Semantic Kernel : Définition et Exemples
Semantic Kernel est un SDK open source développé par Microsoft qui permet d'intégrer des modèles de langage (LLM) dans des applications traditionnelles en orchestrant des plugins, de la mémoire et de la planification automatique.
Définition complète
Semantic Kernel est un framework d'orchestration d'intelligence artificielle créé par Microsoft, conçu pour permettre aux développeurs d'intégrer facilement des modèles de langage comme GPT-4, Claude ou Mistral dans leurs applications existantes. Il agit comme une couche intermédiaire entre le code applicatif et les LLM, en gérant l'appel aux modèles, la construction des prompts et l'exécution de fonctions natives.
Le principe fondamental de Semantic Kernel repose sur la notion de « plugins » qui combinent des fonctions sémantiques (des prompts paramétrés) et des fonctions natives (du code classique en C#, Python ou Java). Le kernel orchestre ces plugins pour accomplir des tâches complexes, en déterminant automatiquement quelles fonctions appeler et dans quel ordre grâce à un système de planification (planner).
L'un des atouts majeurs de Semantic Kernel est sa gestion de la mémoire contextuelle. Le framework permet de stocker et retrouver des informations pertinentes via des embeddings vectoriels, offrant ainsi aux applications une forme de mémoire à long terme. Cela permet au modèle de langage de travailler avec un contexte enrichi sans dépasser les limites de sa fenêtre de contexte.
Semantic Kernel s'inscrit dans l'écosystème plus large des frameworks agentiques. Il supporte nativement le protocole d'appel de fonctions (function calling) des LLM modernes, ce qui en fait un outil particulièrement adapté pour construire des agents autonomes capables de raisonner, planifier et agir en interaction avec des systèmes externes comme des bases de données, des API ou des fichiers.
Étymologie
Le nom « Semantic Kernel » fait référence au concept de noyau (kernel) en informatique — le composant central qui orchestre les ressources — combiné à « semantic » pour souligner que ce noyau opère au niveau du sens et du langage naturel, par opposition aux noyaux traditionnels qui gèrent des opérations binaires.
Exemples concrets
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Construction d'un agent capable de planifier et exécuter des tâches multi-étapes
L'utilisateur demande : '{{$input}}'. Décompose cette demande en étapes, identifie les plugins nécessaires, puis exécute le plan étape par étape en vérifiant chaque résultat intermédiaire.Usage pratique
Pour utiliser Semantic Kernel en prompt engineering, commencez par définir vos fonctions sémantiques comme des templates de prompts avec des variables ({{$input}}, {{$context}}), puis laissez le planner du kernel déterminer l'enchaînement optimal. L'approche recommandée est de concevoir des prompts modulaires et réutilisables sous forme de plugins, plutôt que des prompts monolithiques. Cela permet de composer des comportements complexes tout en gardant chaque prompt simple et testable individuellement.
Concepts liés
FAQ
Quelle est la différence entre Semantic Kernel et LangChain ?
Faut-il être développeur pour utiliser Semantic Kernel ?
Semantic Kernel fonctionne-t-il uniquement avec les modèles OpenAI ?
Voir aussi
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