À chaque fois que je mentionne Fortran dans une discussion avec des ingénieurs qui ne sont pas spécialisés là-dedans, il y en a toujours un qui veut parler de COBOL.
Le truc, c’est qu’ils ne vont pas vraiment dans le même sac des langages anciens.
Le COBOL est surtout un langage d’entreprise hérité. Il existe encore en production, certes, mais il survit grâce à l’infrastructure et à l’inertie. En 2026, les seules applis COBOL survivantes sont celles qui sont trop importantes pour être remplacées.
Ça ne veut pas dire que le COBOL n’a pas de valeur. Si, mais c’est une valeur plus pédagogique que pratique. Déjà, j’aime son côté très « anglais ». C’est génial pour apprendre aux ingénieurs, surtout aux jeunes, pourquoi les systèmes fonctionnent comme ça et comment les logiciels de gestion ont évolué.
Une salle des machines moderne
Fortran, c’est une tout autre espèce.
D’abord, c’est activement moderne, et c’est en développement continu depuis 70 ans.
Aujourd’hui, c’est un langage haute performance avec une niche bien précise : le supercalcul, les méthodes numériques, le calcul scientifique, la simulation, le HPC, les entrailles de plein de systèmes sur lesquels les gens s’appuient sans même y penser chaque jour.
C’est partout. Vous avez probablement utilisé des applis écrites au moins partiellement en Fortran sans le savoir, surtout si vous passez du temps dans le ML.
Comme le COBOL, c’est utile pour comprendre l’historique des vieux systèmes, mais c’est utile parce que ça fait encore pleinement partie du présent.
Il y a des benchmarks de performance mathématique que vous pouvez atteindre en Fortran et pas en Rust.
C’est ça, la différence.
Le COBOL est une pièce de musée.
Fortran est une salle des machines.
Une partie de ce que j’aime, c’est que ça résiste à vos vibes. On ne peut pas le charmer avec de l’abstraction en espérant que ça passe.
Il faut savoir ce qu’on construit. Il faut être sérieux. Sinon, tout s’effondre sous le poids de son idéalisme brutaliste.
J’étais une gamine du BASIC. Sa grammaire, c’est comme être à la maison.
C’est cosy.
Je pense que les data scientists et les gens du HPC pigent le truc.
Les autres ingénieurs ?
Moins, sans doute.