Pourquoi Nous N'utilisons Pas LangChain — Et Pourquoi Vous Ne Devriez Pas Non Plus

"Peut-on utiliser LangChain avec CastleGuard ?"

C’est une question qu’on nous pose souvent — de la part de clients ayant vu une démo attrayante, lu un article de blogue ou expérimenté LangChain lors d’un hackathon. À première vue, cela ressemble à un raccourci séduisant : des agents préconfigurés, une recherche vectorielle intégrée, des pipelines prêts à l’emploi.

Mais lorsqu’un de nos clients du secteur de la défense a tenté d’intégrer LangChain dans un déploiement sécurisé de CastleGuard, tout s’est effondré.

Aucun journal. Aucune observabilité. Aucune couche de sécurité. Le modèle était appelé de manière non conforme, contournant tous les contrôles qui garantissent la conformité de CastleGuard.

C’est à ce moment-là que nous avons compris : LangChain n’est pas seulement risqué — il est incompatible avec les exigences de l’IA sécurisée.

Voici pourquoi nous avons choisi de bâtir sur notre propre API sécurisée — et pourquoi LangChain ne convient tout simplement pas aux environnements de production sérieux.

🔒 Aucune Observabilité. Aucune Responsabilité.

LangChain est une boîte noire. Lorsqu’un utilisateur l’emploie pour orchestrer des requêtes ou des outils dans CastleGuard, nous perdons toute visibilité sur la manière dont le modèle est invoqué. Cela signifie :

• ❌ Aucune métrique

• ❌ Aucun journal

• ❌ Aucune traçabilité

Nos contrôles de sécurité, nos limites de requêtes, nos rapports d’audit — essentiels dans les milieux réglementés — sont complètement contournés. Dans un déploiement mission-critique, ce n’est pas une simple lacune. C’est un échec de gouvernance.

🧨 Un Risque de Rupture Permanent

LangChain évolue rapidement. Trop rapidement. Ce qui fonctionnait hier pourrait ne plus fonctionner demain.

Ses mises à jour fréquentes introduisent souvent des changements majeurs et non documentés, cassant des intégrations existantes. Cela entraîne :

• Des pertes de temps importantes pour les équipes techniques

• Des cycles de test incessants

• Un focus déplacé de l’innovation vers la maintenance

Pour les déploiements régis par des SLA stricts, c’est tout simplement intenable.

🧠 Le Flux de Travail Avant le Modèle

LangChain est centré sur les modèles de langage. Mais les utilisateurs de CastleGuard sont centrés sur le résultat métier :

• Traduire un document de politique en français tout en conservant son format

• Transcrire une entrevue de départ et en faire un résumé

• Extraire des informations clés d’un guide d’approvisionnement

• Appliquer des permissions selon les rôles utilisateurs

Ces tâches nécessitent bien plus qu’un simple appel à un LLM. Elles s’appuient sur l’API CastleGuard — pas sur LangChain.

🧩 Vous Utiliserez Notre API de Toute Façon

LangChain ne remplace pas votre infrastructure. Il ajoute simplement une couche d’abstraction — et de complexité. Vous devrez toujours appeler l’API CastleGuard pour :

• L’authentification sécurisée et l’intégration LDAP

• Le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC)

• Les journaux et rapports d’audit

• Les modèles spécialisés comme Evia pour la traduction franco-canadienne

Alors pourquoi ne pas commencer directement avec l’API ?

🧼 Pourquoi Notre API L’emporte

En s’appuyant directement sur l’API CastleGuard, nos clients bénéficient de :

• ✅ Observabilité complète (journaux, métriques, traçabilité)

• ✅ Contrôle total sur la logique, les versions et les intégrations

• ✅ Composants modulaires, adaptés aux environnements sensibles

• ✅ Cohérence entre tous les cas d’usage : traduction, transcription, Q&R, développement logiciel

Et surtout : tout fonctionne, simplement. Sans surprises. Sans risques.

En Résumé

LangChain peut convenir pour des prototypes ou des démonstrations. Mais dans des environnements réglementés, critiques, et à haute sécurité — comme ceux que nous servons avec CastleGuard — c’est un facteur de risque.

Si vous avez besoin de déployer une IA productive, sécurisée et conforme, dans un environnement local ou en réseau fermé, commencez avec une fondation solide.

Nous n’utilisons pas LangChain — et nous vous recommandons fortement de ne pas le faire non plus.