IA générative : le raccourci vers la modernisation numérique

LE BOOM DE L’IA GÉNÉRATIVE

La transformation numérique est à la pointe de la résilience des entreprises. Pendant des années, elle a été soutenue par l’adoption du cloud et la modernisation de la plateforme informatique. La transformation étant un processus continu, les entreprises se tournent vers les innovations et les technologies de pointe pour alimenter leur croissance et ouvrir davantage d’opportunités. Notamment, les organisations se tournent désormais vers l’IA générative pour naviguer dans un paysage technologique en évolution rapide.

Bien qu’apparues récemment, les applications potentielles de GenAI pour les entreprises sont importantes et variées. Les entreprises mettent rapidement en œuvre des outils basés sur l’IA dans leurs flux de travail quotidiens pour gagner un temps précieux. Une étude récente de McKinsey estime que l’automatisation intégrée à l’IA générative pourrait accélérer de 29,5 % les heures de travail dans l’économie américaine. L’IA générative peut aider les entreprises à accélérer leur développement dans deux domaines principaux : le développement d’applications avec ou sans code et la modernisation du mainframe.

IA GÉNÉRATIVE & LOW/NO-CODE

Alors que l’IA générative et les technologies low-code fusionnent de plus en plus, les entreprises peuvent débloquer de nombreuses opportunités tout en les utilisant en tandem :

• Coup de projecteur partagé avec des experts non-informaticiens : L’IA générative permet aux « développeurs citoyens » de profiter des opportunités de développement avec une formation et des compétences logicielles minimales. Les développeurs peuvent créer et modifier des applications de manière indépendante, réduisant ainsi la charge des équipes informatiques qui doivent se concentrer sur des tâches plus stratégiques et complexes.
• Processus de codage rationalisé: L’IA générative fournit des informations en temps réel sur les fonctions, paramètres et exemples d’utilisation disponibles en tant que types de codeurs. Plus précisément, l’adoption de l’IA générative peut permettre d’économiser en moyenne 38 % du temps de développement, permettant ainsi aux organisations d’optimiser les délais de mise sur le marché.
• Développement d’applications plus rapide : En tirant parti de l’IA générative, les entreprises peuvent automatiser la génération de documentation, améliorer la réutilisabilité des logiciels et intégrer de manière transparente des fonctions d’IA telles que les chatbots et la reconnaissance d’images dans des applications low-code. L’erreur humaine étant l’une des parties les plus chronophages du cycle de développement, l’IA générative permet moins de boucles de rétroaction.
• Respect des bonnes pratiques : L’IA peut vérifier la conformité aux meilleures pratiques de codage et recommander des optimisations pour améliorer les performances. Cette prise en charge proactive simplifie le processus de codage, ce qui se traduit par des bases de code plus organisées.

MODERNISATION DE L’IA GÉNÉRATIVE ET DU MAINFRAME

L’IA générative joue également un rôle en aidant les organisations à transformer et à moderniser leurs mainframes, qui continuent d’être largement utilisés dans des secteurs clés tels que la vente au détail, la banque et l’aviation.

Une étude d’IBM a révélé que 93 % des entreprises utilisent encore des mainframes pour la gestion financière, 73 % pour les systèmes de transactions clients et que plus de 70 % des entreprises Fortune 500 exécutent des applications critiques sur des mainframes.

Toutefois, les mainframes représentent un défi de transformation car les applications qu’ils exécutent sont très complexes et difficiles à modifier. Au fil du temps, ces applications deviennent obsolètes, le coût associé augmente et des perturbations opérationnelles peuvent survenir en raison de la maintenance et de la mise à jour du système.

Les organisations déplacent leurs charges de travail vers des environnements cloud hybrides tout en modernisant les systèmes mainframe pour servir les applications les plus critiques. Cependant, ce processus de migration peut impliquer des vulnérabilités en matière de transfert de données et une mauvaise gestion potentielle d’informations sensibles et de langages de programmation obsolètes. Une approche mal structurée de la modernisation des applications peut également conduire à des violations de données.

C’est pourquoi les organisations se tournent vers l’IA générative pour atténuer ces risques, en renforçant la fiabilité et l’efficacité dans les domaines où l’erreur humaine pourrait créer des vulnérabilités.

En tirant parti de l’IA, les ingénieurs peuvent générer rapidement le code dont ils ont besoin pour un exercice de migration d’application, garantir sa qualité et créer la documentation nécessaire. Même après la migration, l’IA peut aider à générer des scénarios de test, à maintenir et à ajouter davantage de fonctionnalités aux systèmes existants, ainsi qu’à évaluer la similitude entre les fonctions mainframe et les fonctions migrées.

Compte tenu de la rareté des experts dans les langages existants comme Cobol – sur lesquels sont construites de nombreuses applications mainframe – l’IA générative fournit également le pont qui permet à un plus large éventail d’ingénieurs et d’experts en codage de s’attaquer aux projets de modernisation et de migration. Il fournit aux développeurs les connaissances nécessaires, améliore leur efficacité, résout rapidement les problèmes et facilite la maintenance et la modernisation des systèmes d’entreprise de divers secteurs.

Par exemple, FPT Software a récemment introduit le développement de Masterful AI Assistant ou Maia, un concept spécial d’IA générative d’un agent assistant spécifiquement dans des processus très complexes. Sa vision est d’être le copilote et le collaborateur des développeurs et des ingénieurs, augmentant ainsi la productivité et rendant le processus de développement plus agréable et épanouissant.

Grâce à son interface conversationnelle, Maia fournira des conseils et un savoir-faire dans le domaine ainsi que l’automatisation de la documentation du code et de la coprogrammation. Maia devrait également analyser la complexité des systèmes existants pour garantir l’exactitude, générer les documents manquants et suggérer une architecture moderne appropriée pendant la phase d’évaluation, et générer des cas de test pendant la phase de test.

QUE RECHERCHER CHEZ UN PARTENAIRE IA

Même si les avantages de l’adoption de l’IA sont importants, maximiser ces opportunités nécessite une expertise approfondie. Les entreprises doivent prendre en compte trois considérations clés lorsqu’elles collaborent stratégiquement avec un partenaire IA :

• Compétences et expertises avérées : Avoir une compréhension secteur par secteur de la meilleure façon de tirer parti des opportunités de l’IA est l’un des domaines critiques. Le partenaire IA doit démontrer ses compétences techniques, ses connaissances spécifiques au secteur et ses succès passés.
• Formation et soutien : Un partenaire d’IA idéal doit proposer des programmes de formation complets pour faciliter le transfert de connaissances à votre équipe, en garantissant qu’elle puisse gérer et comprendre de manière indépendante les systèmes d’IA mis en œuvre.
• Collaboration pour libérer le potentiel de l’IA : Une collaboration efficace est primordiale pour une intégration réussie de l’IA. Le partenaire sera en mesure d’aider à personnaliser les solutions en fonction des résultats commerciaux spécifiques de l’entreprise, de s’intégrer de manière transparente aux systèmes existants et de favoriser l’évolutivité.

À cette fin, le fournisseur de services informatiques FPT Software adopte actuellement une approche écosystémique et partenariale, couvrant divers domaines allant de la recherche et du développement de solutions à l’IA responsable, pour propulser l’innovation et l’application pratique de l’IA.

En particulier, FPT Software, en collaboration avec Mila, un institut de recherche canadien spécialisé dans l’apprentissage automatique, a formé un programme de résidence en IA dans lequel les chercheurs résidents travaillent directement avec des universitaires de premier plan tout en participant à des projets du monde réel, aidant ainsi les organisations à créer une suite de produits. soutenu par une solide base de R&D.

Les deux organisations ont réussi à promouvoir l’IA responsable pour soutenir la croissance durable, le développement humain et le progrès social. Ce programme est encore renforcé à l’échelle mondiale avec l’adhésion de FPT Software à l’AI Alliance récemment créée, une initiative cruciale formée par des organisations de premier plan comme IBM et Meta.

La société informatique s’associe également à des partenaires visionnaires pour développer des solutions percutantes. Quelques points forts incluent sa collaboration avec Landing AI pour développer une solution d’inspection de la qualité par vision par ordinateur avec des invites visuelles pour réduire le temps d’étiquetage de plusieurs mois à quelques minutes ou un partenariat avec Aitomatic de la Silicon Valley pour étendre la fourniture de solutions d’IA industrielle avancées, intégrant un petit agent spécialisé Open Source. (OpenSSA).

PENSÉES FINALES

L’IA générative aide les entreprises à accélérer leur transformation numérique et à permettre à l’ensemble de leur personnel d’interagir avec la technologie tout en courant le risque d’erreur humaine.

Pour exploiter avec succès la puissance de l’IA, une approche dirigée par les partenaires est extrêmement essentielle pour relever les défis potentiels de l’IA. Avec le bon partenaire, les résultats de cette prochaine vague de transformation seront remarquables.

Découvrez comment FPT Software Solutions d’IA peut accélérer votre transformation numérique.