Paris La Défense, France, le 12 février 2025

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Fujitsu a annoncé le lancement d’un service d’analyse et de visualisation de logiciels. Disponible au Japon à partir de février, ce service soutient la modernisation des entreprises comme des organisations en étudiant et en analysant les logiciels, en visualisant les structures et les caractéristiques des applications dites « boîte noire » et en générant des documents de conception à l’aide de l’IA générative. Cette approche globale favorise une compréhension approfondie des systèmes actuels et facilite la création de plans de modernisation optimaux.

Ce service comporte deux volets : l’analyse et la visualisation des logiciels, qui permet de visualiser la structure des applications et les spécifications des systèmes existants, et la rétro-ingénierie des documents de conception des logiciels, qui permet de générer des documents de conception à partir des logiciels. S’appuyant sur l’expertise de Fujitsu acquise lors de l’analyse des actifs système de plus de 600 entreprises, ce service fournit un soutien complet, de l’acquisition d’une solide compréhension des logiciels de l’entreprise jusqu’à la rationalisation du calendrier de migration des logiciels vers de nouveaux systèmes, en passant par l’évaluation du niveau de difficulté de la migration lors de la migration d’un ordinateur central vers un environnement ouvert, et même la génération de documents de conception à l’aide de l’IA générative.

S’appuyant sur la technologie de référence du service d’IA de Fujitsu, Fujitsu Kozuchi, le service de rétro-ingénierie génère des documents de conception simples d’utilisation, à partir de vastes ensembles de données. Ce service alimenté par l’IA peut améliorer considérablement l’efficacité, avec des projections d’amélioration de 50 % pour les clients du secteur de la vente au détail par rapport aux méthodes manuelles.

Fujitsu fait actuellement progresser l’utilisation de l’IA générative à travers une série complète de différentes phases au sein des projets de systèmes d’intégration (SI), englobant les initiatives de modernisation et s’étendant de la définition des besoins jusqu’à la maintenance opérationnelle. L’application stratégique de l’IA générative à des tâches traditionnellement exécutées manuellement par les ingénieurs  y compris la création de la documentation de conception et du code source tout au long des phases de conception, de développement et de test  devrait permettre d’accroître considérablement l’efficacité. Le service d’analyse et de visualisation de logiciels de Fujitsu, qui permet l’utilisation de l’IA générative à l’étape de la définition des besoins du processus SI, représente l’une des nombreuses façons dont Fujitsu accélère la transformation SI en exploitant au maximum l’IA générative pour améliorer la productivité et la qualité.

Présentation du service d’analyse et de visualisation des logiciels

1. Le service d’analyse et de visualisation des logiciels permet de visualiser des logiciels complexes pour faciliter la migration des systèmes.

Ce service permet de comprendre, de rationaliser et d’optimiser les applications logicielles, tout en évaluant le niveau de difficulté de la migration. Grâce à la création automatisée de cartes logicielles qui illustrent les structures fonctionnelles des applications  représentant l’application comme un bâtiment sur une carte  il est possible de saisir rapidement et intuitivement l’état actuel du logiciel. En outre, il classe tous les logiciels par langage de programmation, en identifiant les éléments inutilisés et les codes sources similaires. Pour évaluer le niveau de difficulté de la migration, il sélectionne efficacement les fonctions de l’unité centrale nécessaires à l’application à l’aide d’un processus standardisé basé sur l’expérience de Fujitsu en matière de modernisation. À partir de cette sélection, il extrait les fonctions qui constituent des obstacles à la migration de l’unité centrale vers des environnements ouverts et évalue la difficulté du transfert.

2. Le service de rétro-ingénierie des documents de conception de logiciels s’appuie sur l’IA générative pour soutenir la création de documents de conception de très grande qualité

S’écartant des méthodologies d’analyse conventionnelles qui traitent mécaniquement le code source ligne par ligne sur la base de règles prédéfinies et vérifient les résultats documentés pour déterminer la structure du système, Fujitsu combine le Fujitsu Knowledge Graph Enhanced Retrieval Augmented Generation (RAG) pour l’ingénierie logicielle afin d’améliorer considérablement la qualité de la compréhension des actifs et de la génération des documents de conception.

Cette technologie s’appuie sur un modèle de langage étendu (LLM) pour améliorer de manière significative la précision et l’exhaustivité de l’analyse logicielle et la génération d’informations de conception. Le processus consiste à construire un graphe de connaissance des actifs à partir de la documentation de conception existante et de l’analyse statique du code source (obtenue à l’aide d’outils conventionnels ou d’une analyse basée sur le LLM). Une fonction RAG propriétaire facilite ensuite l’identification et l’extraction précises des connaissances pertinentes pour la génération d’informations sur la conception. Ces informations ciblées, combinées au code source, sont introduites dans le LLM, ce qui se traduit par une amélioration d’environ 40 % de la qualité des informations de conception générées par rapport aux méthodes basées uniquement sur le code source.

En outre, pour atténuer le risque d’hallucinations du LLM, cette technologie incorpore un mécanisme permettant d’affiner les informations d’entrée et de détecter les cas d’oubli du LLM. Cela permet d’éviter les oublis dans une proportion d’environ 95 % et de produire des informations de conception précises, ce qui devrait améliorer l’efficacité des processus d’examen par l’homme.

Perspectives et évolutions futures

Afin de poursuivre l’amélioration de la productivité et de soutenir les efforts de modernisation des clients, Fujitsu élargira amplement le champ d’application de l’IA générative. Les développements futurs incluront des fonctionnalités interactives pour vérifier les spécifications des applications actuelles et évaluer l’impact des modifications du code source. Cet engagement en faveur de l’innovation contribuera de manière significative à la réalisation réussie des objectifs de transformation numérique (DX) de nos clients.

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