Tool Use : comment les LLM appellent des outils

Le problème de base

Un LLM ne peut, à lui seul, que générer du texte. Il ne peut pas enregistrer un fichier, interroger une base de données, ni envoyer un e-mail. Le tool use (aussi appelé function calling) résout ce problème : tu décris au modèle les « outils » (tools) disponibles – par exemple une fonction « envoie_email » ou « obtiens_meteo » – avec un schéma qui précise quelles entrées elles attendent.

Comment se déroule l'échange

Quand le modèle reconnaît qu'un outil est nécessaire, il ne répond pas avec du texte normal, mais avec un bloc structuré « tool_use » : le nom de l'outil plus les paramètres d'entrée en JSON. Ton application lit ce bloc, exécute l'action réelle (l'appel API, la requête base de données) et renvoie le résultat au modèle sous forme de « tool_result ». Le modèle utilise ce résultat pour continuer à travailler ou formuler une réponse.

Pourquoi c'est la base de tous les agents

Un agent n'est au fond rien d'autre qu'un LLM qui appelle des outils en boucle : demander, utiliser un outil, lire le résultat, choisir le prochain outil, jusqu'à ce que la tâche soit terminée. Sans tool use, un modèle reste un simple générateur de texte, sans effet sur le monde réel.

Une propriété importante

Le modèle n'exécute jamais lui-même de code. Il décide seulement quand et avec quels arguments appeler un outil. L'exécution réelle – et donc le contrôle des risques – reste du côté de ton application.