Utiliser Flowise avec des modèles open source hébergés dans l’UE

Flowise est un outil visuel open source pour construire des applications de modèles de langage. Vous glissez des nœuds sur un canevas pour créer des chatflows, fondés sur des composants LangChain, et des agentflows avec plusieurs agents, outils, conditions et validation humaine. Les flows terminés s’intègrent sous forme de widget de chat ou s’appellent via une API. Flowise s’auto-héberge avec Node.js ou Docker, ou s’utilise en service cloud.

Les modèles de chat sont des nœuds du canevas. Flowise documente les URL de base personnalisées de ses nœuds ChatOpenAI pour dialoguer avec tout service compatible OpenAI, et le nœud ChatOpenAI Custom accepte n’importe quel nom de modèle. Ensemble, ils relient vos flows à inference.eu.

Créez un identifiant OpenAI API qui contient votre clé inference.eu. Flowise chiffre les identifiants et permet de les réutiliser dans tous les flows. Ajoutez ensuite le nœud ChatOpenAI Custom, connectez l’identifiant et saisissez l’identifiant du modèle inference.eu dans Model Name.

Dans Additional Parameters, réglez Base Path sur l’URL de base d’inference.eu terminée par /v1. Le nœud ChatOpenAI standard dispose aussi d’un champ Base Path, mais sa liste de modèles reprend les noms d’OpenAI : ChatOpenAI Custom est donc plus simple. Les nœuds d’agentflow permettent de choisir ChatOpenAI Custom comme modèle de la même façon.

Pour les chatbots conversationnels et les chaînes de recherche documentaire, gpt-oss-120b répond vite et garde le widget de chat réactif. Pour les agents à outils et les agentflows en plusieurs étapes, choisissez kimi-k3 ou glm-5.3, qui produisent des appels d’outils fiables et gèrent les longs contextes.

Les flows RAG qui répondent à partir de longs documents tirent parti de glm-5.3 ou kimi-k3. Pour les flows qui génèrent ou relisent du code, utilisez qwen3-coder-480b-a35b-instruct. Chaque nœud de modèle est indépendant : un agentflow peut router avec un modèle rapide et répondre avec un plus puissant, le tout sur inference.eu.

Une erreur 401 signifie que l’identifiant contient une mauvaise clé. Une erreur 404 vient le plus souvent d’un Base Path vide, sans /v1 ou avec un chemin en trop ; si Base Path est vide, le nœud appelle OpenAI avec votre clé inference.eu et échoue. « Model not found » signifie que Model Name diffère de l’identifiant inference.eu.

Si un agent à outils répond sans appeler d’outils, choisissez un modèle aux appels d’outils plus solides. Si le streaming n’apparaît pas dans le panneau de chat, vérifiez que Streaming est activé sur le nœud. Un Flowise auto-hébergé peut bloquer des hôtes sortants via sa liste d’exclusion HTTP : vérifiez que l’hôte d’inference.eu n’y figure pas.

Avec Base Path réglé sur inference.eu, les messages, documents récupérés et résultats d’outils que vos flows envoient au modèle sont traités dans des centres de données de l’UE et ne servent jamais à l’entraînement. Nous signons un accord de sous-traitance au titre de l’article 28 du RGPD, publions la liste de nos sous-traitants et facturons en euros.

Flowise conserve flows, identifiants et historiques de chat dans sa propre base. Auto-hébergez-le dans l’UE pour en garder la maîtrise, et réglez DISABLE_FLOWISE_TELEMETRY=true pour désactiver la télémétrie d’usage anonyme. Les embeddings, bases vectorielles et outils de vos flows utilisent leurs propres fournisseurs : choisissez des options hébergées dans l’UE.