LangChain et LangGraph : l'alternative freelance à l'agence LangChain
LangChain est le framework (boîte à outils logicielle) d'orchestration le plus répandu pour construire des applications à base de modèles de langage ; LangGraph en est la couche dédiée aux agents à états. Cette page explique quand ils aident, quand ils compliquent, et ce que je réalise avec ou sans eux : développement d'agents et de RAG (recherche augmentée par génération), audit de projets bloqués, migration, formation.
Mehdi Challakh, ingénieur IA freelance. Aucun partenariat éditeur : les outils sont choisis sur vos contraintes, et jugés sur ce qui tourne en production. Licence et hébergement
LangChain et LangGraph sont open source et gratuits. LangSmith (traçage et évaluation) et la plateforme d'hébergement d'agents de l'éditeur sont payants, avec un palier gratuit limité puis des abonnements par utilisateur et par volume de traces, selon la grille publiée par LangChain Inc. Le coût principal d'un projet reste les appels aux modèles (API ou hébergement d'un modèle ouvert), la base vectorielle et le développement. Les ordres de grandeur constatés en France pour ce type de projet sont sur les pages prix d'un agent IA et prix d'un assistant documentaire.
LangChain et LangGraph, c'est quoi ?
LangChain (framework Python et JavaScript, open source) fournit des briques standardisées pour enchaîner des appels à des modèles de langage : connexion aux fournisseurs (OpenAI, Anthropic, Mistral, modèles ouverts via vLLM ou Ollama), chargement et découpage de documents, bases vectorielles (Qdrant, Milvus, pgvector), appels d'outils, mémoire de conversation. C'est avec lui que beaucoup d'équipes construisent leur premier assistant documentaire (LangChain RAG) ou leur premier agent. Son avantage est l'écosystème : un connecteur existe pour presque tout, et la documentation abonde.
LangGraph, du même éditeur, sert à écrire des agents comme des graphes : chaque nœud est une étape (appeler le modèle, exécuter un outil, demander une validation humaine), chaque arête une transition conditionnelle. L'état est persisté, ce qui permet de reprendre une exécution interrompue, de rejouer une trajectoire et d'insérer un contrôle humain. LangSmith, service payant du même éditeur, trace chaque exécution, stocke des jeux de test et mesure la qualité des réponses. L'ensemble forme une chaîne complète, à condition d'accepter ses abstractions, qui changent vite et masquent parfois ce que fait réellement le système.
Quand utiliser LangChain et LangGraph, et quand s'en passer
Quand utiliser LangChain
Pour prototyper vite un RAG ou un assistant, changer de fournisseur de modèle sans réécrire, ou quand votre équipe le connaît déjà. Les connecteurs de chargement de documents et les intégrations avec les bases vectorielles font gagner des jours au démarrage. Sur un projet standard (assistant documentaire, extraction, classification), LangChain reste un choix raisonnable si les couches critiques (retrieval, évaluation) sont maîtrisées et mesurées.
Quand utiliser LangGraph
Dès qu'un agent a plusieurs étapes, des boucles, des validations humaines ou plusieurs agents qui coopèrent (système multi-agents), un graphe explicite avec état persistant vaut mieux qu'une boucle maison. LangGraph apporte la reprise sur incident, la trace de chaque étape et le contrôle humain dans la boucle. C'est l'outil que je recommande le plus souvent dans cet écosystème pour des agents d'entreprise.
Quand l'éviter : la sur-abstraction
Beaucoup de projets LangChain bloqués que j'audite ont un point commun : l'équipe ne sait plus ce qui se passe entre la question et la réponse. Prompts (consignes données au modèle) cachés dans des classes, découpage par défaut jamais remis en cause, retrieval jamais mesuré, versions qui cassent à chaque mise à jour. Pour un système en production avec deux ou trois appels de modèle, quelques centaines de lignes de Python natif avec le SDK (kit de développement) du fournisseur sont souvent plus simples, plus rapides et plus faciles à maintenir. Je le dis quand c'est le cas.
L'évaluation avec LangSmith, ou sans
Un système à base de modèle de langage sans jeu de test ne s'améliore pas, il change. LangSmith (LangSmith integration) fournit le traçage et les jeux d'évaluation pour les projets LangChain et LangGraph. Pour les projets qui ne peuvent pas envoyer leurs traces à un service américain, des équivalents open source auto-hébergés existent, ou un cadre d'évaluation en quelques scripts que je livre avec chaque projet.
Ce que je livre avec LangChain et LangGraph
Développement d'agents avec LangGraph
Conception du graphe (étapes, outils, validations humaines, reprise), développement, connexion aux outils métier par API ou serveur MCP (Model Context Protocol, qui relie un assistant IA à vos outils), cadre d'évaluation et mise en production. Livré avec le code documenté, que votre équipe reprend.
Agent IA pour entrepriseAssistant documentaire (RAG) avec LangChain
Ingestion de vos documents, stratégie de découpage et d'embeddings (représentations vectorielles du texte) choisie par benchmark (comparatif mesuré) sur vos données, retrieval hybride, génération avec citations, évaluation mesurée. Sur un RAG de production (Delibia, 2,7 millions de délibérations), le passage d'un retrieval par défaut à un retrieval mesuré a fait passer le Top@10 de 53 % à 93 %.
Assistant IA documentaire (RAG)Audit d'un projet LangChain bloqué
Votre RAG ou votre agent LangChain donne des réponses médiocres, coûte trop cher ou casse à chaque mise à jour. En 3 semaines, je lis le code, mesure chaque couche sur vos données, identifie la cause (retrieval, prompts, découpage, orchestration) et livre une feuille de route avec preuve de concept, dans le cadre de l'Audit IA.
Audit IAMigration vers du code natif ou vers un autre framework
Quand LangChain est devenu un poids, je réécris le système en Python natif avec le SDK du fournisseur, ou je le migre vers LlamaIndex (retrieval) ou LangGraph (agents), en conservant le jeu de test comme garde-fou : même qualité mesurée avant et après, moins de code, moins de dépendances.
Développement IA sur mesureIntégration de LangSmith ou d'une évaluation auto-hébergée
Mise en place du traçage, des jeux de test, des métriques de qualité et des alertes de régression, avec LangSmith ou avec un équivalent open source hébergé en France si vos traces ne peuvent pas sortir. Votre équipe mesure chaque changement avant de le déployer.
Développement IA sur mesureFormation LangChain et LangGraph
Deux jours pour vos développeurs : RAG de bout en bout, agent LangGraph avec outils et validation humaine, évaluation, mise en production. Sur vos données et un de vos cas d'usage, pour repartir avec un prototype mesurable.
Accompagnement IAUn projet avec LangChain et LangGraph ?
Vingt minutes suffisent pour savoir si c'est faisable, par où commencer et à quel ordre de grandeur s'attendre.
Ils m'ont confié leur système IA
Questions fréquentes sur LangChain et LangGraph
Combien coûte un projet LangChain avec un freelance plutôt qu'une agence ?
Pourquoi choisir un freelance LangChain plutôt qu'une agence LangChain ?
Mes documents restent-ils confidentiels ?
Mon projet LangChain est bloqué depuis des mois, que faire ?
Faut-il migrer de LangChain vers du code natif ?
Proposez-vous une formation LangChain et LangGraph pour mon équipe ?
Quelles alternatives à LangChain ?
Pour aller plus loin
Un projet avec LangChain et LangGraph ? Parlons-en 20 minutes.
Vous décrivez votre situation, je vous dis ce qui est faisable, par où commencer et avec quels ordres de grandeur. Si une autre approche ou un autre prestataire convient mieux, je vous le dis aussi.
Réserver un appel de 20 minutesSans engagement. Créneau à choisir directement dans l'agenda.