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Lección 2 — Construire pas à pas

Le schéma et l'agent extracteur

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Le schéma et l'agent extracteur

1. Générer les factures

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env          # puis mettez votre clé dans GOOGLE_API_KEY
python generer_factures.py    # écrit factures/F-2026-0412.pdf ... F-2026-0415.pdf

Le générateur (generer_factures.py) dessine chaque facture avec ReportLab ; pour F-2026-0413, un dictionnaire triche ({"total_ht": 237.00}) fausse volontairement le total imprimé.

2. Du PDF au texte

files/factures.py
def texte_pdf(chemin: Path) -> str:
    return "\n".join(page.extract_text() or "" for page in PdfReader(chemin).pages)

pypdf lit le texte déjà présent dans le PDF. Pour un PDF scanné (une image), extract_text() renvoie une chaîne vide : il faudrait un OCR (reconnaissance de caractères) ou envoyer directement le PDF au modèle, qui sait lire les images.

Type de PDFpypdfAlternative
Généré par un logiciel (ce lab)texte completinutile
Scannétexte videGemini avec le PDF en pièce jointe, ou Document AI
Tableaux complexestexte parfois désordonnéGemini avec le PDF : il voit la mise en page

Une facture scannée donne un texte vide avec pypdf. Que fait la chaîne actuelle ?

3. Le contrat de sortie

Un schéma pydantic décrit les champs, leurs types et des consignes par champ (description). C'est à la fois la documentation pour le modèle et le validateur du résultat.

files/factures.py
class Ligne(BaseModel):
    designation: str
    quantite: float
    prix_unitaire_ht: float
    montant_ht: float


class Facture(BaseModel):
    numero: str = Field(description="numéro de facture tel qu'imprimé")
    fournisseur: str
    date_facture: date = Field(description="format AAAA-MM-JJ")
    date_echeance: date | None = Field(description="null si absente du document")
    lignes: list[Ligne]
    total_ht: float = Field(description="total HT IMPRIMÉ sur la facture, sans le recalculer")
    taux_tva: float = Field(description="en pourcentage, ex. 20 pour 20 %")
    montant_tva: float = Field(description="montant de TVA IMPRIMÉ")
    total_ttc: float = Field(description="total TTC IMPRIMÉ")
    devise: str = "EUR"

4. L'agent extracteur

files/factures.py
extracteur = Agent(
    name="extracteur_factures",
    model=os.environ.get("MODEL", "gemini-3.5-flash"),
    instruction="Tu extrais les données d'une facture à partir de son texte. Recopie les montants "
                "EXACTEMENT comme ils sont imprimés, même s'ils te semblent faux : un contrôle "
                "automatique vérifiera la cohérence ensuite. N'invente aucune valeur.",
    output_schema=Facture,   # réponse JSON contrainte + validée
    output_key="facture",    # le JSON validé est rangé dans session.state["facture"]
)
  • output_schema : ADK transmet le schéma à Gemini, qui produit une réponse JSON conforme (sortie structurée), puis ADK la valide.
  • output_key : la réponse finale est copiée dans l'état de la session, sous la clé facture. On la relit après l'exécution :
files/factures.py
s = await runner.session_service.create_session(app_name="factures", user_id="compta")
msg = types.Content(role="user", parts=[types.Part(text=texte)])
async for _ in runner.run_async(user_id="compta", session_id=s.id, new_message=msg):
    pass
s = await runner.session_service.get_session(app_name="factures", user_id="compta", session_id=s.id)
return Facture.model_validate(s.state["facture"])
sequenceDiagram
  participant C as factures.py
  participant R as Runner
  participant G as Gemini
  C->>R: texte de la facture (nouvelle session)
  R->>G: instruction + texte + schéma Facture
  G-->>R: JSON conforme au schéma
  R->>R: validation + state["facture"] = JSON
  C->>R: get_session
  C->>C: Facture.model_validate(state["facture"])

Une session par facture évite que le modèle mélange deux factures : il ne voit jamais l'historique d'un autre document.

Que contient session.state["facture"] après l'exécution de l'extracteur ?

Exercice : ajouter le SIRET

Ajoutez au schéma un champ siret : 14 chiffres, ou null s'il est absent ou invalide. Comment faire valider le format sans faire confiance au modèle ?

Voir la solution 
from pydantic import field_validator

class Facture(BaseModel):
    ...
    siret: str | None = Field(default=None, description="14 chiffres sans espaces, null si absent")

    @field_validator("siret")
    @classmethod
    def siret_valide(cls, v):
        if v is None:
            return v
        v = v.replace(" ", "")
        if not (len(v) == 14 and v.isdigit()):
            raise ValueError("SIRET invalide")
        return v

La description guide le modèle, le validateur garantit le format : une réponse non conforme lève une erreur au lieu de passer en comptabilité. Sur nos factures fictives, le SIRET 000 000 000 00000 a bien 14 chiffres une fois les espaces retirés.

Résultat obtenu

JSON réellement extrait par gemini-3.5-flash le 2026-10-15 pour la facture F-2026-0414 (dont la TVA est fausse) :

{
  "numero": "F-2026-0414",
  "fournisseur": "Traiteur de la Croix-Rousse",
  "date_facture": "2026-10-03",
  "date_echeance": "2026-11-02",
  "lignes": [{"designation": "Plateaux repas", "quantite": 12.0, "prix_unitaire_ht": 14.0, "montant_ht": 168.0}],
  "total_ht": 168.0,
  "taux_tva": 10.0,
  "montant_tva": 33.6,
  "total_ttc": 201.6,
  "devise": "EUR"
}

Le modèle a bien recopié la TVA imprimée (33,60) sans la « corriger » en 16,80 : le contrôle pourra signaler l'écart.

Je sais faire

  • Extraire le texte d'un PDF avec pypdf et reconnaître un PDF scanné
  • Écrire un schéma pydantic avec des descriptions par champ
  • Utiliser output_schema et output_key sur un Agent ADK
  • Relire le résultat dans l'état de la session
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