Allo-IA — Assistant Vocal Téléphonique Inbound

Assistant vocal IA qui répond à un vrai numéro de téléphone et gère deux cas d'usage : prise de rendez-vous (vérifier, réserver, modifier, annuler) et support client (FAQ via RAG, tickets, escalade vers un humain).

✅ Projet complet et déployé en production : serveur temps réel sur Railway (EU West), dashboard sur Vercel, base Supabase, numéro Twilio français actif. Démo live : appeler le numéro, choisir sa langue (FR/EN), et converser.

Architecture

Appel entrant → menu de langue (DTMF, FR/EN) → annonce de transparence IA
             → Twilio Media Streams (WebSocket, μ-law 8kHz)
             → Serveur FastAPI (orchestration, asyncio)
             → Deepgram STT streaming (endpointing = fin de tour de parole)
             → Claude Haiku 4.5 (tool_use : RDV, RAG support, escalade,
               raccrochage — exécution SPÉCULATIVE sur les transcripts
               provisoires, effets de bord gelés jusqu'à confirmation)
             → TTS ElevenLabs par WebSocket stream-input (voix native par
               langue, prosodie continue, connexion pré-ouverte)
             → envoi cadencé au débit de lecture réel (AudioPacer)
             → Retour audio vers l'appelant — barge-in à tout moment

             → PostgreSQL (RDV, tickets, base de connaissances, call_logs)
             → API admin (lecture seule) → Dashboard Next.js

Le serveur temps réel (server/) maintient un WebSocket ouvert pendant toute la durée de chaque appel → Railway plutôt que du serverless. Le dashboard admin (dashboard/, Next.js, consultation seule) est déployé séparément sur Vercel et consomme l'API admin en lecture seule du serveur temps réel.

Décisions d'architecture & optimisation de la latence

Pipeline modulaire STT→LLM→TTS (plutôt que speech-to-speech natif) : chaque étage est observable, testable et remplaçable — le compromis est la latence, optimisée étage par étage. Latence moyenne par tour (silence confirmé → premier octet audio), mesurée sur appels téléphoniques réels :

Étape	Latence moyenne
Pipeline initial (HTTP par phrase, région US testée)	2468 ms
Retour EU West + interjections courtes + prompt caching	1426 ms
+ exécution spéculative + TTS WebSocket + pré-connexion	1071 ms ✅ (objectif < 1200 ms)

Les tours où la spéculation aboutit (transcript provisoire == final) descendent à 420-713 ms. Leviers principaux, dans l'ordre d'impact :

1. Exécution spéculative : la génération Claude démarre pendant que l'appelant parle encore (transcripts provisoires Deepgram) ; l'audio et les outils (réservations !) sont gelés jusqu'à la confirmation de fin de parole, avec rollback d'historique si la spéculation est démentie.
2. TTS WebSocket stream-input : premier octet à ~135 ms (vs ~240-390 ms en HTTP par phrase), prosodie continue sur toute la réponse, connexion suivante pré-ouverte en arrière-plan.
3. AudioPacer : l'envoi est cadencé au débit de lecture réel (8000 o/s) — indispensable au barge-in : sans lui, une longue réponse est déjà entièrement dans le buffer Twilio quand l'appelant tente de couper.
4. Interjection courte en ouverture de réponse ("D'accord.") : le TTS démarre dès la première ponctuation pendant que la suite se génère.
5. Prompt caching (system + outils) et région serveur mesurée (EU West bat US East pour ce compte, contrairement à l'intuition — mesuré).

Le réalisme conversationnel : barge-in avec mémoire des interruptions (l'agent sait ce qu'il a eu le temps de dire), relances naturelles variées pendant les recherches, marqueurs oraux légers, jamais plus de trois créneaux énoncés d'affilée, et raccrochage par l'agent en fin de conversation (outil end_call).

Métriques

• Latence moyenne par tour : 1071 ms (objectif < 1200 ms) ; tours avec spéculation réussie : 420-713 ms
• Campagne de scénarios : 16/16 réussis (100 %, objectif > 80 %) — rejouée avant chaque évolution du prompt
• 123 tests unitaires et d'intégration
• Appels réels de bout en bout validés : prise de RDV avec négociation et changements d'avis, questions support via base de connaissances, ticket pour question hors base, refus de double réservation avec proposition d'alternatives, raccrochage automatique

Limites connues

• La reconnaissance vocale reste sensible aux noms propres ("Ganivet" → "Ganillet"), aux accents et au bruit de fond ; un bruit peut produire un micro-tour parasite.
• La voix la plus expressive d'ElevenLabs (eleven_v4_turbo) n'est pas disponible sur leur WebSocket : le projet privilégie la continuité de prosodie et la latence (eleven_flash_v2_5 + session continue).
• Le modèle peut glisser sur une confirmation d'horaire (confondre 14h et 14h30) — l'appelant peut toujours corriger, et la validation côté outil empêche toute double réservation.
• La base de connaissances de démo est volontairement minimale (6 entrées) ; le retrieval lexical (pondération IDF) suffira à cette échelle, le backend pgvector du projet RAG se branche derrière la même interface au-delà.

Transparence & conformité

• L'appelant est informé dès le décroché qu'il parle à un assistant IA et que l'appel est transcrit (obligations légales FR / RGPD).
• Escalade humaine disponible à tout moment ("passez-moi quelqu'un").
• Confirmation orale avant toute action engageante (réservation, annulation).

Développement local

cd server
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env   # remplir les clés
uvicorn app.main:app --reload

Exposer le serveur à Twilio en dev : ngrok http 8000, puis configurer le webhook Voice du numéro Twilio sur https://<ngrok>/voice et PUBLIC_HOST dans .env sur l'hôte ngrok.

Tests

cd server && pytest

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