Architecture pour un chatbot

1. Présentation des approches

1.1. Approche monolithique
L’approche monolithique implique de construire l’application chatbot à partir d’un seul outil technologique. Tout le code, de l’interface utilisateur à la logique métier et à la gestion des données, est regroupé dans un seul bloc.

Exemple : Streamlit est un framework open source Python permettant de créer rapidement des applications web interactives à partir de scripts Python. Il est idéal pour le prototypage et les applications internes.

1.2. Approche modulaire (intégration de framework Web, serveur API et REST API)

L’approche modulaire consiste à diviser l’application chatbot en plusieurs composants indépendants, chacun ayant une fonction spécifique. Ces composants communiquent entre eux via des API.
Exemples :

• Django : il s’agit d’un framework web Python de haut niveau, conçu pour le développement rapide et propre de sites web complexes. Il offre de nombreuses fonctionnalités intégrées, comme la gestion de bases de données, l’authentification et la sécurité.
• Angular : c’est un framework JavaScript open source pour la création d’interfaces utilisateur web dynamiques et interactives. Il utilise le langage TypeScript et est particulièrement adapté aux applications web complexes.

Remarque : il existe de nombreuses autres technologies qui peuvent être utilisées pour construire des chatbots modulaires. Pour le frontend, on peut citer React ou Vue.js, et pour le backend, Flask ou FastAPI. Le choix de Django et Angular dans cette étude comparative est motivé par leur popularité et leurs caractéristiques bien adaptées aux besoins de nombreux projets.

2. Comparaison des approches

2.1. Flexibilité et personnalisation

• Approche modulaire
  L’approche modulaire combinant un framework web tel qu’Angular avec un backend en Django offre une architecture hautement personnalisable et adaptable à divers secteurs d’activité. Que ce soit pour un chatbot destiné au support client, à l’analyse de données ou à l’automatisation des tâches, cette solution garantit une conception sur mesure de l’interface utilisateur tout en assurant une interconnexion fluide avec des services tiers via des API bien définies.

• Approche monolithique
  Streamlit est particulièrement adapté pour des développements rapides et des prototypes fonctionnels, en particulier pour des cas d’usage internes tels que l’analyse de données ou la visualisation interactive. Cependant, son modèle basé sur des composants préconstruits restreint les possibilités en termes de design et d’expérience utilisateur, limitant son adoption pour des projets nécessitant une grande flexibilité.

2.2. Scalabilité et performances

• Approche modulaire
  L’architecture basée sur Django et Angular permet de gérer efficacement de grandes charges d’utilisateurs, un atout essentiel pour des entreprises ayant besoin d’une solution évolutive. Un backend Django bien optimisé, lorsqu’il est couplé à un serveur performant et à des outils de mise en cache comme Redis, peut supporter plusieurs milliers d’utilisateurs simultanés sans dégradation des performances, ce qui en fait un choix pertinent pour les entreprises cherchant à déployer des chatbots à grande échelle.

• Approche monolithique
  Bien que pratique pour des applications légères, Streamlit montre rapidement ses limites en matière de scalabilité. Chaque utilisateur consomme des ressources distinctes, ce qui réduit la capacité du système à répondre à une demande croissante. Un serveur standard (2 vCPU, 4 Go RAM) ne permet de gérer qu’un nombre limité d’utilisateurs avant que des ralentissements significatifs ne se fassent sentir.

2.3. Intégration avec d’autres services

• Approche modulaire
  Grâce à Django REST Framework, l’intégration avec d’autres services, qu’ils soient internes ou externes, est facilitée. Dans des secteurs tels que la fintech, la logistique ou encore la santé, cette capacité d’interconnexion est essentielle pour assurer un échange de données fluide entre diverses plateformes et outils.

• Approche monolithique
  Streamlit n’est pas conçu pour des interactions complexes entre le client et le serveur. Son architecture simplifiée limite la gestion des API et restreint la capacité d’intégration avec d’autres outils professionnels nécessitant des interactions avancées.

2.4. Sécurité et gestion des utilisateurs

• Approche modulaire
  Dans un environnement où la protection des données est un enjeu central, comme dans les secteurs bancaires ou médicaux, la sécurité est primordiale. Django intègre nativement des protections avancées contre les attaques courantes telles que les injections SQL, les attaques CSRF et XSS. Il permet également une gestion fine des utilisateurs et des permissions grâce à un système d’authentification robuste.

• Approche monolithique
  Streamlit dispose de mécanismes de base pour la protection des applications, mais n’est pas conçu pour gérer des infrastructures sécurisées avec de multiples niveaux d’authentification et de permissions. Cela le rend moins adapté aux contextes où la cybersécurité est une priorité absolue.

2.5. Maintenance et évolutivité

• Approche modulaire
  L’approche modulaire avec séparation frontend/backend assure une grande souplesse pour l’évolution du projet. Ajouter de nouvelles fonctionnalités ou remplacer des composants devient plus simple, ce qui garantit une maintenance efficace sur le long terme. Ce modèle est particulièrement pertinent dans les entreprises en forte croissance cherchant à faire évoluer leurs applications en fonction des besoins du marché.

• Approche monolithique
  Streamlit est plus adapté aux démonstrations et aux prototypes. Sa structure monolithique complique l’évolutivité et la maintenance, et des incompatibilités entre versions peuvent apparaître avec le temps, ce qui peut freiner les mises à jour et l’ajout de nouvelles fonctionnalités.

Pour résumer

Conclusion

Dans un cadre professionnel, où la robustesse, la scalabilité et la sécurité sont des critères primordiaux, l’approche combinant Django et Angular avec une API REST apparaît comme la solution la plus adaptée. Elle garantit non seulement une grande souplesse d’évolution, mais aussi une meilleure interopérabilité avec les outils et services externes. En revanche, si l’objectif est de développer un prototype rapidement, sans se soucier des contraintes liées à la montée en charge ou à la sécurité, Streamlit peut être une alternative intéressante, notamment pour des équipes cherchant à expérimenter et tester des concepts avant un déploiement à plus grande échelle.

Il est important de noter que ces deux approches ne sont pas mutuellement exclusives. Une stratégie judicieuse pourrait consister à utiliser Streamlit pour réaliser un Proof of Concept (POC) rapide et peu coûteux, permettant ainsi de valider la faisabilité du projet et son intérêt pour le marché. Si les tests s’avèrent concluants, une solution plus pérenne et robuste basée sur Django couplé à Angular pourrait alors être développée pour assurer une exploitation à long terme.

En définitive, le choix de l’architecture dépend largement des exigences du projet, de son contexte d’utilisation et des besoins en termes d’évolutivité et d’intégration avec des infrastructures existantes. À mesure que l’IA et les LLM continuent de s’imposer comme des technologies incontournables, disposer d’une solution adaptable et évolutive est plus que jamais un enjeu stratégique pour les entreprises.