Les LLMs agissant pour le compte des humains et interagissant avec des systèmes réels, ce n’est plus de la théorie - avec l’avènement du function calling, c’est désormais une réalité. Et avec Arcade.dev, le function calling devient un superpouvoir qui connecte les LLMs à des APIs autorisées, des services utilisateurs et des systèmes complexes. Ce changement fait émerger une nouvelle pratique logicielle : le Machine Experience Engineering (MX Engineering).

L’état des lieux

Pour que les modèles IA gèrent nos e-mails, planifient des rendez-vous et administrent nos documents, il leur faut des agents et des tools connectés à notre vie numérique. Mais voici le vrai changement : quand un LLM appelle un tool, il n’est pas qu’un simple instrument d’E/S. Le LLM est le consommateur. L’utilisateur. Et il vient avec ses propres schémas de raisonnement et comportements computationnels.

Ce changement fondamental signifie que les ingénieurs logiciels construisent désormais pour une nouvelle catégorie d’utilisateurs : des matrices massives capables de raisonner. Ce n’est pas qu’un problème d’intégration d’API - c’est un nouveau paradigme d’ingénierie.

Le défi d’ingénierie

En tant qu’ingénieurs, nous avons une intuition profonde de la façon dont les humains interagissent avec nos systèmes. Quand on développe une CLI, une API REST ou un package Python, on sait intuitivement comment d’autres développeurs vont se tirer une balle dans le pied. On construit des garde-fous pour ces scénarios précis.

Mais les LLMs ne raisonnent pas comme nous. Les erreurs qu’ils commettent ne sont pas intuitives pour nous. Chaque interface existante a été conçue avec des utilisateurs humains en tête, et pourtant on leur demande de toutes les consommer et d’agir en notre nom.

“Ça ne va pas bien se terminer,” vous vous dites peut-être. Et vous auriez raison.

Pourquoi les interfaces traditionnelles ne suffisent pas

Les tools conçus pour les LLMs ne correspondent que rarement point par point aux endpoints REST tiers ou aux interfaces existantes. Procéder ainsi mènerait les LLMs à l’échec. On doit plutôt se demander : « Quelles tâches le LLM devra-t-il accomplir dans ce contexte ? »

Le nom du tool, son interface, chaque argument exposé, la structure de la réponse - tout mérite une attention minutieuse. Dans nos tools et autour d’eux, on doit faire tout ce que le software et le networking requièrent pour permettre au LLM de réussir dans sa mission.

Les principes du MX Engineering

Tout comme on a des Développeurs Frontend, des Designers et des UX Engineers dédiés à l’expérience utilisateur humaine, on a besoin de MX Engineers focalisés sur l’expérience machine. Cela implique de se mettre à la place des LLMs, de plonger dans leur façon de « penser » et d’anticiper leurs points de friction.

Chez Arcade, on apprend chaque jour quelque chose de nouveau qui nous permet de faire mûrir nos pratiques et de comprendre quels patterns fonctionnent. Les tools développés avec cette philosophie surpassent systématiquement les implémentations naïves. Quiconque construit sérieusement des produits propulsés par des LLMs veut des tools bien conçus.

La réalité du design de tools

Construire des intégrations est facile. Concevoir de bons tools pour les LLMs, c’est une autre affaire. Le MX Engineering traite des problèmes multidimensionnels et exige créativité et réflexion approfondie. On doit placer des garde-fous pour que les LLMs aient juste assez de liberté pour faire ce qui convient, tout en évitant les modes d’échec courants.

Par l’implémentation pratique, on découvre les patterns qui fonctionnent et ceux qui échouent. Ce n’est pas théorique : ces décisions déterminent directement si un LLM peut accomplir ses tâches de façon fiable.

Perspectives

Le MX Engineering évolue rapidement, avec de nouveaux patterns et pratiques qui émergent chaque jour. Pour les ingénieurs passionnés par les LLMs, les agents et les tools, c’est un moment extraordinaire dans le développement logiciel. On ne se contente pas de construire des intégrations - on crée une nouvelle discipline d’ingénierie.

La distinction entre de simples intégrations et le vrai MX Engineering s’affine chaque jour. À mesure qu’on comprend mieux comment les LLMs interagissent avec nos tools, on pose les bases de la prochaine génération de systèmes IA. Si ce domaine émergent vous passionne autant que nous, consultez nos postes ouverts. Nous cherchons des ingénieurs prêts à en définir l’avenir.