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Résumé – Face à la démocratisation de l’IA, les équipes IT doivent arbitrer entre la maîtrise des workflows structurés et l’agilité des agents low-code pour garantir qualité, traçabilité et vitesse d’itération. LangGraph (code-first) offre contrôle total, retries et auditabilité pour les processus critiques tandis que LangFlow (low-code) accélère le prototypage de flows linéaires, au prix d’une flexibilité limitée. Open WebUI ajoute une couche UX souveraine pour rendre vos graphes et flows accessibles aux métiers.
Solution : optez pour LangGraph sur les cas d’usage complexes, LangFlow pour les POC rapides et déployez Open WebUI pour l’accès métier.
Dans un contexte où l’IA se démocratise, les équipes IT doivent arbitrer entre flexibilité et maîtrise. Les workflows structurés restent des piliers pour gérer la complétude et la qualité des données, tandis que les agents promettent une agilité décorrélée du code pur.
Cet article s’appuie sur le retour d’expérience de Liip et illustre comment choisir entre LangGraph, framework code-first pour des graphes de tâches, et LangFlow, outil low-code pour des prototypes rapides. À travers des exemples concrets, découvrez comment aligner votre choix technologique avec vos enjeux métier, qu’il s’agisse de robustesse, de vitesse d’itération ou de souveraineté IA.
Comprendre la différence utile entre workflows IA et agents
Les workflows IA offrent une structure prévisible et contrôlée pour des processus critiques. Les agents IA misent sur la flexibilité, au prix d’une fiabilité moindre en cas de données imparfaites.
Workflow IA : structure et fiabilité
Un workflow IA est une suite d’étapes déterministes, définies dès la conception. Chaque nœud représente une tâche précise, de l’appel d’une API au traitement d’une réponse. Avec des boucles de validation et des mécanismes de retry, on peut s’assurer que chaque donnée est correctement traitée avant de passer à l’étape suivante.
Cette approche convient particulièrement lorsque la complétude des données est cruciale, par exemple pour des rapports réglementaires ou des processus de facturation automatisée. Le comportement reste explicable, car chaque chemin du graphe est connu à l’avance.
En structurant les étapes et les conditions de passage, on minimise les risques d’erreur silencieuse et on peut auditer chaque transaction. Le contrôle explicite permet également d’intégrer des validations métiers, telles que des seuils de tolérance ou des vérifications croisées.
Agent IA : adaptabilité et incertitudes
Un agent IA reçoit un objectif global et une liste d’outils à disposition. Il décide en temps réel quelle action entreprendre, que ce soit appeler un service, relire un document ou interagir avec une base de données.
Cette méthode est appréciée pour des tâches exploratoires ou peu structurées, où l’enchaînement fixe de fonctions serait trop contraignant. L’agent peut réagir à des événements imprévus et choisir le meilleur outil selon le contexte.
Cependant, l’absence de structure prédéfinie peut provoquer des comportements erratiques, notamment lorsque les données d’entrée sont incomplètes ou mal formatées. Les erreurs pourront se manifester tardivement, bien après que l’agent ait suivi un chemin imprévu.
Synthèse et cas d’usage concret
Pour un responsable informatique, la question clé est de déterminer si la maitrise de la chaîne de traitement l’emporte sur la flexibilité. Si la qualité dépend de validations systématiques, la rigueur du workflow l’emportera sur la souplesse d’un agent.
Une entreprise de fabrication d’équipements industriels a dû automatiser le contrôle de conformité de ses pièces. L’approche par agent générait trop de faux positifs et manquait de traçabilité. En adoptant un workflow avec boucles de recalcul et nœuds évaluateurs, elle a réduit de 30 % le taux d’erreur, tout en assurant un suivi complet des processus.
Ce cas montre qu’au-delà du discours marketing, le choix doit reposer sur vos exigences métier : règles, retries et complétude versus agilité exploratoire.
Quand privilégier LangGraph : contrôle maximal et robustesse
LangGraph offre un framework code-first pour modéliser vos workflows sous forme de graphes, avec totale liberté. Cette approche convient aux cas où la logique métier complexe et la qualité des données sont stratégiques.
Présentation de LangGraph
LangGraph est une librairie open source usable en Python ou JavaScript pour créer des graphes de tâches. Chaque nœud peut appeler une API, exécuter un LLM ou évaluer des résultats.
La structure en graphe permet d’implémenter des boucles, des conditions et des mécanismes de retry de façon explicite. Tout est défini en code, offrant un contrôle total sur le flot d’exécution.
Cela exige des compétences de développement, mais en retour vous gagnez une traçabilité et une explicabilité complètes. Chaque transition est codée, testable et versionnable dans votre Git.
Cas d’un organisme public
Un projet pour un service public souhaitait répondre à des questions sur la procédure législative sans utiliser de base vectorielle ni de crawling indiscret. Le site client-side rendait le scraping impraticable.
La solution a consisté à décrire toutes les entités OData dans le prompt, puis à demander au LLM de générer des URLs valides. Un nœud appelait l’API OData, puis un évaluateur vérifiait la complétude des données avant de formuler une réponse structurée.
En cas de données manquantes, le graphe revenait à l’étape d’appel, sans créer de doublons. Cette boucle explicite aurait été quasi impossible à implémenter proprement avec un agent classique.
Bonnes pratiques et limites à considérer
LangGraph donne le maximum de contrôle, mais nécessite de gérer la latence et de prévoir explicitement chaque retour d’erreur. Le code peut rapidement devenir complexe si le graphe compte de nombreux embranchements.
Il n’y a pas de recherche sémantique automatique : les prompts doivent être très précis et les variables passées en contexte rigoureuses. Le prototype conçu ne visait pas un usage production, mais a démontré une qualité stable et un comportement explicable.
En résumé, LangGraph brille lorsque la sécurité, la traçabilité et la robustesse sont non négociables, et que vous disposez de ressources dev pour absorber la complexité.
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LangFlow pour prototyper vite : low-code maîtrisé
LangFlow propose une interface web drag & drop pour assembler des workflows et des agents sans quitter le navigateur. Cette solution accélère l’itération, tout en maintenant l’écriture de code quand c’est nécessaire.
Présentation de LangFlow
LangFlow n’est pas du no-code. C’est un outil low-code qui permet d’ajouter du code au sein d’une interface visuelle. Les composants incluent des appels LLM, des outils personnalisés et des sous-flows modulaires.
L’environnement intègre un éditeur pour ajuster les prompts et écrire des scripts légers, mais s’éloigne d’un IDE classique Git/Eclipse. L’avantage réside dans la rapidité de prototypage et la collaboration rapide entre IT et métiers.
Cependant, les flows restent essentiellement linéaires, sans vrai mécanisme de retour arrière. Les subflows servant d’outils complexifient le debugging et peuvent générer des dépendances masquées.
Cas d’une organisation interne
Une grande institution souhaitait automatiser la transcription et le résumé de réunions en dialecte suisse-allemand. L’objectif était de profiter d’une stack souveraine, sans cloud ni SaaS.
Le workflow LangFlow consistait à uploader le fichier audio, appeler Whisper pour la transcription, poller l’API jusqu’à la fin, récupérer le texte, puis transmettre au LLM pour le résumé. Toutes les briques étaient hébergées localement.
En quelques clics, un prototype fonctionnel est né, prêt à être testé par les équipes. L’outil s’est avéré suffisamment fiable pour un usage interne, avec un temps de mise en place inférieur à une journée.
Défis et contournements
L’impossibilité de revenir à une étape précédente a obligé les équipes à dupliquer des nœuds ou à créer des subflows pour contourner. Cela a alourdi le diagramme et réduit la lisibilité.
Pour des traitements plus complexes, il a fallu recourir à des agents intégrés dans LangFlow ou externaliser des morceaux de code, ce qui a diminué la cohérence technique.
Ainsi, LangFlow reste idéal pour des POC rapides et des flows simples, mais montre ses limites dès que la logique métier exige des validations multiples et des corrections dynamiques.
Open WebUI : vers une interface souveraine pour vos workflows
Open WebUI fournit une plateforme open source pour exposer vos workflows sous forme de chatbot, en supportant plusieurs LLM et outils. Elle convertit vos graphes ou flows en interface utilisateur.
Fonctionnalités d’Open WebUI
Open WebUI propose une expérience proche de ChatGPT, mais auto-hébergée. Elle accepte des plugins, des outils externes, des fichiers et plusieurs modèles LLM, qu’ils soient locaux ou cloud.
Cette couche UX permet de rendre utilisables les workflows créés avec LangGraph ou LangFlow, en offrant un point d’entrée convivial pour les métiers.
On peut déployer Open WebUI on-premise, garantissant la souveraineté des données sensibles et évitant tout vendor lock-in.
Exemple d’intégration dans une administration
Une administration a déployé Open WebUI pour centraliser des FAQ juridiques alimentées par un workflow LangGraph. Les agents internes peuvent poser leurs questions et visualiser le chemin exact suivi par chaque réponse.
Cette transparence rassure les utilisateurs, notamment pour les questions réglementaires. Les workflows robustes de LangGraph assurent la validité des données, tandis qu’Open WebUI rend l’expérience fluide.
Ce montage a démontré qu’il est possible de combiner contrôle et accessibilité, sans dépendre de solutions propriétaires.
Perspectives pour l’IA souveraine
La superposition d’Open WebUI sur vos workflows ouvre la voie à des applications métiers clés, comme des assistants internes ou des portails clients enrichis par l’IA.
En combinant LangGraph pour la robustesse, LangFlow pour le prototypage et Open WebUI pour l’UX, vous obtenez un écosystème modulaire, sûr et évolutif.
Cela correspond pleinement à une stratégie open source, sans vendor lock-in, et adaptée au contexte spécifique de chaque client.
Maîtrisez vos workflows IA pour allier contrôle et agilité
Le retour d’expérience montre que ce n’est pas une opposition agents vs workflows, mais bien un arbitrage entre contrôle explicite et vitesse d’itération. Choisissez LangGraph lorsque vos cas d’usage requièrent une logique complexe, des retries intelligents et une traçabilité totale. Optez pour LangFlow dès qu’il s’agit de prototyper rapidement des flows linéaires ou de déployer des outils internes à faible criticité.
Les agents conservent leur place dans les scénarios exploratoires, mais doivent être encadrés au sein de workflows clairs. Open WebUI complète cet arsenal en offrant une couche produit souveraine, accessible aux métiers et respectueuse de vos contraintes de sécurité.
Notre équipe d’experts IA d’Edana vous accompagne pour définir la combinaison optimale, du POC au déploiement souverain, en privilégiant toujours des solutions open source, modulaires et évolutives.
