Fujitsu annonce le lancement de Fujitsu Application Transformation (service de transformation des applications Fujitsu), basé sur la plateforme d’IA générative Fujitsu Kozuchi (« petit marteau » de Fujitsu). Ce service utilise des technologies d’IA générative pour analyser automatiquement le code source de systèmes anciens (Legacy System) comme COBOL et produire des documents de conception, simplifiant considérablement les processus d’analyse manuels extrêmement chronophages du passé, afin d’aider les entreprises à améliorer l’efficacité de leur transformation vers le moderne. À compter d’aujourd’hui, ce service est officiellement proposé aux entreprises du monde entier selon un modèle SaaS.
La plateforme d’IA générative de Fujitsu « Fujitsu Kozuchi »
Ce nouveau service de Fujitsu s’adresse principalement aux systèmes de legacy (Legacy System) difficiles à maintenir au sein des entreprises. Il exploite la plateforme d’intelligence artificielle générative nommée Fujitsu Kozuchi (le « petit marteau » de Fujitsu) pour automatiser le processus de décryptage du code et de rédaction de documents, qui nécessitait auparavant une intervention manuelle de la part d’ingénieurs. D’après les données fournies officiellement, ce service peut réduire d’environ 97 % le temps nécessaire à la production des documents de conception. Par rapport à un traitement 100 % manuel dans le passé, ou à l’utilisation d’une IA générative de usage général, cette technologie, grâce à des processus d’analyse standardisés, résout le problème d’un haut seuil de compréhension et du caractère chronophage des langages de programmation anciens (comme COBOL), en permettant aux entreprises de maîtriser plus rapidement l’architecture et les caractéristiques des systèmes existants, afin de poser les bases des migrations de systèmes ou des transformations vers le moderne à venir.
Comment résoudre les problèmes d’« hallucinations » de l’intelligence artificielle ?
Afin de garantir que les documents techniques produits soient exacts, Fujitsu combine des techniques de knowledge graph (Knowledge Graph) et de génération augmentée par la recherche (Retrieval-Augmented Generation, RAG). Ce mécanisme de gestion RAG, conçu pour optimiser le génie logiciel, peut extraire avec précision des informations liées à partir d’une grande quantité de code source, évitant ainsi le risque d’hallucinations (Hallucination) fréquemment associé aux IA génératives. Les données techniques indiquent que cette méthode peut porter l’exhaustivité des informations à 95 %, tout en prévenant les omissions. En établissant un knowledge graph de connaissances des actifs et en collaborant avec un grand modèle de langage (LLM), les documents de conception produits améliorent la lisibilité de 60 % par rapport aux méthodes traditionnelles, résolvant efficacement les difficultés de compréhension du code dans des logiques complexes.
Quelles sont les fonctions concrètes d’analyse logicielle et de visualisation ?
Le service se compose de deux éléments centraux : d’abord « analyse logicielle et visualisation ». Cette fonctionnalité peut automatiquement dessiner une carte logicielle, présentant de manière intuitive la structure fonctionnelle des applications, en classant tous les langages de programmation, en identifiant du code source redondant ou similaire, afin d’évaluer le niveau de difficulté de la migration du système vers un environnement ouvert. Ensuite, « ingénierie inverse de documents de conception logicielle ». Cette partie se concentre sur l’extraction de la logique à partir des actifs existants et la génération de documents faciles à lire. Grâce à cette approche intégrée, les entreprises peuvent non seulement visualiser la structure des applications « en boîte noire », mais aussi obtenir des documents techniques de haute qualité. Cela présente une grande valeur pratique pour des secteurs comme la finance et le retail, qui manquent de données de conception d’origine ou qui font face à une rupture d’équipe de développement.
Fujitsu prévoit de fournir cette technologie au Japon à partir du 30 mars 2026, via un modèle de logiciel en tant que service (SaaS), et prévoit d’étendre progressivement les fonctionnalités à compter de l’exercice fiscal 2026. Les orientations de développement futures incluent le refactoring (restructuration) du code source existant, la réécriture automatique du code et, par la suite, un support d’exploitation et de maintenance. En outre, l’équipe de R&D prévoit également d’introduire des fonctionnalités interactives, afin que les développeurs puissent communiquer avec l’intelligence artificielle, valider les spécifications des applications ou évaluer l’impact des modifications du code.
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