Introduction
Pour un projet IA livré à un client PME/TPE, la question revient souvent : faut‑il utiliser « simplement » ChatGPT via son API, ou concevoir un Agent IA avec LangChain et des outils autour (observabilité, connecteurs, mémoire, contrôle du flux) ? En tant qu’ESN, studio ou agence digitale, votre choix impacte directement la fiabilité, les coûts, la maintenabilité et la capacité à évoluer. L’objectif ici est de vous fournir des critères concrets pour argumenter une architecture, cadrer un périmètre et préparer un chiffrage réaliste.
Nous intégrons l’intelligence artificielle dans vos processus métier. Notre approche privilégie la stabilité, la sécurité et l’adaptation à l’existant, pour éviter les prototypes jetables et construire des solutions qui tiennent dans la durée.
Différences techniques clés
Exécution d’outils et actions externes
Un appel ChatGPT API convient lorsque la réponse attendue est purement conversationnelle et autonome. Dès qu’un cas d’usage nécessite des actions vérifiables (requêter un CRM, créer un ticket, mise à jour via n8n ou Zapier, lecture/écriture en base), un Agent LangChain apporte un cadre pour définir des outils explicites, tracer chaque appel, contrôler les autorisations et poser des garde‑fous. Vous gardez la main sur ce que le modèle peut faire, et surtout sur ce qu’il ne doit pas faire.
Mémoire, contexte étendu et RAG
Pour de la FAQ sur un petit corpus, le simple contexte d’un prompt bien structuré peut suffire. Lorsque le volume documentaire grandit ou que la fraîcheur de l’information devient critique, l’approche RAG (retrieval‑augmented generation) avec un vecteur store comme Qdrant et une indexation dédiée devient préférable. LangChain oriente ce pipeline (ingestion, chunking, recherche, réécriture de requête) et permet une justification de réponse plus robuste qu’un prompt unique.
Contrôle du flux et orchestration
Les parcours multi‑étapes (éligibilité, vérifications, branches conditionnelles, reprises sur erreur) sont délicats à maintenir avec des prompts isolés. Un agent orchestré formalise le flux (sélection d’outils, itérations, critères d’arrêt) et rend les comportements reproductibles. Ce contrôle réduit l’aléa en production et facilite la recette par vos équipes qualité.
Observabilité et testabilité
Un appel ChatGPT peut générer des logs applicatifs, mais la traçabilité fine (inputs/outputs, latences, appels d’outils, métriques par étape) est limitée sans instrumentation spécifique. Avec un agent LangChain, l’intégration d’outils d’observabilité tels que Langfuse offre des traces structurées, des comparaisons de versions de prompts et des tests de non‑régression. Cette visibilité est déterminante pour comprendre les comportements en conditions réelles et stabiliser le système.
Cas d’usage ciblés et critères de choix
- FAQ et documentation interne: corpus stable, questions courtes, faible criticité. ChatGPT « pur » avec un prompt soigné et éventuellement du contexte pré‑extrait convient. Dès que le corpus devient volumineux, hétérogène ou fréquemment mis à jour, l’agent LangChain avec RAG et observabilité devient plus pertinent pour fiabilité et traçabilité.
- Support client multi‑étapes avec actions externes: vérification d’identité, création de ticket, suivi d’une commande. Un agent LangChain s’impose pour l’orchestration, l’exécution d’outils, la gestion des erreurs, la journalisation et les règles d’accès. ChatGPT seul peut servir en front de conversation si les actions restent strictement déléguées à un backend déterministe.
- Automatisation de processus métiers via API: synchronisations, contrôles, enrichissements entre systèmes (Node.js, Fastify, Airtable, Supabase, ERP/CRM). L’agent LangChain permet de modéliser les étapes, de limiter les actions autorisées, et de documenter chaque run. ChatGPT seul est envisageable pour des suggestions ou validations humaines en amont, mais pas pour des opérations engageantes sans couche d’orchestration et de contrôle.
Impacts sur intégration et maintenabilité
Adaptation à la stack existante
Nous privilégions l’intégration dans l’existant: React/Next.js côté front, Node.js/Fastify côté serveur, connecteurs métiers via n8n, Make, ou APIs internes, et bases PostgreSQL ou MariaDB. Lorsque « ChatGPT pur » couvre le besoin, nous limitons la solution à cette brique. Si un agent est requis, nous l’encapsulons sans imposer de refonte: packaging Docker, déploiement sur votre infra, et conventions claires d’interface avec vos services.
Sécurité et gouvernance
Les actions d’un agent sont restreintes à des outils définis. Nous appliquons le principe du moindre privilège, auditons les autorisations, et journalisons chaque opération. Sur des données sensibles, nous privilégions des LLM adaptés (OpenAI, Anthropic, Mistral, Gemini, ou Ollama on‑prem selon les contraintes) et des politiques de conservation maîtrisées.
Coûts et monitoring
Un prompt unique coûte peu en mise en place et en exploitation, tant que la complexité reste faible. Dès qu’un flux multi‑étapes apparaît, l’agent apporte un coût d’assemblage mais réduit les dérives opérationnelles: meilleure visibilité, maîtrise des appels et des temps de latence. Côté monitoring, nous dimensionnons à votre budget: logs métiers structurés, traces via Langfuse si nécessaire, et tableaux de bord synthétiques pour suivre qualité, volume et coûts.
Roadmap d’évolution
Nous travaillons avec une approche en trois temps: Analyser (audit du besoin, ateliers d’alignement), Créer (MVP utile et robuste), Faire évoluer (itérations, amélioration continue). Cette culture produit privilégie la valeur métier, la maintenabilité et les standards de développement. Vous obtenez une base saine, prête à accueillir de nouvelles sources de données, de nouveaux outils ou un changement de LLM sans réécriture majeure.
Conclusion
Pour des usages simples, la simplicité d’un appel ChatGPT reste un atout. Dès que vos parcours exigent des actions vérifiables, une mémoire contrôlée, des règles explicites et une observabilité solide, un Agent LangChain devient le choix rationnel. Nous concevons des solutions adaptées à votre stack technique, stables et mesurables, afin que vos équipes puissent les exploiter en confiance.
Vous évaluez un projet pour un client et souhaitez cadrer rapidement le périmètre et l’architecture la plus fiable ? Contactez‑nous via la page contact pour un audit structuré et une proposition adaptée.