Les LLMs permettent de transformer un texte naturel en requête SQL en combinant une bonne définition du schéma et un prompt clair. Cette technique accélère l’accès aux données sans maîtrise totale des langages SQL, avec des outils comme ChatGPT ou Text2SQL.ai.
3 principaux points à retenir.
- Comprendre le schéma de données est indispensable pour des requêtes SQL précises.
- Choisir le bon type de LLM : avec ou sans accès direct aux bases de données selon les besoins.
- Structurer soigneusement les prompts pour obtenir du code SQL fiable et exploitable.
Pourquoi utiliser un LLM pour générer du SQL
Utiliser un modèle de langage large (LLM) pour générer des requêtes SQL à partir de textes naturels présente plusieurs avantages concrets pour les professionnels du monde de l’analyse de données et de la science des données. Commençons par le premier et sans doute le plus important : le gain de temps. Au lieu de passer du temps à écrire manuellement chaque requête SQL, les LLMs peuvent interpréter une question en langage naturel et produire instantanément une requête efficace. Cela réduit significativement le temps de développement et permet de se concentrer davantage sur l’analyse des résultats que sur la rédaction de code.
Ensuite, il y a l’accessibilité. Tous les professionnels ne maîtrisent pas le SQL, une compétence technique qui peut être intimidante pour ceux qui ne viennent pas du domaine de l’informatique. Grâce aux LLMs, n’importe qui avec une question pertinente peut obtenir une réponse sous forme de requête SQL sans avoir à se plonger dans les complexités du langage. Cela permet à un plus large éventail de personnes d’interagir avec des bases de données, favorisant une culture de données plus inclusive.
Le prototypage rapide est un autre bénéfice clé. Lorsque vous devez tester une idée ou un concept, il est crucial d’avoir la capacité de créer des requêtes rapidement. Les LLMs facilitent cela : un analyste peut poser une question, recevoir une requête en quelques secondes et immédiatement l’exécuter pour voir si elle produit les résultats escomptés. Cela accélère considérablement le cycle de développement des projets de données.
Cependant, il y a des limitations à considérer. Même si les LLMs sont performants, ils ne remplacent pas totalement les compétences de codage. Pour des requêtes complexes, notamment celles nécessitant une optimisation fine ou un ajustement spécifique au schéma de la base de données, une compréhension approfondie du SQL reste essentielle. Il est donc prudent de voir ces outils comme des aides, et non comme des substituts à la compétence humaine. En effet, la génération de SQL automatisée est particulièrement précieuse pour des requêtes simples à moyennement complexes, et pour des cas comme l’exploration de données ou la création de rapports basiques. Des exemples d’utilisation incluent la création de rapports réguliers, l’extraction d’informations pour des analyses ad hoc, ou même la réponse à des questions fréquentes sur des ensembles de données. Pour aller encore plus loin dans des scénarios plus complexes, vous pouvez consulter cet article.
Quels sont les types de LLMs pour le text-to-SQL
Quand on parle de LLMs (Large Language Models) pour la génération de SQL à partir de texte, il y a deux grandes catégories qui s’opposent : ceux qui n’ont pas accès direct au schéma de la base et ceux qui s’y connectent en temps réel.
- LLMs sans accès direct au schéma : Ces modèles fonctionnent sur la base des données textuelles qu’ils ont été entraînés à traiter. Ils n’ont pas de vue intégrale de la structure de la base de données, ce qui peut parfois limiter leurs capacités à générer des requêtes optimales.
- Exemples d’outils : ChatGPT et Claude sont des exemples typiques dans cette catégorie. Ils excellent dans la compréhension du langage naturel, mais leur capacité à générer un SQL efficace dépend fortement de la formulation de la question par l’utilisateur. Ils sont idéaux pour des requêtes relativement simples ou lorsque le schéma de la base est relativement stable et bien connu par l’utilisateur.
- LLMs avec connexion directe au schéma : Ces modèles sont couplés à des systèmes de bases de données, ce qui leur permet d’accéder au schéma en temps réel lors de la génération de requêtes.
- Exemples d’outils : Text2SQL.ai et BlazeSQL en sont de bons exemples. Grâce à leur capacité à interagir avec la structure de la base, ils peuvent générer des requêtes plus précises et optimisées, adaptées à des abscisses de données spécifiques.
Les cas d’usage sont différents selon ces catégories. Les modèles sans accès au schéma conviennent mieux aux équipes de développement qui ont une compréhension approfondie de leur structure de données et qui peuvent formuler des requêtes précises. En revanche, les modèles avec connexion directe s’adressent à des utilisateurs moins techniques, permettant une interaction plus naturelle avec les bases de données.
Cependant, chaque type présente ses avantages et inconvénients. L’accès direct au schéma peut rendre les outils plus puissants, mais cela nécessite aussi une intégration technique supplémentaire et une gestion des permissions, ce qui peut être un frein pour certaines entreprises. Les modèles sans schéma sont souvent plus simples à mettre en œuvre mais peuvent aboutir à des requêtes moins performantes. Pour une analyse plus approfondie, consultez des ressources comme cet article sur KDnuggets.
Comment passer du texte au SQL étape par étape
Pour transformer un texte en requête SQL, on doit suivre une méthode structurée. Voici comment procéder, étape par étape.
- Définir le schéma : Avant tout, il faut établir un schéma de base de données solide. Cela inclut la définition des tables, des colonnes et des relations. Par exemple, imaginons un schéma simple avec une table Utilisateurs (id, nom, âge) et une table Commandes (id, utilisateur_id, montant). Ce schéma donnera le contexte nécessaire à notre LLM pour générer des requêtes pertinentes.
- Formuler un prompt structuré : Une fois le schéma établi, le prompt doit être formulé en intégrant toutes les informations pertinentes. Par exemple : « Quels sont les noms des utilisateurs ayant effectué des commandes supérieures à 100 ? » En ajoutant des détails sur les tables et leurs relations, on aide le LLM à mieux comprendre la question métier.
- Générer la requête SQL : À l’aide du prompt structuré, on interroge le modèle de langage. Avec le prompt ci-dessus, le LLM pourrait générer la requête SQL suivante :
SELECT U.nom
FROM Utilisateurs U
JOIN Commandes C ON U.id = C.utilisateur_id
WHERE C.montant > 100;Un exemple concret pourrait être d’utiliser ChatGPT pour générer une requête SQL à partir d’une question métier simple. En suivant les étapes énoncées, vous passerez de l’énoncé de la question à une requête optimisée avec un minimum d’effort.
Voici un tableau résumant les étapes clés :
| Étape | Description |
|---|---|
| 1 | Définir le schéma |
| 2 | Formuler un prompt structuré |
| 3 | Générer la requête SQL |
| 4 | Tester ou exécuter la requête |
| 5 | Revoir et améliorer le code |
Quels pièges éviter et bonnes pratiques à adopter
Générer des requêtes SQL avec des modèles de langage (LLMs) peut sembler être une tâche simple, mais attention aux pièges qui peuvent entraîner des résultats erronés ou inutilisables. Voici quelques points cruciaux à garder à l’esprit.
- Erreurs de compréhension du schéma : Les LLMs peuvent mal interpréter la structure de votre base de données. Par exemple, si vous avez des tables nommées de manière peu intuitive ou des relations complexes, ils pourraient produire des requêtes qui ne fonctionnent pas. Assurez-vous de fournir des définitions claires du schéma dans vos prompts.
- Hallucinations du modèle : Ces systèmes peuvent « inventer » des éléments qui n’existent pas dans votre base de données. C’est ce qu’on appelle l’hallucination. Par exemple, lancer une requête SQL pour une colonne qui n’existe pas peut être frustrant. Un double-check avec la documentation de votre base de données est donc essentiel.
- Prompts mal formulés : La manière dont vous formulez votre question a un impact direct sur la qualité de la réponse. Évitez les ambiguïtés et soyez précis. Un prompt mal rédigé peut mener à une SQL inappropriée.
- Limites de complexité des requêtes : Les LLMs peuvent avoir du mal avec des requêtes SQL très complexes ou des opérations imbriquées. Ne pensez pas que vous pouvez tout leur demander sans simplifications.
Pour garantir la fiabilité et la pertinence de vos requêtes SQL générées, voici des conseils pratiques :
- Validation systématique : Toujours tester la requête générée par rapport à un environnement de développement. Cela permet d’identifier rapidement les erreurs.
- Segmentation des requêtes complexes : Divisez des requêtes ambitieuses en parties plus simples que le modèle peut gérer avec succès.
- Enrichissement du prompt : Ajoutez autant de contexte que possible. Par exemple, mentionnez les relations entre les tables importantes.
- Double-check des instructions : Faites relire vos prompts et les résultats par un.e collègue. Deux paires d’yeux valent mieux qu’une.
- Intégration avec des workflows RAG : Utilisez des systèmes qui intègrent les LLMs avec des bases de données pour fournir un contexte pertinent lors de la génération de SQL.
- Test en base avant déploiement : Ne déployez jamais une requête qui n’a pas été soigneusement examinée dans un environnement de test.
Enfin, n’oubliez pas qu’un usage professionnel et maîtrisé des LLMs pour générer des requêtes SQL requiert une attention particulière à la quality control. N’hésitez pas à consulter des ressources telles que ce lien pour des stratégies supplémentaires.
Comment tirer pleinement parti des LLMs pour écrire du SQL ?
Les LLMs offrent une avancée notable pour transformer du texte en requête SQL fonctionnelle, particulièrement utile pour les professionnels non-experts en SQL ou lors de prototypages rapides. Leur efficacité repose sur une bonne compréhension du schéma de données et une formulation précise du prompt. Le choix entre LLMs sans ou avec accès direct à la base dépend du contexte. Enfin, la prudence reste de mise : valider, tester et affiner sont indispensables pour exploiter ces outils brillamment sans sombrer dans des erreurs courantes. Maîtriser cette approche, c’est ouvrir un nouveau canal d’accès agile à la donnée.
FAQ
Qu’est-ce qu’un LLM en génération SQL ?
Faut-il connaître le SQL pour utiliser ces outils ?
Quelle différence entre LLM avec ou sans accès direct à la base ?
Comment garantir la fiabilité des requêtes générées ?
Quels cas d’usage privilégier avec le text-to-SQL par LLM ?
A propos de l’auteur
Je suis Franck Scandolera, responsable de l’agence webAnalyste et formateur expert en Data Engineering, Automatisation No Code et IA générative. Fort de plus de 10 ans d’expérience à accompagner agences et annonceurs dans la maîtrise des données, je forme aux outils analytiques, à SQL et à l’IA pour rendre ces technologies accessibles et pragmatiques. Je développe et déploie aussi des agents IA et workflows RAG pour automatiser intelligemment les processus data, avec un focus constant sur la conformité et la robustesse.