Le 8 juillet 2026, LangChain (le framework de référence pour construire des agents IA) et NVIDIA ont annoncé NemoClaw, un blueprint open source pour bâtir, évaluer et déployer des systèmes d'agents en entreprise. L'argument choc : un coût d'inférence jusqu'à 10 fois inférieur à la meilleure alternative.
Pour RedArrow, dont le métier est justement d'industrialiser des agents IA en production, ce n'est pas une annonce parmi d'autres. C'est une pièce d'infrastructure qui accélère exactement ce que nous faisons pour nos clients.
NemoClaw, c'est quoi
NemoClaw n'est pas un modèle, c'est une architecture de référence, ouverte, qui assemble trois briques :
- NVIDIA Nemotron 3 Ultra : un modèle open-weight de haut niveau, la couche d'intelligence.
- LangChain Deep Agents : le harness qui orchestre la planification, l'usage d'outils, la mémoire et l'exécution des tâches.
- NVIDIA OpenShell : un runtime d'exécution sécurisé et gouverné pour le déploiement.
Point crucial : l'entreprise garde le contrôle de ses composants propriétaires, à savoir la mémoire de l'agent, les workflows, les poids du modèle et les données de tuning. C'est une base ouverte que l'on adapte, pas une boîte noire.
Trois couches : le modèle, l'orchestration des agents, et le runtime sécurisé. Chacune reste sous votre contrôle.
Le chiffre qui compte : 10 fois moins cher
L'annonce s'appuie sur un résultat concret. Associé au harness Deep Agents, Nemotron 3 Ultra obtient un score de 0,86 sur les benchmarks d'évaluation de LangChain, pour un coût d'inférence de 4,48 $. Le modèle concurrent le plus proche coûte 43,48 $ pour un résultat équivalent, soit un rapport de près de 10 pour 1.
Le plus intéressant, c'est la méthode : LangChain n'a pas ré-entraîné le modèle. Ils ont optimisé le cadre qui l'entoure, les system prompts, les descriptions d'outils, le middleware et les traces d'exécution. Comme le résume Harrison Chase, PDG de LangChain : « la mémoire, l'usage d'outils, l'évaluation et le comportement du modèle se renforcent quand les équipes peuvent les régler ensemble. »
C'est une leçon qu'on connaît bien : la performance d'un agent ne tient pas qu'au modèle, mais à toute l'ingénierie autour.
Un écosystème déjà prêt pour la production
NemoClaw n'arrive pas seul. Il s'accompagne d'un réseau de partenaires qui couvre toute la chaîne de mise en production :
- EY pour le déploiement et l'implémentation en entreprise,
- Baseten et Fireworks pour servir l'inférence,
- Together AI, Nebius, Crusoe et DeepInfra parmi les plateformes où le modèle est disponible.
Jensen Huang, PDG de NVIDIA, résume l'ambition sans détour : « les super-agents sont arrivés. Chaque entreprise peut construire des agents sur mesure qui comprennent son activité. »
Un blueprint ouvert et un écosystème de production font tomber la barrière d'entrée des agents d'entreprise.
Ce que ça change pour vous (et pour RedArrow)
Jusqu'ici, industrialiser un agent d'entreprise demandait de tout assembler soi-même : le modèle, l'orchestration, la mémoire, l'évaluation, le déploiement sécurisé. NemoClaw fournit une trame éprouvée pour tout cela, ouverte et 10 fois moins chère à faire tourner.
Deux conséquences directes :
- Le seuil de rentabilité des agents baisse encore. Après la chute du prix des modèles (voir Claude Opus 5 à moitié prix), c'est maintenant le coût d'inférence de toute la pile qui plonge. Des cas d'usage hier trop coûteux deviennent viables.
- La souveraineté reste possible. Nemotron 3 Ultra étant open-weight, on peut faire tourner la pile sur une infrastructure maîtrisée, sans envoyer vos données à un tiers, dans la lignée de ce qu'on décrivait pour les modèles open-weight souverains. Et le runtime sécurisé OpenShell répond en partie aux risques qu'on a détaillés sur le prompt injection.
Notre avis chez RedArrow
NemoClaw est un signal fort : l'industrialisation des agents IA sort de l'artisanat. Un blueprint ouvert, soutenu par LangChain et NVIDIA, avec un écosystème de partenaires et un coût divisé par dix, c'est la maturité qui arrive.
Mais attention au malentendu : un blueprint n'est pas un produit fini, c'est une fondation. La valeur, elle, reste dans l'adaptation à votre métier, vos données, vos process, vos contraintes de sécurité et de conformité. Assembler les briques, les régler ensemble, les brancher sur votre système d'information et garantir que ça tienne en production : c'est précisément notre travail.
Autrement dit, NemoClaw ne nous remplace pas, il nous outille. Il nous permet d'aller plus vite et moins cher pour livrer des agents IA réellement exploitables. Si vous voulez passer du POC à la production sans exploser votre budget, parlons-en.
Le coût par agent baisse, mais la valeur reste dans le raccordement au système d'information. C'est le sujet de notre page intégrer un agent IA à votre CRM et votre ERP.
FAQ
Qu'est-ce que le blueprint NemoClaw de LangChain et NVIDIA ? C'est une architecture de référence open source pour construire, évaluer et déployer des agents IA en entreprise. Elle combine le modèle open-weight NVIDIA Nemotron 3 Ultra, le harness LangChain Deep Agents et le runtime sécurisé NVIDIA OpenShell, avec un coût d'inférence jusqu'à 10 fois inférieur.
En quoi NemoClaw coûte-t-il 10 fois moins cher ? Sur les benchmarks de LangChain, Nemotron 3 Ultra avec Deep Agents atteint un score de 0,86 pour 4,48 $ d'inférence, contre 43,48 $ pour le concurrent le plus proche. Le gain vient de l'optimisation du cadre agentique (prompts, outils, middleware) autour d'un modèle open-weight, pas d'un ré-entraînement.
Peut-on l'utiliser en gardant ses données en interne ? Oui. Le modèle Nemotron 3 Ultra est open-weight et l'architecture est conçue pour que l'entreprise garde le contrôle de sa mémoire d'agent, de ses workflows et de ses données. RedArrow peut déployer cette pile sur une infrastructure maîtrisée, sans sortie de données vers un tiers.
Sources : PR Newswire, LangChain, NVIDIA Blog.
