Le monde de l’IA générative évolue à une vitesse fulgurante, et avec lui, les outils pour la rendre plus efficace et plus maîtrisable.
Si vous vous intéressez de près ou de loin à LangChain, le framework open source pour l’IA agentique, vous avez peut-être entendu parler de LangGraph.
Mais pourquoi ces deux outils sont-ils souvent associés, notamment au sein de notre formation LangChain ? Et surtout, quel est l’intérêt de les utiliser ensemble ?
LangChain, la librairie de communication avec l’IA
LangChain est un framework qui permet de communiquer de façon efficace et standardisée avec une IA générative LLM. Il sait orchestrer des appels à des modèles de langage, intégrer des sources de données (fichiers, bases, API…), et traiter les réponses de l’IA.
Mais à mesure que les projets LangChain deviennent complexes, le besoin d’organiser et de visualiser la logique du système devient critique. C’est là qu’intervient LangGraph.
LangGraph, l’orchestrateur pour créer des agents IA complexes
LangGraph est un outil complémentaire à LangChain, créé par la même société.
LangGraph permet de définir les étapes d’un workflow sous forme de graphe, un peu comme une carte mentale ou un flux de données.
Avec LangGraph, vous pouvez :
- Représenter chaque étape d’un processus IA (analyse d’une requête, recherche de données, rédaction d’une réponse…).
- Visualiser les enchaînements conditionnels (si telle étape échoue, passer à celle-ci…).
- Tracer facilement les erreurs ou les choix de l’agent IA.
On utilise donc LangChain pour appeler le LLM, au sein d’une application LangGraph qui orchestre les différents appels, par exemple en choisissant quel traitement réaliser selon la question de l’utilisateur.
Une meilleure lisibilité du pipeline agentique, pour une meilleure maintenance
On pourrait coder directement des programmes Python, en utilisant uniquement LangChain pour parler au LLM. Mais sans LangGraph, les projets complexes peuvent vite devenir une “boîte noire”. On a du mal à suivre la logique, à corriger un bug ou à faire évoluer le système.
Notre formation LangChain introduit donc le framework LangGraph dès le deuxième jour, pour structurer un pipeline RAG. Faire la même chose avec uniquement LangChain est possible, mais moins efficace.
LangGraph rétablit la lisibilité :
- Vous voyez quelle étape du programme fait quoi, quand et pourquoi.
- Vous pouvez expliquer votre système à un collègue, même non technique, en visualisant le graphe avec mermaid.
- Vous anticipez plus facilement les impacts d’un changement.
LangGraph, couplé à LangChain, est donc un outil précieux pour maintenir et faire grandir vos projets IA, surtout en entreprise.
Exemple concret d’orchestration LangChain + LangGraph
Imaginons un assistant IA pour un service client. Grâce à LangChain, vous connectez le modèle à :
- la base de données client,
- l’historique des commandes,
- un service de messagerie.
Avec LangGraph, vous modélisez :
- L’analyse de l’intention de la demande.
- La vérification de l’historique client.
- La décision : répondre directement ou escalader à un humain.
- La génération de la réponse adaptée.
Et surtout, vous visualisez ce flux, l’ajustez, et l’expliquez facilement à vos équipes métier.
LangChain pour parler aux LLM, LangGraph pour construire des agents
En conclusion, LangChain et LangGraph sont deux solutions très complémentaires.
On peut parler d’écosystème LangChain pour désigner ces deux outils d’IA agentique. Il faut aussi ajouter à cette liste un troisième outil, LangSmith, qui permet quant à lui d’observer le comportement de vos solutions IA en production.
Pour en savoir plus sur le déploiement de LangGraph, nous vous invitons à consulter notre article sur l’hébergement d’une instance de développement gratuite sur Render.
Chez LBKE, nous avons conçu une formation LangChain (disponible aussi en version CPF) qui vous guide pas à pas dans l’utilisation conjointe de LangChain et LangGraph.
