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IBM estimates that COBOL supports 95 percent of ATM transactions and 80 percent of in-person credit card transactions. For banks, this old code is not only a technical burden: it is often where the business rules live, and sometimes nowhere else. OpenAI now says its newest models can rewrite such programs in modern languages without changing how they behave, and reports 97.9 percent accuracy on its own migration test.
IBM estime que le COBOL prend en charge 95 % des transactions aux distributeurs automatiques et 80 % des paiements par carte de crédit en magasin. Pour les banques, ce vieux code n'est pas seulement un fardeau technique : c'est souvent là que vivent les règles métier, et parfois nulle part ailleurs. OpenAI affirme désormais que ses modèles les plus récents peuvent réécrire ces programmes dans des langages modernes sans en modifier le comportement, et annonce une précision de 97,9 % à son propre test de migration.
The difficulty is not only the age of the code. COBOL and Fortran, which is used in weather forecasting and nuclear reactor safety analysis, have far less training material available than Python or JavaScript, and their documentation is often incomplete. A rewritten program can run without a single error and still produce different numbers. COBOL, for example, discards extra decimal digits unless a program explicitly requests rounding, and in finance that detail is the whole calculation.
La difficulté ne tient pas seulement à l'âge du code. Le COBOL et le Fortran, utilisé notamment pour la prévision météorologique et l'analyse de la sûreté des réacteurs nucléaires, disposent de bien moins de données d'entraînement que Python ou JavaScript, et leur documentation est souvent incomplète. Un programme réécrit peut s'exécuter sans la moindre erreur et produire pourtant des chiffres différents. Le COBOL, par exemple, supprime les décimales superflues, sauf si un programme demande explicitement un arrondi, et en finance ce détail constitue tout le calcul.
To score a migration, OpenAI's test translates existing COBOL programs into C++, Java, Kotlin, Python or Rust, and requires the new version to pass every hidden test, including checks that its observable outputs match the original. GPT-6.1 Sol reached 86.6 percent at low reasoning effort, against 5.4 percent for GPT-5.6 Sol, and 97.9 percent at higher effort. OpenAI also reported a 39 percent reduction in API costs at the lower setting.
Pour évaluer une migration, le test d'OpenAI traduit des programmes COBOL existants en C++, Java, Kotlin, Python ou Rust, et exige que la nouvelle version réussisse tous les tests cachés, y compris la vérification que ses sorties observables correspondent à celles de l'original. GPT-6.1 Sol atteint 86,6 % avec un faible effort de raisonnement, contre 5,4 % pour GPT-5.6 Sol, et 97,9 % avec un effort plus élevé. OpenAI indique également une baisse de 39 % des coûts de l'API avec le réglage le plus bas.
The gains go beyond COBOL. On MultiLangBench, which asks models to build a database engine compatible with SQLite in 20 programming languages, GPT-6 Astra averaged 87.4 percent, up from 26.8 percent for GPT-5.6 Sol, and improved in every language. Its Fortran score rose from 21.4 to 83.5 percent, and COBOL, still the hardest language, climbed from 10.9 to 72.1 percent. The cheaper GPT-6 Luna averaged 40.3 percent, at approximately 78 percent less per sample: OpenAI estimates average API costs of $0.77 against $3.48.
Les progrès dépassent le seul COBOL. Sur MultiLangBench, qui demande aux modèles de construire un moteur de base de données compatible avec SQLite dans 20 langages de programmation, GPT-6 Astra obtient en moyenne 87,4 %, contre 26,8 % pour GPT-5.6 Sol, et progresse dans chacun des langages. Son score en Fortran passe de 21,4 à 83,5 %, et le COBOL, toujours le langage le plus difficile, passe de 10,9 à 72,1 %. Le modèle moins cher GPT-6 Luna atteint en moyenne 40,3 %, pour un coût environ 78 % inférieur par échantillon : OpenAI estime le coût moyen de l'API à 0,77 $ contre 3,48 $.
What changes first is the cost of experimenting. For institutions that have long avoided touching core systems because replacing them is risky, a cheaper way to test rewrites is the practical point, and OpenAI argues that Luna's lower costs could let engineering teams run more trials without substantially increasing budgets. The limits are as clear as the gains: 97.9 percent is a score on OpenAI's own suite, not a guarantee, and the company itself points to COBOL as the weakest language in its results. Teams will still have to check migrated software against real workloads and undocumented dependencies before trusting it with critical operations.
Ce qui change en premier, c'est le coût de l'expérimentation. Pour les institutions qui ont longtemps évité de toucher à leurs systèmes centraux, parce que les remplacer est risqué, un moyen moins coûteux de tester des réécritures constitue l'enjeu pratique. OpenAI soutient que les coûts plus faibles de Luna pourraient permettre aux équipes d'ingénierie de multiplier les essais sans augmenter sensiblement leur budget. Les limites sont aussi claires que les gains : 97,9 % est un score obtenu sur la suite de tests d'OpenAI, non une garantie, et l'entreprise elle-même désigne le COBOL comme le langage le plus faible de ses résultats. Les équipes devront encore vérifier les logiciels migrés sur des charges de travail réelles et sur des dépendances non documentées avant de leur confier des opérations critiques.