Créer des assistants vocaux intelligents multilingues avec Vapi : la stratégie API-First

L’IA vocale n’est plus un rêve futuriste : c’est une réalité actuelle qui transforme les interactions clients.

Des plateformes comme Vapi sont à l’avant-garde, simplifiant la création d’assistants vocaux sophistiqués. Mais à mesure que vos besoins évoluent, en particulier en matière de support multilingue, la manière dont vous concevez et gérez ces assistants devient cruciale.

Aujourd’hui, nous allons explorer une stratégie robuste pour créer des assistants vocaux multilingues avec Vapi, en mettant l’accent sur les avantages d’une approche API-first, souvent préférable pour les développeurs.

Deux approches pour créer des assistants Vapi : Dashboard vs API

1. Le dashboard Vapi : Une interface web conviviale. Elle est idéale pour :

• Lancer rapidement vos premiers assistants.
• Visualiser les configurations.
• Tester et itérer lors des phases initiales.

2. L’API REST de Vapi : Une interface programmable permettant de gérer vos assistants via des requêtes HTTP. C’est l’approche que je recommande, notamment pour les projets complexes ou évolutifs.

Pourquoi je privilégie l’approche API-First :

Même si le dashboard est pratique, l’API offre des avantages incomparables pour un développement sérieux :

• Contrôle de version (Git) : Considérez la configuration de vos assistants comme du code. Suivez les modifications, revenez à des versions antérieures et collaborez efficacement.
• Reproductibilité et automatisation : Déployez les mêmes assistants sur plusieurs environnements (dev, préprod, prod) ou pour différents clients à l’aide de scripts. Intégrez-les dans des pipelines CI/CD.
• Scalabilité : Vous devez gérer des dizaines ou des centaines d’assistants légèrement différents ? L’API rend cela gérable, contrairement à un dashboard qui deviendrait vite encombrant.
• Configuration dynamique : Créez des assistants dont la configuration est générée à partir de bases de données, de fichiers externes ou d'autres systèmes.
• Outils personnalisés : Développez vos propres outils ou scripts internes autour de la gestion des assistants.

Pour un système multilingue, qui implique souvent plusieurs agents spécialisés, ces bénéfices sont encore plus significatifs.

La stratégie : une “Squad” d’assistants multilingues spécialisés

Plutôt que de créer un assistant unique et complexe gérant plusieurs langues et une logique métier étendue, notre stratégie repose sur une équipe d’agents spécialisés collaborant dans une “Squad” Vapi.

Voici le détail :

1. L’assistant détecteur de langue :

• Rôle : Un assistant léger, centré sur une seule tâche.
• Mission : Accueillir l’appelant et identifier sa langue préférée (ex. : « For English, say English. Pour le français, dites Français. »).
• Il ne gère aucune autre logique métier.

2. Assistants spécifiques à une langue (ex. : agent anglais, agent français) :

• Rôle : Des assistants complets, chacun dédié à une langue.
• Mission : Gérer toutes les interactions avec l’utilisateur dans leur langue respective (ex. : répondre aux FAQ, prendre des rendez-vous pour une clinique dentaire). Chacun a ses propres prompts, voix et outils spécifiques à la langue.

3. La Vapi Squad :

• Rôle : L’orchestrateur. Une Squad dans Vapi regroupe plusieurs assistants et définit comment les appels sont routés ou transférés entre eux.
• Flux : L’appel entrant est d’abord traité par l’assistant détecteur de langue.
• En fonction de la réponse de l’utilisateur, Vapi (via la configuration de la Squad) transfère intelligemment l’appel vers l’assistant linguistique approprié (ex. : l’agent anglais si l’utilisateur choisit l’anglais).

Visualisation du flux :

Cette approche modulaire permet de garder la logique de chaque assistant simple et ciblée, facilitant ainsi la construction, les tests et la maintenance du système global.

Aperçu : création d’un assistant via l’API

Voici un extrait Python simplifié montrant comment créer un assistant avec l’API de Vapi. Cela illustre le concept de base avant d’explorer un système plus complet.

import requests
import os
import json

# Load your Vapi API Key (best practice: use environment variables)
# For this example, ensure VAPI_API_KEY is set in your environment.
VAPI_API_KEY = os.getenv("VAPI_API_KEY")
VAPI_BASE_URL = "https://api.vapi.ai"

if not VAPI_API_KEY:
    raise ValueError("Please set the VAPI_API_KEY environment variable.")

def create_simple_assistant(name: str, system_prompt: str, first_message: str):
    """
    Creates a very basic assistant using the Vapi API.
    """
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {VAPI_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    payload = {
        "name": name,
        "model": {
            "provider": "openai",  # Or your preferred provider
            "model": "gpt-3.5-turbo", # Or your preferred model
            "messages": [
                {
                    "role": "system",
                    "content": system_prompt
                }
            ]
        },
        "voice": { # Example: Vapi's built-in voice
            "provider": "vapi",
            "voiceId": "maya" # A default Vapi voice
        },
        "firstMessage": first_message,
        # Add other minimal required fields or desired configurations
        # "transcriber": {...},
        # "serverUrl": "...",
    }

    try:
        response = requests.post(f"{VAPI_BASE_URL}/assistant", headers=headers, json=payload)
        response.raise_for_status()  # Raises an HTTPError for bad responses (4XX or 5XX)
        
        assistant_data = response.json()
        print(f"Assistant '{name}' created successfully!")
        print(json.dumps(assistant_data, indent=2))
        return assistant_data
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error creating assistant '{name}': {e}")
        if hasattr(e, 'response') and e.response is not None:
            try:
                print("Response content:", e.response.json())
            except json.JSONDecodeError:
                print("Response content (not JSON):", e.response.text)
        return None

if __name__ == "__main__":
    # Example usage:
    my_assistant = create_simple_assistant(
        name="MySimpleAPIAssistant",
        system_prompt="You are a helpful assistant.",
        first_message="Hello, how can I help you today?"
    )
    # You can then find this assistant in your Vapi dashboard!

Ce snippet utilise la bibliothèque requests en Python pour envoyer une requête POST à l’endpoint /assistant de Vapi. Le payload définit la configuration de base de notre nouvel assistant.

J’ai conçu un projet Python complet illustrant exactement cette stratégie. Il inclut un client Vapi plus robuste, des couches de services pour gérer les assistants et les squads, et des fichiers de configuration clairs.

➡️ Explorez le code source complet sur GitHub : https://github.com/bssoufo/vapi-multilingual-voice-assistant

Conclusion

La création d’assistants vocaux sophistiqués — et plus encore multilingues — tire pleinement parti d’une approche API-first basée sur le code. L’API de Vapi, combinée à une stratégie claire comme celle des agents spécialisés en Squad, donne aux développeurs les moyens de construire des solutions vocales robustes, évolutives et maintenables.

En gérant vos assistants comme du code, vous accédez à un nouveau niveau de contrôle et d’efficacité.

Prêt à aller plus loin ou besoin d’aide pour créer votre assistant vocal sur mesure ?

Consultez le projet GitHub !

Bon développement !