Plateau de qualité de récupération RAG
La récupération naïve top-k plafonne rapidement. Nous implémentons une recherche hybride BM25 + embedding, un reranking avec un cross-encoder et HyDE pour les requêtes à faible rappel.
LangGraph RAG EU AI Act RGPD
Développement LangChain et agents IA pour les applications LLM en production
LangChain et LangGraph sont nos outils de prédilection pour les agents IA et les pipelines RAG en production — pas pour des preuves de concept. Nous instrumentons chaque chaîne avec LangSmith, exécutons des évaluations RAGAS en CI et concevons des agents avec des portes d'approbation explicites pour les actions irréversibles. Chaque mission inclut une classification des risques selon le règlement européen sur l'IA dès le premier jour.
Nous livrons de l'ingénierie LangChain et LangGraph pour les pipelines RAG sur des corpus privés, les agents IA multi-étapes avec utilisation d'outils, et les couches d'orchestration LLM connectant OpenAI, Anthropic et des modèles auto-hébergés. L'observabilité LangSmith est non négociable — chaque étape de chaîne est tracée en production. Pour les secteurs régulés, la classification des risques selon le règlement européen sur l'IA et la gestion des données conformément au RGPD font partie de la livraison, non d'une réflexion de conformité après coup.
Défis
Défis sectoriels que nous résolvons
Hallucination de l'agent sur les résultats d'outils
Les agents inventent des sorties d'outils vraisemblables lorsque la récupération échoue. Nous ajoutons une validation de schéma sur chaque réponse d'outil et implémentons des modes d'échec explicites remontés à l'agent.
Dépassements de budget de tokens lors de longues sessions
Un historique de conversation non limité dépasse les limites de tokens et les coûts. Nous implémentons une gestion du contexte à plusieurs niveaux — résumé, récupération sélective et budgets par tour.
Fragmentation des versions de LangChain
La surface d'API de LangChain a considérablement évolué entre les versions 0.0.x et 0.3.x. Nous migrons de manière incrémentale, épinglons les versions et suivons les changements incompatibles avant toute mise à jour.
Boucle d'agent incontrôlée
Les agents sans conditions d'arrêt explicites bouclent indéfiniment. Nous définissons des itérations maximales, implémentons la détection de cycles dans LangGraph et définissons des états terminaux explicites.
Surface de permissions des outils
Les agents avec un accès étendu aux outils créent un risque de sécurité. Nous attribuons des clés API à privilèges minimaux par outil, exigeons des portes d'approbation pour les actions irréversibles et journalisons chaque appel d'outil pour l'audit.
Solutions
Solutions que nous construisons
RAG sur corpus privés
Ingestion de documents, découpage, embedding et récupération hybride sur des bases de connaissances internes — avec attribution des sources et qualité mesurée par RAGAS.
Agents IA multi-étapes
Agents LangGraph qui raisonnent, appellent des outils, se branchent sur les résultats et s'interrompent pour approbation humaine — pour le traitement documentaire, la recherche et les flux d'automatisation.
Couches d'orchestration LLM
Routage vendor-neutral entre OpenAI, Anthropic et des modèles auto-hébergés — avec basculement automatique, suivi des coûts et SLA de latence par niveau de modèle.
Assistants conversationnels
Interfaces de chat sur la documentation produit, les connaissances internes et les données clients — avec mémoire de conversation et réponses citant les sources.
Pipelines d'extraction documentaire
Extraction de données structurées depuis des PDF, contrats et formulaires — pilotée par schéma, avec score de fidélité RAGAS et files de révision humaine pour les extractions à faible confiance.
Systèmes multi-agents
Architectures superviseur-spécialistes où un agent de routage délègue à des sous-agents par domaine — pour les tâches analytiques complexes et de recherche.
Stack
Stack technologique
LangChain, LangGraph, LangSmith, LlamaIndex, OpenAI, Anthropic, pgvector, Qdrant, RAGAS, FastAPI, Python, Pydantic, Docker, Kubernetes.
Conformité
Conformité & réglementations
Conforme au RGPD · Conscient du règlement européen sur l'IA · Compatible SOC 2 · Compatible HIPAA · CCPA pris en compte
UE
- Règlement européen sur l'IA — classification des risques, dossier technique, obligations de transparence.
- RGPD Art. 22 — prise de décision automatisée, DPIA, supervision humaine.
- DSA — transparence pour les systèmes de recommandation et de modération de contenu.
- RGPD — résidence des données, configuration des endpoints ZDR.
États-Unis
- NIST AI RMF — gouverner, cartographier, mesurer, gérer.
- CCPA/CPRA — opt-out pour les décisions automatisées.
- SR 11-7 — gestion des risques des modèles.
- HIPAA — minimum nécessaire, dé-identification.
Commun : OWASP LLM Top 10, durcissement contre l'injection de prompts, traçage LangSmith pour l'audit.
Cas
Études de cas LangChain & agents IA sélectionnées
LegalTech · Mobile · CRM
Signatory Pro
Clients de signature électronique natifs iOS et Android avec un CRM Symfony + React pour un cabinet d'avocats transfrontalier — onboarding KYC et piste de preuve opposable pour les dossiers américains et européens.
HealthTech · Endoscopie
ArgoView
Enregistrement d'endoscopie sur tablette, dossiers patients et export DICOM/HL7 — développé sur Laravel + React avec capture WebRTC côté navigateur pour les cliniques américaines et européennes.
PropTech · Place de marché
ANT
Plateforme web de place de marché immobilière avec CMS d'annonces, moteur de recherche et console d'administration B2B pour les opérateurs américains et européens.
Pourquoi YuSMP
Pourquoi les équipes IA choisissent YuSMP
LangGraph en production
Nous avons livré des agents orchestrés par LangGraph à des utilisateurs en production — pas seulement des démos. Machines à états, portes d'interruption et détection de cycles construits à partir d'incidents réels de boucle incontrôlée.
Évaluation RAGAS dès le premier jour
Chaque pipeline RAG dispose d'un harnais d'évaluation RAGAS avant la mise en ligne du premier prompt. Les métriques de qualité valident chaque merge de PR — sans dégradation silencieuse.
Livraison conforme au règlement européen sur l'IA
La classification des risques selon l'EU AI Act, le dossier technique et la préparation de la DPIA font partie de notre mission IA standard — pas des suppléments facturés séparément.
FAQ
FAQ LangChain & agents IA
LangChain ou LlamaIndex — quel framework utilisez-vous ?
LangChain pour les workflows agentiques avec utilisation d'outils, raisonnement multi-étapes et composition de chaînes complexes. LlamaIndex pour les charges de travail à forte dominante RAG où le pipeline d'indexation, les stratégies de récupération et l'extraction de sorties structurées sont la préoccupation principale. Nous utilisons souvent les deux dans le même projet — LlamaIndex pour la couche de récupération, LangChain pour l'orchestration des agents au-dessus.
LangGraph ou les chaînes LangChain standard ?
LangGraph pour tout ce qui nécessite des branchements, des boucles, une exécution d'outils en parallèle ou des interruptions human-in-the-loop. Les chaînes standard pour les pipelines de prompts linéaires où la complexité d'une machine à états n'est pas justifiée.
Comment évaluez-vous la qualité du RAG ?
Métriques RAGAS : fidélité (réponse ancrée dans le contexte récupéré), pertinence de la réponse, précision et rappel du contexte. Nous constituons l'ensemble d'évaluation à partir de requêtes utilisateurs réelles avant d'écrire le premier prompt, nous l'exécutons en CI à chaque modification et alertons lorsqu'une métrique descend en dessous du seuil.
Comment concevez-vous les agents IA de manière sûre ?
La conception du schéma d'outils est la première couche de sécurité — nous définissons ce que chaque outil peut et ne peut pas faire, utilisons des clés API à privilèges minimaux et exigeons une approbation explicite pour les actions irréversibles (envoyer un e-mail, modifier une base de données, appeler une API externe avec effets de bord). Le mécanisme d'interruption de LangGraph est notre standard pour les portes human-in-the-loop.
Comment maintenez-vous le contexte de l'agent dans les limites de tokens ?
Résumé de conversation avec un appel LLM de compression dédié, mémoire sélective via un store d'historique augmenté par récupération, et contexte à plusieurs niveaux : contexte système permanent, messages récents et historique pertinent récupéré. Nous profilons l'utilisation des tokens par étape d'agent et définissons des budgets par tour.
Pouvez-vous construire des systèmes multi-agents ?
Oui. Nous concevons des architectures multi-agents où un superviseur route les tâches vers des agents spécialistes — un agent documentaire, un agent de calcul, un agent de recherche — et agrège les résultats. La fonctionnalité de sous-graphe de LangGraph gère la communication inter-agents de manière propre.
Comment déboguez-vous les applications LangChain en production ?
LangSmith est notre couche d'observabilité par défaut — chaque appel LLM, invocation d'outil et étape de chaîne est tracé avec la latence, le nombre de tokens et les entrées/sorties. Nous configurons LangSmith dès le premier jour, pas comme une solution après coup, et l'utilisons pour détecter les régressions avant qu'elles n'atteignent les utilisateurs.
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