OpenAI et COBOL : ses modèles visent la migration des systèmes bancaires
OpenAI affirme que ses modèles gèrent mieux COBOL, Fortran et Visual Basic. GPT-6.1 Sol atteint 97,9 % de précision sur des migrations de programmes COBOL.
Par Anthony Rodier
OpenAI indique que ses modèles sont désormais plus performants pour écrire et migrer des logiciels dans des langages anciens, dont COBOL, Fortran et Visual Basic. L'entreprise vise en priorité les banques, dont 40 % reposeraient encore sur des systèmes COBOL, selon ses propres chiffres.
Ces langages voient leur nombre de développeurs diminuer. Les programmeurs COBOL partent progressivement à la retraite, ce qui pousse les établissements concernés à migrer dans les prochaines années, une opération qui coûte de plusieurs millions à plusieurs centaines de millions de dollars et demande beaucoup de temps.
MultiLangBench : un test sur 20 langages
OpenAI explique que ce travail a été guidé par les retours de développeurs et de clients professionnels, car les modèles de code peinent avec les langages anciens. L'entreprise a créé une suite d'évaluation, MultiLangBench, qui demande aux modèles de produire un moteur de base de données compatible avec SQLite dans un langage donné.
Sur 20 langages, GPT-6 Astra obtient un taux de réussite moyen de 87,4 %, contre 26,8 % pour GPT-5.6 Sol. COBOL reste le langage le plus difficile : le taux de réussite d'Astra y est de 72 %. Sur les modèles de la concurrence, on peut lire notre article sur Gemini 4 Argon face à GPT-6 Astra.
Migrer en conservant le comportement des programmes
OpenAI a aussi testé la conversion de programmes COBOL vers C++, Java, Kotlin, Python ou Rust. L'enjeu est de préserver le comportement d'origine, par exemple l'arrondi des nombres comportant trop de décimales ou le traitement des enregistrements manquants.
Dans ce test, GPT-6.1 Sol obtient la meilleure précision, à 97,9 % avec un effort de raisonnement élevé, contre 86,6 % avec un effort faible.
Une validation humaine toujours nécessaire
OpenAI reconnaît qu'une migration n'est réussie que si « tous les tests passent », les programmes bancaires exigeant une grande exactitude. L'entreprise précise que ces capacités aident les équipes qui maintiennent et modernisent des systèmes anciens, mais que leur application à des logiciels en production demande toujours une revue d'experts et des tests au regard des règles métier et des dépendances du système.
Foire aux questions
Pourquoi les banques utilisent-elles encore COBOL ?
Selon OpenAI, 40 % des banques dans le monde s'appuient encore sur des systèmes COBOL, dont la migration vers des langages récents est longue et très coûteuse.
Quel modèle d'OpenAI est le plus précis pour migrer du COBOL ?
GPT-6.1 Sol, avec 97,9 % de précision à effort de raisonnement élevé, contre 86,6 % à effort faible.
L'IA peut-elle migrer seule un système bancaire ?
Non, d'après OpenAI : une revue par des experts et des tests selon les règles métier restent nécessaires avant toute mise en production.
