L'engouement actuel pour l'IA est immense, porté par les Copilots, les LLMs, les MCP et les outils génératifs qui prétendent pouvoir moderniser ou réécrire le code automatiquement. La plupart d'entre nous ont entendu les entreprises affirmer : "Nous expérimentons l'IA pour accélérer notre modernisation".
Mais en creusant ce qu'elles font réellement, on ne trouve souvent que quelques scripts, un peu de parsing de documentation et beaucoup de résultats décevants. La raison est simple : l'IA est brillante avec le langage, mais complètement aveugle en matière d'architecture logicielle. Elle a besoin de digérer d'énormes volumes de code et d'interactions pour comprendre véritablement l'architecture d'une application. Plus encore, elle a besoin de certitudes sur les dépendances exactes — tant explicites qu'implicites — au sein des structures du système.
En termes simples :
L'IA peut lire le code, mais elle ne peut pas comprendre les systèmes. Elle ne sait pas qu'un programme COBOL dialogue avec une transaction CICS, qui elle-même accède à une table DB2, lue ensuite par un job batch nocturne qui envoie des données vers une interface SAP. Elle ne voit que des mots.
C'est là que le Software Intelligence de CAST change complètement la donne.
CAST donne du contexte à l'IA
Lorsque CAST analyse une codebase, il ne se contente pas de scanner des fichiers. Il construit un modèle structurel du système : comment interagissent les éléments du programme, les données, les transactions et les technologies. Et il le fait en utilisant des méthodes déterministes, sans devinettes.
Ce modèle est l'ingrédient manquant pour rendre l'IA pertinente dans le cadre de la modernisation.
Il faut envisager les choses ainsi :
| IA seule | CAST + IA |
|---|---|
| Voit le code comme du texte | Voit le code comme un système |
| Peut résumer, mais pas raisonner | Peut raisonner sur la base de la structure |
| Produit des suggestions plausibles | Produit des insights traçables et fondés sur des preuves |
Une analogie que j'aime utiliser est que CAST fournit la carte, tandis que l'IA assure la narration. L'IA peut expliquer, résumer et émettre des hypothèses, mais seulement si elle sait où se trouvent les choses. CAST est l'élément qui lui indique où tout se trouve et comment tout est connecté. C'est ici que la nouvelle fonctionnalité serveur MCP de CAST devient clé pour alimenter l'IA avec le contexte nécessaire via un protocole standardisé.
Du code à la clarté
CAST génère un dataset enrichi, une sorte de "Software Knowledge Graph" (graphe taxonomique et ontologique) qui révèle les dépendances, les flux de données, les technologies et les couches d'architecture. C'est ce qui le rend si puissant lorsqu'il est couplé à un modèle ou un agent d'IA. Soudainement, l'IA ne parle plus de code dans l'abstrait, elle parle de votre système, de vos risques et de vos dépendances.
C'est un changement radical.
Cela transforme l'IA : elle passe du statut de gadget pour démos impressionnantes à celui d'outil capable de participer à de réelles conversations d'ingénierie ou de modernisation.
Imaginez demander à un chatbot :
"Quels composants de notre application de polices d'assurance dépendent de DB2 ?"
"Quels modules seraient les plus faciles à conteneuriser en priorité ?"
"Peux-tu générer un résumé exécutif de nos priorités de modernisation du portfolio ?"
Si ce chatbot est soutenu par la Software Intelligence de CAST, il peut répondre aux trois questions avec précision et contexte.
L'intégration
Alors, comment cela fonctionne-t-il en pratique ? Il existe plusieurs voies d'intégration, selon la maturité de la stratégie IA de l'organisation.
Dans certains cas, CAST exporte les données via l'API REST de CAST, en CSV ou GraphQL, et cela devient partie intégrante d'une couche de récupération (retrieval layer) pour un modèle d'IA. Le Large Language Model (LLM) n'a plus besoin d'inventer l'information ; il récupère les faits directement depuis CAST.
Dans d'autres configurations, CAST alimente l'IA en utilisant le Model Context Protocol (MCP), permettant à tout agent ou outil IA compatible MCP de raisonner sur un portfolio ou une application spécifique : recommander des séquences, identifier des hotspots ou même rédiger des plans de modernisation basés sur les dépendances.
Et dans certains scénarios d'entreprise, les sociétés intègrent les données de CAST directement dans leurs propres graphes de connaissances internes ou leurs pipelines RAG. C'est là que les choses deviennent extrêmement intéressantes, car CAST devient une partie de la "mémoire IA" de l'entreprise. Leurs copilots peuvent répondre avec précision aux questions sur les systèmes en utilisant des données vérifiées plutôt que des heuristiques.
Le type de données que l'IA consomme
La force de la combinaison entre l'IA et CAST réside dans la variété et la précision de la Software Intelligence fournie par CAST. Voici une façon simple de visualiser cela :
| Type d'Information | Ce qu'elle décrit | Comment l'IA l'utilise |
|---|---|---|
| Structure de l'application | Programmes, composants et leurs liens | Comprend ce qui existe et comment c'est construit |
| Dépendances | Appels, accès aux données, flux inter-systèmes | Détecte les zones d'impact et les blocages à la migration |
| Stack technologique | Langages, bases de données, frameworks | Classifie les routes de modernisation |
| Métriques structurelles | Complexité, couplage, dette technique | Priorise en fonction de l'effort et du risque |
| Data Lineage | De la source à la cible | Explique la conformité ou l'impact métier |
| Historique des changements | Vélocité et volatilité du code | Identifie les composants stables vs volatiles |
C'est ce qui rend le contexte fourni par CAST si crucial. Il donne de la crédibilité à l'IA. L'IA ne peut pas "halluciner" ces données, elles sont factuelles. Elles sont dérivées de manière déterministe directement du code source et de l'architecture elle-même.
Démontrer la valeur
Pas besoin d'une intégration complexe pour voir cela en action. Même un scénario simple peut démontrer le concept instantanément.
Prenez un petit résultat d'analyse CAST, un export JSON ou même les résultats du dashboard. Alimentez un assistant IA comme ChatGPT, Claude, Gemini ou un GPT interne avec ces quelques données. Puis posez une question pratique :
"Quelles applications sont les plus adaptées pour un cloud replatforming en premier ?"
"Résume les principaux risques identifiés dans le portfolio par domaine métier."
Voilà, En quelques secondes, l'IA générera une explication structurée et lisible pour l'humain, directement liée aux découvertes de CAST. Elle ne remplace pas CAST, elle traduit CAST en langage humain. Pour une preuve de valeur rapide (Proof of Value), c'est très puissant.
Cela montre non seulement ce que CAST fait, mais ce que vous pouvez faire avec CAST une fois intégré dans une stratégie IA plus large.
Pourquoi c'est important maintenant
Actuellement, la plupart des entreprises sont sous pression pour "mettre de l'IA partout et tout de suite", y compris dans leurs efforts de développement logiciel, de maintenance et de modernisation. Mais beaucoup peinent à connecter l'IA à quelque chose de tangible. CAST leur offre ce point d'ancrage.
- Il rend les résultats de l'IA fiables car basés sur des données d'architecture vérifiées.
- Il rend les insights de CAST accessibles car l'IA peut les expliquer en langage naturel.
- Il rend la modernisation plus rapide car l'IA peut synthétiser les données de CAST en plans, résumés et recommandations.
Les dirigeants peuvent dire à leurs conseils d'administration : "Nous utilisons l'IA pour accélérer la modernisation", et ce sera vrai, mais d'une manière explicable, sûre et piloté par des données déterministes.
Une perspective plus large
Si l'on y réfléchit, CAST et l'IA résolvent deux moitiés opposées du même problème. CAST excelle dans la précision ; l'IA excelle dans la communication. CAST construit la vérité technique. L'IA donne une voix à cette vérité.
Ensemble, ils créent un pont entre la connaissance profonde du système et la prise de décision humaine.
C'est pourquoi les entreprises voient l'IA comme un multiplicateur de force pour CAST, rendant les insights de CAST visibles, explicables et utiles pour une audience plus large. Et inversement, elles voient CAST comme un multiplicateur de force pour l'IA, lui fournissant le contexte structurel dont elle a besoin pour raisonner et opérer des changements efficaces sur les systèmes existants.
Toute grande organisation qui expérimente avec des copilots internes ou des assistants de modernisation finit par réaliser qu'elle a besoin d'une base de connaissances technique et fiable.
CAST fournit d’ores et déjà cette base.
