🏗️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