Tu veux un assistant vocal comme Siri, Alexa ou ChatGPT Voice, mais 100 % personnalisé, privé et sans abonnement ? Grâce aux projets open source, c’est possible et gratuit !
Voici un guide simple pour construire ton propre assistant vocal IA en local ou sur le cloud avec les outils open source les plus puissants de 2025. 🧰
🧩 1. De quoi a-t-on besoin ?
🖥️ Matériel minimal recommandé :
- Un PC ou un Raspberry Pi 5
- Microphone USB ou micro intégré
- (Optionnel) Carte graphique (pour usage local plus rapide)
📦 Modules fonctionnels :
| Fonction | Outil recommandé (open source) |
|---|---|
| Reconnaissance vocale | Whisper (OpenAI, gratuit, offline) |
| Traitement IA (NLP) | OpenChatKit, Mistral, ou LM Studio |
| Synthèse vocale | Coqui TTS ou Tortoise TTS |
| Orchestration | Mycroft AI, Leon, ou Jarvis AI |
| Interface | Python + GUI ou Terminal / Web UI |
⚙️ 2. Installation de base (ex. avec Leon)
Leon est un assistant vocal open source modulaire, facile à personnaliser.
🔧 Étapes d’installation :
- Installer Node.js et Git : bashCopierModifier
sudo apt update sudo apt install nodejs npm git - Cloner le repo Leon : bashCopierModifier
git clone https://github.com/leon-ai/leon cd leon - Lancer l’installation automatique : bashCopierModifier
npm install && npm run build npm start
✅ Tu as maintenant un assistant vocal de base qui peut écouter, comprendre et répondre.
🗣️ 3. Ajouter Whisper pour comprendre ta voix
Whisper est le modèle de transcription vocale d’OpenAI, gratuit et ultra-performant.
Installation :
bashCopierModifierpip install git+https://github.com/openai/whisper.git
Utilisation simple :
pythonCopierModifierimport whisper
model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])
💡 Tu peux brancher ça à Leon ou à ton propre script Python pour reconnaître la parole en temps réel.
🧠 4. Ajouter une IA pour répondre
Option 1 (local) : LM Studio + Mistral 7B / OpenChatKit
- Télécharge un LLM open source (comme Mistral 7B, OpenHermes, ou Nous-Capybara)
- Utilise LM Studio pour le faire tourner localement
- Envoie le texte de Whisper comme prompt, récupère la réponse, lis-la avec TTS
Option 2 (cloud) : Ollama
bashCopierModifierollama run mistral
🔊 5. Donner une voix à ton assistant (TTS)
Coqui TTS (facile à intégrer) :
bashCopierModifierpip install TTS
Exemple :
pythonCopierModifierfrom TTS.api import TTS
tts = TTS(model_name="tts_models/en/ljspeech/tacotron2-DDC", progress_bar=False)
tts.tts_to_file(text="Bonjour, que puis-je faire pour toi ?", file_path="speech.wav")
✅ Tu peux lire ce fichier avec n’importe quel lecteur audio intégré à ton script.
🧠 6. Automatiser avec un orchestrateur
Si tu veux un système complet avec des intentions, des plugins, des actions personnalisées :
- Leon : Modulaire, simple, extensible en JS
- Jarvis.AI (basé sur Python) : Personnalisable, local, bon pour Linux
- Mycroft AI : Un peu plus ancien, mais très complet
🔐 7. Pourquoi le faire soi-même ?
🔥 Avantages :
- 100 % gratuit et sans abonnement
- Fonctionne hors ligne, donc privé
- Personnalisable à volonté (voix, langage, réaction…)
- Compatible domotique, IoT, Raspberry Pi
🚨 Inconvénients :
- Configuration un peu technique
- Peut être lent sans GPU
- Moins “naturel” qu’un assistant comme Gemini Live ou Siri… mais libre !
📦 Résultat final
🎤 Tu parles →
🧠 Whisper transcrit →
🤖 LLM comprend et répond →
🗣️ Coqui ou Tortoise TTS te parle →
💡 Et le tout tourne localement !
🎁 Bonus : des améliorations possibles
- 📅 Intégration avec Google Calendar ou Notion API
- 🧠 Ajout d’une mémoire (langchain, vector DB)
- 🕹️ Contrôle de ton PC ou domotique (Home Assistant, API)
- 🤖 Ajouter une interface vocale animée (avatar IA) avec Unity + TTS
