Les applications du client étaient construites sur plusieurs technologies héritées, créant un environnement complexe difficile à moderniser à grande échelle. La logique métier était étroitement liée à l’interface utilisateur et la documentation était limitée, obligeant les équipes à analyser et à interpréter manuellement chaque écran avant la migration.

Étant donné l’ampleur du programme de modernisation, le processus reposait fortement sur l’analyse manuelle, la réécriture du code et les tests. Cela a augmenté les efforts de livraison et créé un risque d’incohérences et de dégradation de la qualité dans l’ensemble du programme.

À mesure que le programme prenait de l’ampleur, le maintien de l’alignement avec les cadres spécifiques au client, les bibliothèques et les normes de développement est également devenu un défi, rendant plus difficile la montée en échelle de l’effort de modernisation tout en assurant la qualité et la cohérence.

L’objectif était de moderniser un vaste ensemble d’écrans destinés à la clientèle tout en effectuant la transition des technologies héritées vers une plateforme moderne. Le client souhaitait découpler la logique d’affaires de l’interface utilisateur, accélérer les délais de livraison et réduire l’effort manuel lié à l’analyse, la réécriture et les tests du code hérité.

En même temps, il était important de veiller à ce que le processus de modernisation demeure cohérent et conforme aux cadres, bibliothèques et normes de développement spécifiques du client ainsi qu’aux principes généraux d’architecture d’entreprise.

Pour relever ces défis, l’organisation a adopté une approche d’ingénierie propulsée par l’IA Générative, combinant des accélérateurs axés sur l’automatisation, des flux de travail basés sur les rôles et des invites sélectionnées pour optimiser les activités de modernisation à travers le cycle de vie du développement logiciel (SDLC).

Modernisation priorisant l’automatisation

Flux de transformation basés sur les personas

Invites sélectionnées pour l’automatisation structurée

L'approche d'ingénierie basée sur GenAI a permis d'obtenir des gains mesurables en termes de rapidité de livraison et de qualité logicielle :

Le client a apprécié la plus grande cohérence et fiabilité que cette approche a apportées au programme de modernisation. Grâce à des flux de travail structurés et à l'automatisation à travers les principales étapes, le processus est devenu plus prévisible et plus facile à gérer à grande échelle, renforçant la confiance dans les résultats de livraison.

HCLTech a offert plus que des améliorations en rapidité et en productivité. L’initiative a établi un cadre de modernisation reproductible qui a amélioré la cohérence de l’architecture, renforcé la collaboration entre les rôles et permis aux équipes de se concentrer davantage sur l’innovation que sur les tâches de migration répétitives. Au-delà des résultats mesurables, cela a créé une base évolutive pour de futures initiatives de modernisation tout en maintenant une gouvernance et des normes de qualité rigoureuses.

Grâce à une approche d’ingénierie propulsée par GenAI, ce qui était auparavant un effort de modernisation complexe et exigeant en efforts est devenu un programme de transformation plus rationalisé et évolutif. Les écrans patrimoniaux ont été transférés avec succès vers une plateforme moderne tout en maintenant la cohérence, la qualité et l’alignement avec les normes de l’entreprise.

Cette collaboration avec HCLTech démontre comment les approches de développement rendues possibles par GenAI peuvent simplifier la modernisation à grande échelle tout en améliorant l’efficacité de la livraison et la qualité du code. Le programme a permis une livraison plus rapide, une meilleure qualité du code et un cycle de développement plus efficace.

Grâce à ces capacités en place, le client est maintenant mieux positionné pour poursuivre la modernisation des applications et explorer l’innovation pilotée par l’IA à travers son paysage technologique, soutenant un développement plus agile et une expérience numérique améliorée.