L'agence LangChain.Des agents en prod.
LangChain sait construire de vrais agents LLM, mais un notebook qui marche une fois et un agent qui survit à la prod sont deux choses très différentes. On pense l'architecture agent et RAG, on build des agents stateful sur LangGraph, et on l'instrumente avec tracing et evals LangSmith fiables.
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Freepik SpacesUne agence LangChain la ship en prod, pas juste en démo.
N'importe qui peut câbler une chaîne dans un notebook. Penser la bonne architecture, construire des agents stateful qui ne cassent pas, et les instrumenter pour leur faire confiance en prod, c'est un autre métier. Voici les quatre choses qu'on prend en charge.
- Architecture
La bonne architecture agent et RAG, avant la moindre ligne
La plupart des projets LLM ratent au design, pas au prompt. Avant d'écrire une ligne, on cartographie ce que tu construis vraiment : quand un agent LangGraph stateful gagne sa place, quand un simple appel modèle suffit, et où le retrieval (RAG) a sa place. On choisit l'architecture qui colle au job, pour que tu n'over-engineeres pas une feature mono-prompt ni ne sous-construises un agent qui a besoin d'un vrai control flow.
Voir un design type - Build avec LangGraph
Des agents stateful, multi-étapes avec un vrai control flow
Un agent qui perd son état à la deuxième étape, ce n'est pas de la prod. On construit des agents stateful, multi-étapes sur LangGraph avec le control flow qu'il leur faut : outils, branchements, retries, checkpoints humain dans la boucle et garde-fous. Chaque étape est scopée et observable, pour que l'agent fasse le boulot de bout en bout et que tu voies exactement ce qu'il a fait et pourquoi.
Voir la méthode - Observabilité
Tracing et evals LangSmith pour lui faire confiance en prod
Tu ne peux pas debugger ce que tu ne vois pas. On câble LangSmith dès le jour 1 : traces de chaque étape, evals qui attrapent les régressions avant qu'elles partent, et monitoring pour savoir quand un agent dérive en production. C'est la différence entre une app LLM que tu surveilles en permanence et une à laquelle tu fais confiance. On l'instrumente pour que ton équipe debugge, mesure et l'améliore sans deviner.
Voir les intégrations - Intégration & ops
Branché à ta donnée, ta stack et tes modèles
LangChain est agnostique au modèle, et nous aussi. On route vers Claude, OpenAI ou des modèles open selon la tâche, on branche l'agent à ta donnée et ta stack, et on déploie et monitore là où ça tourne vraiment. On est d'abord une agence d'automatisation et d'IA, donc ça se branche sur ta façon de shipper au lieu de devenir un projet de labo que personne ne possède.
Voir l'enablement IA
On build LangChain comme du logiciel de prod, pas une démo.
La plupart des projets LLM meurent pareil : une chaîne qui marche sur le chemin heureux, pas d'état, pas d'observabilité, et ça s'effondre dès qu'un vrai utilisateur arrive. Donc on le traite comme du logiciel : l'architecture pensée d'abord, l'agent construit stateful sur LangGraph, le tout instrumenté avec LangSmith pour que tu puisses debugger, mesurer et lui faire confiance une fois en live.
- Audit · on cartographie le use case et on décide où LangChain aide vraiment, et où c'est de l'over-engineering
- Design · l'architecture agent, RAG et état, avant la moindre ligne de code
- Build · des agents stateful sur LangGraph avec control flow, outils et garde-fous
- Instrumentation · tracing et evals LangSmith pour lui faire confiance et le debugger en prod
On construit des agents qui survivent à la prod.
On ne vend pas un palier de partenaire. On vient de l'automatisation et de l'IA, donc on construit les agents LLM comme ils doivent tourner pour de vrai : stateful sur LangGraph, ancrés avec du RAG, instrumentés avec LangSmith, et honnête sur le moment où un framework est de l'over-engineering pour ton use case. C'est exactement ce qui manque quand un projet s'arrête à un notebook qui a marché une fois.
- On vient de l'automatisation et de l'IA, donc on construit des agents qui survivent à la prod, avec état, evals et observabilité, pas une démo qui casse au deuxième message.
- Observabilité par défaut : tracing et evals LangSmith câblés dès le jour 1, pour que tu debugges et fasses confiance à l'app au lieu de la surveiller en permanence.
- On est honnête sur le moment où un framework est de l'over-engineering. Si un simple appel modèle bat un agent LangGraph pour ton use case, on te le dit.
- Aucun badge de partenaire à vendre. On est jugé sur le fait que ton app LLM atteint vraiment la prod et reste fiable, pas sur un palier.
LangChain au cœur, ta donnée et ta stack autour.
On construit les parties qui transforment une idée LLM en app de prod fiable, puis on les connecte à ta donnée et à ta façon de shipper. Voici ce que couvre un vrai build LangChain.
- Build
Architecture agent & RAG
On pense l'architecture avant le code : quand un agent LangGraph gagne sa place, quand un simple appel suffit, où le retrieval a sa place, et comment l'état et les outils doivent circuler, pour que tu construises la bonne chose une fois.
- Build
Agents stateful (LangGraph)
On construit des agents multi-étapes sur LangGraph avec un vrai control flow : outils, branchements, retries, checkpoints et gates humain dans la boucle, chaque étape scopée pour que l'agent possède la tâche sans partir en vrille.
- Build
Tracing & evals LangSmith
On instrumente l'app avec LangSmith dès le jour 1 : traces de chaque étape, evals qui attrapent les régressions, et monitoring pour debugger, mesurer et faire confiance à l'app une fois en production.
- Build
RAG & retrieval
On construit la couche de retrieval qui ancre ton agent dans ta donnée : chunking, embeddings, vector store, et la logique de retrieval qui renvoie vraiment le bon contexte, évaluée pour que les réponses restent justes.
- Build
Routing agnostique au modèle
LangChain marche avec Claude, OpenAI et des modèles open. On route chaque tâche vers le modèle qui colle en coût, vitesse et qualité, pour que tu ne sois jamais verrouillé à un provider ni à payer le prix fort pour des appels simples.
- Build
Déploiement & ops
On déploie l'app sur ta stack, on la branche à ta donnée et tes API, et on met le monitoring et le logging pour qu'elle tourne de façon fiable, avec l'observabilité dont ton équipe a besoin pour la garder en santé après notre départ.
On stress-teste ton use case LLM, tu repars avec un plan.
Avant de chiffrer quoi que ce soit, on prend 60 minutes pour regarder ce que tu construis, ta donnée et l'équipe qui devra le maintenir. Tu repars avec un avis honnête sur le fait que LangChain colle, quelle architecture construire, et si une approche plus simple le bat. Zéro pitch, juste le regard d'un ingénieur sur ton use case.
- Un avis honnête sur le fait que LangChain colle à ton use case
- L'architecture agent, RAG et état à construire
- La stratégie modèle qui vaut le coup
- Un avis franc sur quand une approche plus simple gagne
Comment on mène un build LangChain.
Cinq étapes, dans l'ordre. On n'écrit pas de code avant que l'architecture soit validée, on ne ship pas d'agent sans observabilité, et ton équipe le possède à la fin. Chaque étape a un livrable et tu valides avant qu'on avance.
- Étape 1 · Audit du use case
Décider où LangChain aide vraiment
On s'assoit et on regarde ce que tu construis vraiment : le use case, la donnée, le volume, l'équipe qui devra le maintenir. La moitié de la valeur, c'est de te dire où LangChain gagne sa place et où non. Pour un agent complexe, stateful, à l'échelle d'une équipe, c'est un vrai accélérateur. Pour une feature mono-prompt, un framework est souvent de l'over-engineering, et on le dit avant que tu t'engages.
- Étape 2 · Design d'architecture
Penser l'agent, le RAG et l'état avant le code
On cartographie l'architecture d'abord : où un agent LangGraph avec état et control flow a sa place, où un simple appel modèle suffit, et où le retrieval (RAG) doit ancrer les réponses. On choisit aussi la stratégie modèle, vu que LangChain est agnostique. Un ingénieur de ton côté valide le design avant qu'on build, pour que tu ne paies pas à découvrir l'architecture en plein projet.
- Étape 3 · Build avec LangGraph
Des agents stateful avec un vrai control flow
On construit l'agent sur LangGraph : stateful, multi-étapes, avec les outils, branchements, retries et checkpoints humain dans la boucle que le job demande. Chaque étape est scopée et n'a que les outils qu'elle doit, avec des garde-fous pour que l'agent ne parte pas en vrille. La couche de retrieval est construite et évaluée pour que les réponses restent ancrées. Tu obtiens un agent qui possède la tâche de bout en bout, pas une chaîne de prompts fragile.
- Étape 4 · Instrumenter & intégrer
Câbler LangSmith, ta donnée et ta stack
On instrumente l'app avec LangSmith : traces de chaque étape, evals qui attrapent les régressions, et monitoring de la dérive en production. Puis on la branche à ta donnée, tes API et ta stack, avec un routing agnostique au modèle vers Claude, OpenAI ou des modèles open selon la tâche. Tout part avec son observabilité et son logging dès le jour 1, pour que l'app soit debuggable dès qu'elle passe en live.
- Étape 5 · Déployer & transmettre
La shipper, puis te la rendre à faire tourner
On déploie l'app sur ta stack et on te la remet instrumentée et documentée, pour que ton équipe lise les traces, lance les evals et l'améliore sans nous. Si tu veux aller plus loin, notre formation IA couvre LangChain, LangGraph et LangSmith de A à Z. Si tu veux qu'on reste dispo pour ce qui passe à l'échelle, on en parle à part, sans lock-in.
On est jugé sur les apps qui shippent.
Aucun badge de partenaire à afficher, donc on met en avant ce qui compte : les retours des équipes dont on a construit les apps LangChain, et le fait que ces apps ont vraiment atteint la prod et sont restées fiables après notre départ. Nos avis Trustpilot viennent de ces équipes, pas d'un deck marketing.
- L'app vit dans ton repo et ta stack, possédée par ton équipe
- Tracing et evals LangSmith câblés avant que quoi que ce soit passe en live
- Des agents stateful, ancrés avec du RAG, et gardés observables
- Les avis Trustpilot viennent des équipes pour qui on a construit
Les questions qu'on nous pose en boucle.
Que fait concrètement une agence LangChain ?
Une agence LangChain construit des apps et agents LLM en production avec le framework, au lieu de te laisser un notebook qui marche une fois. On pense l'architecture agent et RAG, on construit des agents stateful sur LangGraph avec un vrai control flow et des garde-fous, on câble LangSmith pour le tracing et les evals, et on le connecte à ta donnée, ta stack et tes modèles. L'objectif, c'est une app LLM qui atteint la prod et reste fiable, pas une démo qui casse au deuxième message.Combien coûte un projet LangChain ?
Ça dépend du périmètre : un seul agent adossé à du retrieval n'a rien à voir avec un système multi-agents branché à ta donnée et ta stack avec une observabilité complète. On ne balance pas un forfait tout fait. On commence par un audit offert de 60 minutes pour trouver où LangChain aide vraiment ton use case, puis on chiffre un périmètre fixe. L'usage modèle, tu le paies au provider (Claude, OpenAI ou modèles open) ; on pense le routing pour que la facture reste prévisible.Quand faut-il NE PAS utiliser LangChain ?
Quand c'est de l'over-engineering pour le job. Si ta feature est un simple prompt sans état, sans outils et sans flux multi-étapes, un appel modèle direct est plus simple, moins cher et plus facile à maintenir qu'un framework. LangChain gagne sa place quand tu as des agents complexes, stateful, multi-étapes et une équipe qui doit les maintenir dans le temps. On te dit honnêtement de quel côté de cette ligne tu es avant que tu t'engages, parce que le mauvais outil te ralentit.C'est quoi LangGraph et on en a besoin quand ?
LangGraph est la librairie de LangChain pour construire des agents et graphes stateful, multi-étapes : elle te donne le control flow, les branchements, les retries, les checkpoints et les gates humain dans la boucle qu'une simple chaîne de prompts n'a pas. Tu en as besoin quand l'agent doit garder son état sur plusieurs étapes, appeler des outils, décider et récupérer des échecs, autrement dit un vrai agent plutôt qu'une seule réponse. Pour un prompt one-shot tu n'en as pas besoin, et on ne l'ajoute pas juste pour faire sophistiqué.Comment vous rendez une app LangChain fiable en prod ?
Avec de l'observabilité et des evals, câblées dès le jour 1. On instrumente l'app avec LangSmith pour que chaque étape soit tracée, on met des evals qui attrapent les régressions avant qu'elles partent, et on ajoute du monitoring pour savoir quand un agent dérive en production. C'est la différence entre une app LLM que tu surveilles en permanence et une à laquelle tu fais confiance. On construit aussi les garde-fous et les checkpoints humain dans la boucle dans le flux LangGraph pour que l'agent ne parte pas en vrille sans qu'on le voie.LangChain est verrouillé à un seul provider de modèle ?
Non, LangChain est agnostique au modèle et marche avec Claude, OpenAI et des modèles open. On s'en sert exprès : on route chaque tâche vers le modèle qui colle en coût, vitesse et qualité, pour que tu ne sois jamais verrouillé à un provider ni à payer le prix fort pour des appels simples. Si tes besoins changent ou qu'un meilleur modèle sort, switcher est un changement de config, pas une reconstruction. On pense la couche de routing pour que tu gardes cette flexibilité.C'est quoi la différence entre LangChain, LangGraph et LangSmith ?
Ce sont trois parties de la même stack. LangChain est le framework pour construire des applications LLM. LangGraph est sa librairie pour les agents et graphes stateful, multi-étapes, la partie que tu sors quand tu as besoin d'un vrai control flow. LangSmith est la plateforme d'observabilité : tracing, evals et monitoring pour debugger et faire confiance à l'app en production. On utilise les trois ensemble : penser et build avec LangChain et LangGraph, puis instrumenter avec LangSmith.Vous pouvez construire du RAG avec LangChain ?
Oui, le retrieval est une des choses pour lesquelles le framework est fait. On construit la couche de retrieval qui ancre ton agent dans ta donnée : chunking, embeddings, un vector store, et la logique de retrieval qui renvoie vraiment le bon contexte. Puis on l'évalue avec LangSmith pour que les réponses restent justes au lieu d'être fausses avec aplomb. Le RAG ne vaut que son retrieval, donc on le mesure plutôt que de supposer qu'il marche.
Arrête de shipper des démos. Ship un agent qui dure.
Un audit de 60 minutes, ton use case LLM stress-testé, un plan d'architecture avec l'observabilité intégrée. Si une approche plus simple bat LangChain pour ton cas, on te le dit. Si un vrai agent est le bon choix, on le construit.