Migration du COBOL : ce que valent les 86,6 % revendiqués par OpenAI
OpenAI affirme que GPT-6.1 Sol parvient à migrer 86,6 % des programmes COBOL de son banc d'essai interne avec des sorties identiques à l'octet près, contre 5,4 % pour GPT-5.6 Sol. Ce résultat est obtenu avec un effort de raisonnement faible et pour 61 % du coût d'API de son prédécesseur. Le test a toutefois été conçu et mesuré par OpenAI elle-même, il n'est pas publié, et l'entreprise ne précise ni le nombre de programmes, ni leur origine, ni leur taille. Selon un calcul d'ActuIA fondé sur les grilles tarifaires officielles, l'économie tient au prix du jeton, divisé par deux, alors que le modèle consomme environ 22 % de jetons supplémentaires. Sur le banc d'essai Code Migration de Vals AI, GPT-6.1 Sol se classe quatrième sur 26 modèles, derrière Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5 et GPT-6 Astra, mais pour un coût par test nettement inférieur.
Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de ActuIA. Lire l'article original →
L'enjeu dépasse la simple comparaison de scores. Des banques, des assurances et des administrations font encore tourner des millions de lignes de COBOL, et la rareté des développeurs capables de les maintenir rend leur modernisation coûteuse et risquée. Un modèle capable de traduire ces programmes à moindre coût, vers Java par exemple, changerait l'équation économique de ces projets. Mais le chiffre de 86,6 % mesure l'identité des sorties sur un échantillon opaque, pas la fidélité aux règles métier accumulées pendant des décennies, ni le comportement sur des systèmes réels avec leurs bases de données, leurs traitements par lots et leurs cas limites. Le classement de Vals AI, qui inclut dix dépôts COBOL vers Java sans score séparé, tempère l'annonce : sur une évaluation tierce, GPT-6.1 Sol reste derrière trois concurrents, et son avantage principal est tarifaire.
Cette annonce s'inscrit dans une compétition croissante entre OpenAI et Anthropic sur la modernisation des systèmes hérités, un marché que les éditeurs de modèles présentent comme l'un des usages les plus concrets de l'IA en entreprise. Les deux laboratoires reconnaissent d'ailleurs la même limite : la revue par des experts et la validation des règles métier restent à la charge des équipes clientes. L'absence de jeu de test public empêche pour l'instant toute reproduction indépendante. La publication du benchmark, ou des évaluations menées par des tiers sur des bases de code COBOL réelles, sera déterminante pour savoir si ce gain relève d'une avancée durable ou d'un résultat favorable à un échantillon choisi.
Les banques, assurances et administrations européennes qui exploitent encore du COBOL pourraient voir baisser le coût de leur modernisation, sous réserve de validation indépendante des résultats.