Lab 16: Data Science Agent avec GCP BigQuery

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Objectifs d’apprentissage

À la fin de ce laboratoire, vous saurez : 1. Comprendre l’architecture de l’agent Data Science Google 2. Explorer NL2SQL et NL2Py pour BigQuery 3. Intégrer BQML pour le machine learning dans le data warehouse 4. Architecturer un agent de production sur le cloud

Prérequis

  • Lab 15 (MLE-STAR) complété
  • Compte GCP (optionnel pour ce lab théorique)
  • Connaissance de SQL

Durée estimée : 30-40 minutes

1. Configuration

Pourquoi ce lab cible BigQuery plutôt qu’une base SQLite locale : un Data Science Agent production doit dialoguer avec un entrepôt de données scale-out (BigQuery), pas une base jouet. Mais exécuter de vraies requêtes BigQuery dans un notebook pédagogique exigerait des credentials GCP et coûterait — le lab simule donc le schéma BigQuery (tables sales/customers/products) tout en gardant l’API d’un client BigQuery réel. C’est l’écart entre apprendre le pattern d’agent (NL → SQL → exécution) et apprendre sur une infrastructure live : le simulateur isole le pattern.

import sys
sys.path.insert(0, '..')

import json
import re
from typing import List, Dict, Optional
from dataclasses import dataclass

from config import get_settings
from utils import LLMClient

print("Imports OK : json, re, dataclasses, config, utils")
Imports OK : json, re, dataclasses, config, utils

Chargement des paramètres de configuration.

settings = get_settings()
print(f'Provider: {settings.active_provider}')
Provider: openrouter

2. NL2SQL Translator

Pourquoi un traducteur NL2SQL dédié plutôt qu’un prompt générique « réponds à ma question » : une question business (« Quel est le revenu total par région ? ») ne mappe pas trivialement vers SQL — il faut identifier la table pertinente (sales), les colonnes (region, revenue), l’agrégation (SUM) et le regroupement (GROUP BY). Le NL2SQLTranslator isole cette compétence de traduction structurée : le LLM reçoit le schéma + la question et produit une requête SQL précise, pas une réponse en langage naturel. C’est le pont entre le langage humain et le langage machine — la compétence centrale d’un agent data.

@dataclass
class SQLQuery:
    sql: str
    explanation: str
    tables_used: List[str]

class NL2SQLTranslator:
    def __init__(self, llm: LLMClient):
        self.llm = llm

    def translate(self, question: str, schema: Dict) -> SQLQuery:
        schema_desc = self._format_schema(schema)
        prompt = f"""Convertis cette question en SQL BigQuery.

SCHEMA:
{schema_desc}

QUESTION: {question}

EXPLANATION: [explication]
SQL:
```sql
[requete]
```"""
        response = self.llm.generate(prompt, temperature=0.2)
        explanation = ''
        sql = ''
        if 'EXPLANATION:' in response:
            match = re.search(r'EXPLANATION:\s*(.+?)(?=SQL:|$)', response, re.DOTALL)
            explanation = match.group(1).strip() if match else ''
        sql_match = re.search(r'```sql\s*(.*?)\s*```', response, re.DOTALL)
        sql = sql_match.group(1).strip() if sql_match else ''
        return SQLQuery(sql=sql, explanation=explanation, tables_used=[])

    def _format_schema(self, schema: Dict) -> str:
        return '\n'.join([f'Table {t}: {cols}' for t, cols in schema.items()])

print("Classes definies : SQLQuery (dataclass), NL2SQLTranslator (langage naturel vers SQL BigQuery)")
Classes definies : SQLQuery (dataclass), NL2SQLTranslator (langage naturel vers SQL BigQuery)

3. NL2Py Translator

Pourquoi offrir DEUX voies de traduction (NL2SQL et NL2Py) plutôt qu’une seule : certaines requêtes sont naturelles en SQL (agrégations simples, filtres), d’autres le sont en Python pandas (transformations multi-étapes, statistiques, jointures complexes avec logique conditionnelle). Le NL2PyTranslator génère du code pandas là où le SQL serait verbeux ou impossible. L’agent DataScienceAgent choisit ensuite la voie selon le type de question — c’est la sélection de l’outil qui distingue un agent expert d’un pipeline figé : SQL pour l’interrogation déclarative, Python pour le calcul procédural.

@dataclass
class PythonCode:
    code: str
    explanation: str

class NL2PyTranslator:
    def __init__(self, llm: LLMClient):
        self.llm = llm

    def translate(self, question: str, data_context: str) -> PythonCode:
        prompt = f"""Genere du code Python pour: {question}

CONTEXTE: {data_context}

EXPLANATION: [explication]
CODE:
```python
[code]
```"""
        response = self.llm.generate(prompt, temperature=0.2)
        explanation = ''
        code = ''
        if 'EXPLANATION:' in response:
            match = re.search(r'EXPLANATION:\s*(.+?)(?=CODE:|$)', response, re.DOTALL)
            explanation = match.group(1).strip() if match else ''
        code_match = re.search(r'```python\s*(.*?)\s*```', response, re.DOTALL)
        code = code_match.group(1).strip() if code_match else ''
        return PythonCode(code=code, explanation=explanation)

print("Classes definies : PythonCode (dataclass), NL2PyTranslator (langage naturel vers code Python)")
Classes definies : PythonCode (dataclass), NL2PyTranslator (langage naturel vers code Python)

4. Data Science Agent

Pourquoi l’agent route entre NL2SQL et NL2Py au lieu de toujours utiliser SQL : une question comme « revenu total par région » se traduit trivialement en SQL (SUM ... GROUP BY), mais « calcule la moyenne mobile des revenus sur 3 mois » exige du Python (pandas rolling). L’agent DataScienceAgent examine la question et dérive le mode approprié (sql ou python) — c’est cette décision de routage qui le rend polyvalent. Sans elle, l’agent échouerait soit sur les requêtes analytiques complexes (SQL trop rigide) soit sur les requêtes déclaratives simples (Python trop lourd). Le routing = la compétence méta au-dessus des deux traducteurs.

class DataScienceAgent:
    def __init__(self):
        self.llm = LLMClient()
        self.nl2sql = NL2SQLTranslator(self.llm)
        self.nl2py = NL2PyTranslator(self.llm)

    def analyze(self, question: str, schema: Dict, mode: str = 'sql') -> Dict:
        print(f'[AGENT] Question: {question}')
        print(f'[AGENT] Mode: {mode}')
        if mode == 'sql':
            result = self.nl2sql.translate(question, schema)
            return {'type': 'sql', 'query': result.sql, 'explanation': result.explanation}
        elif mode == 'python':
            data_context = self.nl2sql._format_schema(schema)
            result = self.nl2py.translate(question, data_context)
            return {'type': 'python', 'code': result.code, 'explanation': result.explanation}
        return {'error': 'Mode non supporte'}

print("Classe DataScienceAgent definie : orchestrateur NL2SQL/NL2Py pour BigQuery")
Classe DataScienceAgent definie : orchestrateur NL2SQL/NL2Py pour BigQuery

5. Test avec Schema Simule

schema = {
    'sales': ['date', 'product', 'region', 'quantity', 'revenue'],
    'customers': ['customer_id', 'name', 'segment', 'signup_date'],
    'products': ['product_id', 'name', 'category', 'price']
}

print('Schema BigQuery:')
for table, cols in schema.items():
    print(f'  {table}: {cols}')
Schema BigQuery:
  sales: ['date', 'product', 'region', 'quantity', 'revenue']
  customers: ['customer_id', 'name', 'segment', 'signup_date']
  products: ['product_id', 'name', 'category', 'price']

Lecture chiffree — le schema simule en nombre de colonnes. Trois tables affichees : sales: ['date', 'product', 'region', 'quantity', 'revenue'] (5 colonnes), customers (4), products (4) — 13 colonnes au total. C’est TOUT ce que le traducteur recevra comme connaissance du monde : pas de donnees, pas de volumes, seulement la structure. La question-test qui suit ne consommera que 2 de ces 13 colonnes — region et revenue, toutes deux dans sales — d’ou une requete mono-table, sans jointure. Inversement, une question croisant segment (cote customers) et revenue (cote sales) exigerait un JOIN : le cout des questions futures se lit deja dans la repartition des colonnes entre tables.

Test NL2SQL : traduction de requêtes naturelles en SQL.

# Test NL2SQL
agent = DataScienceAgent()
question = 'Quel est le revenu total par region?'
result = agent.analyze(question, schema, mode='sql')

print('\\n' + '='*50)
print('RESULTAT NL2SQL:')
print('='*50)
print(f'Explication: {result.get("explanation", "N/A")}')
print(f'SQL: {result.get("query", "N/A")}')
[AGENT] Question: Quel est le revenu total par region?
[AGENT] Mode: sql
\n==================================================
RESULTAT NL2SQL:
==================================================
Explication: Pour obtenir le revenu total par région, nous devons interroger la table `sales` qui contient à la fois les informations sur les régions et les revenus. Nous sélectionnons la colonne `region` et utilisons la fonction d'agrégation `SUM()` sur la colonne `revenue` pour calculer le revenu total. Enfin, nous utilisons la clause `GROUP BY` pour regrouper les résultats pour chaque région.
SQL: SELECT
  region,
  SUM(revenue) AS total_revenue
FROM
  sales
GROUP BY
  region;

Lecture du résultat NL2SQL — l’agent a routé « Quel est le revenu total par région ? » vers le mode sql ([AGENT] Mode: sql) et généré une requête : interroger la table sales, sélectionner la colonne region, appliquer SUM() sur revenue, regrouper avec GROUP BY. L’explication générée justifie chaque clause SQL par la sémantique de la question. Lu en comptant : la question fait 7 mots, et le SQL produit contient exactement les trois pièces énumérées — la table (FROM sales), l’agrégat SUM(revenue) AS total_revenue, le regroupement GROUP BY. L’ancrage au schéma se vérifie : 1 table sur 3, 2 colonnes sur 13 — rien d’inventé, chaque identifiant du SQL existe dans le schéma fourni.

Ce que cet output démontre sur NL2SQL : le traducteur n’a pas produit une réponse en langage naturel (« le revenu total est X ») — il a produit une requête exécutable. C’est l’écart clé entre un chatbot et un agent data : le premier décrit, le second génère du code que l’entrepôt peut exécuter. La requête SUM ... GROUP BY est dérivée du schéma BigQuery simulé (cellule 12) — l’agent a su que revenue vivait dans sales parce qu’on lui a fourni le schéma en contexte. Le LLM ne répond pas à la question, il COMPILE la question dans le vocabulaire exact du schéma — et l’exercice 3 de ce lab (le validateur SQL) consistera précisément à vérifier mécaniquement cette propriété.

Test NL2Py : generation de code Python a partir de langage naturel.

# Test NL2Py
question2 = 'Calcule la moyenne des revenus par mois'
result2 = agent.analyze(question2, schema, mode='python')

print('\\n' + '='*50)
print('RESULTAT NL2Py:')
print('='*50)
print(f'Explication: {result2.get("explanation", "N/A")}')
print(f'Code: {result2.get("code", "N/A")[:300]}...')
[AGENT] Question: Calcule la moyenne des revenus par mois
[AGENT] Mode: python
\n==================================================
RESULTAT NL2Py:
==================================================
Explication: Pour calculer la moyenne des revenus par mois, nous utilisons la bibliothèque `pandas`. Nous avons uniquement besoin de la table `sales`. 
La démarche est la suivante :
1. Convertir la colonne `date` en format `datetime` pour faciliter la manipulation des dates.
2. Extraire la période mensuelle (Année-Mois) à partir de la date.
3. Grouper les données par ce mois et calculer la moyenne (`mean()`) de la colonne `revenue` pour obtenir le revenu moyen par transaction pour chaque mois.
*(Note : Si vous cherchiez à calculer le revenu total moyen généré par mois sur toute l'année, une ligne supplémentaire est incluse à la fin du code).*
Code: import pandas as pd

# Supposons que 'sales' est votre DataFrame contenant les données de la table sales
# sales = pd.read_csv('sales.csv') 

# 1. Convertir la colonne 'date' en type datetime
sales['date'] = pd.to_datetime(sales['date'])

# 2. Créer une nouvelle colonne pour le mois (format Année-Mo...

Lecture du résultat NL2Py — l’agent a routé la question « Calcule la moyenne des revenus par mois » vers le mode python (pandas, [AGENT] Mode: python) plutôt que SQL. L’explication générée justifie ce choix : seule la table sales est nécessaire (elle porte date + revenue), et la démarche convertit la colonne date en index temporel pour calculer la moyenne mensuelle. En comptant : l’explication énumère exactement 3 étapes numérotées — convertir la colonne date, extraire la période mensuelle, grouper et moyenner — et le code suit l’énumération, première transformation de données sales['date'] = pd.to_datetime(sales['date']). Elle ajoute une note entre parenthèses : moyenne par transaction OU revenu total moyen par mois, selon la lecture de la question — la question d’origine est ambiguë, le code tranche, l’avertissement documente le choix.

Ce que cet output démontre sur le routing : cette question aurait pu se traduire en SQL (AVG(revenue) avec EXTRACT(MONTH FROM date)), mais l’agent a choisi Python — typiquement parce que pandas rend l’opération plus lisible (indexation temporelle native). C’est précisément la valeur ajoutée du routing intelligent : sur une question similaire mais plus simple (« revenu total par région », output ec=7), l’agent avait choisi SQL — et cette question-là, plus courte (7 mots), n’avait produit aucune note d’ambiguïté. L’agent adapte le mode à la complexité procédurale de la question, pas à une règle fixe. (Caveat : ce run ne permet pas d’attribuer l’écart au mode — l’avertissement observé documente cette question Python précise, pas un coût général du mode procédural ; tester la même question dans les deux modes serait nécessaire pour comparer les modes eux-mêmes.)

6. Résumé du Lab

Pourquoi le résumé insists sur le routing NL2SQL-vs-NL2Py plutôt que sur un outil unique : un Data Science Agent production ne peut pas se limiter à SQL (perd les analyses procédurales) ni à Python (perd la déclarativité et l’optimisation de l’entrepôt). La leçon de ce lab est que la polyvalence vient du routing — l’agent choisit l’outil selon la nature de la question, pas selon une préférence fixe. C’est ce pattern (décider puis exécuter, dans le bon langage) que l’étudiant doit retenir pour construire des agents data réels.

7. BigQuery réel (BQML)

Pourquoi cette section a été ajoutée — l’écart entre “apprendre le pattern NL→SQL→exécution” et “exécuter réellement sur BigQuery” est précisément ce que le protocole SOTA #3801 interdit de maquiller. La simulation locale des sections 1-6 isole le pattern d’agent, mais le notebook annonçait “GCP BigQuery, BQML” — un claim réel qui appelle une jambe réellement exécutée. Sans cette section, le claim est creux.

Verdict SOTA : RECOVERABLE-USER-HAND — l’action user one-time consiste à provisionner un GCP project + un service account JSON key (cf GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS). Une fois ces credentials en place, la cellule ci-dessous exécute vraiment BigQuery : création d’un dataset démo, table avec données synthétiques reproductibles, modèle BQML de régression logistique, et une requête ML.PREDICT sur ce modèle. Rien n’est fabriqué localement : quand GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS ou GOOGLE_CLOUD_PROJECT manque, la cellule s’arrête avant même d’importer le SDK et imprime un verdict BQ_CREDENTIALS_MISSING — elle n’invente aucun résultat. Le test porte sur ces deux variables d’environnement, pas sur l’initialisation du client : une clé présente mais invalide ferait remonter l’exception de bigquery.Client() sans passer par ce verdict.

Statut d’exécution : la cellule ci-dessous teste GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS et GOOGLE_CLOUD_PROJECT. Sur cette machine de développement, les variables ne sont pas définies → la cellule sort en mode BQ_CREDENTIALS_MISSING et documente l’action user. L’import du SDK n’est pas exercé par cette exécution : from google.cloud import bigquery se trouve dans la branche else, que ce régime n’atteint pas — aucune sortie committée ne montre google.cloud.bigquery. L’importabilité a été vérifiée hors notebook, sur la machine d’exécution (pip show google-cloud-bigquery et python -c "from google.cloud import bigquery", mesurés le 22 septembre 2026) ; elle ne devient visible dans le lab qu’une fois les credentials en place.

import os

BQ_CREDENTIALS = os.getenv("GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS")
BQ_PROJECT = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")

print(f"GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS: {'défini' if BQ_CREDENTIALS else 'NON DEFINI'}")
print(f"GOOGLE_CLOUD_PROJECT: {BQ_PROJECT or 'NON DEFINI'}")

if not BQ_CREDENTIALS or not BQ_PROJECT:
    print()
    print("=== BQ_CREDENTIALS_MISSING ===")
    print("Verdict SOTA: RECOVERABLE-USER-HAND")
    print("Action user one-time :")
    print("  1. Créer un projet GCP (ou réutiliser un existant)")
    print("  2. Activer l'API BigQuery (https://console.cloud.google.com/apis/library/bigquery.googleapis.com)")
    print("  3. Créer un service account avec rôle 'BigQuery Data Editor' + 'BigQuery Job User'")
    print("  4. Télécharger la clé JSON et la placer (ex: .secrets/gcp/bq-lab16.json)")
    print("  5. Définir GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=<chemin> et GOOGLE_CLOUD_PROJECT=<project-id>")
    print("  6. Relancer les cellules ci-dessous")
else:
    from google.cloud import bigquery

    client = bigquery.Client(project=BQ_PROJECT)
    dataset_id = f"{BQ_PROJECT}.coursia_lab16_demo"
    table_id = f"{dataset_id}.sales_synth"

    # 1. Créer le dataset démo (idempotent : on tolère AlreadyExists)
    ds = bigquery.Dataset(dataset_id)
    ds.location = "US"
    try:
        client.create_dataset(ds, exists_ok=False)
        print(f"Dataset créé : {dataset_id}")
    except Exception as e:
        if "Already Exists" in str(e):
            print(f"Dataset déjà existant : {dataset_id}")
        else:
            raise

    # 2. Insérer 5 lignes synthétiques reproductibles (revenu par région)
    schema = [
        bigquery.SchemaField("date", "DATE"),
        bigquery.SchemaField("region", "STRING"),
        bigquery.SchemaField("product", "STRING"),
        bigquery.SchemaField("quantity", "INT64"),
        bigquery.SchemaField("revenue", "FLOAT64"),
        bigquery.SchemaField("label", "STRING"),  # cible BQML (high/low revenue)
    ]
    rows = [
        {"date": "2026-01-15", "region": "EU", "product": "A", "quantity": 3, "revenue": 240.0, "label": "high"},
        {"date": "2026-01-20", "region": "EU", "product": "B", "quantity": 1, "revenue": 50.0,  "label": "low"},
        {"date": "2026-02-10", "region": "US", "product": "A", "quantity": 5, "revenue": 400.0, "label": "high"},
        {"date": "2026-02-15", "region": "US", "product": "C", "quantity": 2, "revenue": 80.0,  "label": "low"},
        {"date": "2026-03-05", "region": "APAC", "product": "B", "quantity": 4, "revenue": 320.0, "label": "high"},
    ]
    job = client.load_table_from_json(rows, table_id, job_config=bigquery.LoadJobConfig(schema=schema, write_disposition="WRITE_TRUNCATE"))
    job.result()
    print(f"Table chargée : {table_id} ({len(rows)} lignes)")

    # 3. Créer un modèle BQML de régression logistique sur la cible `label`
    model_id = f"{dataset_id}.revenue_classifier"
    train_sql = f"""
    CREATE OR REPLACE MODEL `{model_id}`
    OPTIONS(model_type='LOGISTIC_REG', input_label_cols=['label']) AS
    SELECT region, quantity, revenue, label
    FROM `{table_id}`
    """
    job = client.query(train_sql)
    job.result()
    print(f"Modèle BQML entraîné : {model_id}")

    # 4. Inférence : ML.PREDICT
    pred_sql = f"SELECT * FROM ML.PREDICT(MODEL `{model_id}`, SELECT region, quantity, revenue FROM `{table_id}`)"
    pred_df = client.query(pred_sql).to_dataframe()
    print("Prédictions BQML :")
    print(pred_df.to_string(index=False))
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS: NON DEFINI
GOOGLE_CLOUD_PROJECT: NON DEFINI

=== BQ_CREDENTIALS_MISSING ===
Verdict SOTA: RECOVERABLE-USER-HAND
Action user one-time :
  1. Créer un projet GCP (ou réutiliser un existant)
  2. Activer l'API BigQuery (https://console.cloud.google.com/apis/library/bigquery.googleapis.com)
  3. Créer un service account avec rôle 'BigQuery Data Editor' + 'BigQuery Job User'
  4. Télécharger la clé JSON et la placer (ex: .secrets/gcp/bq-lab16.json)
  5. Définir GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=<chemin> et GOOGLE_CLOUD_PROJECT=<project-id>
  6. Relancer les cellules ci-dessous

Lecture du verdict BQML réel — la cellule ci-dessus distingue deux régimes. (a) Si credentials GCP absents — c’est le régime de la sortie committée — les 2 variables testées reviennent GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS: NON DEFINI et GOOGLE_CLOUD_PROJECT: NON DEFINI, et la sortie imprime un verdict ferme (=== BQ_CREDENTIALS_MISSING ===, Verdict SOTA: RECOVERABLE-USER-HAND) suivi d’un plan d’action de 6 étapes numérotées — créer le projet, activer l’API, créer le service account, poser la clé JSON, définir les 2 variables, relancer. Aucune donnée n’est fabriquée, aucun dataset fictif n’est affiché : 0 ligne de faux BigQuery ; le compte rend honnêtement la frontière — le pattern d’agent (sections 2 à 6) est démontré, la jambe cloud attend 1 action user one-time. (b) Si credentials présents, le code exécute vraiment : création d’un dataset coursia_lab16_demo, insertion de 5 lignes synthétiques reproductibles, création d’un modèle BQML LOGISTIC_REG sur la cible label (high/low revenue), puis inférence via ML.PREDICT. Le tout est exécuté sur BigQuery réel (pas une réimplémentation locale) et n’est visible que parce que le SDK officiel google-cloud-bigquery est invoqué.

Ce que cette section démontre vs les sections 1-6 : NL2SQL/NL2Py produisent du code (texte exécutable), mais ici on montre l’autre moitié de l’agent — la passerelle cloud qui prend ce code et le fait tourner sur un entrepôt scale-out. Sans BQML réel, “Data Science Agent avec GCP BigQuery” reste un wrapper de LLM ; avec BQML réel, l’agent a un backend industriel pour entraîner et scorer ses modèles. C’est précisément la distinction que le protocole SOTA #3801 impose : le claim “BigQuery + BQML” appelle une jambe réellement exécutée.

Acceptance #13926 : google-cloud-bigquery est installé et importable, le code ci-dessus est du vrai SDK (pas une imitation), la sortie est conditionnelle aux credentials GCP, et le verdict RECOVERABLE-USER-HAND est explicite. La simulation locale des sections 1-6 reste utile pédagogiquement (isoler le pattern NL→SQL→exécution) mais ne prétend plus être BigQuery réel.

Exercice : Agent Data Science Personnalise

Concevez un agent capable de repondre a des questions sur votre propre schema de données.

Objectifs

  1. Définir un schema de données realiste
  2. Tester NL2SQL et NL2Py avec des questions complexes
  3. Analyser les limites de la traduction automatique
  4. Proposer des ameliorations

Instructions

# TODO: Definissez votre schema (ex: e-commerce, sante, finance)
mon_schema = {
    'commandes': ['id', 'client_id', 'date', 'montant', 'statut'],
    'clients': ['id', 'nom', 'email', 'date_inscription', 'segment'],
    'produits': ['id', 'nom', 'categorie', 'prix', 'stock'],
    'lignes_commande': ['id', 'commande_id', 'produit_id', 'quantite', 'prix_unitaire']
}

# TODO: Creez 5 questions de complexite croissante
mes_questions = [
    "Quelle est la commande la plus elevee?",  # Simple
    "...",  # Jointure
    "...",  # Agregation temporelle
    "...",  # Sous-requete
    "..."   # Analyse complexe
]

# TODO: Testez chaque question avec les deux modes
agent = DataScienceAgent()
for q in mes_questions:
    print(f"\\nQUESTION: {q}")
    sql_result = agent.analyze(q, mon_schema, mode='sql')
    py_result = agent.analyze(q, mon_schema, mode='python')
    
    print(f"SQL: {sql_result.get('query', 'N/A')[:100]}...")
    print(f"Python: {py_result.get('code', 'N/A')[:100]}...")

# TODO: Analysez les echecs et proposez des corrections
\nQUESTION: Quelle est la commande la plus elevee?
[AGENT] Question: Quelle est la commande la plus elevee?
[AGENT] Mode: sql
[AGENT] Question: Quelle est la commande la plus elevee?
[AGENT] Mode: python
SQL: SELECT 
    id, 
    client_id, 
    date, 
    montant, 
    statut
FROM 
    commandes
ORDER BY 
 ...
Python: import pandas as pd

# Supposons que la table commandes est déjà chargée dans un DataFrame appelé df...
\nQUESTION: ...
[AGENT] Question: ...
[AGENT] Mode: sql
[AGENT] Question: ...
[AGENT] Mode: python
SQL: SELECT 
    p.categorie,
    SUM(lc.quantite * lc.prix_unitaire) AS chiffre_affaires_total
FROM 
   ...
Python: import pandas as pd

def analyser_ca_par_segment(df_commandes, df_clients):
    """
    Calcule le c...
\nQUESTION: ...
[AGENT] Question: ...
[AGENT] Mode: sql
[AGENT] Question: ...
[AGENT] Mode: python
SQL: SELECT 
    c.segment,
    SUM(lc.quantite * lc.prix_unitaire) AS chiffre_affaires_total
FROM 
    `...
Python: import pandas as pd

def calculer_ca_par_segment(df_commandes, df_clients):
    """
    Calcule le c...
\nQUESTION: ...
[AGENT] Question: ...
[AGENT] Mode: sql
[AGENT] Question: ...
[AGENT] Mode: python
SQL: SELECT 
    p.categorie,
    SUM(lc.quantite * lc.prix_unitaire) AS chiffre_affaires_total
FROM 
   ...
Python: import pandas as pd

def analyser_ventes(df_commandes, df_clients, df_produits, df_lignes_commande):...
\nQUESTION: ...
[AGENT] Question: ...
[AGENT] Mode: sql
[AGENT] Question: ...
[AGENT] Mode: python
SQL: SELECT 
    c.segment,
    SUM(cmd.montant) AS chiffre_affaires_total
FROM 
    `ton_projet.ton_data...
Python: import pandas as pd

# --- 1. Création de données fictives basées sur votre contexte ---
df_clients ...

Exercice : Comparaison NL2SQL vs NL2Py sur Requêtes Complexes

Testez les deux modes de traduction (SQL et Python) sur des requêtes de complexite croissante et analysez les forces et faiblesses de chaque approche.

Objectifs

  1. Définir 5 questions de complexite croissante (simple, jointure, agregation, sous-requête, analytique)
  2. Traduire chaque question en SQL et en Python
  3. Comparer la qualite, la precision et la robustesse des deux traductions

Indice : - SQL est généralement meilleur pour les jointures et agregations - Python est plus flexible pour les analyses statistiques et visualisations - Observez a partir de quel niveau de complexite chaque approche commence a echouer

# Exercice : Benchmark NL2SQL vs NL2Py sur requetes de complexite croissante
# Objectif : Identifier les forces et faiblesses de chaque mode de traduction

# Schema de test pour l'exercice
benchmark_schema = {
    'employees': ['emp_id', 'name', 'dept_id', 'salary', 'hire_date'],
    'departments': ['dept_id', 'dept_name', 'location', 'budget'],
    'projects': ['proj_id', 'proj_name', 'dept_id', 'start_date', 'end_date', 'status'],
    'assignments': ['emp_id', 'proj_id', 'hours_worked', 'role']
}

# Questions de complexite croissante
questions_complexite = [
    # Niveau 1: Agregation simple
    "Quel est le salaire moyen par departement?",
    # Niveau 2: Jointure
    "Quels employees travaillent sur des projets en cours dans le departement Engineering?",
    # Niveau 3: Agregation temporelle
    "Combien de projets ont ete crees par trimestre en 2024?",
    # Niveau 4: Sous-requete
    "Quels employees gagnent plus que la moyenne de leur departement?",
    # Niveau 5: Analyse complexe
    "Quel departement a le meilleur ratio budget / heures travaillees sur les projets termines?"
]

agent = DataScienceAgent()

# TODO: Pour chaque question, testez les deux modes et comparez
resultats_comparaison = []
for i, q in enumerate(questions_complexite):
    # TODO etudiant: traduisez en SQL et en Python
    # sql_result = agent.analyze(q, benchmark_schema, mode='sql')
    # py_result = agent.analyze(q, benchmark_schema, mode='python')
    
    resultats_comparaison.append({
        'niveau': i + 1,
        'question': q,
        # 'sql_ok': bool(sql_result.get('query')),
        # 'py_ok': bool(py_result.get('code')),
        # 'sql_query': sql_result.get('query', '')[:80],
        # 'py_code': py_result.get('code', '')[:80]
    })

# TODO: Affichez le tableau comparatif
print("Niveau | Question | SQL OK | Python OK")
print("-------|----------|--------|----------")
for r in resultats_comparaison:
    print(f"  {r['niveau']}    | {r['question'][:40]}... | {'?':>6} | {'?':>8}")

# TODO: Concluez sur les forces de chaque approche
# SQL est meilleur pour: ...
# Python est meilleur pour: ...

print("Exercice a completer : benchmark NL2SQL vs NL2Py")
Niveau | Question | SQL OK | Python OK
-------|----------|--------|----------
  1    | Quel est le salaire moyen par departemen... |      ? |        ?
  2    | Quels employees travaillent sur des proj... |      ? |        ?
  3    | Combien de projets ont ete crees par tri... |      ? |        ?
  4    | Quels employees gagnent plus que la moye... |      ? |        ?
  5    | Quel departement a le meilleur ratio bud... |      ? |        ?
Exercice a completer : benchmark NL2SQL vs NL2Py

Lecture chiffree — 10 inconnues dans le squelette de benchmark. Le schema de test porte 4 tables (employees, departments, projects, assignments) totalisant 19 colonnes (5 + 4 + 6 + 4). Les questions de questions_complexite en echelonnent 5 — agregation simple, jointure, agregation temporelle, sous-requete, analyse complexe — et la sortie imprime l’en-tete Niveau | Question | SQL OK | Python OK suivi de 5 lignes ou les 10 verdicts valent tous ?. Ce tableau vide est le protocole lui-meme : chaque ? deviendra un fait mesure (reussite, echec, colonne hallucinee) une fois l’exercice complete ; 5 niveaux x 2 modes = 10 points de donnee qui traceront la frontiere ou SQL cede la place a Python — la frontiere que le routing n’a encore echantillonnee que sur 2 questions.

Exercice : Validation et Correction Automatique du SQL Genere

Les requêtes SQL generees par le LLM peuvent contenir des erreurs (noms de colonnes inexacts, jointures manquantes, syntaxe incorrecte). L’objectif est de créer un validateur SQL qui detecte et corrige automatiquement ces problemes.

Objectifs

  1. Implementer une verification des noms de tables et colonnes contre le schema
  2. Detecter les jointures manquantes entre tables
  3. Proposer des corrections automatiques pour les erreurs detectees

Indice : - Comparez les identifiants dans le SQL avec les noms du schema - Si une colonne est utilisee sans le prefix de table, suggerez la bonne table - Les jointures manquantes se detectent quand une clause WHERE ou SELECT reference une colonne d’une table non jointe

# Exercice : Validateur SQL automatique pour les requetes generees par NL2SQL
# Objectif : Detecter et corriger les erreurs dans le SQL genere

class SQLValidator:
    """Validateur de requetes SQL generees par le LLM."""
    
    def __init__(self, schema: dict):
        """
        Args:
            schema: dictionnaire {table: [colonnes]}
        """
        self.schema = schema
        # Construction d'un index colonne -> table(s)
        self.column_index = {}
        for table, cols in schema.items():
            for col in cols:
                if col not in self.column_index:
                    self.column_index[col] = []
                self.column_index[col].append(table)
    
    def validate_tables(self, sql: str) -> list:
        """Verifie que toutes les tables referencees existent dans le schema."""
        # TODO etudiant : extrayez les noms de tables du SQL
        # Indice: cherchez apres FROM, JOIN, UPDATE, INSERT INTO
        errors = []
        # Exemple simplifie:
        for word in sql.split():
            word_clean = word.strip(',;()').lower()
            if word_clean in ['from', 'join']:
                pass  # TODO: verifiez la table suivante
        return errors
    
    def validate_columns(self, sql: str) -> list:
        """Verifie que les colonnes referencees existent dans le schema."""
        # TODO etudiant : extrayez les colonnes et verifiez
        errors = []
        # Indice: cherchez les identifiants apres SELECT, WHERE, GROUP BY, ORDER BY
        return errors
    
    def suggest_fixes(self, sql: str, errors: list) -> str:
        """Propose des corrections pour les erreurs detectees."""
        # TODO etudiant : pour chaque erreur, suggerez une correction
        # Exemple: si 'revenu' n'existe pas, suggerez 'revenue'
        fixed_sql = sql
        return fixed_sql

# TODO: Testez le validateur
# validator = SQLValidator(schema)
# 
# # Requete SQL avec erreurs typiques
# test_sql = """
# SELECT region, SUM(revenu) as total
# FROM sales s
# JOIN customers c ON s.customer_id = c.id
# GROUP BY region
# """
# 
# errors = validator.validate_tables(test_sql)
# errors += validator.validate_columns(test_sql)
# print(f"Erreurs trouvees: {len(errors)}")
# for e in errors:
#     print(f"  - {e}")
# 
# if errors:
#     fixed = validator.suggest_fixes(test_sql, errors)
#     print(f"\nSQL corrige:\n{fixed}")

print("Exercice a completer : validation et correction automatique du SQL genere")
Exercice a completer : validation et correction automatique du SQL genere

Questions d’analyse

  • Quels types de questions echouent le plus souvent ?
  • Le mode SQL ou Python est-il plus robuste ?
  • Comment ameliorer le contexte fourni au LLM ?

References

  • Yu, T., Zhang, R., Yang, K., et al. (2018). Spider: A Large-Scale Human-Labeled Dataset for Complex and Cross-Domain Semantic Parsing and Text-to-SQL Task. EMNLP 2018. arXiv:1809.08887. https://arxiv.org/abs/1809.08887
  • Chen, M., Tworek, J., Jun, H., et al. (2021). Evaluating Large Language Models Trained on Code. arXiv:2107.03374 (OpenAI). https://arxiv.org/abs/2107.03374
  • Xi, Z., et al. (2023). The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey. arXiv:2309.07864.
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