LangChain, LangGraph, LlamaIndex : quel framework pour votre IA ?

Construire une application IA un peu sérieuse — un assistant, un agent, un RAG — implique d'orchestrer plusieurs étapes : récupérer des données, appeler un modèle, utiliser des outils, enchaîner. Trois frameworks reviennent : LangChain, LangGraph et LlamaIndex. Ils ne servent pas la même chose.

LangChain : la boîte à outils générale

LangChain est le couteau suisse : connecteurs vers les modèles, gestion des prompts, chaînes d'étapes, intégration d'outils. Pratique pour assembler rapidement une logique IA, du plus simple au plus complexe. Son ampleur est aussi son défaut : il peut être surdimensionné pour un besoin basique.

LangGraph : les agents avec état

LangGraph modélise les traitements IA comme un graphe d'étapes avec état. C'est l'outil quand on construit de vrais agents : des boucles, des décisions, des reprises, une mémoire entre les étapes. Plus structuré et robuste que des chaînes linéaires pour les cas avancés.

LlamaIndex : spécialiste de la donnée et du RAG

LlamaIndex est centré sur l'indexation de données et le RAG : ingérer des documents, les découper, les indexer, et servir la recherche pour augmenter le modèle. Quand le cœur du projet est « faire parler des documents », c'est souvent le plus direct.

Lequel choisir — ou aucun

• LlamaIndex si le projet est avant tout du RAG documentaire.
• LangGraph pour des agents avec logique et état.
• LangChain pour assembler vite une logique variée.
• Aucun, parfois : pour un cas simple, quelques appels d'API bien écrits suffisent, sans la complexité d'un framework.

Le bon choix dépend du cas d'usage — c'est l'objet de notre cadrage de projets IA, avant de construire nos assistants IA connectés à vos données.

Un projet IA à architecturer ? On choisit (ou on évite) le bon framework avec vous.