L'architecture exacte de mon assistant IA local, type Jarvis. Les 5 briques, le stack que j'utilise, les pièges qui m'ont coûté des jours — et la checklist pour le construire en un week-end.
Tu as vu mes vidéos de Roboto : un assistant qui m'écoute, se souvient, affiche des trucs à l'écran, gère même mes réseaux sociaux. La question qui revient le plus : « comment t'as fait ? »
Voici la réponse complète, sans bullshit. Pas un teaser : la vraie carte. Lis-la jusqu'au bout — à la fin, si tu veux la base déjà codée plutôt que de tout refaire toi-même, je te montre où la récupérer.
Laisse ton email : je t'envoie le PDF (pratique à relire) + les prochaines briques que j'ajoute. Zéro spam, désinscription en un clic.
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C'est là que tu parles/écris et que l'assistant t'affiche ses réponses + des visuels. Léger, rapide, à toi. Le cœur, c'est une simple connexion temps réel (WebSocket) entre ta page et un petit serveur local : tu envoies, il répond, l'écran réagit.
Le piège : vouloir un framework lourd. Une page + un canvas suffisent. Le « waouh » vient de l'animation, pas de la stack.
C'est lui qui comprend et répond. L'astuce qui change tout : rester compatible « API OpenAI ». DeepSeek, et la plupart des fournisseurs, parlent ce même format — donc tu peux changer de moteur en une ligne, sans réécrire ton assistant.
Le piège : coder en dur le fournisseur. Tu te retrouves prisonnier d'un prix ou d'un quota. Abstrais dès le début.
Sans mémoire, c'est un perroquet. Tu stockes deux choses : l'historique des échanges, et les faits importants (décisions, préférences, projets). Avant chaque réponse, tu réinjectes le contexte pertinent. Résultat : il ne te redemande plus ce qu'il sait déjà, et il s'améliore avec le temps.
Le piège : tout réinjecter. Trop de contexte = lent et cher. Tu sélectionnes ce qui compte (les faits, les derniers échanges), pas tout l'historique.
Tu parles, il écoute ; il répond à voix haute. Deux briques : la transcription (STT) et la synthèse (TTS). En cloud (le plus simple) ou en local et gratuit avec un moteur comme Piper. Le secret : que ça reste optionnel, jamais un blocage. Le texte doit toujours marcher seul.
Le piège : rendre la voix obligatoire. Le jour où le micro déconne, ton assistant est mort. Voix = bonus, pas dépendance.
C'est ce qui fait le « waouh » Jarvis : un orbe/visage qui réagit, des cartes, des graphes qui apparaissent pendant qu'il répond. C'est 80 % de l'effet pour 20 % du travail — mais c'est la brique que tout le monde oublie, et c'est elle qui rend tes vidéos virales.
Le piège : la garder pour la fin « quand tout le reste sera parfait ». Fais-en un peu tôt : c'est ce qui te donne envie de continuer.
Tu veux la méthode complète, pas juste la carte ?
Le guide t'explique chaque brique pas à pas — avec les 6 prompts exacts à coller dans Claude Code.
Voir le guide — 19 €Pas de théorie — voici les choix concrets derrière Roboto. Tout est remplaçable, mais ça, c'est ce qui tourne chez moi.
| Brique | Ce que j'utilise | Coût |
|---|---|---|
| Cockpit | Page web + canvas, serveur local léger, WebSocket | gratuit |
| Cerveau | API compatible OpenAI — OpenAI ou DeepSeek | ta clé |
| Mémoire | SQLite en local (un seul fichier) | gratuit |
| Voix | STT cloud + TTS Piper en local | gratuit* |
| Visuels | Canvas animé (orbe + ondes), cartes dynamiques | gratuit |
*La transcription en cloud coûte quelques centimes ; la synthèse Piper est 100 % gratuite et locale.
Voici lesquels, pour que tu les voies venir. Le comment exact — la solution qui tient vraiment en conditions réelles — je l'ai déjà câblé dans le pack.
Coche au fur et à mesure. En un week-end concentré, les briques 1‑2‑3 sont jouables.
Soyons clairs : tu n'as pas besoin de savoir coder pour suivre ce blueprint. Des outils comme Claude Code (Anthropic) ou Codex (OpenAI) ouvrent ton projet, comprennent tout le code, et écrivent/corrigent à ta place — tu décris ce que tu veux en français, ils le font. C'est exactement comme ça que j'ai construit Roboto. Quelques règles qui changent tout :
Ton ChatGPT ou ton Claude te connaît déjà : tes projets, tes goûts, tes décisions. Tu peux exporter tout ça en un fichier — classé par faits et par date. Utile tout de suite : pour passer de ChatGPT à Claude (ou l'inverse) sans rien perdre. Et plus tard, c'est exactement ce qui initialise la mémoire de Roboto — il te connaît dès le 1ᵉʳ message au lieu de partir d'une page blanche.
Ouvre ChatGPT ou Claude et colle ce prompt :
Exporte TOUT ce que tu sais sur moi dans un seul fichier Markdown (.md). Règles : - Une ligne = un fait court et vérifiable (pas de paragraphes). - Classe par THÈME (identité, travail, projets, préférences, relations, objectifs, santé, outils…), et dans chaque thème par DATE quand tu la connais. - Mets absolument TOUT : préférences, décisions, personnes, dates, chiffres, habitudes, ce que j'aime et ce que je déteste. - N'invente rien. Si un fait est incertain, ajoute « (à confirmer) ». - Ne discute pas, ne pose aucune question : produis directement le fichier complet, et n'oublie rien. Format de chaque ligne : - [AAAA-MM-JJ] le fait.
Garde le fichier obtenu : avec le pack, tu le déposes dans app/backend/data/memory_seed.md et Roboto te connaît instantanément (étapes dans le guide MEMOIRE.md du pack).
Ce blueprint, c'est la carte. Mais entre la carte et le territoire, il y a les détails qui prennent du temps : faire tenir les 5 briques ensemble, gérer la mémoire proprement, rendre le cockpit fluide, brancher les réseaux sociaux… Moi, ça m'a pris des semaines d'essais — les pièges ci-dessus, je les ai tous mangés.
J'ai écrit Roboto — Le Guide : 23 pages, 11 chapitres, l'architecture réelle de Roboto démontée pièce par pièce, le workflow Claude Code, et les 6 prompts prêts à copier-coller — du fichier de règles au visage de ton agent. PDF immédiat, accès à vie, mises à jour offertes.
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