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Function Calling et Tool Use (LLM)

Capacité des LLMs à appeler des fonctions ou APIs externes en produisant une sortie JSON structurée, permettant de connecter l'IA à des systèmes réels.

💡Explication simple

Un LLM sans tools ne peut que générer du texte. Avec le function calling, il peut décider d'appeler des fonctions réelles : rechercher dans une base de données, appeler une API météo, envoyer un email, exécuter du code Python. Le LLM n'exécute pas lui-même la fonction — il produit une sortie JSON structurée décrivant quel outil appeler avec quels paramètres. Ton code exécute l'appel et renvoie le résultat au LLM qui continue son raisonnement.

🏗️Exemple concret

Un assistant IA commercial reçoit : 'Quel est le CA de notre client Renault ce trimestre et combien de tickets support ont-ils ouvert ?' Le LLM génère deux appels : get_revenue(client='Renault', quarter='Q3-2025') et get_support_tickets(client='Renault', quarter='Q3-2025'). Ton code exécute les requêtes SQL, renvoie les résultats, et le LLM formule la réponse complète.

🎯Quand l'utiliser ?

Agents IA qui doivent interagir avec des systèmes réels
Extraction d'information structurée depuis du texte libre
Orchestration d'APIs complexes via langage naturel
Automatisation de workflows business

✅ Avantages

+Connecte les LLMs à des sources de données en temps réel
+Sortie JSON structurée et typée (fiable)
+Permet des workflows multi-outils complexes

⚠️ Limites

Le LLM peut appeler le mauvais outil ou avec les mauvais paramètres
Complexité de gestion des erreurs et retries
Coût en tokens des descriptions de fonctions

🛠️ Outils principaux

OpenAI API (function calling)
Anthropic API (tool use)
LangChain tools
LlamaIndex tools
Google Gemini function calling
LLMFunction CallingTool UseAgentAPI

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