Bien démarrer avec les LangChain Document Loaders : guide étape par étape (mise à jour 2025)

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Akira Sakamoto

Updated on 15/11/2025

LangChain a beaucoup évolué depuis 2023. Si vous explorez le Retrieval-Augmented Generation (RAG), construisez des applications de chat, ou intégrez des connaissances externes dans des pipelines LLM, les Document Loaders sont désormais l’un des composants les plus importants.

Ce guide vous donne une compréhension claire, précise et moderne du fonctionnement des LangChain Document Loaders (version 2025), de la bonne façon de les utiliser et de la manière de construire des applications réelles par-dessus.

Qu’est-ce que LangChain ?

LangChain est un framework conçu pour aider les développeurs à construire des applications propulsées par des LLM à l’aide d’outils comme :

• Document Loaders
• Text Splitters
• Vector Stores
• Retrievers
• Runnables & LCEL (LangChain Expression Language)

Dans le LangChain moderne (0.1–0.2+), le pipeline pour construire des applications ressemble à ceci :

Load → Split → Embed → Store → Retrieve → Generate

Les Document Loaders gèrent la toute première étape :
amener du contenu réel dans des objets “Document” compatibles avec les LLM.

Que sont les LangChain Document Loaders ?

Un Document LangChain possède deux champs :

{
  "page_content": "<raw text>",
  "metadata": {...}
}

Les Document Loaders convertissent des sources externes — fichiers, URLs, APIs, PDFs, CSV, transcriptions YouTube — en une liste d’objets Document.

Exemple : charger un fichier .txt

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
 
loader = TextLoader("./data/sample.txt")
docs = loader.load()

Résultat :

{
    "page_content": "Welcome to LangChain!",
    "metadata": { "source": "./data/sample.txt" }
}

Types de Document Loaders dans LangChain

LangChain fournit des dizaines de loaders, mais ils se classent en trois grandes catégories.

1. Transform Loaders (formats de fichiers locaux)

Chargent des fichiers structurés ou non structurés :

Exemple CSV (import moderne)

from langchain_community.document_loaders import CSVLoader
 
loader = CSVLoader("./data/data.csv")
docs = loader.load()

Chaque ligne du CSV devient un Document.

Parmi les autres transform loaders :

• PyPDFLoader
• JSONLoader
• Docx2txtLoader
• UnstructuredFileLoader
• PandasDataFrameLoader

2. Loaders pour jeux de données publics ou services web

Ils récupèrent du texte directement depuis des sources en ligne.

Exemple Wikipedia

from langchain_community.document_loaders import WikipediaLoader
 
loader = WikipediaLoader("Machine_learning")
docs = loader.load()

3. Loaders pour sources propriétaires / authentifiées

Utilisés pour des services internes tels que :

• APIs d’entreprise
• CMS interne
• Bases de données SQL
• SharePoint
• Slack
• Gmail

Ils nécessitent des identifiants et souvent des loaders personnalisés.

Rôle des Document Loaders dans un pipeline RAG moderne

Les Document Loaders chargent uniquement du texte brut.
Ils ne :

• génèrent pas d’embeddings
• ne créent pas de “chains”
• ne produisent pas de “memory vectors”

(C’est une confusion fréquente.)

Pipeline correct :

Loader → Splitter → Embeddings → Vector Store → Retriever → LLM

Exemple avec un PDF :

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Chroma
 
loader = PyPDFLoader("file.pdf")
docs = loader.load()
 
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
chunks = splitter.split_documents(docs)
 
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = Chroma.from_documents(chunks, embeddings)

Cas d’usage des LangChain Document Loaders modernes

Exemple 1 : chargement et découpage de fichiers pour l’indexation

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
 
loader = TextLoader("article.txt")
docs = loader.load()
 
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=800, chunk_overlap=150
)
chunks = splitter.split_documents(docs)

Exemple 2 : ingestion de CSV pour l’exploration de données

from langchain_community.document_loaders import CSVLoader
 
loader = CSVLoader("data.csv")
docs = loader.load()
 
for doc in docs:
    print(doc.page_content)

Exemple 3 : charger des transcriptions YouTube (version correcte 2025)

from langchain_community.document_loaders import YoutubeLoader
 
loader = YoutubeLoader.from_youtube_url(
    "https://www.youtube.com/watch?v=O5nskjZ_GoI",
    add_video_info=True
)
docs = loader.load()

Aucun tokenizer ou modèle manuel n’est nécessaire — LangChain gère uniquement le chargement du texte.

Exemple 4 : Pandas DataFrame → Documents

from langchain_community.document_loaders import DataFrameLoader
 
loader = DataFrameLoader(dataframe, page_content_column="text")
docs = loader.load()

Applications concrètes avec les LangChain Document Loaders

Voici trois exemples utiles et modernes.

Construire une application de questions-réponses type ChatGPT sur PDF (RAG moderne)

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings, ChatOpenAI
from langchain_community.vectorstores import Chroma
 
# 1. Load
pages = PyPDFLoader("./SpaceX.pdf").load()
 
# 2. Split
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, overlap=150)
chunks = splitter.split_documents(pages)
 
# 3. Embed & store
db = Chroma.from_documents(chunks, OpenAIEmbeddings())
 
# 4. Ask questions
retriever = db.as_retriever()
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4.1")
 
from langchain.chains import RetrievalQA
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=retriever)
 
qa.run("Summarize the mission in 3 bullet points.")

Construire une application de QA sur transcription YouTube

loader = YoutubeLoader.from_youtube_url(url)
docs = loader.load()
 
chunks = RecursiveCharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoder().split_documents(docs)
db = Chroma.from_documents(chunks, OpenAIEmbeddings())
 
qa.run("Explain the main argument of this video")

Construire un chatbot de QA sur site web (via sitemap)

from langchain_community.document_loaders.sitemap import SitemapLoader
 
loader = SitemapLoader("https://docs.chainstack.com/sitemap.xml")
docs = loader.load()

Appliquez ensuite le même pipeline chunk → embed → retrieve → chat que pour PDF/YouTube.

Conclusion

Les LangChain Document Loaders sont la base de tout workflow RAG. Ils vous permettent de :

• Charger des données depuis n’importe quelle source
• Normaliser le texte dans un format Document cohérent
• Construire des jeux de données prêts pour la recherche
• Activer le chat, le résumé et la QA sur vos propres contenus

Avec des loaders à jour et les bons patterns LangChain 2025, vous pouvez construire des applications d’IA puissantes par-dessus des PDFs, sites web, vidéos YouTube, CSV, et plus encore.

FAQ

Qu’est-ce qu’un LangChain Document Loader ?
Un Document Loader convertit des fichiers, URLs, APIs et autres sources en objets Document LangChain pour un usage en aval.

Les Document Loaders créent-ils des embeddings ou des index ?
Non. Les loaders chargent uniquement du texte brut. Les embeddings et l’indexation sont des étapes séparées.

Quel loader utiliser pour les PDFs ?
PyPDFLoader est le choix le plus fiable pour l’extraction de texte dans LangChain.

Comment fonctionnent les loaders YouTube ?
Ils récupèrent les transcriptions via l’API YouTube ou les sous-titres communautaires, et renvoient une transcription texte sous forme de Document.