Le défi
Un grand organisme fédéral dépendait d’un système de gestion financière d’entreprise personnalisé pour la formulation et l’exécution du budget. La plateforme était essentielle à la mission, utilisée à l’échelle de l’organisation et profondément intégrée aux principaux flux de travaux.
Lorsque l’entité externe qui a créé l’application lui a soudainement transféré la propriété, l’organisme a hérité d’un système que personne ne comprenait parfaitement. Environ 20 % du code source était caviardé. Les noms de classification étaient masqués. La documentation était rare ou inexistante. Les commentaires incorporés étaient pratiquement absents. L’exploitation de l’application (et, par le fait même, la planification de son avenir) signifiait évoluer dans un système opaque qui présentait d’importants risques techniques.
L’organisme a dû répondre à une question pressante : Comment moderniser en toute sécurité ce qui est invisible?
La solution : une modernisation assistée par l’IA et soutenue par une surveillance humaine
CGI a mis à profit son offre de services de modernisation des TI fondée sur l’intelligence artificielle (IA), une approche conçue spécialement pour mettre en lumière des systèmes existants complexes et non documentés.
Plutôt que de s’appuyer sur des mois d’analyse du système et de génération globale de codes d’IA, le modèle reproduit l’ensemble de l’organisation de l’ingénierie logicielle, qui comprend notamment les composants suivants :
- Gestion du programme et gouvernance structurée de la prestation de services
- Surveillance de la sécurité et des risques
- Planification du sprint et définition itérative de la mission
- Boucles continues de rétroaction des experts
- Équipes spécialisées en IA agentive qui exécutent des tâches d’analyse étroitement définies
Chaque agent d’IA a mené des enquêtes ciblées sur le code base existant. Les résultats ont été visualisés dans un graphique de connaissances en évolution dynamique accessible au moyen d’une interface utilisateur interactive. À chaque itération, les schémas ont été affinés, les relations architecturales sont devenues plus claires et le comportement du système a été cartographié avec une précision de plus en plus déterministe, ce qui a permis de minimiser et d’atténuer le risque de vulnérabilité dès le départ.
Des experts de l’organisme et de CGI ont collaboré tout au long du processus pour valider les découvertes et accélérer la compréhension commune.
L’approche : d’un code opaque à un cadre évolutif de connaissances
L’environnement assisté par l’IA a rapidement transformé l’application existante d’un actif opaque en un système navigable et évolutif. Voici en quoi consistent les principales capacités :
- Ingénierie inverse automatisée des structures de code et des flux de données
- Visualisation des dépendances et des composantes architecturales
- Enrichissement itératif d’une couche de connaissances déterministes
- Renseignements propres aux rôles, adaptés aux développeurs, aux analystes et aux équipes opérationnelles
- Identification en amont des risques et des vulnérabilités
Le résultat allait au-delà de la simple documentation; il s’agissait d’un plan directeur prêt à l’emploi pour la modernisation.
Le résultat : des mois de renseignements sur l’ingénierie livrés en quelques heures
Ce qui nécessitait habituellement des mois d’efforts intensifs de la part d’une équipe d’ingénieurs à temps plein a été achevé en quelques heures. L’équipe a fourni un centre de documentation complet ainsi que des guides de démarrage rapide axés sur les rôles et conçus spécialement pour les analystes, les développeurs, les architectes et le personnel responsable des opérations. Elle a également produit des spécifications API entièrement reconstituées par ingénierie inverse, un paysage pour contrer les attaques liées à la sécurité et une base de connaissances consolidée et interrogeable qui offre une visibilité architecturale de bout en bout entre les composants et les flux de données. Grâce à cette compréhension claire et validée de son système, l’organisme bénéficie maintenant d’un profil de risque technique considérablement réduit, d’une assise solide pour une modernisation progressive ou intégrale et de la confiance nécessaire pour planifier les améliorations futures et les changements opérationnels.
Pourquoi c’est important : une nouvelle voie vers la modernisation des systèmes existants
Historiquement, les organismes fédéraux accablés par des applications existantes non documentées ou partiellement inaccessibles avaient des options limitées : accepter le risque, reconstruire à partir de zéro ou entreprendre des projets d’exploration longs et coûteux.
L’approche de modernisation des TI fondée sur l’intelligence artificielle de CGI surmonte ce défi.
En appliquant une couche d’analyse contrôlée et fondée sur l’IA agentive, assortie d’une solide gouvernance humaine, les organismes peuvent mettre en lumière des systèmes autrefois considérés comme trop complexes, trop fragiles ou trop opaques pour être modernisés.
Il en résulte une trajectoire réaliste, accélérée et à faible risque de la dette technique à la transformation, qui permet d’exploiter une valeur de mission auparavant hors de portée.
