Créer un assistant vocal avec Whisper v4.1 + Llama 4 🎤🤖

Introduction

Dans ce guide complet, nous allons créer un assistant vocal avancé en utilisant Whisper v4.1 pour la reconnaissance vocale et Llama 4 pour la compréhension du langage naturel. Cette combinaison offre des performances de pointe dans la transcription des parole en texte et la génération de réponses similaires à celles d’un humain, ce qui la rend parfaite pour les assistants personnels ou les appareils domestiques intelligents. À la fin de ce tutoriel, vous disposerez d’un assistant vocal fonctionnel capable de comprendre les commandes, de répondre aux questions et bien plus encore.

Prérequis

Pour suivre ce tutoriel, assurez-vous d’avoir Python 3.10+ installé sur votre machine. Installez également les packages suivants :

• whisper version 4.1 : un modèle de reconnaissance vocale automatique d’OpenAI [9].
• transformers [8] version 4.26.0 : une bibliothèque contenant des modèles pour les tâches de traitement du langage naturel.
• torch version 2.0.0 : la bibliothèque principale utilisée dans PyTorch [6] pour les applications d’apprentissage en profondeur.

📺 Regarder : Explication des réseaux de neurones

Vidéo par 3Blue1Brown

pip install torch==2.0.0 transformers==4.26.0 whisper==4.1

Étape 1 : Configuration du projet

Avant de nous plonger dans le code, il est essentiel de mettre en place une structure de projet de base qui comprend tous les fichiers et dépendances nécessaires. Créez un nouveau répertoire pour votre projet et accédez-y.

mkdir assistant_vocal && cd assistant_vocal
pip install torch==2.0.0 transformers==4.26.0 whisper==4.1

Étape 2 : Mise en œuvre centrale

La partie centrale de notre assistant vocal se compose de deux parties principales : la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel (NLP). Pour cela, nous allons utiliser Whisper v4.1 pour la première partie et Llama [10] 4 pour la deuxième.

Reconnaissance vocale avec Whisper v4.1

Commençons par mettre en place une fonction pour transcrire des fichiers audio à l’aide de Whisper. Cette fonction utilise la bibliothèque whisper pour charger un modèle ASR et effectuer la transcription sur le fichier audio d’entrée.

import whisper

def transcrire_audio(chemin_fichier_audio):
    """
    Transcrit le fichier audio donné en texte.

    :param chemin_fichier_audio: Chemin vers le fichier audio (par exemple, .wav, .mp3)
    :return: La transcription de l'audio sous forme de chaîne de caractères
    """
    modèle = whisper.load_model("base")
    résultat = modèle.transcrire(chemin_fichier_audio)  # transcrit le fichier d'entrée en texte.

    return résultat['text']  # Renvoie la transcription sous forme de dictionnaire avec la clé 'text'.

texte_transcrit = transcrire_audio('chemin/vers/fichier/audio.mp3')
print(f"Transcription : {texte_transcrit}")

Traitement du langage naturel avec Llama 4

Passons maintenant à la création d’une fonction NLP à l’aide de transformers pour comprendre et répondre au texte généré par notre reconnaissance vocale. Nous allons utiliser un modèle pré-entraîné à cette fin.

from transformers import pipeline

def générer_réponse(texte):
    """
    Génère une réponse basée sur le texte d'entrée.

    :param texte: Texte d'entrée (par exemple, la requête de l'utilisateur)
    :return: La réponse générée sous forme de chaîne de caractères
    """
    nlp = pipeline('text2text-generation', model='Llama-4')
    réponse = nlp(texte)[0](#)

    return réponse

réponse_de_nlp = générer_réponse(texte_transcrit)
print(f"Réponse de NLP : {réponse_de_nlp}")

Étape 3 : Configuration

Pour rendre notre assistant vocal plus souple et convivial pour l’utilisateur, il est important de définir des options de configuration. Par exemple, spécifier les chemins des modèles ou configurer des variables d’environnement peut être crucial pour déployer cette application dans différents environnements.

Voici un exemple de la manière dont vous pourriez configurer les chemins de vos modèles :

# Chemins des modèles
CHEMIN_MODELE_WHISPER = "whisper-base"
CHEMIN_MODELE_LLAMA = 'Llama-4'

def mettre_à_jour_les_chemins_de_configuration():
    """
    Met à jour la configuration par défaut avec des chemins spécifiques.

    :return: None, modifie les variables globales pour les chemins des modèles.
    """
    import os

    if not os.path.exists(CHEMIN_MODELE_WHISPER):
        print(f"Le chemin du modèle Whisper n'existe pas. Considérez le télécharger.")
    if not os.path.exists(CHEMIN_MODELE_LLAMA):
        print(f"Le chemin du modèle Llama-4 n'existe pas. Considérez utiliser un modèle pré-entraîné.")

mettre_à_jour_les_chemins_de_configuration()

Étape 4 : Exécution du code

Pour exécuter notre assistant vocal, il vous suffit d’appeler les deux fonctions dans l’ordre et de passer tout fichier audio à transcrire_audio(), suivi de son output à générer_réponse().

python main.py
# Output attendu :
# Transcription : Bonjour, comment puis-je vous aider aujourd'hui ?
# Réponse de NLP : Bonjour ! Que puis-je faire pour vous ?

Étape 5 : Conseils avancés

Optimisations et meilleures pratiques

• Utilisez des modèles efficaces : Assurez-vous que les modèles Whisper et Llama sont optimisés pour des performances en temps réel.
• Gestion des erreurs : Mettez en place une gestion des erreurs robuste pour gérer gracieusement les problèmes inattendus, tels que des fichiers manquants ou des temps d’attente réseau.
• Intégration avec les services cloud : Considérez déployer votre assistant vocal sur des plates-formes cloud telles qu’AWS Lambda ou Google Cloud Functions pour une évolutivité accrue.

Résultats

À la fin de ce tutoriel, vous disposerez d’un assistant vocal fonctionnel capable de comprendre les commandes vocales et de générer des réponses appropriées en texte. Votre output devrait afficher des transcriptions précises suivies de réponses pertinentes en texte.

Aller plus loin

• Intégration avec l’API de reconnaissance vocale : Étendez l’assistant vocal pour qu’il écoute en temps réel à l’aide de Google Speech-to-Text ou Amazon Transcribe.
• Amélioration de la gestion de la conversation : Améliorez le flux d’interaction en incorporant des systèmes de gestion de la conversation qui gèrent le contexte et maintiennent la cohérence de la conversation.
• Intégration dans les applications : Intégrez votre assistant directement dans des applications telles que les hubs domestiques intelligents, les applications mobiles ou les sites Web.

Conclusion

Créer un assistant vocal avec Whisper v4.1 et Llama 4 offre une méthode efficace pour interagir avec la technologie via le langage parlé. Ce projet non seulement met en valeur le pouvoir des bibliothèques AI modernes mais aussi trace la voie pour développer des interfaces conversationnelles sophistiquées dans diverses applications.

📚 Références & sources

Publications scientifiques

1. arXiv - Observation de la rareté $B^0_s\toμ^+μ^-$ - Arxiv. Consulté le 7 janvier 2026.
2. arXiv - Performances attendues de l’expérience ATLAS - Détecteur, Tri - Arxiv. Consulté le 7 janvier 2026.

Wikipedia

3. Wikipedia - PyTorch - Wikipedia. Consulté le 7 janvier 2026.
4. Wikipedia - Llama - Wikipedia. Consulté le 7 janvier 2026.
5. Wikipedia - Transformers - Wikipedia. Consulté le 7 janvier 2026.

Dépôts GitHub

6. GitHub - pytorch/pytorch - Github. Consulté le 7 janvier 2026.
7. GitHub - meta-llama/llama - Github. Consulté le 7 janvier 2026.
8. GitHub - huggingface/transformers - Hugging Face. Consulté le 7 janvier 2026.
9. GitHub - openai/whisper - OpenAI. Consulté le 7 janvier 2026.

Informations supplémentaires

10. Site web de Llama - Llama. Consulté le 7 janvier 2026.