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Le Blueprint Roboto

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.

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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.

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Laisse ton email : je t'envoie le PDF (pratique à relire) + les prochaines briques que j'ajoute. Zéro spam, désinscription en un clic.

1 · Cockpit interface locale 2 · Cerveau LLM (clé API) 3 · Mémoire SQLite local 4 · Voix STT + TTS 5 · Visuels cockpit vivant

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Roboto en action

Les 5 briques d'un Jarvis local

1

L'interface — le cockpit

→ une page web qui tourne en local (rien à héberger)

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.

2

Le cerveau — un LLM

→ tu branches une clé (OpenAI ou DeepSeek)

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.

3

La mémoire

→ stockage local (SQLite) des échanges + des faits

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.

4

La voix — optionnelle

→ transcription (parole→texte) + synthèse (texte→voix)

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.

5

Le « vivant » — les visuels

→ un écran qui s'anime et illustre quand il parle

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.

L'ordre qui marche : commence par les briques 1‑2‑3 (interface + LLM + mémoire). Dès que tu peux dire « bonjour » et qu'il s'en souvient, tu as un assistant. La voix et les visuels s'ajoutent ensuite, sans rien casser. Ne cherche pas le parfait : cherche le « ça marche », puis itère.

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 €

Le stack exact que j'utilise

Pas de théorie — voici les choix concrets derrière Roboto. Tout est remplaçable, mais ça, c'est ce qui tourne chez moi.

BriqueCe que j'utiliseCoût
CockpitPage web + canvas, serveur local léger, WebSocketgratuit
CerveauAPI compatible OpenAI — OpenAI ou DeepSeek
MémoireSQLite en local (un seul fichier)gratuit
VoixSTT cloud + TTS Piper en localgratuit*
VisuelsCanvas animé (orbe + ondes), cartes dynamiquesgratuit

*La transcription en cloud coûte quelques centimes ; la synthèse Piper est 100 % gratuite et locale.

Les 3 pièges qui m'ont coûté des jours

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.

1. Le serveur qui sert du code périmé. En dev, ton serveur peut tourner une vieille version sans que tu le voies — tu « répares » un truc qui marchait déjà. La parade : toujours tester l'effet réel, jamais un bout isolé.
2. Comprendre ce que l'utilisateur veut vraiment. La méthode évidente casse au premier cas tordu, et tu passes des jours à rustiner. Il existe une approche bien plus solide pour ça — c'est elle qui tourne dans le pack.
3. Le coût et la lenteur qui explosent. Si tout passe par le plus gros modèle, ça rame et la facture grimpe. La bonne répartition — qui répond à quoi — change tout ; elle est assemblée et réglée dans le pack.

Ta checklist week-end

Coche au fur et à mesure. En un week-end concentré, les briques 1‑2‑3 sont jouables.


Le multiplicateur

Construis-le 10× plus vite avec un assistant de code

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 :

L'état d'esprit : tu es le chef de projet, l'assistant est ton dev. Tu décides QUOI et tu vérifies que ça marche ; lui s'occupe du COMMENT. C'est ce duo qui transforme un week-end de bidouille en assistant qui tourne vraiment.

Bonus — à faire maintenant

Récupère la mémoire de ton IA (5 min, gratuit)

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 :

Prompt à copier
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).


La réalité, honnêtement

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.

L'étape suivante

Le guide qui transforme ce plan en agent qui tourne.

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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