{"id":12225,"date":"2025-02-28T21:26:04","date_gmt":"2025-02-28T21:26:04","guid":{"rendered":"https:\/\/news.dream.press\/news\/?post_type=announcement&#038;p=12225"},"modified":"2025-06-12T16:15:38","modified_gmt":"2025-06-12T16:15:38","slug":"comment-nous-avons-construit-un-generateur-de-plan-d8217entreprise-alimente-par-l8217ia-en-utilisant-langgraph-038-langchain-fr","status":"publish","type":"announcement","link":"https:\/\/news.dream.press\/news\/fr\/announcements-fr\/comment-nous-avons-construit-un-generateur-de-plan-d8217entreprise-alimente-par-l8217ia-en-utilisant-langgraph-038-langchain-fr\/","title":{"rendered":"Comment Nous Avons Construit Un G\u00e9n\u00e9rateur De Plan D&#8217;entreprise Aliment\u00e9 Par L&#8217;IA En Utilisant LangGraph &#038; LangChain"},"content":{"rendered":"\n<p><em>Ce billet est la <strong>Partie 1<\/strong> d&#8217;une s\u00e9rie en 4 parties. Assure-toi de consulter les autres billets de la s\u00e9rie pour une \u00e9tude approfondie de notre <strong>g\u00e9n\u00e9rateur de plans d&#8217;affaires pilot\u00e9 par IA<\/strong>.<br>Partie 1 : <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-built-an-ai-powered-business-plan-generator-using-langgraph-langchain\/\">Comment nous avons construit un g\u00e9n\u00e9rateur de plans d&#8217;affaires pilot\u00e9 par IA avec LangGraph &amp; LangChain<\/a><br>Partie 2 : <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-optimized-ai-business-plan-generation-speed-vs-quality-trade-offs\/\">Comment nous avons optimis\u00e9 la g\u00e9n\u00e9ration de plans d&#8217;affaires IA : Compromis entre vitesse et qualit\u00e9<\/a><br>Partie 3 : <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-created-273-unit-tests-in-3-days-without-writing-a-single-line-of-code\/\">Comment nous avons cr\u00e9\u00e9 273 tests unitaires en 3 jours sans \u00e9crire une seule ligne de code<\/a><br>Partie 4 : <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/ai-evaluation-framework-how-we-built-a-system-to-score-and-improve-ai-generated-business-plans\/\">Cadre d&#8217;\u00e9valuation de l&#8217;IA \u2014 Comment nous avons construit un syst\u00e8me pour \u00e9valuer et am\u00e9liorer les plans d&#8217;affaires g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par IA<\/a><\/em><\/p>\n\n\n<p>Lorsque nous avons d\u00e9velopp\u00e9 un g\u00e9n\u00e9rateur de plans d\u2019entreprise avec IA, nous avons commenc\u00e9 de z\u00e9ro en utilisant&nbsp;<strong>LangChain<\/strong>&nbsp;et&nbsp;<strong>LangGraph<\/strong>, car nous avions besoin d&#8217;un cadre agentique capable de g\u00e9rer des flux de travail complexes. Contrairement \u00e0 notre projet pr\u00e9c\u00e9dent,&nbsp;<strong>Business Advisor<\/strong>&nbsp;\u2014 un agent bas\u00e9 sur le chat qui s&#8217;appuyait sur le SDK d&#8217;OpenAI et le traitement bas\u00e9 sur des pipelines \u2014 ce nouveau projet n\u00e9cessitait un&nbsp;<strong>flux de travail IA structur\u00e9, en plusieurs \u00e9tapes<\/strong>&nbsp;pour g\u00e9n\u00e9rer et affiner dynamiquement des plans d&#8217;entreprise.<\/p>\n\n\n<p id=\"a238\">Notre \u00e9quipe de produit a d\u00e9fini les fonctionnalit\u00e9s principales comme suit :<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Les utilisateurs passeraient par un&nbsp;<strong>entretien commercial<\/strong>&nbsp;o\u00f9 ils r\u00e9pondraient \u00e0 des questions structur\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n<li>Chaque&nbsp;<strong>paire question-r\u00e9ponse<\/strong>&nbsp;serait associ\u00e9e \u00e0 des sections sp\u00e9cifiques du plan d&#8217;affaires.<\/li>\n\n\n\n<li>Les utilisateurs pourraient mettre \u00e0 jour leurs r\u00e9ponses plus tard, d\u00e9clenchant une&nbsp;<strong>r\u00e9g\u00e9n\u00e9ration<\/strong>&nbsp;des sections affect\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n<li>Le syst\u00e8me \u00e9tait con\u00e7u pour supporter des&nbsp;<strong>agents sp\u00e9cifiques \u00e0 un domaine futur<\/strong>, tels que des sp\u00e9cialistes de la mod\u00e9lisation financi\u00e8re ou de la recherche de march\u00e9.<\/li>\n\n\n<\/ul>\n\n\n<p id=\"66cf\">\u00c9tant donn\u00e9 la tendance croissante des <strong>flux de travail d&#8217;IA multi-agents<\/strong> dans les applications commerciales, nous avons structur\u00e9 notre syst\u00e8me avec des composants d&#8217;IA modulaires et \u00e9volutifs capables de collaborer efficacement tout en garantissant <strong>pr\u00e9cision, coh\u00e9rence et adaptabilit\u00e9<\/strong>.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"cccb\">Pourquoi Nous Avons Choisi LangChain &amp; LangGraph<\/h2>\n\n\n<p id=\"0807\">Construire une application pilot\u00e9e par l&#8217;IA complexe n\u00e9cessitait plus que de simples requ\u00eates LLM. Nous avions besoin :<\/p>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Une Architecture Ind\u00e9pendante Du Mod\u00e8le<\/strong> : La capacit\u00e9 de passer entre les mod\u00e8les OpenAI, Claude, et m\u00eame des LLM locaux sans r\u00e9\u00e9critures majeures.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ex\u00e9cution Bas\u00e9e Sur Les Graphes<\/strong> : Une mani\u00e8re de structurer les flux de travail de mani\u00e8re dynamique, en \u00e9vitant les cha\u00eenes rigides.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>M\u00e9moire Persistante<\/strong> : La capacit\u00e9 pour le syst\u00e8me de retenir les r\u00e9sultats interm\u00e9diaires \u00e0 travers les \u00e9tapes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Scalabilit\u00e9<\/strong> : La flexibilit\u00e9 d&#8217;ajouter plus d&#8217;agents IA sp\u00e9cialis\u00e9s \u00e0 l&#8217;avenir.<\/li>\n\n\n<\/ol>\n\n\n<p id=\"02c9\">LangChain et LangGraph ont fourni ces capacit\u00e9s gr\u00e2ce \u00e0 des flux de travail bas\u00e9s sur un <strong>graphe acyclique orient\u00e9 (DAG)<\/strong>, permettant des interactions complexes entre plusieurs n\u0153uds de traitement.<\/p>\n\n\n<p id=\"c4e1\">Bien que nous n&#8217;ayons pas imm\u00e9diatement mis en \u0153uvre des agents sp\u00e9cifiques \u00e0 chaque domaine, nous avons con\u00e7u le syst\u00e8me pour supporter des mod\u00e8les d&#8217;IA futurs sp\u00e9cialis\u00e9s dans les&nbsp;<strong>projections financi\u00e8res, la conformit\u00e9 l\u00e9gale ou l&#8217;analyse de march\u00e9<\/strong>, assurant que le framework reste flexible.<\/p>\n\n\n<p id=\"cd36\">Une grande tendance que nous avons identifi\u00e9e \u00e9tait l&#8217;adoption croissante de <strong>workflows IA multi-agents<\/strong> dans des applications commerciales complexes. Des entreprises comme LinkedIn et Uber ont r\u00e9ussi \u00e0 d\u00e9ployer des architectures bas\u00e9es sur des agents pour am\u00e9liorer les op\u00e9rations et la prise de d\u00e9cision. Inspir\u00e9s par cela, nous avons con\u00e7u notre syst\u00e8me de sorte que plusieurs n\u0153uds IA puissent collaborer dynamiquement, garantissant que chaque \u00e9tape de traitement puisse \u00eatre optimis\u00e9e ind\u00e9pendamment tout en maintenant une int\u00e9gration transparente.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"96a4\">Mise en \u0153uvre du workflow IA<\/h2>\n\n\n<p id=\"bf08\">L&#8217;architecture principale se composait de :<\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>R\u00e9ponses des utilisateurs de l&#8217;entretien<\/strong>&nbsp;stock\u00e9es en tant que donn\u00e9es structur\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Flux de travail aliment\u00e9 par LangGraph<\/strong>&nbsp;qui acheminait dynamiquement les t\u00e2ches vers les n\u0153uds IA pertinents.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Une strat\u00e9gie de s\u00e9lection de mod\u00e8le hybride<\/strong>, permettant \u00e0 diff\u00e9rentes t\u00e2ches d&#8217;\u00eatre g\u00e9r\u00e9es par diff\u00e9rents mod\u00e8les OpenAI (GPT-4o pour les sections d\u00e9taill\u00e9es, GPT-4o-mini pour la r\u00e9daction g\u00e9n\u00e9rale).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Une approche de g\u00e9n\u00e9ration hybride<\/strong>, o\u00f9 certaines sections \u00e9taient g\u00e9n\u00e9r\u00e9es&nbsp;<strong>individuellement pour la pr\u00e9cision<\/strong>, tandis que d&#8217;autres \u00e9taient trait\u00e9es en&nbsp;<strong>lots pour l&#8217;efficacit\u00e9<\/strong>.<\/li>\n\n\n<\/ul>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"1dce\">D\u00e9marche D\u00e9taill\u00e9e Des Op\u00e9rations<\/h2>\n\n\n<p id=\"4917\">Notre workflow de g\u00e9n\u00e9ration de plan d&#8217;affaires impliquait plusieurs \u00e9tapes s\u00e9quentielles :<\/p>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Noeud de R\u00e9daction<\/strong>&nbsp;\u2014 G\u00e9n\u00e8re un brouillon initial de plan d&#8217;affaires bas\u00e9 sur les r\u00e9ponses de l&#8217;utilisateur.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Noeud d&#8217;\u00c9valuation<\/strong>&nbsp;\u2014 \u00c9value le brouillon, identifiant les lacunes et les domaines d&#8217;am\u00e9lioration.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Affinement Post-\u00c9valuation<\/strong>&nbsp;\u2014 Ajuste le brouillon en fonction des retours de l&#8217;\u00e9valuation.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>G\u00e9n\u00e9ration Finale<\/strong>&nbsp;\u2014 Produit la version finale, en garantissant la compl\u00e9tude et la coh\u00e9rence.<\/li>\n\n\n<\/ol>\n\n\n<p id=\"e349\">Cette approche en plusieurs \u00e9tapes a assur\u00e9 une <strong>am\u00e9lioration progressive<\/strong> du plan d&#8217;affaires, plut\u00f4t que de se fier \u00e0 une seule g\u00e9n\u00e9ration par IA. Cependant, en raison de contraintes de performance, nous avons par la suite simplifi\u00e9 cela en un <strong>processus de g\u00e9n\u00e9ration en une seule \u00e9tape<\/strong> pour des raisons d&#8217;utilisabilit\u00e9, que nous discuterons dans un futur article.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"82ae\">Exemple de Traitement Bas\u00e9 sur un Graph<\/h2>\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted has-black-color has-text-color has-background has-small-font-size\" style=\"background-color:#ededed\"><br>    graph TD;<br>        A[Interview D'utilisateur] --&gt; B[G\u00e9n\u00e9ration de Brouillon];<br>        B --&gt; C[\u00c9valuation];<br>        C --&gt; D[Raffinement Post-\u00c9valuation];<br>        D --&gt; E[Plan d'Affaires Final];<br><br><\/pre>\n\n\n<p id=\"7e79\">Cette structure illustre comment les t\u00e2ches circulent \u00e0 travers diff\u00e9rentes \u00e9tapes, assurant une ex\u00e9cution modulaire et \u00e9volutive.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"d6d4\">Exemple : Utilisation D&#8217;un Outil D&#8217;appel Pour La G\u00e9n\u00e9ration Structur\u00e9e<\/h2>\n\n\n<p id=\"ec96\">Une de nos d\u00e9cisions cl\u00e9s a \u00e9t\u00e9 d&#8217;utiliser&nbsp;<strong>l&#8217;appel d&#8217;outil<\/strong>&nbsp;dans le mode strict d&#8217;OpenAI. Cela a permis aux mod\u00e8les d&#8217;IA d&#8217;interagir avec des fonctions structur\u00e9es et d&#8217;imposer des&nbsp;<strong>r\u00e9ponses pr\u00e9visibles et format\u00e9es<\/strong>, r\u00e9duisant les hallucinations.<\/p>\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"d534\">Exemple D&#8217;Appel D&#8217;Outil : G\u00e9n\u00e9ration De Sections De Plan D&#8217;Affaires<\/h3>\n\n\n<pre class=\"wp-block-code has-background has-small-font-size\" style=\"background-color:#ededed\"><code>\n       import { StructuredToolWithStrict } from 'langchain\/tools';\n       import { z } from 'zod';\n\n<\/code><\/pre>\n\n\n<pre class=\"wp-block-preformatted has-background has-small-font-size\" style=\"background-color:#ededed\">const sectionsSchema = z.object({\n  sections: z.array(\n    z.object({\n      id: z.string().describe('L\u2019ID de la section'),\n      slug: z.string().describe('Le slug du mod\u00e8le pour cette section'),\n      content: z.string().describe('Le contenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 pour cette section')\n    })\n  ).describe('Un lot de sections de plan d\u2019affaires')\n}).strict();\nexport class GenerateBusinessPlanSections extends StructuredToolWithStrict {\n  name = 'generate_sections';\n  description = 'G\u00e9n\u00e9rer des sections structur\u00e9es de plan d\u2019affaires bas\u00e9es sur les entr\u00e9es des utilisateurs.';\n  schema = sectionsSchema;\n  async _call(input) {\n    return { sections: input.sections }; \/\/ Contenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par IA fourni comme arguments de l\u2019outil\n  }\n}<\/pre>\n\n\n<p id=\"5de7\">L&#8217;utilisation de&nbsp;<strong>Zod pour la validation de sch\u00e9ma<\/strong>&nbsp;a garanti que les r\u00e9ponses \u00e9taient toujours bien form\u00e9es et s\u00fbres en termes de types, r\u00e9duisant les erreurs de parsing et permettant la&nbsp;<strong>validation automatique<\/strong>&nbsp;du contenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par IA.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"9979\">D\u00e9fis &amp; Modifications de LangChain<\/h2>\n\n\n<p id=\"feed\">Malgr\u00e9 les avantages de LangChain et LangGraph, nous avons rencontr\u00e9 plusieurs obstacles qui n\u00e9cessitaient des modifications personnalis\u00e9es :<\/p>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Limitations de LangChain<\/strong>&nbsp;\u2192 Absence de mode strict pour l&#8217;appel des outils et manque de support de streaming pour les sorties des outils. Nous avons \u00e9tendu les fonctions int\u00e9gr\u00e9es de LangChain pour imposer des contraintes de sortie plus strictes et modifi\u00e9 LangGraph pour permettre le streaming incr\u00e9mentiel de r\u00e9ponses structur\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Documentation insuffisante de LangChain<\/strong>&nbsp;\u2192 Nous avons souvent d\u00fb lire et analyser le code source de LangChain en raison d&#8217;une documentation insuffisante, ce qui a ralenti l&#8217;impl\u00e9mentation et compliqu\u00e9 le d\u00e9bogage.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Probl\u00e8mes de qualit\u00e9 de code<\/strong>&nbsp;\u2192 Certaines parties de l&#8217;impl\u00e9mentation de LangChain manquaient de maintenabilit\u00e9, nous obligeant \u00e0 refactoriser et optimiser les composants cl\u00e9s.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Goulots d&#8217;\u00e9tranglement de performance avec l&#8217;API Assistants d&#8217;OpenAI<\/strong>&nbsp;\u2192 Nous avons initialement utilis\u00e9 l&#8217;API Assistants mais avons constat\u00e9 que la cr\u00e9ation de threads introduisait une latence importante, et les messages non structur\u00e9s suppl\u00e9mentaires dans les appels d&#8217;outils ralentissaient les temps de r\u00e9ponse. Nous avons finalement opt\u00e9 pour l&#8217;API Chat pour des r\u00e9ponses structur\u00e9es et une efficacit\u00e9 am\u00e9lior\u00e9e.<\/li>\n\n\n<\/ol>\n\n\n<p id=\"864f\">Pour r\u00e9pondre \u00e0 ces points, nous avons d\u00e9velopp\u00e9 un&nbsp;<strong>OpenAIAssistantRunnable<\/strong> personnalis\u00e9, un composant sp\u00e9cialis\u00e9 bas\u00e9 sur l&#8217;impl\u00e9mentation existante de LangChain, mais am\u00e9lior\u00e9 pour supporter le streaming, les appels d&#8217;outils stricts et les flux de travail en plusieurs \u00e9tapes.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"67b4\">Ajustement Final de l&#8217;Architecture<\/h2>\n\n\n<p id=\"1a33\">Bien que l&#8217;architecture originale des op\u00e9rations soit rest\u00e9e intacte, nous avons r\u00e9duit le nombre d&#8217;\u00e9tapes de traitement de <strong>plusieurs it\u00e9rations \u00e0 une g\u00e9n\u00e9ration en une seule \u00e9tape<\/strong> pour am\u00e9liorer la vitesse et l&#8217;exp\u00e9rience utilisateur dans la version finale.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"9d01\">Points Cl\u00e9s<\/h2>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>LangChain + LangGraph \u00e9taient essentiels<\/strong>&nbsp;mais n\u00e9cessitaient une personnalisation pouss\u00e9e pour les r\u00e9ponses structur\u00e9es et l&#8217;appel d&#8217;outils.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Approches de g\u00e9n\u00e9ration hybrides<\/strong>&nbsp;\u2014 combinant traitement individuel et par lots \u2014 nous ont permis d&#8217;\u00e9quilibrer&nbsp;<strong>pr\u00e9cision et efficacit\u00e9<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Les r\u00e9ponses structur\u00e9es et la validation de sch\u00e9ma<\/strong>&nbsp;ont nettement am\u00e9lior\u00e9 la qualit\u00e9 et la fiabilit\u00e9 des sorties de l&#8217;IA.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Une approche de traitement en plusieurs \u00e9tapes<\/strong>&nbsp;a \u00e9t\u00e9 initialement utilis\u00e9e, mais en raison de contraintes de performance, une&nbsp;<strong>g\u00e9n\u00e9ration en une seule \u00e9tape simplifi\u00e9e<\/strong>&nbsp;a \u00e9t\u00e9 mise en \u0153uvre.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Optimiser la vitesse d&#8217;ex\u00e9cution de l&#8217;IA<\/strong>&nbsp;en passant de l&#8217;API Assistants \u00e0 l&#8217;API Chat a consid\u00e9rablement r\u00e9duit le temps de g\u00e9n\u00e9ration tout en pr\u00e9servant les r\u00e9ponses structur\u00e9es.<\/li>\n\n\n<\/ul>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"5db2\">Essaie Notre Suite Commerciale Assist\u00e9e Par IA<\/h2>\n\n\n<p id=\"eee3\">D\u00e9couvre les capacit\u00e9s compl\u00e8tes de nos outils commerciaux pilot\u00e9s par IA, con\u00e7us et h\u00e9berg\u00e9s sur&nbsp;<strong>DreamHost<\/strong>. De la planification d&#8217;entreprise \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de contenu, notre suite d&#8217;outils IA est con\u00e7ue pour aider les entrepreneurs et les entreprises \u00e0 rationaliser leurs op\u00e9rations.<\/p>\n\n\n<p id=\"be88\">Les clients de DreamHost peuvent cliquer <a href=\"https:\/\/panel.dreamhost.com\/index.cgi?tree=ai.dashboard#\/business-planner\">ici<\/a> pour commencer et explorer notre <strong>g\u00e9n\u00e9rateur de plans d&#8217;affaires avec IA<\/strong>&nbsp;et autres outils IA. <\/p>\n\n\n<p><em>Ce post est la <strong>Partie 1<\/strong> d&#8217;une s\u00e9rie en 4 parties. Assure-toi de consulter les autres posts de la s\u00e9rie pour une exploration approfondie de notre <strong>g\u00e9n\u00e9rateur de plans d&#8217;affaires pilot\u00e9 par IA<\/strong>.<br>Partie 1 : <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-built-an-ai-powered-business-plan-generator-using-langgraph-langchain\/\">Comment nous avons construit un g\u00e9n\u00e9rateur de plans d&#8217;affaires pilot\u00e9 par IA en utilisant LangGraph &amp; LangChain<\/a><br>Partie 2 : <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-optimized-ai-business-plan-generation-speed-vs-quality-trade-offs\/\">Comment nous avons optimis\u00e9 la g\u00e9n\u00e9ration de plans d&#8217;affaires IA : Compromis vitesse contre qualit\u00e9<\/a><br>Partie 3 : <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/how-we-created-273-unit-tests-in-3-days-without-writing-a-single-line-of-code\/\">Comment nous avons cr\u00e9\u00e9 273 tests unitaires en 3 jours sans \u00e9crire une seule ligne de code<\/a><br>Partie 4 : <a href=\"https:\/\/www.dreamhost.com\/news\/announcements\/ai-evaluation-framework-how-we-built-a-system-to-score-and-improve-ai-generated-business-plans\/\">Cadre d&#8217;\u00e9valuation IA \u2014 Comment nous avons construit un syst\u00e8me pour noter et am\u00e9liorer les plans d&#8217;affaires g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par IA<\/a><\/em><\/p>\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ce post est la partie 1 d&#8217;une s\u00e9rie en 4 parties. 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