Function Calling / Tool Use
iaDéfinition
Le Function Calling (ou Tool Use) est une capacité des LLM modernes permettant au modèle de décider d'appeler des fonctions ou API externes structurées pour accomplir une tâche, plutôt que de générer uniquement du texte. Le LLM reçoit un schéma JSON des outils disponibles (nom, description, paramètres), décide quels outils appeler et avec quels arguments, et l'application cliente exécute réellement l'appel. Cette architecture est le fondement des agents IA : le modèle peut interroger des bases de données, exécuter du code, appeler des API REST, chercher sur le web ou interagir avec des systèmes tiers. Les standards incluent l'API Function Calling d'OpenAI, Tool Use d'Anthropic (compatible MCP) et le format d'outils de LLaMA 3. En cybersécurité, les risques associés sont l'excessive agency, la prompt injection via les retours d'outils, et la possibilité pour un attaquant de détourner les appels d'outils d'un agent pour exécuter des actions non autorisées.
Description
Le Function Calling (ou Tool Use) est la capacité des LLM à décider d'appeler des fonctions ou APIs externes structurées pour accomplir une tâche. Le LLM reçoit un schéma JSON des outils disponibles, décide quels outils appeler et avec quels arguments, et l'application exécute réellement l'appel.
Fonctionnement
L'architecture est cliente : le LLM génère une intention d'appel (nom de la fonction + paramètres en JSON), l'application l'exécute et retourne le résultat au LLM qui continue son raisonnement. Cette boucle est la base des agents IA capables d'interagir avec des systèmes externes.
Points clés
- Base fondamentale des agents IA : le LLM peut interroger des APIs, exécuter du code et interagir avec des systèmes tiers
- Les risques incluent l'excessive agency, la prompt injection via les retours d'outils et le détournement d'appels d'outils
- Le Model Context Protocol (MCP) d'Anthropic standardise l'exposition d'outils aux LLM de manière interopérable
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