AP03 · LLM pour une décision déterministe
Famille : Cadrage et choix du niveau
Preuve moyenne
Noms d'origine : LLM doing a linter’s job, nondeterministic pattern for a deterministic workflow
Le modèle tranche ce qu’une règle, un parseur ou un linter ferait exactement et presque gratuitement.
Définition
On confie au modèle une décision ou un contrôle dont la réponse se déduit de l’entrée : routage par type de demande, style de code, calcul, validation de schéma. Variante : un passage de relais dont l’agent cible est connu dès l’entrée.
Symptômes observables
- Un routeur LLM qui prend toujours la même décision pour la même entrée.
- Des règles de formatage ou de style listées dans le prompt, appliquées de façon inégale.
- Des calculs, des dates ou des validations de format confiés au modèle, avec des erreurs occasionnelles en production.
Pourquoi c'est nuisible
On ajoute de la variance, du coût et de la latence à ce qui pourrait être exact et quasi gratuit. Un contrôle inférentiel peut se tromper ; un contrôle calculatoire, rapide et bon marché, peut tourner à chaque modification.
Un choix défendable quand…
- La règle demande un vrai jugement, porte sur des données non structurées ou change trop souvent pour être codée : le modèle propose, un contrôle déterministe vérifie la forme.
Remèdes du catalogue
- B2 · Routage — Un routeur à règles (mot-clé, type de formulaire, champ de l’entrée) quand la branche se déduit de l’entrée ; le modèle ne tranche que les cas ambigus.
- B6 · Graphe d’états sur mesure — Le code porte les branches et les transitions ; le modèle n’intervient que dans les états qui demandent du jugement.
- F2 · Garde-fous en couches — Les linters, hooks et validateurs de schéma tournent à chaque modification et bloquent par construction, sans passer par le modèle.
- A3 · Sortie structurée — Le modèle rend une sortie typée, que le code valide puis exploite sans la réinterpréter.
Mesures hors catalogue
- Retirer du prompt toute règle qu’un outil vérifie déjà.
Patterns détournés
Anti-patterns voisins
Sources
- Writing a good CLAUDE.md — HumanLayer (Kyle), 2025-11-25
- Harness engineering for coding agent users — B. Böckeler (martinfowler.com), 2026-04-02
- AI agent orchestration patterns — Microsoft (Azure Architecture Center), 2026-02-12
- A practical guide to building agents — OpenAI, 2025
- How Many Instructions Can LLMs Follow at Once? — Jaroslawicz et al., arXiv, 2025-07-15
Contenu relu le 2026-10-05