En bref
- Le COBOL reste très présent dans les banques, malgré le manque croissant de développeurs spécialisés.
- OpenAI affirme que ses modèles peuvent mieux comprendre ce langage et convertir ses programmes.
- L’IA pourrait accélérer les migrations, mais la supervision d’experts reste indispensable.
Près de 40% des banques dans le monde reposent encore sur des systèmes en COBOL (COmmon Business Oriented Language). Ce chiffre, avancé par OpenAI, dit tout du problème. Ces logiciels sont anciens, critiques, chers à remplacer, et les développeurs capables de les maintenir se font de plus en plus rares. Résultat, la migration vers des langages plus récents n’est plus un projet lointain, c’est un chantier qui approche vite.
Pourquoi le COBOL reste un sujet brûlant dans la banque ?
Le nerf de la guerre, c’est le coût. Passer d’un socle en COBOL à une architecture moderne peut demander des millions, voire des centaines de millions d’euros, selon OpenAI. Et ce n’est pas qu’une affaire de budget. Il faut aussi du temps, des équipes, et une connaissance métier très fine.
Mais il y a un autre mur en face. Les programmeurs spécialisés dans COBOL partent progressivement du marché du travail, ce qui pousse les banques encore équipées de ces systèmes à préparer leur sortie dans les prochaines années. Bref, garder l’ancien coûte cher, mais le remplacer n’a rien d’une promenade.
Des modèles enfin plus solides sur les vieux langages
OpenAI explique avoir amélioré ses modèles pour le COBOL, mais aussi pour Fortran et Visual Basic. L’entreprise dit s’être appuyée sur les retours de développeurs et de clients professionnels, parce que les modèles de code restent globalement en difficulté sur ces langages plus anciens.
Pour mesurer ces progrès, OpenAI a mis au point MultiLangBench, une batterie de tests qui demande aux modèles de créer des moteurs de base de données compatibles SQLite dans un langage donné. Sur 20 langages, GPT-6 Astra a obtenu un taux moyen de réussite de 87,4%, contre 26,8% pour GPT-5.6 Sol. Le COBOL reste malgré tout le plus coriace, avec 72% de réussite pour Astra.
Le vrai test, migrer sans casser le métier
Là où ça devient sérieux, c’est sur la migration elle-même. OpenAI a évalué ses modèles sur la conversion de programmes COBOL vers C++, Python, Rust, Java ou Kotlin, en demandant de préserver exactement le comportement initial.
Ce point compte énormément dans la banque. Un programme doit continuer à gérer correctement les arrondis sur des décimales en trop, mais aussi les enregistrements manquants. Sur cet exercice, GPT-6.1 Sol a signé le meilleur score, avec une précision de 97,9% quand l’effort de raisonnement est élevé, et 86,6% à effort faible.
OpenAI tempère malgré ses résultats
OpenAI ne vend pas ça comme une solution magique. L’entreprise rappelle qu’une migration n’est réussie que si tous les tests passent, ce qui paraît évident, mais dans un contexte bancaire, c’est la base absolue.
Et c’est sans doute le point le plus important. Même avec de bons scores, appliquer ces modèles à un logiciel de production impose encore une revue experte et des tests complets par rapport aux règles métier et aux dépendances du système. L’IA peut aider à bouger l’héritage. Elle ne signe pas encore le chèque toute seule.
