
Profils développeurs séniors, Gen AI “early adopters” , curieux, ouverts d’esprit
LANCEZ VOUS, EXPÉRIMENTEZ, ITÉREZ
Investissez quelques jours puis faite un bilan stop ou encore
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Merci pour votre
attention, place aux
questions / réponses.
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1. 2.
Les Actus OCT
Publication
Tech Trends
Software
Engineering 2025
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catégorie”Ressources”
Conférence
Découvrez les
replays de la Duck
Conf 2025 !
laduckconf.com
4.
Comptoir
OCTO
Agents IA : Tout ce
qu'il faut savoir.
Mardi 17 juin de 9h15 à
10h
Rdv sur octo.com
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