Les grands modèles de langage (LLM) sont de plus en plus présents dans les applications. Leur rôle est assez simple : ils génèrent un message en réponse à d’autres messages.
Cette simplicité en apparence ne rend pas pour autant facile la création d’applications fondées sur l’intelligence artificielle à la fois robustes et réellement créatrices de valeur.
Choisir d’utiliser un framework LLM pour intégrer l’IA à une application ou un logiciel est une décision technique et stratégique.
L’enjeu n’est pas tant d’avoir accès à un LLM très sophistiqué, mais plutôt de savoir en faire un usage intelligent.
Les frameworks tels que LangChain et LangGraph sont devenus essentiels pour exploiter tout le potentiel des modèles de langage tout en compensant leurs limitations.
🤖🤝🧑🦱 Cet article a été écrit avec l’aide des LLM d’Anthropic et de Mistral AI, et une architecture RAG via Tavily et LangChain, à partir de nos contenus de formation LangChain.
Interagir directement avec les interfaces de programmation (API ou SDK) des LLM présente plusieurs défis qui peuvent freiner le développement.
Les développeurs utilisant cette approche doivent créer et formater manuellement les instructions (prompts), gérer les cas particuliers (dépassement de la fenêtre de contexte, erreurs diverses) et traiter des réponses parfois imprévisibles.
Sans structure adéquate, chaque interaction devient une implémentation sur mesure, créant des incohérences entre applications et équipes.
Les difficultés vont au-delà du problème du prompt engineering. La gestion du contexte, c’est-à-dire la taille de la conversation avec le LLM qui ne peut pas être infinie, devient particulièrement complexe lorsqu’une application doit maintenir l’historique des conversations ou intégrer des connaissances externes.
L’utilisation directe des LLMs offre peu de visibilité sur ce qui se passe dans la “boîte noire”, rendant le débogage et l’optimisation difficiles.
Ces limitations montrent pourquoi une connexion directe avec les API des LLM créent une charge de travail supplémentaire qui peut ralentir le développement d’applications fondées sur l’IA
Les frameworks LLM comme LangChain répondent à ces défis en fournissant des structures qui simplifient le développement IA.
Au lieu de gérer des appels API de bas niveau, les développeurs peuvent utiliser des composants de haut niveau pour charger des données, traiter les réponses et gérer les entrées/sorties.
La documentation de LangChain décrit un ensemble de concepts universels qui restent valables pour la majorité des LLM. Cela permet de garantir la cohérence du code indépendamment du LLM choisi pour accomplir une tâche.
Les capacités d’orchestration de LangChain et de LangGraph permettent de paralléliser les calculs et de coordonner plusieurs LLM pour des tâches complexes. LangChain permet de créer des pipelines d’appels à un LLM, tandis que LangGraph permet d’aller plus loin en combinant plusieurs de ces appels pour former un véritable agent autonome.
Plus important encore, les frameworks excellent dans l’intégration avec des systèmes externes, connectant les LLMs à des bases de données, des APIs et d’autres ressources sans nécessiter de réentraînement du modèle. Comme l’explique AWS (https://aws.amazon.com/what-is/langchain/), cela permet aux organisations d’adapter des LLM génériques à des applications spécifiques en y ajoutant leurs propres données.
Les frameworks résolvent également le problème du monitoring grâce à des outils comme LangSmith, qui offre des fonctionnalités de débogage, surveillance et évaluation pour les applications LLM.
Les avantages des frameworks ne sont pas que théoriques, ils se traduisent directement en bénéfices pratiques.
Au point que nous considérons la maîtrise d’un framework LLM comme un nouveau rôle dans les entreprises, celui de “développeur LLM”. Pour les développeurs Python, nous proposons une formation LangGraph en 3 jours pour apprendre ce métier.
Prenons l’exemple d’un système de questions-réponses basé sur des documents : avec l’utilisation directe des LLM, les développeurs devraient gérer manuellement la récupération de documents, le découpage (chunking) en segments manipulables, la génération de représentations vectorielles (embeddings), la recherche vectorielle et l’insertion de contexte — tout cela avant même de créer une instruction adaptée.
Avec LangChain, ce flux de travail complexe peut être implémenté en utilisant des abstractions de haut niveau comme les retrievers et les chaînes avec le format LCEL, réduisant considérablement le temps de développement.
Les frameworks permettent également la création de chatbots contextuels qui mémorisent les conversations. Les composants de mémoire de LangChain gèrent le stockage et la récupération des interactions précédentes.
Pour des applications plus sophistiquées, LangGraph permet des agents voire des systèmes multi-agents où plusieurs agents spécialisés collaborent sur des tâches complexes. Ces systèmes peuvent devenir beaucoup plus intelligents et autonome qu’un simple LLM.
Bien que les LLM bruts offrent des capacités impressionnantes, c’est leur intégration dans des applications bien conçues qui crée le plus de valeur.
Les frameworks LLM tels que LangChain sont devenus des outils indispensables car ils comblent l’écart entre ce que les modèles de langage peuvent faire et ce que les applications en production exigent.
La question initiale — est-il préférable d’avoir un LLM très sophistiqué ou d’en faire un usage intelligent ? — mène à une conclusion claire. Même le modèle de langage le plus avancé offrira une valeur limitée s’il n’est pas intégré judicieusement à l’aide de frameworks qui exploitent ses forces tout en compensant ses faiblesses.
L’utilisation d’un framework LLM libère tout le potentiel des modèles de langage, transformant un grand potentiel théorique en solutions concrètes qui apportent une réelle valeur aux entreprises.
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