Formation LangChain en 1:1.Tu construis tes apps LLM et agents.
Cette formation LangChain en 1:1 met un expert sur ton code pour dérouler ce qui compte : des chaînes propres avec LCEL, un RAG sur tes propres données, des agents avec tools et LangGraph, et l'observabilité LangSmith jusqu'en prod. On part de ta vraie app, pas de théorie.
★★★★★ 4,7/5 · +300 pros formés · Activateur France Num
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Freepik SpacesOn livre des apps LangChain pour de vrais clients, pas juste en théorie.
La plupart des formations LangChain sont des tutos enregistrés par des gens qui ont suivi le quickstart la veille, sur une version qui a déjà changé. Chez Hack'celeration, c'est l'inverse : câbler des chaînes LCEL, monter des RAG sur des bases documentaires, construire des agents avec LangGraph et les brancher sur LangSmith, c'est notre quotidien d'agence. On livre des agents et des RAG LangChain pour des clients chaque semaine. Tout ce qu'on t'enseigne, on le pratique sur des projets livrés. On connaît les pièges (le RAG qui hallucine à cause d'un mauvais chunking, l'agent qui part en boucle infinie) parce qu'on les a déjà résolus.
- On livre des agents et des RAG LangChain pour des clients chaque semaine, pas juste en théorie
- Format 1:1 : le formateur s'adapte à ton niveau, débutant en LLM comme dev confirmé
- On te dit quand LangChain est de trop (parfois un simple appel API ou LlamaIndex suffit)
- On part de ta vraie app et de tes vraies données, pas d'un exemple bidon
La formation LangChain tient sur quatre piliers concrets.
LangChain mal pris en main, c'est des tutos qui ne compilent plus, un RAG qui hallucine, et un agent qui crame ton budget tokens. La plupart des galères viennent de la méthode, pas du framework. On reprend ton code réel et on déroule les quatre piliers ensemble.
- Chaînes et LCEL
Des chaînes propres, avec LCEL et les bases
On commence par les fondations : prompts, modèles, output parsers, et le LangChain Expression Language (LCEL) pour câbler tout ça avec l'opérateur pipe. Tu comprends ce qu'est un Runnable, comment chaîner, streamer et brancher en parallèle, et pourquoi LangChain change souvent de syntaxe entre versions. On part de ta vraie idée d'app, pas d'un hello world. Tu repars avec une première chaîne qui tourne et que tu sais faire évoluer.
Voir les chaînes - RAG sur tes données
Des réponses sourcées, sur tes propres documents
Le RAG, c'est le cas d'usage numéro un de LangChain. On charge tes vrais documents (PDF, base de connaissances, Notion, site), on les découpe proprement, on les embedde et on les range dans un vector store (Chroma, pgvector, Pinecone). Puis on branche la retrieval pour que ton LLM réponde en s'appuyant sur tes données, avec les sources. On gère le chunking, les métadonnées et le re-ranking. Tu finis avec un RAG qui ne raconte plus n'importe quoi.
Voir le RAG - Agents, tools et LangGraph
Des agents qui agissent, orchestrés avec LangGraph
On passe du texte à l'action. Tu apprends le tool calling pour que ton agent appelle tes fonctions et tes API, et tu construis des workflows à plusieurs étapes avec LangGraph : des graphes avec état, des boucles, des branches conditionnelles, un humain dans la boucle. C'est plus fiable qu'un agent ReAct laissé en roue libre. On cadre les garde-fous pour éviter qu'il parte en boucle infinie ou crame ton budget tokens.
Voir les agents - LangSmith et production
Mets ton app en prod, observée avec LangSmith
Une app LLM sans observabilité, c'est une boîte noire impossible à déboguer. On branche LangSmith pour tracer chaque appel, voir les prompts réels, les tokens, la latence et le coût, et monter des évals pour mesurer si tu progresses. Puis on déploie : gestion des clés, du streaming, des erreurs et du budget. On te dit aussi quand LangChain est de trop pour ton cas. Tu pars avec une app suivie, pas un prototype qui casse en silence.
Parler à un formateur
Découvre nos formateurs, repars avec un plan.
Laisse ton email. On revient vers toi pour te mettre en relation avec un formateur certifié Hack'celeration : on regarde ton idée d'app, on repère ce qui te bloque sur LangChain, et on te dit par quoi commencer. Sans engagement, même si tu ne suis pas la formation.
- Diagnostic de ton projet et de ton archi LangChain
- Les premières actions à faire, dans l'ordre de priorité
- Le bon format 1:1 selon ton niveau et tes objectifs
- Un avis honnête : LangChain, LlamaIndex ou no-code selon ton cas
Ton accompagnement LangChain, étape par étape.
Cinq étapes, sans skip. Chacune sur ton code réel, avec un livrable clair. Dès la première session, on cadre ton idée d'app et on câble ta première chaîne. À la fin, tu construis et tu mets en prod tes apps LangChain sans nous.
- Étape 1 · Audit de ton idée d'app
On ouvre ton code réel et on cadre ce que tu veux construire
Première session, on partage ton écran et on regarde ton projet ensemble. Tu veux construire quoi : un chatbot sur ta doc, un assistant qui agit, un pipeline d'extraction ? On clarifie le besoin, on choisit le bon modèle et le bon découpage, et on tranche tout de suite si LangChain est pertinent ou si un simple appel API suffit. Tu repars avec une archi claire et la liste des chantiers, dans l'ordre de priorité. Pas de théorie, ton vrai projet.
- Étape 2 · Ta première chaîne
On câble une chaîne propre avec LCEL
On attaque le concret. On pose les briques de base (prompt, modèle, output parser) et on les câble avec LCEL et l'opérateur pipe. Tu comprends les Runnables, le streaming, les exécutions parallèles et la gestion des erreurs. On reprend ce qui te bloquait dans la doc, souvent une histoire de version qui a changé la syntaxe, et on rend ta chaîne lisible et testable. À la fin, tu as une première chaîne qui tourne sur ton vrai cas et que tu sais faire évoluer.
- Étape 3 · RAG sur tes données
On monte un RAG sur tes propres documents
On exploite le cas d'usage star de LangChain : le RAG. On charge tes vrais documents, on les découpe proprement (le chunking change tout), on les embedde et on les range dans un vector store adapté à ton volume (Chroma en local, pgvector, Pinecone). On branche la retrieval, on ajoute les métadonnées et le re-ranking pour que les réponses soient sourcées et justes. Tu pratiques sur tes propres fichiers, pas sur un exemple bidon. Tu finis avec un RAG qui répond vraiment sur ta base.
- Étape 4 · Agents et LangGraph
On construit un agent orchestré avec LangGraph
On passe à l'action. On configure le tool calling pour que ton agent appelle tes fonctions et tes API, puis on structure le workflow avec LangGraph : un graphe avec état, des branches conditionnelles, des boucles, et un humain dans la boucle quand il faut valider. C'est bien plus fiable qu'un agent laissé en roue libre. On pose les garde-fous (limites d'itérations, budget tokens) pour éviter qu'il parte en vrille. Tu repars avec un agent qui fait de vraies actions sur ton cas.
- Étape 5 · Prod et observabilité
On déploie ton app, suivie avec LangSmith
L'objectif numéro 1 : que tu sois autonome jusqu'en prod. On branche LangSmith pour tracer chaque exécution, voir les prompts réels, les tokens, la latence et le coût, et monter des évals pour mesurer tes progrès. Puis on déploie : gestion des clés, du streaming, des erreurs et du budget. À la fin, tu sais construire, débugger et mettre en prod une app LangChain sans nous. Et si tu veux déléguer plus tard, on a aussi une agence LangChain, mais ce n'est pas le but ici.
Pourquoi se former en 1:1 avec nous.
- +300Pros déjà formés sur l'IA
Plus de 300 personnes ont suivi nos formations en France et en Europe. Devs, data, fondateurs de TPE. Pas des chiffres vanity : des gens qui ont mis une vraie app LLM en prod, RAG ou agent, au lieu de rester bloqués sur un tuto LangChain qui ne compile plus.
- 4,7/5Note sur 334 avis vérifiés
Note moyenne de 4,7 sur 5, sur 334 avis. On ne va pas te promettre qu'un agent LangChain marche du premier coup : il faut itérer sur tes vraies données. Mais le format 1:1 fait la différence entre suivre un notebook et savoir débugger ton propre RAG.
- 1:1Un expert dédié, pas une classe de 100
Tu n'es pas un numéro dans un webinar. Un formateur ouvre ton code réel, regarde ta chaîne et ton RAG, et avance sur tes vrais cas. On cale les sessions selon tes dispos, replays inclus.
Une agence en activité, reconnue par l'État.
Hack'celeration est certifié Activateur France Numérique et porte le titre d'Ambassadeur de l'IA, décernés par France Num aux structures qui accompagnent vraiment la transformation numérique des entreprises. Côté terrain, on livre des agents et des RAG LangChain pour des clients chaque semaine : plus de 300 pros formés et une note de 4,7/5 sur 334 avis vérifiés, laissés par les personnes qui ont suivi nos accompagnements, pas juste par l'acheteur.
- Certifié Activateur France Numérique
- Ambassadeur de l'IA (France Num)
- +300 pros formés en France et en Europe
- 4,7/5 sur 334 avis vérifiés
Les questions qu'on nous pose le plus.
C'est quoi une formation LangChain en 1:1 ?
Un accompagnement individuel avec un expert LangChain, pas une classe de 100 personnes. On ouvre ton code réel, on regarde ta chaîne et tes données, et on avance sur tes vrais cas : chaînes LCEL, RAG, agents, LangGraph, observabilité LangSmith. Tu poses tes questions en direct, l'expert adapte le rythme à ton niveau. On cale les sessions selon tes dispos, et tu repars avec du code qui tourne à chaque fois. C'est ce qui fait la différence entre suivre un notebook et savoir débugger ta propre app LLM.Combien coûte la formation LangChain ?
Il n'y a pas de tarif unique. On te met en relation avec un formateur certifié par Hack'celeration, selon ton besoin et ton niveau. Le prix varie d'un formateur à l'autre, selon son profil et le format adapté à ton projet.Faut-il savoir coder en Python pour suivre la formation ?
Oui, un niveau Python correct est nécessaire, car LangChain est une librairie de code. Tu n'as pas besoin d'être un dev senior, mais il faut être à l'aise avec les fonctions, les classes et l'installation de paquets. Si tu connais déjà un peu Python et que tu débutes sur les LLM, le format 1:1 part de ton niveau exact. Il existe aussi LangChain.js si tu es plutôt JavaScript ou TypeScript, et on s'adapte à ta stack. Si tu ne veux pas coder du tout, on te le dit franchement et on t'oriente vers du no-code.LangChain ou LlamaIndex : lequel choisir ?
Ça dépend de ton cas. LangChain est plus large : chaînes, agents, tools, orchestration avec LangGraph, un écosystème complet pour construire toutes sortes d'apps LLM. LlamaIndex est plus focalisé sur le RAG et l'indexation de données, souvent plus simple et direct si ton seul besoin c'est interroger tes documents. Beaucoup de projets combinent les deux. Si tu veux des agents qui agissent et des workflows complexes, LangChain. Si tu veux juste un bon RAG vite, LlamaIndex mérite un coup d'œil. En formation, on t'aide à trancher selon ton vrai projet, sans dogme.LangChain ou un outil no-code comme n8n ou Flowise ?
Question légitime. Pour un prototype rapide ou un workflow simple, un outil no-code comme n8n, Make ou Flowise te fait gagner du temps et n'exige pas de code. Dès que tu as besoin de logique fine, de contrôle sur le RAG, d'agents fiables ou d'une vraie mise en prod versionnée, LangChain en Python te donne beaucoup plus de maîtrise. La bonne réponse n'est pas toujours LangChain, et on te le dira. En 1:1, on regarde ton besoin réel et on choisit l'outil qui te coûte le moins d'efforts pour le résultat visé.Comment construire un RAG avec LangChain ?
Le RAG suit toujours les mêmes étapes, et on les déroule sur tes vraies données : charger tes documents, les découper en chunks (le découpage change vraiment la qualité), les transformer en embeddings, et les ranger dans un vector store comme Chroma, pgvector ou Pinecone. Ensuite on branche la retrieval pour récupérer les passages pertinents et les passer au LLM, avec les sources. On ajoute les métadonnées et parfois un re-ranking pour la précision. En formation, on monte ce pipeline sur ta propre base documentaire, pas sur un exemple jouet.C'est quoi LangGraph et quand l'utiliser ?
LangGraph est la brique de LangChain pour orchestrer des workflows complexes sous forme de graphe avec état. Au lieu d'un agent ReAct laissé en roue libre, tu définis des nœuds, des branches conditionnelles, des boucles et des points où un humain valide. C'est ce qu'on utilise dès qu'un agent doit enchaîner plusieurs étapes de façon fiable et reproductible : extraction puis vérification puis action, par exemple. Tu en as besoin quand un simple appel ou une chaîne linéaire ne suffit plus. En 1:1, on construit un graphe LangGraph sur ton cas concret et on cale les garde-fous.À quoi sert LangSmith pour mes apps LangChain ?
LangSmith, c'est l'observabilité et l'évaluation de tes apps LLM. Concrètement, il trace chaque exécution : tu vois les prompts réels envoyés, les réponses, les tokens consommés, la latence et le coût de chaque étape. Sans ça, une app LangChain est une boîte noire impossible à débugger quand une réponse part de travers. LangSmith te laisse aussi monter des évals pour mesurer si une modif améliore vraiment les résultats, au lieu de juger au feeling. En formation, on le branche dès qu'on a une chaîne, pour que tu déboggues avec des données, pas des suppositions.Combien de temps pour mettre une app LangChain en prod ?
Ça dépend de la complexité. Une première chaîne ou un RAG simple sur une doc peut tourner en local en quelques sessions. Un agent multi-étapes avec LangGraph, des évals LangSmith et un vrai déploiement, compte plus de temps, surtout pour fiabiliser sur tes vraies données. Le piège classique : un prototype qui marche dans un notebook mais casse en prod sur les cas limites. On priorise dès la première session pour que tu aies un livrable qui tourne vite, puis on durcit pour la prod. Il n'y a pas de bouton magique, mais une méthode claire accélère beaucoup.La formation, c'est en ligne ou en présentiel ?
100% en ligne, en visio, en 1:1. Tu rejoins les sessions d'où tu veux, on partage ton écran et ton code LangChain en direct. Les sessions s'enregistrent si tu veux y revenir. Le format individuel veut dire vraie interaction : tu n'es pas un numéro dans un webinar à 100 personnes, l'expert répond à tes questions sur ta chaîne, ton RAG et ton agent. C'est ce qui rend l'apprentissage concret sur un framework qu'on apprend surtout en construisant.
LangChain peut faire beaucoup pour toi. Rencontre ton formateur.
Laisse ton email. Un expert qui livre des apps LangChain au quotidien regarde ton projet et te montre comment construire ton RAG ou ton agent pour de vrai. Sans engagement, même si tu ne suis pas la formation.