Structurer les réponses d'un agent en JSON pour une application de gestion de recettes
Dans cette leçon, apprenez à convertir une réponse textuelle générée par un agent conversationnel en un format JSON structuré, indispensable pour créer et afficher efficacement des recettes dans une application. Découvrez l'utilité d'un second agent dédié à la structuration pour améliorer l'intégration de données issues d'une intelligence artificielle.
Introduction au projet d'application FlutterFlow + Firebase
Configurer les bases du projet
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Intégrer l’intelligence artificielle pour générer des recettes














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Détails de la leçon
Description de la leçon
Cette leçon se concentre sur la nécessité de convertir des informations textuelles peu structurées provenant d’un agent conversationnel en données organisées adaptées à la création de recettes dans une application. Lorsque l’utilisateur reçoit la réponse d’un agent, il reçoit typiquement une seule chaîne de caractères englobant l’intégralité de la recette, ce qui, bien que pratique pour la chatbox, s’avère difficile à exploiter si la base de données attend des champs distincts (titre, description, ingrédients, etc.).
Pour pallier cette limite, il est recommandé de définir un second agent dédié à la structuration des informations. Ce nouvel agent, qualifié d’agent de mise en forme, a pour objectif de recevoir le texte brut et de le convertir en JSON selon un schéma défini (ex. : titre, ingrédients, préparation, temps, nombre de personnes). Cette approche assure que chaque champ de la recette puisse être exploité indépendamment pour un affichage ou une utilisation optimale côté application.
La leçon détaille également la formation et la configuration de ce deuxième agent, l’utilisation d’un prompt précis pour imposer la structure JSON attendue, ainsi que les avantages en termes d’automatisation, de maintenance et de clarté des données stockées. Enfin, elle met en avant le choix d’un modèle adéquat (comme Google Gemini Pro) et l’importance de spécifier le format de sortie dans les prompts système pour garantir la cohérence des données reçues.
Objectifs de cette leçon
Comprendre pourquoi il est nécessaire de structurer les réponses des agents conversationnels en JSON, apprendre à configurer un second agent dédié à la mise en forme, et savoir comment intégrer ces données structurées dans un flow d’automatisation (action flow) d’application.
Prérequis pour cette leçon
Maîtrise de base de la création d'agents conversationnels et connaissance du format JSON. Expérience avec les outils d’automatisation et de gestion de base de données recommandée.
Métiers concernés
Ce sujet intéressera les développeurs backend et no-code, data engineers, gestionnaires de projet digital, chefs de produit, et toute personne chargée d’intégrer des agents IA dans des processus métiers structurés.
Alternatives et ressources
Parmi les alternatives, vous pouvez envisager des solutions telles que Zapier, Make (Integromat), des scripts d'automatisation personnalisés ou encore l’exploitation d’autres modèles IA structurés, selon les besoins spécifiques de votre application.
Questions & Réponses
