Calipia : le blog

Après trois ans de promesses autour du RAG, force est de constater que la plupart des entreprises sont encore en train de ramasser les débris de leurs POC. Entre les hallucinations persistantes et la gestion chaotique du contexte, le passage en production ressemble souvent à un saut dans le vide sans parachute. C’est dans ce climat de désillusion que Contextual AI lance son Agent Composer, une plateforme qui promet de transformer vos pipelines RAG fragiles en agents robustes capables de gérer des workflows d’ingénierie complexes.

Sur le papier, l’approche est séduisante pour un architecte. On nous propose de ne plus simplement « discuter » avec des documents, mais de construire une architecture où le raisonnement probabiliste des LLM est bridé par des règles déterministes. C’est l’aveu que l’autonomie pure des agents est un fantasme dangereux pour une DSI : pour que ça marche en production, il faut des garde-fous, des étapes de validation strictes et une gestion d’état digne de ce nom.

Techniquement, Agent Composer se positionne comme une couche d’orchestration. Il introduit la notion de Contextual RAG optimisé de bout en bout, là où les solutions classiques empilent des briques disparates (Vector DB, LangChain, LLM). La plateforme permet de mixer des étapes de réflexion dynamique avec des contrôles de conformité rigides. C’est une réponse directe au problème de la « dégradation du workflow » : plus un agent effectue d’étapes, plus le risque d’erreur s’accumule. En isolant chaque étape et en gérant finement le transfert de contexte, Contextual AI espère briser ce plafond de verre.

Cependant, ne nous y trompons pas. Derrière le marketing du « c’est comme de l’ingénierie aérospatiale », on retrouve les vieux démons de l’informatique : la dépendance à une plateforme propriétaire. En choisissant Agent Composer, vous troquez peut-être vos problèmes de plomberie Python contre une boîte noire d’orchestration. L’efficacité annoncée — une précision supérieure de 30 % aux systèmes traditionnels — est alléchante, mais elle demande une intégration profonde de vos données dans leur écosystème.

Pour les architectes, la vraie question n’est pas de savoir si l’outil est puissant, mais s’il permet enfin de sortir de la « gestion de prompts » pour revenir à de la véritable ingénierie de systèmes. Si Agent Composer tient sa promesse de gérer les reprises sur erreur (retries), les barrières de sécurité et la sérialisation du contexte de manière transparente, il pourrait bien devenir le middleware que nous attendions tous pour ne plus avoir peur d’appuyer sur le bouton « Déployer ».