AI Engineer. Cette présentation a cristallisé le modèle moderne « définir un modèle Pydantic, le transmettre au LLM et laisser la validation faire le reste ». Elle donne des exemples concrets d’objets imbriqués, de validateurs qui détectent les URL hallucinées et de chaîne de pensée représentée par un champ typé. Regardez-la avant de relire la section de l’article sur les validateurs : vous reconnaîtrez l’origine de ses règles de nouvelle tentative et de refus.
Cette vidéo est conservée comme origine de l’approche fondée sur les schémas. Regardez-la pour comprendre d’où viennent les règles de validation, de nouvelle tentative et de refus de l’article, puis mettez-les en œuvre avec les outils de sorties structurées de votre pile.
Comprendre pourquoi les appels de LLM fondés sur des schémas exigent des objets typés, des validateurs, des nouvelles tentatives et un traitement explicite des champs mal formés ou hallucinés.
Connaissance de base de Python et des appels d'API LLM ; l'expérience avec Pydantic est utile mais non obligatoire.
Dernière révision : 18 mai 2026
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Une réponse adaptée à l'ère de l'IA générative aux questions stratégiques des dirigeants. Trois cours courts, sans prérequis technique, expliquent où l'IA générative crée de la valeur, comment la gouverner de façon responsable et comment transformer une vague intention d'« utiliser l'IA » en un cas d'usage concret et défendable. Note de 4,6 sur environ 700 avis. À suivre avant la prochaine décision budgétaire liée à l'IA.
