AP20 · Texte vers SQL sans couche sémantique

Famille : Outils et interface agent-machine

Preuve moyenne

Noms d'origine : unsupervised text-to-SQL, naive text-to-SQL

Le modèle traduit la question en SQL exécuté directement sur la base, sans définitions métier ni revue.

Définition

On laisse un agent traduire des questions en SQL exécuté directement sur la base, sans couche sémantique ni revue des requêtes.

Symptômes observables

  • Les chiffres métier varient selon la formulation de la question.
  • Les requêtes générées restent invisibles pour l’utilisateur.
  • L’agent dispose d’un accès en écriture à la base.

Pourquoi c'est nuisible

Les règles métier (la reconnaissance du chiffre d’affaires, par exemple) vivent hors du schéma ; le modèle invente des jointures et des définitions, au risque de données fausses ou de modifications non voulues.

Chiffres

  • Thoughtworks classe le texte vers SQL dans l’anneau « Hold » (à éviter) de son radar de novembre 2025 et demande une revue humaine de toutes les requêtes générées ; le radar d’avril 2026 confirme que la traduction naïve produit souvent des résultats faux.

Remèdes du catalogue

  • A2 · Outils et interface agent-machine (ACI) — Une couche sémantique gouvernée (Cube ou dbt, par exemple), exposée comme outil : l’agent choisit des métriques déjà définies au lieu d’écrire des jointures.
  • F1 · Humain dans la boucle — Les requêtes générées sont affichées et relues avant que leurs chiffres ne servent.
  • G6 · Règle de deux — Une connexion en lecture seule : l’agent qui traite des questions libres n’a pas, en plus, le droit d’écrire en base.

Patterns détournés

Anti-patterns voisins

Sources

Contenu relu le 2026-10-05

Catalogue des anti-patterns