Merci — je réponds à votre question sur les recommandations de performance (latence et pertinence) pour une chaîne STT → LLM → TTS en français avec LiveKit. Résumé rapide de ce à quoi je réponds : recommandations de latence cible pour chaque étape, modèles conseillés pour le français, architecture recommandée et points d’optimisation / observabilité. 1) Latence : objectifs et optimisation • Objectif global perçu : viser une latence totale (de la fin de la parole de l’utilisateur au début de la réponse audio) inférieure à 1 seconde pour un échange naturel. • Répartition cible (ordre STT → LLM → TTS) : ◦ Transport audio (WebRTC) : < 50 ms — co-localiser les services et éviter traversées réseau inutiles. ◦ STT (premier résultat partiel) : ~100–250 ms — privilégier STT en streaming. ◦ LLM (premier token généré, TTFT) : ~200–400 ms — choisir des modèles optimisés pour la latence. ◦ TTS (premier segment audio, TTFB) : ~100–300 ms — utiliser synthèse en continu / streaming. • Astuce d’infrastructure : utiliser LiveKit Inference (co‑localisation et routage intelligent) pour réduire les allers-retours réseau. 2) Pertinence (qualité) pour le français • STT : privilégier des modèles streaming avec bonne robustesse au bruit et bonnes performances en français (exemples cités dans la guide : Deepgram Nova-3, AssemblyAI Universal-Streaming). Forcer la langue en

fr

pour améliorer la précision de reconnaissance. • LLM : choisir un modèle ayant de solides capacités en français et bon compromis qualité/latence (ex. variantes « mini » ou versions optimisées pour la latence). Fournir un prompt système clair et l’historique de conversation pour conserver le contexte et améliorer la pertinence. • TTS : sélectionner des synthèses multilingues et naturelles qui prennent explicitement en charge le français (ex. Cartesia Sonic 3, ElevenLabs multilingual). Vérifier la prononciation et le style vocal pour le français lors des tests. 3) Architecture recommandée (haute niveau) • Pipeline : Audio WebRTC → STT streaming (langue = fr) → LLM (context + historique) → TTS streaming (voix FR) → WebRTC out. • Paramètres utiles : ◦ Détection de fin de tour adaptée au français (turn detector multilingue). ◦ Préemption/pré-génération : commencer à générer la réponse ou le premier TTS chunk dès que l’LLM produit le premier token pour gagner du temps. ◦ Unifier les clés / routing via LiveKit Inference pour réduire les latences inter‑services. 4) Observabilité et tests • Mesurer ces métriques clés en production : ◦ EOU (end-of-utterance) delay, ◦ LLM TTFT (time-to-first-token), ◦ TTS TTFB (time-to-first-byte/sound). • Surveiller et logger par session pour corréler qualité audio, erreurs STT et dégradations LLM/TTS. • Tester en conditions réelles (bruit, accents régionaux français, débit variable) et itérer sur modèles/paramètres. 5) Recommandation concrète pour commencer (pile conseillée) • STT : Deepgram Nova-3 (streaming, bon équilibre latence/précision en français). • LLM : modèle rapide et performant (variante optimisée pour latence). • TTS : Cartesia Sonic-3 ou ElevenLabs multilingual pour une voix naturelle en français. • Infrastructure : déployer via LiveKit Inference pour co-localisation et routage. Si vous voulez, je peux maintenant : • a) Proposer une configuration technique plus détaillée (ex. snippets de configuration LiveKit / paramètres de streaming), • b) Vous aider à définir les métriques exactes à instrumenter pour vos tests en français, • c) Aider à choisir des modèles précis si vous me dites si vous privilégiez latence maximale, qualité vocale, ou coûts. Dites-moi quelle option vous préférez ou partagez votre priorité (latence vs qualité vs coût) et je vous fournis la suite adaptée. Sources: Voice Agent Architecture: STT, LLM, and TTS Pipelines Explained | LiveKit | Build Your First AI Voice Agent in Python: Complete Tutorial | LiveKit | Introducing LiveKit Inference: A unified model interface for voice AI | Liv... | LiveKit turn detector plugin | LiveKit Documentation | ElevenLabs Change Language | LiveKit Documentation