Je suis de retour sur Agntbox : mon parcours avec l’outil AI jusqu’à présent

Salut tout le monde, c’est Nina, de retour sur agntbox.com !

Vous savez, on aurait dit qu’hier encore, j’essayais d’expliquer à ma tante Maria ce qu’était un “réseau neuronal” (indice : ça ne s’est pas bien passé). Avance rapide jusqu’à aujourd’hui, et l’IA est pratiquement partout. Elle m’aide à rédiger des e-mails et à générer des images pour mes ridicules campagnes de D&D, ces outils rendent nos vies, eh bien, plus faciles. Mais avec tant d’options apparaissant chaque jour, il est facile de se perdre dans le bruit. Et honnêtement, beaucoup d’entre elles promettent la lune mais livrent… un petit ballon légèrement dégonflé.

C’est pourquoi aujourd’hui, je veux parler de quelque chose que j’expérimente depuis quelques mois, quelque chose qui a réellement tenu ses promesses : l’API de Function Calling d’OpenAI. En particulier, comment elle change ma façon de concevoir la construction d’applications AI vraiment interactives, allant au-delà de la simple génération de texte pour une action réelle et utile. Oubliez ces chatbots encombrants d’antan ; nous parlons d’une IA capable de comprendre l’intention et ensuite de faire des choses dans le monde réel (ou du moins, à l’intérieur du monde de votre application).

Je me souviens d’avoir essayé de construire un simple bot météo il y a quelques années. Il impliquait d’innombrables regex, des instructions conditionnelles, et une prière que l’utilisateur tape exactement ce que j’attendais. C’était un cauchemar. L’API de Function Calling ? Cela ressemble à de la magie en comparaison. Plongeons-y.

Au-delà du simple dialogue : Pourquoi le Function Calling est important

Pensez-y : la plupart des modèles d’IA excellent dans la compréhension du langage naturel et la génération de texte semblable à celui d’un humain. C’est fantastique pour écrire des articles de blog (pas celui-ci, évidemment, c’est tout moi !), résumer des documents ou même brainstormer des idées. Mais que faire si vous voulez que votre IA interagisse réellement avec des systèmes externes ? Que faire si vous souhaitez qu’elle :

• Recherche un vol ?
• Commande un café ?
• Récupère des données spécifiques d’une base de données ?
• Envoie un e-mail ?

C’est là que les modèles traditionnels de texte à texte se heurtent à un mur. Ils peuvent vous dire comment faire quelque chose, mais ils ne peuvent pas vraiment le faire eux-mêmes. Cet écart est précisément ce que l’API de Function Calling d’OpenAI cherche à combler. Elle vous permet de décrire les fonctions disponibles au modèle, puis le modèle décide si et quand appeler l’une de ces fonctions, en fonction de l’entrée de l’utilisateur.

Ce qui est magnifique, c’est que l’IA n’exécute pas réellement la fonction elle-même. Au lieu de cela, elle génère un objet JSON structuré qui indique à votre application quelle fonction appeler et avec quels arguments. Votre application prend ensuite ce JSON, exécute la fonction réelle, et renvoie le résultat à l’IA. Cela crée une boucle puissante : Utilisateur -> IA (identifie la fonction) -> Votre application (exécute la fonction) -> IA (traite le résultat) -> Utilisateur (obtient une réponse/confirme).

Mon moment “Aha !” : Un scénario de maison intelligente

Mon moment personnel “aha !” avec le Function Calling est venu quand j’essayais de rendre ma configuration de maison intelligente un peu plus intelligente. J’ai un tas de lumières Philips Hue, un thermostat intelligent et quelques prises intelligentes. J’ai construit une simple application Flask qui expose ces appareils comme des points de terminaison API. Avant le Function Calling, j’avais un système bancal de mots-clés qui déclenchait des actions spécifiques. “Allume les lumières du salon” fonctionnait, mais “Hé, il fait un peu sombre ici, peux-tu rendre le salon plus lumineux ?” me valait juste un regard vide de mon application.

Avec le Function Calling, j’ai défini des fonctions comme set_light_brightness(room: str, brightness: int) ou adjust_thermostat(temperature: int). Puis, je les ai décrites au modèle d’OpenAI. Maintenant, quand je dis, “Il fait un peu sombre ici, peux-tu rendre le salon plus lumineux ?”, le modèle identifie correctement que je veux utiliser set_light_brightness pour le “salon” et pourrait même inférer une valeur de “luminosité” par défaut ou demander des précisions. C’est un changement subtil mais profond dans la façon dont l’interaction est perçue.

Comment ça fonctionne : Un aperçu rapide (pas de profondeur, je promets)

L’idée fondamentale est assez simple. Vous fournissez au modèle d’OpenAI une liste de fonctions que votre application peut exécuter, avec leurs paramètres. Vous décrivez ces fonctions en utilisant un JSON Schema, qui est une façon standard de décrire la structure des données JSON. Pensez-y comme à un plan pour vos fonctions.

Lorsque vous envoyez le message d’un utilisateur au modèle, vous envoyez également cette liste de fonctions. Le modèle analyse ensuite le message de l’utilisateur et décide si l’une de vos fonctions serait utile pour répondre à l’intention de l’utilisateur. S’il décide d’appeler une fonction, il renvoie un message contenant le nom de la fonction à appeler et les arguments à lui passer, le tout dans un format JSON structuré.

Exemple pratique : Un outil météo simple

Passons à un exemple super basique : un outil météo. Imaginez que vous avez un point de terminaison API qui peut récupérer des données météo pour une ville donnée.

Tout d’abord, vous définissez votre fonction. En Python, cela pourrait ressembler à ceci :

def get_current_weather(location: str, unit: str = "fahrenheit"):
 """
 Obtenir la météo actuelle dans un lieu donné.
 
 Args:
 location (str): La ville et l'état, par exemple San Francisco, CA
 unit (str, optionnel): L'unité de température. Peut être 'celsius' ou 'fahrenheit'. Par défaut, 'fahrenheit'.
 
 Returns:
 dict: Un dictionnaire contenant des informations météorologiques.
 """
 # Dans une application réelle, vous appelleriez ici une API météo externe
 if location == "Boston, MA":
 return {"location": "Boston, MA", "temperature": "50", "unit": unit, "forecast": "cloudy"}
 elif location == "San Francisco, CA":
 return {"location": "San Francisco, CA", "temperature": "68", "unit": unit, "forecast": "sunny"}
 else:
 return {"location": location, "temperature": "N/A", "unit": unit, "forecast": "unknown"}

Ensuite, vous décrivez cette fonction à OpenAI en utilisant un JSON Schema. Cela indique au modèle ce que fait la fonction, quels arguments elle prend et leurs types.

functions = [
 {
 "name": "get_current_weather",
 "description": "Obtenir la météo actuelle dans un lieu donné",
 "parameters": {
 "type": "object",
 "properties": {
 "location": {
 "type": "string",
 "description": "La ville et l'état, par exemple San Francisco, CA",
 },
 "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]},
 },
 "required": ["location"],
 },
 }
]

Maintenant, lorsque qu’un utilisateur demande, “Quelle est la météo à Boston ?”, vous enverriez cela à l’API d’OpenAI :

import openai

# En supposant que vous avez configuré votre clé API OpenAI

messages = [{"role": "user", "content": "Quel temps fait-il à Boston ?"}]

response = openai.chat.completions.create(
 model="gpt-3.5-turbo-0613", # Ou gpt-4-0613 pour de meilleurs résultats
 messages=messages,
 functions=functions,
 function_call="auto", # Cela indique au modèle d'appeler une fonction si cela lui semble approprié
)

response_message = response.choices[0].message

L’objet response_message contiendra un attribut function_call. Ce ne sera pas une réponse textuelle directe. Au lieu de cela, cela ressemblera à ceci :

{
 "role": "assistant",
 "function_call": {
 "name": "get_current_weather",
 "arguments": "{\n \"location\": \"Boston, MA\"\n}"
 }
}

Votre application analyse alors cela, appelle votre fonction get_current_weather avec location="Boston, MA", et obtient le résultat. Ensuite, vous renvoyez ce résultat au modèle d’OpenAI :

# En supposant que 'response_message' est celui d'au-dessus
if response_message.function_call:
 function_name = response_message.function_call.name
 function_args = json.loads(response_message.function_call.arguments)

 # Exécution de la fonction
 function_response = get_current_weather(
 location=function_args.get("location"),
 unit=function_args.get("unit")
 )

 # Ajoutez l'appel de fonction et sa réponse à l'historique des messages
 messages.append(response_message) # L'appel de fonction de l'assistant
 messages.append(
 {
 "role": "function",
 "name": function_name,
 "content": json.dumps(function_response),
 }
 )

 # Obtenez une nouvelle réponse du modèle, maintenant avec la sortie de la fonction
 second_response = openai.chat.completions.create(
 model="gpt-3.5-turbo-0613",
 messages=messages,
 )
 print(second_response.choices[0].message.content)

Et c’est là que vous obtiendrez une réponse en langage naturel comme, “La météo actuelle à Boston, MA est de 50 degrés Fahrenheit et nuageux.”

Mon expérience : Le bon, les bizarreries et ce que j’ai appris

Utiliser le Function Calling a véritablement changé ma façon d’approcher la construction de fonctionnalités alimentées par l’IA. Cela ressemble moins à deviner ce que l’utilisateur veut et plus à guider l’IA pour comprendre et agir.

Le bon :

• Réduction de l’ingénierie des invites : Sérieusement, c’est un énorme avantage. Au lieu d’écrire des invites élaborées pour forcer l’IA à produire un format de sortie spécifique ou espérer qu’elle comprenne ce qu’il faut faire, vous lui donnez simplement les outils (vos fonctions) et la laissez décider.
• Précision accrue de l’intention : Le modèle est étonnamment bon pour déterminer quelle fonction appeler, même avec une formulation ambiguë. Cela rend l’expérience utilisateur beaucoup plus fluide.
• Sorties structurées : Recevoir un objet JSON pour les appels de fonction est un rêve pour les développeurs. Plus besoin d’essayer de parser le langage naturel en données structurées.
• Extensibilité : Au fur et à mesure que votre application évolue, vous n’avez qu’à ajouter plus de définitions de fonctions. La logique de base pour interagir avec l’IA reste largement la même.

Les bizarreries (et comment je les ai gérées) :

• Appels de Fonction Excessifs : Parfois, le modèle peut être un peu trop désireux de faire un appel de fonction, même lorsqu’une simple réponse textuelle suffirait. J’ai constaté qu’en étant très précis dans mes descriptions de fonctions et en ajoutant des exemples clairs dans l’invite initiale du modèle (si nécessaire), cela aidait. De plus, vous pouvez définir function_call="none" pour empêcher explicitement les appels de fonction, ou function_call={"name": "my_function"} pour forcer un appel de fonction spécifique.
• Incompatibilité des Arguments : Le modèle peut parfois essayer d’appeler une fonction avec des arguments qui ne correspondent pas tout à fait à votre schéma, ou inventer des arguments. Cela se produit généralement lorsque la description de la fonction n’est pas claire comme de l’eau de roche. Itérer sur la description de la fonction et ses parameters est essentiel.
• La Danse Multi-Tours : Rappelez-vous, vous construisez une conversation. Après que votre application ait exécuté une fonction, vous devez renvoyer le résultat au modèle sous la forme d’un message de rôle « fonction ». Oublier cela casse le flux de la conversation et l’IA ne saura pas ce qui s’est passé. Cela a été une erreur courante pour moi au début.
• Considérations de Coût : Chaque tour dans la conversation, surtout lorsque des fonctions sont impliquées, consomme des jetons. Si vous avez beaucoup de fonctions ou des résultats de fonction très verbaux, cela peut s’accumuler. Faites attention à la longueur de vos descriptions de fonction et aux données que vous renvoyez de vos fonctions.

Un apprentissage spécifique : lorsque vous décrivez vos fonctions, ne vous contentez pas de lister les paramètres. Expliquez pourquoi quelqu’un utiliserait cette fonction et quel type d’entrée elle attend. Par exemple, au lieu de simplement location: str, dites location: La ville et l'état, par exemple, 'San Francisco, CA' ou 'New York City, NY'. Ces petits détails font une grande différence dans la façon dont le modèle interprète l’intention de l’utilisateur.

Actions à Retenir pour Votre Prochain Projet AI

Si vous construisez quelque chose qui va au-delà de la simple génération de texte, je vous recommande vivement d’explorer l’API d’Appels de Fonction d’OpenAI. Voici ce que je vous suggérerais :

1. Commencez Simple : Ne tentez pas d’intégrer tous les points de terminaison API que vous avez en même temps. Choisissez une ou deux actions principales que votre IA devrait être capable d’exécuter et définissez des fonctions pour celles-ci.
2. Soignez la Clarté de Vos Descriptions de Fonction : Pensez à vos descriptions de fonction comme à de mini-invites pour l’IA. Plus vous décrivez clairement ce que fait la fonction, ses paramètres, et les exemples d’entrée valides, mieux le modèle fonctionnera.
3. Gérez les Erreurs avec Élégance : Vos fonctions externes peuvent échouer. Assurez-vous que votre application puisse attraper ces erreurs et renvoyer un message d’erreur utile à l’IA (et par conséquent, à l’utilisateur). L’IA pourra alors s’excuser ou suggérer des alternatives.
4. Attention à la Fenêtre de Contexte : Rappelez-vous que l’historique complet de la conversation, y compris les appels de fonction et leurs résultats, compte dans la fenêtre de contexte du modèle. Pour des interactions longues et complexes, vous pourriez avoir besoin de stratégies pour gérer le contexte (par exemple, résumer les tours passés).
5. Testez, Testez, Testez : Testez vos fonctions avec divers invites utilisateurs, y compris des ambigus, pour voir comment le modèle les interprète. Ce processus itératif est crucial pour affiner vos descriptions de fonction.

Les Appels de Fonction représentent une avancée significative pour rendre les assistants IA vraiment utiles et interactifs. Cela nous rapproche d’un futur où l’IA n’est pas seulement un partenaire conversationnel, mais un agent capable qui peut nous aider à accomplir des tâches. Essayez-le – vous découvrirez peut-être que cela change aussi votre approche du développement IA.

À la prochaine, continuez à créer des choses intéressantes !

Nina

🕒 Published: March 26, 2026