Maida

La Vision

En 2024, avec l'explosion de l'IA générative (ChatGPT, Claude), je voulais explorer la prochaine frontière : les assistants vocaux intelligents.

Objectif : créer un assistant capable de comprendre et répondre naturellement en voix, avec empathie et contexte.

L'Inspiration

Inspiré par :

Siri/Alexa : Assistants vocaux grand public (limités en IA)
ChatGPT Voice : Démonstration du potentiel conversationnel
Her (film) : Vision d'une IA empathique et naturelle

Le Défi Personnel

Maîtriser une stack technique complexe :

Speech-to-Text (reconnaissance vocale)
IA Conversationnelle (Claude/GPT)
Text-to-Speech (synthèse vocale)
Gestion d'état conversationnel

🔊

Démo Audio

Écoutez Maida en action

💡 Fichier audio à ajouter : media/maida-demo.mp3

Défis Techniques

Latence : Réduire le délai entre question vocale et réponse (< 2 secondes)
Reconnaissance Vocale : Comprendre accents, débit variable, bruits de fond
Naturalité : Générer des réponses vocales qui sonnent humaines
Contexte : Maintenir le fil de la conversation sur plusieurs tours
Interruptions : Gérer les cas où l'utilisateur coupe l'IA

Défis UX

Feedback Visuel : Indiquer clairement quand l'IA écoute/parle/réfléchit
Onboarding : Expliquer les capacités sans manuel
Erreurs : Gérer élégamment les incompréhensions
Privacy : Rassurer sur l'enregistrement vocal

Défis IA

Prompt Engineering : Créer une personnalité cohérente pour Maida
Memory Management : Stocker contexte conversationnel
Tone Control : Adapter le ton selon la situation

"L'objectif n'était pas de créer un assistant parfait, mais d'apprendre les contraintes réelles de l'IA vocale."

— Réflexion sur le projet

Architecture Technique

1. Speech-to-Text (STT)

Whisper API (OpenAI) Web Audio API

Capture Audio : Navigateur (getUserMedia API)
Transcription : Whisper API (précision 95%+)
Langues : Support multilingue (FR, EN, ES, etc.)

2. IA Conversationnelle

Claude Sonnet 4 OpenAI GPT-4

Modèle Principal : Claude Sonnet 4 (empathie, nuance)
Système Prompt : Personnalité Maida (amicale, serviable, concise)
Context Window : Mémorisation 10 derniers tours
Functions : Actions (météo, agenda, rappels)

3. Text-to-Speech (TTS)

ElevenLabs Google Cloud TTS

Voix : ElevenLabs (voix féminine naturelle)
Expressivité : Contrôle de l'intonation
Streaming : Lecture pendant génération (réduit latence perçue)

Interface Utilisateur

Design Minimaliste : Focus sur l'interaction vocale
États Visuels : Animations pour écoute/réflexion/parole
Transcription Live : Affichage texte de la conversation
Bouton Push-to-Talk : Contrôle manuel optionnel

Fonctionnalités

Conversation Naturelle : Questions de suivi, changements de sujet
Mémoire de Session : Contexte maintenu pendant la conversation
Actions Pratiques : Météo, actualités, calculs
Personnalisation : Ton et personnalité ajustables

3

APIs Intégrées

< 2s

Latence Moyenne

95%+

Précision STT

100%

Développé en Solo

Compétences Acquises

Voice Tech : Pipeline complet STT → LLM → TTS
IA Générative : Claude 4, GPT-4, prompt engineering avancé
Web Audio API : Capture et manipulation audio navigateur
Streaming : Réponses en temps réel (réduit latence)
State Management : Contexte conversationnel complexe

Ce Que J'ai Appris

L'IA vocale est plus difficile qu'il n'y paraît : Latence, bruits, contexte sont des défis majeurs
Le ton compte autant que le contenu : Une réponse correcte mais mal intonée échoue
L'UX vocale est différente : Pas de visuels, tout doit être clair à l'oral
Le streaming change tout : Perception de rapidité > rapidité réelle

"Maida m'a appris que l'IA conversationnelle ne se résume pas à brancher une API. C'est un art qui allie tech, design et psychologie."

— Bilan projet

Pertinence Pour Voxia

Maida démontre :

Expertise IA de Pointe : Intégration Claude 4, GPT-4, Whisper, ElevenLabs
Innovation Mindset : Explorer les technologies émergentes (voice AI)
UX Thinking : Concevoir des expériences conversationnelles
Autonomie Technique : Capable de prototyper des solutions complexes

Pour un consultant chez Voxia, cela se traduit par :

Capacité à conseiller clients sur l'IA conversationnelle
Compréhension des contraintes réelles (pas juste hype)
Aptitude à prototyper rapidement des proof of concepts
Vision sur les tendances émergentes (voice commerce, assistants métiers, etc.)

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Le Contexte