Claude Sonnet 5.5 : extraire du JSON sans inventer les données d’un inventaire de musée

Remplacer une valeur d’assurance non approuvée par zéro peut fausser un inventaire de prêts. Ce cas Claude Sonnet 5.5 transforme trois notes en fiches explicites tout en conservant les inconnues. Nous avons exécuté une seule requête avec des objets fictifs, pas une collection réelle.

Requête exacte et réponse observée

Le formulaire Orux publié propose messages et max_tokens. Nous avons envoyé cette consigne anglaise avec max_tokens=600 :

You are preparing a museum loan inventory. Extract only facts explicitly stated below. Return one JSON object with an items array; each item must have exactly id, title, gallery, insurance_usd, and arrival_date. Use a JSON number for insurance_usd and YYYY-MM-DD for a stated date. Use null for every missing field. Do not invent a valuation, date, gallery, or item. Return JSON only, without Markdown.

A1: Brass compass. Display in Gallery A. Insured for USD 12000. Arrives on 2026-11-14.
B2: Silk route map. Display in Gallery B. Insurance valuation is still awaiting approval. Arrives on 2026-11-16.
C3: Ceramic sherd. Insured for USD 850. The arrival date and gallery have not been confirmed.

Elle exige les seuls faits explicites, cinq clés fixes, un nombre pour l’assurance, une date YYYY-MM-DD et null pour les absences. La réponse était un JSON analysable :

{
  "items": [
    {
      "id": "A1",
      "title": "Brass compass",
      "gallery": "Gallery A",
      "insurance_usd": 12000,
      "arrival_date": "2026-11-14"
    },
    {
      "id": "B2",
      "title": "Silk route map",
      "gallery": "Gallery B",
      "insurance_usd": null,
      "arrival_date": "2026-11-16"
    },
    {
      "id": "C3",
      "title": "Ceramic sherd",
      "gallery": null,
      "insurance_usd": 850,
      "arrival_date": null
    }
  ]
}

Mise en page éditoriale du texte original. Claude a généré le JSON, pas ce graphique. Relevé du 2026-10-28.

Lire les inconnues avant l’import

Ce tableau traduit l’ensemble des fiches et valeurs de la réponse originale.

Faites défiler horizontalement pour voir tout le tableau.

L’évaluation de B2 et la salle et la date de C3 restent null. Zéro affirmerait une valeur ; une date supposée pourrait devenir une fausse échéance de transport. Ces vérifications concernent cette réponse et ne mesurent pas le taux d’erreur du modèle.

Le rôle des paramètres

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La réponse indique 278 tokens d’entrée, 161 de sortie et une fin stop. Il s’agit d’un appel, sans test de latence ni benchmark de qualité. Aucun JSON Schema n’a été envoyé. Demander du JSON dans le prompt n’est pas utiliser les contraintes de schéma de l’API.

Ajouter des contrôles déterministes

Analysez le texte, exigez un tableau items de trois objets contenant exactement les cinq clés, refusez les identifiants en double et validez nombre ou null et date valide ou null. Comparez ensuite chaque valeur non nulle à la note source. Un JSON syntaxiquement valide peut rester factuellement faux.

Pour une vraie collection, évaluations, dates de mouvement et affectations de salle doivent suivre les approbations requises. Ce cas montre une extraction, pas une expertise de valeur, un conseil de transport ou une autorisation de publication.

Le modèle de saisie « Museum loan inventory · text response » sur Claude Sonnet 5.5 conserve entrée et réponse. Le charger ne lance pas le modèle. Commencez par un petit lot anonymisé et examinez les exceptions avant de brancher un importateur.