Vers une génération SQL souveraine : comparatif des outils et enjeux des LLMs locaux

1. Introduction

Dans un monde où la donnée est devenue un atout stratégique majeur, l’accès et l’exploitation efficace des bases de données ne peuvent plus être réservés aux seuls développeurs et experts en informatique. Pourtant, l’apprentissage du langage SQL (Structured Query Language) — un langage standard utilisé pour interroger, manipuler et gérer des bases de données relationnelles — représente souvent un frein pour les professionnels non techniques. Grâce à SQL, il est possible de chercher des informations précises, créer ou modifier des données, et analyser des volumes importants de données structurées, ce qui en fait un outil clé de la prise de décision dans de nombreux métiers, bien au-delà de l’IT.

C’est là qu’interviennent les solutions de génération SQL automatisées : des outils intelligents qui permettent aux utilisateurs non informaticiens d’extraire, analyser et visualiser des données en quelques clics, sans avoir à écrire une seule ligne de code. Grâce à des interfaces intuitives, des assistants basés sur l’intelligence artificielle et des générateurs de requêtes visuels, ces solutions démocratisent l’accès aux données et optimisent la prise de décision.

Avec la montée en puissance des modèles de langage de grande taille ( LLM - Large Language Model ), l’automatisation de la génération des requêtes SQL a connu des avancées significatives. De nombreuses solutions sur le marché permettent aujourd’hui de transformer des requêtes en langage naturel en instructions SQL précises et optimisées, offrant ainsi un accès simplifié aux bases de données, même pour les non-experts en SQL.

Enfin, ces solutions illustrent aussi les défis actuels liés aux générateurs SQL basés sur l’IA, notamment en matière de dépendance aux services cloud, de confidentialité des données et d’exploration d’alternatives open source. Leur analyse permet de mieux comprendre les forces et les limites de ces technologies, tout en ouvrant la réflexion sur les évolutions possibles vers des solutions plus autonomes, personnalisables et adaptées aux besoins spécifiques des entreprises.

Dans cet article, nous présentons un état de l’art des solutions existantes telles que Vanna AI, AI2SQL, Text2SQL.AI, SQLAI et Dataline, en mettant en avant leurs fonctionnalités, leurs points forts et leurs limites. Le choix de ces outils repose sur plusieurs critères qui en justifient la pertinence dans le cadre de cette analyse comparative.

2. Approche méthodologique

2.1 Critères de sélection des outils
Le choix de ces outils pour notre étude comparative repose sur plusieurs critères. Tout d’abord, ce choix a été fait principalement pour leur notoriété et leur adoption croissante sur le marché de la génération automatique de requêtes SQL. Ils figurent parmi les plus connus et utilisés, bénéficiant d’une popularité grandissante au sein des entreprises et des professionnels de l’analyse de données. Ils sont également représentatifs des tendances actuelles, intégrant l’intelligence artificielle dans le domaine du SQL et proposant une diversité d’approches pour répondre aux différents besoins des utilisateurs.

Ensuite, ces outils ont été retenus pour refléter la diversité des approches existantes en matière de génération SQL automatisée, tant sur le plan fonctionnel que technologique. Certains mettent l’accent sur l’optimisation et la correction des requêtes, tandis que d’autres se distinguent par leur compatibilité avec un large éventail de bases de données ou encore par leurs capacités d’explication et de personnalisation.

2.2 Critères de comparaison
Afin d’évaluer ces outils de manière rigoureuse, nous avons établi plusieurs critères de comparaison permettant d’analyser leur flexibilité, leur performance et leur accessibilité :

• Open source & Licence : vérifier si l’outil est open source ou propriétaire, et sous quelle licence il est distribué, ce qui impacte sa transparence et sa capacité de personnalisation.
• Correction et optimisation SQL : vérifier si l’outil est capable de détecter et améliorer les requêtes SQL, en corrigeant les erreurs et en optimisant les performances.
• Explication SQL : déterminer si l’outil fournit des explications détaillées des requêtes générées, facilitant la compréhension des utilisateurs.
• Visualisation des données : analyser si l’outil permet d’afficher les résultats SQL sous forme de tableaux ou de graphiques interactifs.
• API publique : évaluer la possibilité d’intégrer l’outil avec d’autres systèmes grâce à une API.
• Support NoSQL : vérifier si l’outil prend en charge des bases de données NoSQL en plus des bases relationnelles.
• Utilisation d’un LLM propriétaire : identifier si l’outil repose sur un modèle de langage commercial (comme GPT-4) ou sur une solution open source.
• Modification du code source : étudier dans quelle mesure il est possible de personnaliser et modifier l’algorithme de génération SQL.
• Mode d’intégration : ce critère évalue la manière dont un outil peut être intégré et utilisé dans un environnement existant. Il existe plusieurs modes : certains outils fonctionnent comme des bibliothèques (librairies) que l’on intègre directement dans le code d’une application, permettant une personnalisation poussée et une exécution locale. D’autres proposent une API, généralement REST, qui permet de communiquer avec l’outil via des requêtes HTTP, ce qui facilite l’intégration dans des systèmes distribués ou dans des architectures orientées services. Enfin, certains outils offrent une interface graphique prête à l’emploi, permettant à des utilisateurs non techniques de formuler leurs requêtes SQL sans écrire une ligne de code. Le choix du mode d’intégration dépend donc du profil des utilisateurs cibles, des contraintes techniques du projet, et du niveau de contrôle souhaité sur le fonctionnement interne de l’outil.

Ces critères permettent d’évaluer dans quelle mesure chaque solution répond aux besoins des utilisateurs, en mettant en lumière des éléments différenciateurs comme :

• Le modèle économique et la transparence : certains outils sont open source, offrant ainsi plus de flexibilité et de personnalisation, tandis que d’autres reposent sur des modèles propriétaires, nécessitant souvent une connexion aux services cloud.
• La qualité des requêtes générées : la précision de la génération SQL, la capacité de correction des erreurs et l’optimisation des performances varient d’un outil à l’autre.
• L’expérience utilisateur : la présence d’explications détaillées des requêtes, d’une visualisation des résultats et d’une API pour l’intégration avec d’autres outils influence fortement l’adoption et l’efficacité de ces solutions.
• L’adaptabilité aux différents types de bases de données : certains outils se limitent aux bases SQL, tandis que d’autres prennent en charge NoSQL et offrent une plus grande compatibilité avec divers systèmes de gestion de bases de données

3. Présentation des outils de génération de requêtes SQL

Dans cette section, nous analysons quelques solutions phares du marché, en mettant en avant leurs fonctionnalités, leurs avantages et leurs limites.

3.1 AI2SQL : génération et correction de requêtes SQL avancées
AI2SQL est un outil basé sur l’intelligence artificielle, conçu pour convertir des requêtes en langage naturel en instructions SQL précises et optimisées. Il prend en charge l’optimisation, la correction et le formatage des requêtes, facilitant ainsi l’accès aux bases de données pour les non-développeurs et les analystes de données. Compatible avec plusieurs bases de données telles que MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle et Snowflake, AI2SQL permet également l’utilisation d’expressions régulières et la génération de formules pour Excel et Google Sheets. Son API publique offre la possibilité de l’intégrer à d’autres outils, renforçant ainsi son utilité dans divers environnements professionnels.

Cependant, l’outil repose sur des LLMs commerciaux, soulevant des questions de confidentialité et de dépendance aux services cloud. De plus, il nécessite une connexion Internet pour fonctionner, ce qui peut être une contrainte pour certaines entreprises manipulant des données sensibles. Malgré ces limites, AI2SQL se positionne comme une solution efficace pour automatiser la génération de requêtes SQL et optimiser la gestion des bases de données.

3.2. Text2SQL.AI : interrogation intuitive des bases de données
Text2SQL.AI est un outil d’intelligence artificielle permettant aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel et d’obtenir automatiquement la requête SQL correspondante. Il se distingue par sa simplicité d’utilisation et sa capacité à expliquer en détail les requêtes générées, ce qui en fait une solution idéale pour les non-experts en SQL souhaitant mieux comprendre la structure de leurs requêtes. Compatible avec plusieurs bases de données relationnelles, il offre également des options de correction et d’optimisation SQL pour améliorer la précision et l’efficacité des requêtes produites.

Toutefois, Text2SQL.AI repose sur OpenAI, ce qui entraîne une dépendance aux services cloud et peut poser des questions de confidentialité des données. De plus, l’outil peut manquer de précision dans le traitement de bases de données complexes, nécessitant parfois des ajustements manuels. Malgré ces limites, il reste un outil performant pour simplifier la génération SQL et accompagner les utilisateurs dans leur apprentissage du langage SQL.

3.3. SQLAI : optimisation et exécution des requêtes SQL
SQLAI se distingue par son approche avancée de la génération de requêtes SQL, intégrant à la fois la correction et l’optimisation automatique pour améliorer les performances des bases de données. Conçu pour aider les utilisateurs à rédiger des requêtes plus efficaces tout en réduisant la charge sur les systèmes, l’outil prend en charge plusieurs dialectes SQL et s’adapte à des bases de données complexes, pouvant gérer des schémas incluant plus de 600 tables. De plus, SQLAI propose une API publique, facilitant son intégration dans d’autres outils et environnements de travail.

Cependant, l’outil nécessite un accès à Internet pour fonctionner, ce qui peut poser des contraintes en termes d’indépendance et de confidentialité des données. Par ailleurs, les détails sur le modèle de langage utilisé en arrière-plan restent limités, rendant difficile l’évaluation de sa transparence et de son adaptabilité aux besoins spécifiques des entreprises. Malgré ces réserves, SQLAI représente une solution performante pour automatiser et optimiser la génération SQL, tout en facilitant son intégration dans des workflows analytiques et décisionnels.

3.4. Vanna AI : un outil open source et personnalisable
Vanna AI se distingue comme l’une des rares solutions open source dans le domaine de la génération SQL, offrant aux entreprises une flexibilité et une transparence accrues. Contrairement aux outils propriétaires, Vanna AI permet d’entraîner son moteur sur des bases de données spécifiques, garantissant ainsi des requêtes mieux adaptées au contexte et aux besoins métiers. Sa compatibilité avec plusieurs bases SQL en fait une alternative intéressante pour ceux qui recherchent une solution personnalisable et évolutive.

Toutefois, cette liberté s’accompagne d’un besoin de configuration : pour exploiter pleinement ses capacités, l’outil nécessite un effort d’adaptation et d’entraînement, ce qui peut le rendre moins accessible aux utilisateurs non techniques. Malgré cette exigence, son caractère open source en fait un choix pertinent pour les entreprises souhaitant garder le contrôle sur leurs données et éviter la dépendance aux services cloud propriétaires.

3.5. Dataline : génération et visualisation des données SQL
Dataline se distingue par son approche complète, combinant génération automatique de requêtes SQL et visualisation avancée des données. L’outil permet non seulement de convertir du langage naturel en SQL, mais aussi d’afficher instantanément les résultats sous forme de tableaux de bord et de graphiques interactifs, facilitant ainsi l’analyse et la prise de décision. Sa compatibilité avec plusieurs sources de données telles que PostgreSQL, MySQL, Snowflake, ainsi que des fichiers CSV et Excel, en fait un outil polyvalent pour la gestion et l’exploration des données.

Cependant, Dataline repose sur OpenAI pour la génération des requêtes SQL, ce qui entraîne une dépendance aux services cloud et peut soulever des préoccupations en matière de confidentialité. De plus, une configuration initiale est nécessaire pour exploiter pleinement ses fonctionnalités, ce qui peut représenter un frein pour les utilisateurs moins familiers avec ce type d’outils. Malgré ces limitations, Dataline se positionne comme une solution intéressante pour ceux qui recherchent un générateur SQL puissant, couplé à une visualisation dynamique des résultats.

4. Analyse comparative des outils

Afin de mieux mettre en évidence les différences entre les solutions étudiées, nous avons réalisé une analyse comparative basée sur les critères définis en section 2.2. Le tableau ci-dessous synthétise les résultats obtenus.

Cette analyse des outils sélectionnés met en évidence une diversité en termes de fonctionnalités. Le choix final de l’outil dépendra donc de l’usage qui en est fait.

AI2SQL, Text2SQL.AI et SQLAI se distinguent par leur orientation vers la génération et l’optimisation automatisée des requêtes SQL, offrant des solutions efficaces pour assister les utilisateurs non techniques.

Dataline, quant à lui, se démarque par l’intégration de fonctionnalités de visualisation avancées, et la prise en charge de formats variés comme NoSQL, CSV ou Excel, le rendant particulièrement adapté aux analyses exploratoires.

Enfin, Vanna AI se positionne comme la seule solution open source offrant une licence hautement permissive parmi les outils étudiés, ce qui permet une personnalisation complète et un contrôle total sur le processus de génération SQL. Celle-ci nécessite cependant des compétences techniques plus avancées pour en tirer pleinement parti.

5. Conclusion : vers une génération SQL plus souveraine et personnalisable

L’analyse des outils de génération automatique de requêtes SQL révèle une évolution marquée du secteur, portée par l’intégration des modèles de langage de grande taille (LLMs). Ces solutions permettent aujourd’hui de rendre les bases de données accessibles à un public non technique, en transformant le langage naturel en instructions SQL compréhensibles et exploitables. Toutefois, cette démocratisation s’accompagne de plusieurs limites structurelles : dépendance aux services cloud, risques liés à la confidentialité des données, manque de personnalisation, et adaptation parfois insuffisante aux environnements métier spécifiques.

Les outils comme AI2SQL, Text2SQL.AI ou SQLAI illustrent bien les avancées en matière de génération et d’optimisation automatique, tandis que Dataline enrichit l’expérience utilisateur par des capacités de visualisation intégrées. Vanna AI, de son côté, marque une rupture en proposant une alternative open source, plus transparente et modifiable, bien que plus exigeante techniquement.

Au CETIC, nous avons choisi de capitaliser sur Vanna AI en tant que socle technologique pour y intégrer progressivement nos propres résultats de recherche. Cette solution, par sa nature open source et personnalisable, constitue une base idéale pour expérimenter de nouveaux algorithmes, améliorer la qualité des requêtes générées et développer des mécanismes d’adaptation au contexte métier.

Nous prévoyons également d’intégrer cette technologie dans Chani, notre assistant personnel intelligent, afin d’enrichir ses capacités d’interrogation de bases de données. Cette intégration vise à offrir aux utilisateurs une interface naturelle et sécurisée pour accéder à l’information structurée, tout en conservant un haut niveau de contrôle sur les données et les modèles sous-jacents.

Face à ces perspectives, l’émergence des LLMs open source déployables en local (tels que LLaMA, Mistral ou Falcon) ouvre la voie à des solutions plus souveraines, intégrées et personnalisées. Elles constituent une opportunité stratégique pour les organisations souhaitant allier performance, sécurité et indépendance technologique.