L’IA agentique pour une modernisation plus intelligente du mainframe avec IBM watsonx Code Assistant for Z

La version 2.8 aide les entreprises à déverrouiller de nouveaux niveaux d’efficacité et d’intelligence dans leur modernisation grâce à une expérience agentique, les capacités familières du produit convergeant désormais vers un workflow unifié et intuitif.

Vue de dessus d’un homme à lunettes tapant sur un clavier à un bureau

Pour répondre à la demande croissante d’efficacité pilotée par l’IA, IBM améliore son ensemble d’outils de modernisation et d’automatisation directement destiné aux développeurs et aux architectes du mainframe. IBM watsonx Code Assistant for Z est un assistant de modernisation des applications mainframe de bout en bout pour développeurs, basé sur l’IA et l’automatisation.

Selon une étude récente de l’IBM Institute for Business Value, la proportion de workloads basés sur l’IA, dont une grande partie est pilotée par l’IA agentique, devrait passer de seulement 3 % en 2024 à 25 % d’ici 2026. Cette multiplication par 8 indique un changement dans la façon dont les entreprises rationalisent leurs workflows pour atteindre des niveaux d’agilité et d’efficacité inédits.

La version 2.8 aide les entreprises à déverrouiller de nouveaux niveaux d’efficacité et d’intelligence dans leur parcours de modernisation grâce à une expérience agentique, les capacités familières du produit convergeant désormais vers un workflow unifié et intuitif. 

Une nouvelle expérience agentique

Le nouveau workflow agentique aide les développeurs à effectuer des tâches rapidement, de la compréhension de l’environnement applicatif à la réduction de la complexité en refactorisant le code monolithique. Par exemple, pour mettre à jour une table Db2, le développeur peut saisir la prompt ci-dessous pour déclencher une tâche de modernisation en plusieurs étapes : « Je dois ajouter une colonne à la table des politiques moteur qui indique si le véhicule est une voiture électrique. Peux-tu m’aider à mettre à jour ce champ dans tous les programmes ? »

Avec ce prompt, le workflow agentique est conçu pour identifier automatiquement les dépendances, effectuer une analyse d’impact, générer du code tout en veillant à l’application des règles de codage, et compiler et construire pour la vérification. Cette approche agentique peut améliorer la qualité, stimuler la productivité et accélérer la livraison, tout en étant conçue pour aider les développeurs à atteindre leurs objectifs de modernisation plus rapidement avec un risque réduit. 

Tableau de bord de l’expérience de chat agentique

Ensemble d’outils basé sur le MCP

Pour rendre cela possible, IBM tire parti du protocole MCP (Model Context Protocol), qui permet à la solution d’IA de se connecter de façon fluide aux outils, aux services et aux sources de données via une interface commune. Watsonx Code Assistant for Z est désormais livré avec un ensemble d’outils MCP spécifiques au mainframe pour prendre en charge ces workflows agentiques, tels que :

  • Z Understand Metadata Retrieval pour s’assurer que l’intégralité de l’application d’entreprise est capturée et incorporée ;
  • Impact Analysis pour repérer les dépendances d’application en tirant parti de l’analyse statique de Z Understand Metadata ;
  • Code Generation et Coding Standards pour produire un code de qualité conforme aux normes de codage mainframe d’entreprise.

Génération de documentation

Comme les applications IBM Z nécessitent souvent des décennies de développement, les équipes se retrouvent avec une documentation fragmentée, obsolète ou manquante, ce qui ralentit l’onboarding, complique la collaboration entre équipes et accroît le recours à de rares experts. La nouvelle capacité de génération de documentation remédie à cela en exploitant un workflow agentique et des métadonnées approfondies de Z Understand pour produire automatiquement des informations navigables et de qualité sur les applications et programmes à l’échelle de l’entreprise. L’une de ses fonctionnalités clés est Business Rule Discovery, conçue pour les programmes Z volumineux et complexes. Elle offre une large couverture de règles, des explications précises conformes à l’intention de l’entreprise et une segmentation tenant compte du code, conçue pour éviter les pièges courants liés au découpage des LLM génériques. 

Les nouvelles capacités deviennent nettement plus puissantes lorsqu’elles sont enrichies avec des sources de données clients, telles que des data dictionaries et des glossaires métier, car chaque entreprise définit ses variables de manière unique et significative. Ces sources fournissent au LLM un contexte faisant autorité, ce qui aide le système à aligner les productions sur la sémantique réelle de l’entreprise, plutôt que de déduire ou de deviner le sens des variables ou des abréviations.

En intégrant une signification spécifique au client directement dans le workflow de l’IA, le data dictionary transforme l’analyse COBOL en une expérience adaptée, précise et fiable.

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Michael Kwok

Vice President, IBM Bob, and Canada Lab Director

Rich Larin

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