Pourquoi orchestrer des flux de travail IA ?

Construire des applications d’IA implique de chaîner des prompts, outils, API et logiques. Les plateformes d’orchestration de workflow rendent cela visuel et facile à maintenir.

Dify

  • Type : Open source avec option cloud.
  • Points forts : Complet — RAG, agents, flux de travail, gestion des prompts.
  • Meilleur pour : Les équipes souhaitant une plateforme tout-en-un.
  • Prix : Gratuit en auto-hébergement, cloud à partir de 59 $/mois.

LangFlow

  • Type : Open source, basé sur Python.
  • Forces : Constructeur visuel pour pipelines LangChain.
  • Meilleur pour : Développeurs utilisant déjà LangChain
  • Prix : Gratuit, auto-hébergé.

Flowise

  • Type : Open source, basé sur Node.js.
  • Forces : Constructeur de flux de LLM à glisser-déposer.
  • Meilleur pour : Prototype rapide des chatbots et RAG.
  • Prix : Gratuit, auto-hébergé.

n8n + nœuds IA

  • Type : Automatisation des flux de travail open source.
  • Points forts : Connecter l’IA à 300+ intégrations.
  • Meilleur pour : automatisation métier avec des étapes IA.
  • Prix : Gratuit auto-hébergé, cloud à partir de 20 €/mois.

Comparaison

| Fonctionnalité | Dify | LangFlow | Flowise | n8n |

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| Éditeur visuel | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |

| RAG intégré | ✓ | ✓ | ✓ | ✗ |

| Support des agents | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |

| Déploiement API | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |

| Auto-hébergé | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |

Quand utiliser le code à la place

  • Logique métier complexe difficile à exprimer visuellement.
  • Des chemins critiques en performance où la surcharge est importante.
  • pipelines d’entraînement ou de fine-tuning de modèles.