L’IA générative ne résoudra pas les problèmes de migration vers le cloud

Promesses et dangers

À première vue, l’utilisation de grands modèles de langage (LLM) pour la migration vers le cloud semble être une solution miracle. En théorie, ces modèles peuvent comprendre l’infrastructure d’un système et produire le scripts nécessaire pour faciliter la migration. Cependant, l’hypothèse selon laquelle l’IA générative peut homogénéiser les paysages divers et complexes de l’informatique d’entreprise est une idée qui doit être revisitée. Voici pourquoi:

• Chaque projet de migration vers le cloud est unique. Leur complexité nécessite des outils et des processus spécifiques adaptés à des domaines problématiques spécifiques. L’IA générative prend rarement en compte la nature sur mesure de ces exigences, ce qui conduit à des solutions incomplètes qui nécessitent une intervention humaine substantielle pour être corrigées.
• De nombreuses entreprises fonctionnent avec des systèmes existants. Les flux de travail sont souvent nuancés et non documentés. Les LLM doivent généralement être aidés pour interpréter avec précision ces complexités, ce qui entraîne des lacunes dans le processus de migration. Celles-ci peuvent nécessiter des réécritures coûteuses et des sessions de débogage intenses, ce qui va à l’encontre de l’objectif premier de l’utilisation de l’IA.
• Les entreprises des secteurs réglementés sont confrontées à des exigences de conformité strictes. Bien que l’IA générative puisse aider à identifier les problèmes de conformité potentiels, la validation finale nécessite souvent une surveillance humaine pour garantir que les recommandations basées sur l’IA respectent les normes réglementaires, ce qui peut ajouter de la complexité et des coûts.

Ce n’est pas une solution simple

L’attrait de l’IA générative réside dans la promesse d’automatisation et d’efficacité autour de cette technologie. Si la migration vers le cloud constituait un scénario unique, elle fonctionnerait. Mais chaque entreprise est confrontée à des défis différents en fonction de sa pile technologique, de ses exigences commerciales et de son environnement réglementaire. Il est irréaliste de s’attendre à ce qu’un modèle d’IA générative gère toutes les tâches de migration de manière transparente.

Je soupçonne qu’au moment où une chaîne d’outils de migration de l’IA sera établie pour faciliter la migration, le retard et le coût de cette chaîne d’outils effaceraient tous les avantages potentiels. Si vous y réfléchissez, vous pouvez trouver d’autres exemples dans le secteur informatique où certaines technologies suppriment de la valeur plutôt que d’en ajouter, presque la moitié du temps, d’après mon expérience.