Latence perceptible qui casse le rythme conversationnel
Appelants frustrés qui coupent la parole, raccrochent ou demandent immédiatement un conseiller
Un bon callbot décroche vite, comprend le motif, répond aux demandes simples et transfère proprement quand l'appel exige un humain. L'architecture compte, mais le résultat attendu est simple : un appel fluide, traçable et sans frustration.
Au téléphone, l'utilisateur tolère mal l'attente, les malentendus et les menus rigides. Le callbot doit donc préserver le rythme de l'échange tout en gardant le contrôle métier, la trace et le transfert humain.
Appelants frustrés qui coupent la parole, raccrochent ou demandent immédiatement un conseiller
Erreurs de compréhension et escalades inutiles
Perte de confiance et image de marque dégradée
Expérience rigide, proche d'un SVI, qui ne ressemble pas à un vrai échange
Design technique
Chaque approche a ses forces selon vos priorités : contrôle, latence ou flexibilité.
voice-architecture-comparison
stt
Speech-to-Text : conversion audio → texte (Whisper, Deepgram)
llm
LLM : raisonnement et génération de réponse
tts
Text-to-Speech : synthèse vocale naturelle (ElevenLabs, Azure)
Flux d'exécution
L'architecture modulaire qui offre le maximum de contrôle sur chaque étape.
L'audio est capturé en streaming depuis le téléphone ou le navigateur avec suppression du bruit.
Conversion de l'audio en texte avec détection de fin de phrase et ponctuation automatique.
Le texte est analysé par le LLM avec contexte conversationnel et accès aux données métier via RAG.
La réponse est convertie en audio naturel avec streaming pour réduire la latence perçue.
Détection quand l'utilisateur parle pendant la réponse pour interrompre naturellement le bot.
STT
Transcription haute précision multilingue
STT
Transcription temps réel avec streaming
TTS
Synthèse vocale la plus naturelle
TTS
Synthèse vocale entreprise
S2S
Speech-to-Speech end-to-end
Téléphonie
Infrastructure télécom
Pour la relation client, nous recommandons l'architecture hybride streaming qui combine la latence acceptable avec le contrôle nécessaire pour les données métier.
Architecture modulaire avec contrôle total
Avantages
Inconvénients
Modèle end-to-end ultra-rapide
Avantages
Inconvénients
Le meilleur des deux mondes
Avantages
Inconvénients
Précision STT
98%
Word Error Rate <8% avec Whisper large-v3
Vendor benchmark - Whisper large-v3 WER on French
Latence hybride
<400ms
Du silence utilisateur au premier mot de réponse
Internal benchmark - Hybrid pipeline with streaming STT + S2S API
Naturalité TTS
4.2/5
Score MOS (Mean Opinion Score) ElevenLabs
Vendor benchmark - ElevenLabs Multilingual v2 MOS score
Détection barge-in
<150ms
Temps pour détecter l'interruption utilisateur
Internal benchmark - VAD (Voice Activity Detection) with Silero
Langues supportées
35+
Dont français avec accents régionaux
Vendor benchmark - Whisper and ElevenLabs language coverage
Un callbot IA pour service client réduit l'attente au téléphone. Il décroche, comprend le motif en langage naturel, répond aux demandes simples ou qualifie l'appel, puis transfère à un conseiller avec résumé quand le cas nécessite un humain.
En conversation téléphonique, une latence de 400 à 600 ms est perçue comme naturelle. Au-delà d'environ 1 seconde, l'appelant ressent une rupture. L'architecture hybride vise cette zone tout en gardant le contrôle sur les réponses.
Un SVI oblige l'appelant à choisir dans un menu. Un callbot IA comprend une demande formulée librement, récupère le contexte utile, répond ou qualifie le motif, puis transfère à un conseiller avec résumé lorsque le cas sort du périmètre.
Nous sélectionnons les moteurs STT selon vos appels réels, puis testons accents, bruit, qualité micro et interruptions. En environnement trop bruyant, le parcours peut basculer vers un conseiller, un lien SMS ou un canal écrit.
L'enregistrement dépend de vos obligations et de votre politique de consentement. Les flux peuvent être chiffrés, hébergés en France et conservés selon une durée paramétrable.
Oui. Avec ElevenLabs, nous pouvons cloner une voix existante ou créer une voix sur mesure. Les voix Azure permettent un contrôle fin via SSML (intonation, pauses, emphase).
Un VAD (Voice Activity Detection) surveille en permanence l'entrée audio. Dès qu'une parole est détectée pendant que le bot parle, la génération TTS est interrompue et le nouveau message utilisateur est traité.
Aller plus loin
Explorez comment cette technologie se décline en solutions concrètes pour votre entreprise.
Transformez la technologie callbot en parcours d’appels entrants mesurable.
Comparez les variantes callbot pour standard, qualification et suivi dossier.
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On analyse vos motifs d'appels, vos règles de transfert et vos contraintes de latence pour choisir une architecture qui tient en conditions réelles.
Un expert Webotit analyse vos flux, identifie les quick-wins et vous propose une feuille de route personnalisée.
Créneau sélectionné
mardi 23 juin
Heure
Disponibilités estimées. La validation finale et la disponibilité en temps réel se font dans TidyCal.
Performance voix
Comparez les gains entre pipeline séquentiel, pipeline streaming et speech-to-speech.
Chaque étape attend la fin de la précédente
Les étapes se chevauchent partiellement
Modèle unifié end-to-end