Situation de départ : Transformation des rapports
L’outil de reporting intégré actuellement dans cpX.Energy permet une extraction flexible des données et leur transformation individuelle en plusieurs formats cibles (CSV, XML, JSON, etc.). Cependant, les transformations actuelles sont très statiques et nécessitent des connaissances techniques approfondies sur la configuration des formats cibles et les outils de transformation comme JasperReports, XSLT ou FOP.
Les exigences de la préparation des données sont très variées et représentent environ 90 % des demandes de rapport, ce qui est très laborieux. De plus, certaines de ces exigences ne peuvent actuellement pas être satisfaites avec les outils de rapport disponibles. Cela inclut la recherche de données manquantes, les groupements complexes et les contrôles d’intégralité. Les mises en forme conditionnelles, les diagrammes et autres fonctions similaires pour la transformation vers Excel sont également demandées.
Idée : Assistant de transformation de l'IA
Sur la base des données extraites, et éventuellement pré-transformées, il devrait être possible de décrire verbalement le résultat de transformation souhaité (prompt). Le LLM (grand modèle de langage) génère alors un code Python à partir des exigences (prompt) et des metadonnées du tableau (noms des colonnes et types) pour la prochaine transformation. Pour des raison de conformité, il est important de noter qu’aucune donnée extraite n’est envoyée au LLM. Le code Python généré est exécuté dans un essai. En cas d’erreur, le message d’erreur et le code Python sont renvoyés au LLM pour correction. Le prompt et le code Python généré sont enregistrés comme paramètres pour la transformation.
Exécution du rapport
Au moment de l'exécution, le code Python généré est rempli par des données spécifiques et executé. Le résultat de transformation (flux d’octets) peut être transmis, enregistré ou traité d’une autre manière.
Lors de la création de la définition de rapport, un aperçu de la transformation est également prévu.
Ce prototype a démontré de manière remarquable que l’IA générative peut remplacer ou simplifier considérablement la programmation élaborée pour les transformations de données complexes ou individuelles.
