JSON vs Python pour le prompting : lequel choisir, quand et pourquoi ?

Lorsque l’on passe du simple chat « boîte noire » à l’intégration professionnelle d’un grand modèle de langage (LLM), deux outils reviennent sans cesse : Python et JSON. Ils servent tous deux à “parler” à l’IA, mais pas au même niveau, ni pour les mêmes raisons. Voici un tour d’horizon, en cinq minutes de lecture, pour comprendre leurs rôles respectifs et savoir lequel employer dans chaque situation.

1. Deux langages, deux vocations

	JSON	Python
Nature	Format de données (texte à accolades)	Langage de programmation généraliste
Public cible	Utilisateurs no-code / low-code, intégrateurs API, outils Zapier/Make	Développeurs, data scientists, automatisations plus lourdes
Fonction « prompt »	Transporter le contenu du message et, si besoin, un schéma de réponse	Construire dynamiquement le prompt JSON, l’envoyer, traiter la sortie
Exécution	Aucun moteur requis : on le décrit, l’API le lit	Nécessite un interpréteur Python (local, serveur ou notebook)

2. Quand privilégier JSON

2.1 Appels simples et répétitifs

Vous travaillez dans Playground, Postman ou un connecteur Make : un même prompt est déclenché chaque fois qu’une ligne de Google Sheets change. Dans ce cas, un fichier JSON statique avec un {{nom_variable}} à remplacer suffit.

2.2 Format de réponse garanti

Depuis fin 2023, la majorité des LLM acceptent l’option

« response_format »: {« type »: « json_object »}

L’API renvoie alors un objet strictement valide, facile à parser dans Airtable ou Retool – sans une ligne de code.

2.3 Validation & gouvernance

Ajouter un mini-schéma JSON (type, champs requis) donne un filet de sécurité : si le modèle se trompe, l’appel échoue et votre workflow déclenche un retry. C’est une « clôture » métier que Python n’impose pas par défaut.

3. Quand passer à Python

3.1 Logique conditionnelle et boucles

Besoin de lancer plusieurs prompts, de filtrer la première réponse, puis de rédiger un courriel ? Python orchestre ces étapes — avec for, if, appels asynchrones, etc.

3.2 Pré- et post-traitement de données

Extraire des chiffres d’un PDF, créer un DataFrame Pandas, appeler ensuite le LLM, puis réinjecter le résultat dans Power BI : toutes ces manipulations intermédiaires se font plus confortablement en code.

3.3 Sécurité et performances

Un script Python tourne sur votre serveur ; vous contrôlez throttling, clés d’API, chiffrage, parallélisation. Dans un contexte sensible (données clients), c’est souvent indispensable.

4. Comment les combiner efficacement ?

La bonne pratique actuelle est le duo “Python + JSON” :

template = {
« model »: « gpt-4o-mini »,
« messages »: [
{« role »: « system », « content »: SYSTEM_PROMPT},
{« role »: « user », « content »: USER_PROMPT.format(**vars)}
],
« response_format »: {« type »: « json_object », « schema »: MY_SCHEMA}
}

response = client.chat.completions.create(**template)
data = json.loads(response.choices[0].message.content)

• JSON définit la structure ;
• Python injecte les variables, envoie la requête, valide la réponse, déclenche l’étape suivante.

5. Règles mnémotechniques pour choisir

« Je peux tout faire avec des cases à remplir » → JSON suffit.

« Je dois décider, boucler, transformer » → ajoutez Python.

Toujours forcer le response_format dès que vous prévoyez d’exploiter la sortie ailleurs que dans vos yeux, comme pour de l’automatisation.

Gardez vos prompts JSON versionnés (Git, Drive) ; vos scripts Python pointeront vers ces fichiers, garantissant la traçabilité.

En résumé

JSON est la carte d’identité de votre prompt : lisible par humains, obligatoire pour des intégrations fiables et no-code.

Python est le chef d’orchestre : il prépare la carte, l’envoie, récupère le résultat et l’achemine là où il doit aller.

Les deux ne s’opposent pas : ils se complètent. Être à l’aise avec ce tandem, c’est disposer d’un passe-partout pour brancher l’IA aussi bien dans un Google Sheets que dans une application backend robuste.