Dans ce billet, je vous montre comment concevoir un workflow multi-agents complet, intégrant un superviseur et une intervention humaine (HITL), à l’aide de LangGraph. Cette architecture est particulièrement pertinente pour les applications de génération d’intelligence artificielle de nouvelle génération (GenAI), où la qualité, la fiabilité et la conformité du contenu sont essentielles. Objectif et apprentissage Ce tutoriel vise à vous faire maîtriser les fondamentaux d’un système multi-agents structuré : - Comprendre comment concevoir des agents spécialisés pour des tâches spécifiques. - Apprendre à orchestrer ces agents dans un flux de travail cohérent. - Mettre en œuvre un agent superviseur pour gérer les décisions et le flux logique. - Intégrer une étape de validation humaine via des points de contrôle (checkpoints). - Explorer comment LangGraph permet de créer des workflows modulaires, conditionnels et interrompables. Problématique Sur les plateformes de commerce électronique ou de contenu utilisateur, les avis clients sont une source précieuse, mais souvent incohérents, incomplets ou mal rédigés. Il est crucial de garantir une qualité minimale avant publication. Solution proposée Nous allons construire un système qui traite les avis courts soumis par les utilisateurs en plusieurs étapes : 1. Analyse de qualité : un agent évalue si l’avis est suffisamment clair, utile et respecte les règles. 2. Enrichissement des données : un autre agent complète les informations manquantes (marque, modèle, usage, etc.) à partir de bases de données ou d’API. 3. Réécriture du contenu : un agent réécrit l’avis pour le rendre plus fluide, engageant et adapté à une publication. 4. Supervision : un agent central (superviseur) orchestre les étapes, prend des décisions conditionnelles (ex. : réécrire ou rejeter si l’avis est trop vague). 5. Intervention humaine (HITL) : avant la publication finale, le système s’arrête pour permettre à un humain de valider ou corriger le contenu. Technologie clé : LangGraph LangGraph permet de modéliser des workflows complexes comme des graphes de nœuds (agents) reliés par des transitions conditionnelles. Grâce à ses mécanismes de checkpoint, le système peut être interrompu, suspendu, et reprise à un point précis — idéal pour intégrer une supervision humaine sans perdre l’état. Avantages de cette architecture - Modularité : chaque agent peut être développé, testé et mis à jour indépendamment. - Contrôle dynamique : le superviseur adapte le flux selon les résultats des agents. - Fiabilité accrue : la validation humaine limite les erreurs de génération. - Traçabilité : chaque étape est enregistrée, facilitant le suivi et l’audit. Application pratique Ce type de système est idéal pour : - Les plateformes de e-commerce souhaitant publier des avis de qualité. - Les rédactions automatisées de contenus clients. - Les outils de moderation de contenu générés par IA. Pour votre CV Inclure cette expérience dans votre CV avant un entretien sur l’IA générative montre une maîtrise avancée des architectures multi-agents, de l’orchestration dynamique et de l’intégration humaine dans les systèmes d’IA — des compétences très recherchées dans les projets industriels modernes.