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Les applications basées sur les grands modèles de langage (LLM) sont à la fois prometteuses et délicates à réaliser. Les hallucinations, les coûts liés à des prompts peu optimisés et la difficulté d’exploiter des données métier précises freinent leur adoption à grande échelle. Pourtant, les entreprises suisses, des banques aux industries, cherchent à automatiser l’analyse, la génération de textes et l’aide à la décision par l’IA. Intégrer un framework comme LangChain, couplé à la méthode RAG (retrieval-augmented generation), permet d’optimiser la pertinence des réponses, de maîtriser les coûts et de conserver un contrôle strict sur le contexte métier. Cet article détaille les meilleures pratiques pour bâtir une app IA fiable, performante et rentable. Dans cet article nous verrons ces défis concret propre au développement de LLMs, pourquoi LangChain et RAG sont des solutions pour les gérer et enfin comment déployer sa solution IA basée sur ces technologies.
Défis concrets du développement IA avec LLMs
Les LLMs sont sujets à des hallucinations et à des réponses parfois vagues ou erronées. L’absence de maîtrise sur le coût des appels et sur l’injection des données métier met en péril la viabilité d’un projet IA.
Hallucinations et cohérence factuelle
Les modèles de langage génèrent parfois des informations non vérifiées, au risque de diffuser des erreurs ou des recommandations qui n’ont jamais été validées. Cette imprécision peut nuire à la confiance des utilisateurs, notamment dans des contextes réglementés comme la finance ou la santé.
Pour limiter ces dérives, il est essentiel d’associer chaque réponse générée à une trace documentaire ou à une source fiable. Sans mécanisme de validation, chaque hallucination peut devenir une vulnérabilité stratégique.
Par exemple, une banque privée a d’abord déployé un prototype de chatbot IA pour renseigner ses conseillers. Rapidement, des réponses inexactes sur des produits financiers ont alerté l’équipe projet. La mise en place d’un mécanisme de récupération de documents internes a réduit ces écarts de 80 %.
Coûts élevés et optimisation des prompts
Chaque appel à l’API d’un modèle LLM fait peser un coût en fonction du nombre de tokens envoyés et reçus. Des prompts mal structurés ou trop verbeux peuvent rapidement monter l’addition à plusieurs milliers de francs par mois.
L’optimisation consiste à découper la question, à limiter le contexte transmis et à utiliser des modèles plus légers pour des tâches moins critiques. Cette approche modulaire réduit les dépenses tout en maintenant un niveau de qualité adapté.
Une société de services B2B a par exemple constaté une augmentation de 200 % de sa facture cloud liée à l’usage de GPT-4. Après avoir revu ses prompts et segmenté son flux d’appels, elle a diminué ses coûts de 45 % sans perte de qualité client.
Injection de données métier précises
Les LLMs ne connaissent pas vos process internes ni vos référentiels réglementaires. Sans injection ciblée, ils s’appuient sur des connaissances générales qui peuvent être obsolètes ou inadaptées.
Pour garantir la précision, il faut pouvoir lier chaque requête aux bons documents, bases de données ou API internes. Or, cette intégration s’avère souvent coûteuse et complexe.
Un leader industriel zurichois a ainsi déployé un assistant IA pour répondre aux questions techniques de ses équipes. L’ajout d’un module d’indexation de manuels PDF et de bases de données internes a permis de diviser par deux le taux d’erreur sur les conseils d’usage.
Pourquoi LangChain fait la différence pour créer une application avec intelligence artificielle
LangChain structure le développement d’applications IA autour de composants clairs et modulaires. Il facilite la construction de workflows intelligents, du simple prompt à l’exécution d’actions via API, tout en restant open source et extensible.
Composants modulaires pour chaque brique
Le framework propose des abstractions pour le modèle I/O, la récupération de données, la composition de chaînes et la coordination d’agents. Chaque brique peut être choisie, développée ou remplacée sans impacter le reste du système.
Cette modularité est un atout pour éviter le vendor lock-in. Les équipes peuvent démarrer avec un back-end Python simple puis migrer vers des solutions plus robustes quand les besoins évoluent.
Une société de logistique à Lausanne a par exemple utilisé LangChain pour créer un prototype de chatbot de suivi des expéditions. Les modules de récupération Stripe et les appels API internes ont été intégrés sans toucher au cœur Text-Davinci, garantissant un proof-of-concept rapide.
Workflows intelligents et chaines (chains)
LangChain permet de composer plusieurs étapes de traitement : nettoyage de texte, génération de requête, enrichissement de contexte et post-processing. Chaque étape est définie et testable indépendamment, garantissant la qualité globale du workflow.
L’approche « chain of thought » aide à décomposer une question complexe en sous-questions, améliorant la pertinence des réponses. La transparence de la chaîne facilite également le débogage et l’audit.
Un acteur pharmaceutique genevois a ainsi mis en place une chaîne LangChain pour analyser les retours clients sur un nouveau dispositif médical. La décomposition des requêtes en étapes a amélioré de 30 % la précision des analyses sémantiques.
Agents IA et outils pour l’action
Les agents LangChain orchestrent plusieurs modèles et outils externes, comme des API métiers ou des scripts Python. Ils permettent d’aller au-delà de la simple génération de texte et d’exécuter des actions automatisées en toute sécurité.
Qu’il s’agisse d’appeler un ERP, de récupérer un état des lieux ou de déclencher une alerte, l’agent maintient un contexte cohérent et trace chaque action, garantissant la conformité et la revue post-opératoire.
LangChain est donc un puissant outil pour intégrer des agents IA au sein de son écosystème et ainsi pousser l’automatisation des processus à un degrés supérieur.
Un entreprise horlogère basé dans le Jura a par exemple automatisé la synthèse de rapports de production. Un agent LangChain récupère les données usine, génère un résumé et l’envoie automatiquement aux responsables, réduisant le temps de reporting de 75 %.
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RAG : l’allié indispensable des apps LLM efficientes
Le retrieval-augmented generation enrichit les réponses avec des données spécifiques et fraîches issues de vos référentiels. Cette méthode réduit le nombre de tokens utilisés, abaisse les coûts et améliore la qualité sans altérer le modèle de base.
Enrichir avec des données ciblées
RAG ajoute une couche de récupération documentaire avant la génération. Les passages pertinents extraits sont injectés dans le prompt, assurant que la réponse repose sur du concret et non sur la mémoire générale du modèle.
Le processus peut viser des bases SQL, des indexations de documents PDF ou des API internes, en fonction du cas d’usage. Le résultat offre une réponse contextualisée et vérifiable.
Un exemple typique est celui d’un cabinet juridique bernois ayant implémenté RAG pour son moteur de recherche interne. Les clauses contractuelles pertinentes sont extraites avant chaque requête, garantissant l’exactitude des conseils et réduisant les requêtes tierces de 60 %.
Réduction des tokens et maîtrise des coûts
En limitant le prompt au strict nécessaire et en laissant la phase de recherche documentaire faire le gros du travail, on réduit significativement le nombre de tokens envoyés. Le coût par requête diminue ainsi de façon notable.
Les entreprises peuvent sélectionner un modèle plus léger pour la génération, tout en s’appuyant sur le contexte riche fourni par RAG. Cette stratégie hybride allie performance et économie.
Un exemple parlant est celui d’un prestataire de services financiers Zurichois ayant constaté une économie de 40 % sur sa consommation OpenAI après avoir basculé son pipeline vers un modèle klein et un processus RAG pour la génération de rapports de conformité.
Qualité et pertinence sans altérer le modèle de language
RAG améliore les performances en restant non intrusif : le modèle original n’est pas retrainé, évitant ainsi des cycles coûteux et de longues phases d’entraînement. La flexibilité reste maximale.
Il est possible de piloter finement la fraîcheur des données (temps réel, hebdomadaire, mensuel) et d’ajouter des filtres métiers pour restreindre les sources à des référentiels validés.
Une entreprise de holding à Genève a ainsi mis en œuvre RAG pour alimenter son tableau de bord d’analyse financière. La possibilité de définir des fenêtres temporelles pour les extraits a permis d’offrir des recommandations actualisées au jour le jour.
Déploiement d’application IA : LangServe, LangSmith ou backend custom ?
Le choix entre LangServe, LangSmith ou un backend Python classique dépend du niveau de contrôle souhaité et de la maturité du projet. Commencer petit avec un serveur custom garantit flexibilité et vitesse de déploiement, tandis qu’une plateforme structurée facilite la montée en charge et le suivi.
LangServe vs backend Python classique
LangServe offre un serveur prêt à l’emploi pour vos chaînes LangChain, simplifiant l’hébergement et les mises à jour. En revanche, un backend Python custom reste pur et open source, sans surcouche propriétaire.
Pour un POC rapide ou un projet pilote, le backend custom permet de déployer en quelques heures. Le code reste 100 % maîtrisé, versionné et extensible selon vos besoins spécifiques.
LangSmith pour tests et suivi
LangSmith complète LangChain en apportant un environnement de tests, un traçage des requêtes et des métriques de performance. Il facilite le debug et la collaboration entre équipes data, dev et métier.
La plateforme permet de rejouer une requête, d’inspecter chaque étape de la chaîne et de comparer différents prompts ou modèles. C’est un accélérateur de qualité pour les projets critiques.
Évoluer vers une plateforme structurée
À mesure que l’usage s’intensifie, passer à une solution plus intégrée offre une meilleure gouvernance : gestion des secrets, suivi des coûts, versioning des chaînes et des agents, alerting proactif.
Une approche hybride reste recommandée : conserver le noyau open source tout en s’appuyant sur une couche d’observabilité et d’orchestration quand le projet franchit un certain seuil de complexité.
Faites de l’intelligence artificielle votre avantage concurrentiel
LangChain associé à RAG offre un socle robuste pour bâtir des applications IA fiables, rapides et rentables. La méthode garantit la cohérence des réponses, la maîtrise des coûts et l’intégration sécurisée de votre propre savoir-faire métier.
Que vous débutiez un proof-of-concept ou que vous envisagiez une industrialisation à grande échelle, chez Edana nos experts accompagnent votre projet de l’architecture initiale à la mise en production, en adaptant chaque composant à votre contexte.
