https://video.ut0pia.org/videos/watch/f1f77acc-8c3b-45dc-85a8-a4dc2ac67336 Présentation par : Vincent Heuschling (Indépendant) 📕 Résumé : Utiliser un LLM sur une base de données, c'est tentant. Lui demander « quel est le chiffre d'affaires du trimestre ? » et obtenir une réponse en langage naturel, c'est le rêve. Sauf que dans la réalité, le modèle ne comprend rien à vos colonnes cryptiques, invente des jointures fantaisistes, et vous sort des chiffres faux. Le problème n'est pas le LLM. Sans contexte métier, sans définition des métriques, sans règles de calcul, il navigue à l'aveugle, et il hallucine. La solution : intercaler une couche sémantique entre vos données et l'IA. Ce modèle décrit vos métriques, relations et logiques métier dans un langage que le LLM peut exploiter. Fini les approximations : le modèle sait ce qu'est un « client actif », comment calculer une marge, quelles tables joindre. Dans cette session, on construit cette architecture pas à pas. On explore les outils – dbt Semantic Layer, Cube.dev, ou des approches custom – et on branche le tout sur un LLM. Démos live : d'une question métier floue à une requête SQL validée et un résultat fiable. Rendre vos données compréhensibles par l'IA, c'est d'abord les rendre compréhensibles tout court. Enregistré en avril 2026 à Paris, Palais des Congrès, Porte Maillot. 🔥 Pour rester informé sur l'actualité de Devoxx France, suivez nous sur LinkedIn : https://www.linkedin.com/company/devoxx-france/ Bluesky : https://bsky.app/profile/devoxx.fr consultez notre site web https://www.devoxx.fr/ Wed, 13 May 2026 17:51:24 GMT https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html PeerTube - https://video.ut0pia.org https://video.ut0pia.org/lazy-static/avatars/0287a09a-aae7-4840-9843-b416426e7046.webp https://video.ut0pia.org/videos/watch/f1f77acc-8c3b-45dc-85a8-a4dc2ac67336 All rights reserved, unless otherwise specified in the terms specified at https://video.ut0pia.org/about and potential licenses granted by each content's rightholder.