Trois méthodes pour extraire des données structurées depuis les modèles linguistiques

L’intégration des modèles de langage à grande échelle (LLM) dans des applications logicielles exige souvent la génération de sorties structurées, car les programmes ne peuvent pas interpréter le langage naturel non structuré comme les humains. Alors que les interfaces conversationnelles comme celles de ChatGPT ou Gemini conviennent aux utilisateurs humains, elles sont inadaptées aux systèmes automatisés. Pour surmonter cette limitation, trois approches principales permettent de forcer les LLM à produire des données conformes à un schéma prédéfini : l’utilisation de fournisseurs d’API, les stratégies de prompting et reprompting, et le décodage contraint. La première méthode repose sur des fournisseurs d’API comme OpenAI ou Google Gemini, qui offrent une intégration directe via des classes Pydantic pour définir le schéma de sortie. Cette approche est simple et efficace, mais elle limite la flexibilité en rendant l’application dépendante d’un seul fournisseur, ce qui peut poser problème en matière de coût, de disponibilité ou d’interopérabilité avec des modèles open source. La deuxième approche, basée sur le prompting, consiste à guider le modèle par des instructions claires dans le prompt système, accompagnées d’exemples et de contraintes explicites (ex. : « retourne uniquement un JSON avec les champs nom, âge et métier »). Une fois la réponse générée, un parseur (comme ceux de la bibliothèque instructor) vérifie sa conformité. En cas d’échec, le système peut relancer une nouvelle requête (reprompting). Bien que pratique, cette méthode est coûteuse en raison de la multiplication des appels API, surtout si plusieurs tentatives sont nécessaires. Elle nécessite donc des mécanismes de contrôle de coût, comme un nombre maximal de tentatives. La troisième et la plus performante approche est le décodage contraint, qui garantit une sortie structurée sans répétition ni parsing. Elle repose sur des concepts de linguistique computationnelle : le schéma est traduit en une expression régulière (RegEx), puis en un automate fini déterministe (DFA). Ce DFA modélise les états et transitions valides selon le schéma. Pendant la génération autoregressive du texte, le modèle est contraint à ne générer que les tokens autorisés par le DFA à chaque étape, en annulant les logits des tokens interdits. Cette méthode est non seulement garantie, mais aussi économiquement avantageuse, car elle évite les répétitions coûteuses. La bibliothèque Outlines est l’un des outils les plus populaires pour implémenter ce décodage contraint. Elle supporte les schémas Pydantic, les expressions régulières, et s’intègre à de nombreux fournisseurs (OpenAI, Anthropic, Ollama, vLLM). Son utilisation est simple : définir une classe modèle, appeler le modèle via Outlines, et obtenir systématiquement une sortie valide sans erreur ni réessai. En conclusion, bien que les approches basées sur les API ou le prompting soient accessibles, le décodage contraint est la solution la plus robuste, flexible et économique pour les ingénieurs intégrant des LLM dans des systèmes logiciels. Des ressources comme le cours deeplearning.ai en lien avec dottxt permettent d’acquérir une maîtrise pratique de ces techniques, essentielles pour exploiter pleinement le potentiel des LLM dans des applications industrielles.