Glossaire · IT et systèmes
Tool calling
La technique par laquelle un modèle d'IA indique quel outil ou quelle fonction doit être exécuté, et avec quelles données. L'application autour du modèle exécute cet appel et renvoie le résultat au modèle.
Le tool calling, aussi appelé function calling, est la façon dont un modèle de langage fait se produire quelque chose en dehors de la conversation. Le modèle reçoit une liste d'outils disponibles, chacun avec un nom, une courte description et les données dont l'outil a besoin. Si une demande l'exige, le modèle ne répond pas par du texte mais par un appel structuré, par exemple pour rechercher le délai de livraison d'un article donné.
Le modèle n'exécute pas lui-même cet appel. C'est l'application autour du modèle qui le fait, reçoit le résultat et le transmet au modèle. Celui-ci formule alors une réponse avec ce résultat, ou choisit l'outil suivant.
Tool calling, MCP et API
Le tool calling est le mécanisme dans le modèle. MCPUn standard ouvert qui permet aux applications d'IA comme Claude, ChatGPT, Gemini ou votre propre agent IA de découvrir elles-mêmes quels outils un système propose, puis d'appeler ces outils. Un serveur MCP se place généralement au-dessus d'une API existante. est le standard qui définit comment les outils sont proposés et trouvés, de sorte qu'un outil construit une seule fois fonctionne dans différentes applications d'IA. Derrière l'outil se trouve généralement une simple APIUne convention fixe qui permet à un logiciel de communiquer avec d'autres logiciels. Un programme envoie une requête via internet, l'autre renvoie des données structurées. Chaque appel a été écrit à l'avance par un développeur. qui fait le vrai travail. C'est ainsi que le tool calling fait d'un modèle de langage un agent IAUne application d'IA qui ne se contente pas de répondre, mais qui avance elle-même par étapes pour mener une tâche à bien. Elle choisit les outils dont elle a besoin, les appelle, examine le résultat et décide de l'étape suivante..
Pourquoi c'est utile à savoir
Celui qui décide quels outils un modèle reçoit décide de ce qu'il peut faire. Un modèle qui n'a que des outils de lecture peut rechercher et résumer. Un modèle avec des outils d'écriture peut passer des commandes ou modifier des données. Ce choix détermine ce que vous confiez à une IA. Faites-le donc consciemment, avec la personne qui gère vos systèmes.
