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Les outils de conversion automatique de code legacy produisent du code qui compile, mais qui reste illisible et non maintenable : les patterns d'origine sont recopiés tels quels, sans idiomatisation, avec des dépendances à une runtime propriétaire. Mis en production sans re-caractérisation complète, ce code n'est ni fiable ni évolutif. La traduction automatique de bout en bout n'est pas une méthode de modernisation — c'est un transfert de dette.

Notre méthode est inverse. ATLAS repose sur plusieurs lectures du code legacy, menées selon plusieurs angles : flux de données, règles métier, dépendances, cas limites. L'IA intervient ici comme accélérateur de compréhension — pour déchiffrer des décennies de logique métier accumulée, rétro-documenter des branches non commentées, expliciter l'intention derrière le code. Elle ne décide pas et ne traduit pas : elle éclaire le travail de l'architecte, qui conçoit ensuite l'architecture cible (cloud, base de données, services) et pilote la migration pattern par pattern, sous audit de parité.

Cette compréhension exige encore des humains qui connaissent les langages legacy. C'est notre avantage : là où l'Europe et l'Amérique du Nord font face à une vague de départs en retraite des développeurs mainframe et legacy, la Tunisie conserve un vivier de développeurs expérimentés (COBOL, Delphi, PowerBuilder, RPG…). Couplés à des architectes et développeurs modernes formés à la méthode ATLAS, ils assurent la continuité entre l'intention métier d'origine et le système cible.