Expert LangChain : des agents IA fiables en production

Modeo est une agence AI Engineering spécialisée dans LangChain et compte 12 AI engineers experts sur le framework, qui construisent des harnais agentiques et des Company Brains pour nos clients.

Mis à jour le 21 octobre 2026

LangChain

LangGraph

LangSmith

Site de LangChain

LangChain en bref

LangChain fournit les briques d'un agent : appels aux modèles, outils, mémoire et recherche documentaire. LangGraph orchestre ces étapes sous forme de graphe, avec reprise et validation humaine, et LangSmith trace et évalue chaque exécution.

Modeo utilise ces frameworks pour construire des agents connectés aux données et aux outils métier : choix des sources, génération et validation des requêtes, garde-fous et tests automatisés avant chaque mise en production.

Cas d'usage

Ce que Modeo construit avec LangChain pour les Opérations, les Ventes et le Support

Opérations

Un assistant qui interroge les données de l'entreprise

Les équipes attendent l'équipe data pour chaque question chiffrée.

Réponses sourcées en quelques secondes, vérifiables par l'utilisateur.

Ventes

Des devis préparés depuis une conversation

La préparation d'un devis mobilise plusieurs outils.

Du temps gagné sur la préparation de chaque devis.

Support

Un agent qui trie et documente les demandes

Les tickets arrivent sans contexte et sont mal routés.

Des tickets correctement routés dès leur création.

Projets clients

Nos projets LangChain en France

The Metrics Factory : un agent LangChain qui répond sur les campagnes de sponsoring

Enjeu: Permettre aux équipes d'interroger les données de campagnes sans écrire de SQL.
Stack: LangChain, LangGraph, BigQuery, LangSmith
Durée: 2 mois
Gains: Chaque réponse cite ses données sources, ce qui a facilité l'adoption

Modeo

Modeo : un assistant interne connecté à Notion, Google Drive, HubSpot et Pennylane

Enjeu: Retrouver rapidement une information interne dispersée entre plusieurs outils.
Stack: LangChain, LangGraph, serveurs MCP, Langfuse
Durée: 6 semaines
Gains: Une seule question pour interroger quatre outils

En savoir plus →

Pays de livraison

France

Langues de travail : français, anglais

Méthode

Nos formats d'intervention sur LangChain

Cadrage

Choix du premier cas d'usage, cartographie des données et des outils à connecter, critères d'évaluation de l'agent.

Durée type: 2 à 3 semaines
Budget: 8 à 15 k€ HT

Build

Développement de l'agent avec LangGraph, connecteurs MCP, garde-fous, eval suite et traçage dans LangSmith ou Langfuse.

Durée type: 2 à 4 mois
Budget: 40 à 120 k€ HT selon le périmètre

TMA

Suivi de la qualité des réponses et des coûts, enrichissement du contexte et ajout de nouveaux outils.

Durée type: Engagement mensuel, sans durée minimale
Budget: 2 à 6 k€ HT par mois

Équipe

L'équipe LangChain de Modeo

12

ingénieurs experts LangChain

AI engineer

Conçoit l'architecture de l'agent et le harness

Data engineer

Connecte l'agent aux données et aux outils métier

Context engineer

Construit le contexte fourni à l'agent : semantic layer, documentation et mémoire

Comparatif

LangChain ou LlamaIndex : critères de choix

Critère	LangChain	LlamaIndex
Point fort	Orchestration d'agents et d'outils (LangGraph)	Indexation et recherche documentaire (RAG)
Observabilité	LangSmith intégré	Intégrations tierces
Contrôle du raisonnement	Graphe d'états explicite, reprise et validation humaine	Workflows d'agents plus récents
Cas typique	Agents qui agissent dans plusieurs outils	Assistants de recherche sur de gros volumes de documents
Combinaison	Les deux s'utilisent ensemble	Les deux s'utilisent ensemble

Questions fréquentes

Questions fréquentes sur LangChain

Quelle différence entre LangChain et LangGraph ?

LangChain fournit les briques d'un agent : modèles, outils et mémoire. LangGraph orchestre ces briques sous forme de graphe, avec des étapes, des reprises et des validations humaines. Modeo utilise LangGraph pour les agents en production.

Comment éviter qu'un agent invente des réponses ?

Chaque réponse cite ses sources et l'agent n'utilise que les données auxquelles l'utilisateur a accès. Une eval suite, c'est-à-dire un jeu de tests automatisés, valide l'agent avant chaque mise en production.

LangChain impose-t-il un fournisseur de modèle ?

Non, LangChain est model-agnostic : il fonctionne avec OpenAI, Anthropic, Mistral ou des modèles open source. Une model gateway peut choisir le modèle selon la tâche pour optimiser les coûts.

Combien de temps pour mettre un premier agent en production ?

Un premier agent est en général en production en 4 à 8 semaines. Le délai dépend surtout de la qualité des données et du nombre d'outils à connecter.

Combien coûte un agent en fonctionnement ?

Le coût dépend surtout du nombre d'appels au modèle. Le harness le limite par un triage des demandes, un budget d'étapes et le choix du modèle par tâche. Exemple : des coûts de run d'environ 500 € HT par mois.

Pour aller plus loin

Nos articles sur LangChain et son écosystème

Article

Company Brain et Agent Harness : donner une mémoire à vos agents IA

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Agent LLM - Mise en place un agent conversationnel sur AWS

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