Plateforme vs. Bibliothèque vs. Constructeur
Le marché de l'orchestration IA a trois archétypes : constructeurs de nœuds visuels, bibliothèques de code et plateformes cloud. EDDI est une plateforme middleware déployable.
vs. Constructeurs de nœuds visuels
Flowise · n8n · Plateformes similaires
Les constructeurs de nœuds visuels rendent le prototypage rapide. Cependant, leur architecture introduit des contraintes à l'échelle de l'entreprise.
Comparaison des architectures
| Dimension | Constructeurs de nœuds visuels | EDDI |
|---|---|---|
| Runtime | Boucle d'événements Node.js mono-thread | JVM avec des millions de threads virtuels (Project Loom) |
| Modèle de concurrence | Callbacks asynchrones, bloquants sur les tâches intensives en CPU | Vrai parallélisme au niveau OS, les threads virtuels cèdent sans friction pendant les attentes E/S |
| Exécution de code | eval() dynamique / blocs de code pour la logique personnalisée | Zéro eval(), le comportement des agents est uniquement de la configuration JSON déclarative |
| Posture de sécurité | CVE critiques documentées publiquement sur les principales plateformes | Aucune exécution dynamique de code, des classes entières de vulnérabilités éliminées par conception |
| Authentification | Auth basique ou plugins communautaires | OIDC/Keycloak d'entreprise avec RBAC (rôles admin, éditeur, lecteur) |
| Base de données | SQLite (certains supportent PostgreSQL) | MongoDB ou PostgreSQL, bascule via une seule variable d'environnement |
| Piste d'audit | Journalisation au niveau applicatif | Registre d'audit cryptographique immuable HMAC-SHA256 |
| Conformité | Implémentation manuelle requise | Infrastructure RGPD, HIPAA, EU AI Act intégrée, 15+ cadres réglementaires pris en charge |
La question de la sécurité
Début 2026, l'écosystème des agents IA a connu un important ajustement sécuritaire.
EDDI adopte une approche fondamentalement différente : interdire catégoriquement l'évaluation de code à l'exécution.
vs. Bibliothèques et frameworks de code
LangGraph · CrewAI · AutoGen · LangChain · Spring AI
Les bibliothèques de code sont d'excellents blocs de construction. Mais choisir une bibliothèque signifie construire toute l'infrastructure de production soi-même.
Le fossé des "Opérations Jour 2"
Les équipes doivent construire l'infrastructure d'entreprise à partir de zéro :
- Contrôleurs d'API REST et routage des endpoints
- Authentification et autorisation (OIDC, RBAC, multi-tenant)
- Gestion de l'état des conversations sur des bases de données distribuées
- Journalisation d'audit complète et traces de conformité
- Exécution durable et récupération d'état après redémarrage des serveurs
- Interface de gestion pour les non-développeurs (ingénieurs de prompts, équipes ops)
- Gestion des secrets (stockage des clés API, rotation, contrôle d'accès)
- Infrastructure de mise à l'échelle horizontale (bus d'événements, coordination)
- Suivi des coûts, budgets par locataire et cascade de modèles
- API des droits des personnes concernées (effacement RGPD, export, restriction de traitement)
Comparaison des frameworks
| Framework / Plateforme | Abstraction principale | Courbe d'apprentissage | État et mémoire | Infrastructure de production |
|---|---|---|---|---|
| LangGraph | Nœuds et arêtes (DAG / machine à états) | Modérée à élevée (2-3 semaines) | Excellente persistance intégrée, mais définition rigide requise en amont | Nécessite une infrastructure REST, auth, UI et scaling sur mesure |
| CrewAI | Délégation d'équipe basée sur les rôles | Faible (mise en route la plus rapide) | Éphémère, la mémoire à long terme reste à intégrer par le développeur | Excellent pour le prototypage, sans gouvernance d'entreprise intégrée |
| Microsoft AutoGen | Dialogues conversationnels multi-parties | Faible à modérée | Bon support de l'historique de conversation | Framework en transition, intégration Azure poussée requise |
| EDDI | Plateforme d'orchestration multi-agents | Faible (Config-as-Code) | Mémoire persistante native, consolidation onirique, résumés continus | Entièrement packagé : OIDC/Keycloak, espaces de travail par utilisateur, vault, pistes d'audit, UI de gestion, prêt pour Kubernetes |
Descriptions des frameworks à jour en septembre 2026. Ces projets évoluent vite : consultez leur documentation actuelle.
Les bibliothèques fournissent la logique ; EDDI fournit l'infrastructure.
vs. Plateformes IA cloud
AWS Bedrock · Azure AI Studio · Google Vertex AI · Salesforce Agentforce
Les plateformes IA cloud offrent une infrastructure gérée mais introduisent un verrouillage fournisseur significatif.
Souveraineté et portabilité
| Dimension | Plateformes IA cloud | EDDI |
|---|---|---|
| Déploiement | Verrouillé sur le tenant cloud du fournisseur | Natif Docker : sur site, dans n'importe quel cloud ou en environnement isolé |
| Choix du modèle | Portefeuille de modèles du fournisseur (souvent restreint) | 19 fournisseurs LLM + tout endpoint compatible OpenAI via baseUrl |
| Contrôle des coûts | Tarification fixée par le fournisseur, leviers d'optimisation limités | La cascade de modèles achemine les requêtes simples vers des modèles moins chers ; les déploiements publiés font état de coûts d'inférence inférieurs de 31 à 58% à qualité égale |
| Résidence des données | Les données résident dans l'infrastructure du fournisseur | Souveraineté totale des données : vous contrôlez où elles sont stockées et traitées |
| Portabilité | APIs, SDKs et abstractions propres au fournisseur | Standards MCP, A2A, OpenAPI, REST : zéro verrouillage propriétaire |
| Multi-cloud | Difficile, voire impossible, de couvrir plusieurs fournisseurs | La même image Docker se déploie à l'identique dans tout environnement |
| Prêt pour l'isolement réseau | Impossible sans personnalisation majeure | Déploiement hors ligne complet avec Ollama ou Jlama pour l'inférence LLM locale |
L'architecture auto-hébergée d'EDDI offre une souveraineté d'infrastructure que les plateformes liées au cloud ne peuvent égaler.
Comparatifs en face-à-face
Cette page cartographie le paysage par archétype. Pour une comparaison directe avec une alternative précise, y compris les cas où cette alternative est le meilleur choix et la façon de migrer un projet existant, consultez :
- EDDI vs. LangChain et LangGraph
- EDDI vs. Microsoft Agent Framework (AutoGen et Semantic Kernel)
- EDDI vs. CrewAI
- EDDI vs. Dify
- EDDI vs. n8n
- EDDI vs. Flowise
- EDDI vs. Rasa
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