22 janvier 2025 –
Fin 2024, l’IA agentique a pris son envol grâce à l’arrivée de modèles de raisonnement avancés comme OpenAI o1, Microsoft Phi 4 ou plus récemment Deepseek r1. Ce concept est simple à comprendre mais plus complexe à réaliser: c’est la capacité de créer des essaims d’agents IA qui collaborent de manière autonome ou hybride avec l’humain pour résoudre des tâches complexes. Ces tâches nécessitent une capacité de raisonnement apprfondie avant d’orchestrer le reste des agents.
Des cas d’usage de plus en plus complexes sont faisables. Par exemple, chez Awels Engineering, nous travaillons sur ceux relatifs à la maintenance prédictive ou encore à l’accélération de l’adoption du “Platform Engineering”. Ce dernier point consiste à enrichir les équipes de développements avec des agents capables de réaliser les tâches courantes à faible valeur ajoutée (documentation, bug fix, évaluation de katas, testing…). L’objectif est de réduire au maximum la charge cognitive des équipes pour se focaliser sur la réflexion pure et la production de solutions innovantes.
Application de l’IA agentique à la dette applicative
Cela ouvre de nouvelles perspectives pour un sujet chaud de l’actualité informatique : le traitement de la dette applicative. En effet, le patrimoine applicatif d’une entreprise se divise en 2 mondes (hormis les solutions SaaS): les progiciels dont la dette est normalement traitée par les éditeurs et les applications maisons dont la dette ne fait souvent que s’accumuler. En effet, dans la majorité des cas, la refonte applicative est très coûteuse et souvent pour une faible valeur métier. Par conséquent, il est très fréquent que des frameworks complètement obsolètes soient encore massivement utilisés dans les entreprises.
Le résultat, c’est la perte de connaissances de ce qu’est cette application, avec le remplacement des développeurs l’ayant conçue. Cela aboutit à des applications que l’on traîne des années et qui seront éventuellement décommissionnées, un jour, si le besoin métier évolue de manière importante voire disparaît.
Dans nos expériences passées, nous avons vu des taux de dette tellement élevés que traiter l’ensemble des applications pouvait prendre jusqu’à 20 ans en estimations. Evidemment pendant ce temps, la dette continue de s’accumuler car il faut payer ses intérêts…
Les solutions actuelles sont peu nombreuses hormis un traitement progressif qui n’aboutira pas. Une entreprise peut engager un programme massif de transformation de plusieurs centaines de millions d’€€€ sur un plan de 5 à 10 ans. Solution irréaliste vue la vélocité des “XxxTech” à disrupter les marchés sans compter la faible attractivité pour les nouveaux talents de travailler sur des cadres obsolètes.
Une entreprise peut aussi engager des partenaires tierces comme les grands intégrateurs systèmes mais le résultat est à peu près le même sans compter que les travaux sont souvent réalisés en offshore avec la barrière linguistique qui va avec.
Et le dernier point, sans doute le plus important, les entreprises n’ont tout simplement pas le temps de traiter cette dette. En effet, les disruptions technologiques et métiers, comme l’IA agentique, sont maintenant sur un rythme annuel et cela impose d’être capable de sortir des nouveaux cas d’usage à forte valeur ajoutée tous les mois au maximum
Comment faire quand vos applications utilisent des technologies du passé, notamment Web ? C’est quasi mission impossible !
Phases de traitement de la dette applicative
L’IA générative et plus particulièrement l’IA agentique nous apporte de nouvelles perspectives avec la possibilité d’augmenter des équipes humaines non plus avec des outils logiciels mais avec des agents (ou “Droîds”) capables de réaliser rapidement les tâches les plus pénibles.
Regardons de plus près ce qu’est un traitement de dette applicative.
1/ La première phase concerne l’évaluation de la dette du patrimoine applicatif. Souvent faite à base de “data crunching” et de feuilles Excel par des cabinets de conseils, des équipes d’agents IA peuvent tout à fait réaliser plus de 70% du travail de préparation en analysant les fonctionnalités, les technologies, les architectures, la maintenance, les cas d’usage…
2/ La seconde phase concerne la préparation du plan de modernisation et de traitement de la dette. Outre l’aide apportée à concevoir différents scénarios en fonction des enjeux marché, métiers et technologiques, l’intégration de l’IA agentique comme vecteur d’accélération est prise en compte dès le début.
3/ La troisième phase est le traitement de la dette des applications. Cela nécessite une évaluation approfondie des fonctionnalités, des usages, des technologies, des frameworks utilisés… Et bien souvent, la connaissance est perdue pour les applications les plus anciennes. Dans ce domaine, l’IA agentique brille avec la capacité d’orchestrer des agents spécialisés (codes sources, business analyst, mainteneur…) et aident les équipes à réaliser près de 70% du travail de préparation. Ensuite dans la réalisation, pas de miracle : il faudra toujours des développeurs humains pour faire mais augmentés par l’IA agentique pour aider sur la documentation, les tests, le scaffolding…
4/ Enfin reste un autre point : éviter la genèse d’une nouvelle dette et donc le traitement en continu. Awels Engineering a introduit le concept de jumeau numérique … d’une application (ou “Application Digital Twin”). Le concept est simple : créer un agent qui est l’incarnation numérique de l’application sur ses fonctionnalités, son design, ses activités de maintenance. Il s’agit d’un SLM fine-tuné avec tout le corpus collecté pendant les phases 1, 2 et 3 ci-dessus, et qui est ensuite mis à jour régulièrement.
Prévention de la nouvelle dette avec les jumeaux numériques
Pour éviter l’accumulation de nouvelle dette, Awels Engineering a introduit le concept de jumeau numérique d’application. Il s’agit de créer un agent qui incarne numériquement une application, incluant ses fonctionnalités, son design et ses activités de maintenance.
Ce jumeau numérique, un modèle de langage finement ajusté, utilise le corpus collecté lors des phases précédentes pour assurer un suivi continu et prévenir la genèse de nouvelle dette. Cette approche innovante permet de maintenir les applications à jour et de réduire les risques associés à l’obsolescence technologique.
L’IA agentique ouvre de nouvelles perspectives pour le traitement de la dette technique, offrant des solutions innovantes pour des problèmes complexes. Bien que nous soyons au début de cette aventure, les technologies évoluent rapidement, et les solutions émergent.
Chez Awels Engineering, nous nous engageons à résoudre les défis complexes avec des approches novatrices basées sur l’IA agentique. Cette technologie promet de transformer la manière dont les entreprises gèrent leur patrimoine applicatif, en les aidant à rester compétitives dans un environnement en constante évolution.
Pour plus d’informations ou pour discuter de la manière dont Awels Engineering peut vous aider à intégrer ces innovations dans votre domaine, n’hésitez pas à contacter : contact@awels-engineering.com.