1) Objectif Assistance agent en temps réel

Flux :

1. Appel WebRTC → Media Streams → ASR live (latence ciblée ≤ 500–800 ms).
2. Transcript incrémental → RAG (contexte : fiche client Odoo, historique commandes, FAQ).
3. L’UI agent (web) reçoit via WebSocket :
   « Client a déjà appelé 2× pour retard livraison. Réponse suggérée + statut commande + macro Odoo. »
4. Boutons d’action : “Créer ticket”, “Envoyer email modèle”, “Promettre geste co.” → écritures Odoo.

2) Architecture cible (remplace Ringover par Twilio/WebRTC)

Flux :

1. Appel WebRTC → Media Streams → ASR live (latence ciblée ≤ 500–800 ms).
2. Transcript incrémental → RAG (contexte : fiche client Odoo, historique commandes, FAQ).
3. L’UI agent (web) reçoit via WebSocket :
   « Client a déjà appelé 2× pour retard livraison. Réponse suggérée + statut commande + macro Odoo. »
4. Boutons d’action : “Créer ticket”, “Envoyer email modèle”, “Promettre geste co.” → écritures Odoo.

Actions à faire (concret) :

• Activer Media Streams sur vos Twilio calls (bi-canal si possible pour séparer agent/client).
• Implémenter un ingestor ASR (WebSocket gRPC/http selon fournisseur) + normalisation (timestamps, speaker diarization si dispo).
• Construire un Context Builder Odoo (par téléphone/email → id partenaire, commandes ouvertes, incidents).
• Concevoir l’Agent Assist Panel (React) avec: timeline live, fiches “intent”, snippets KB, CTA vers Odoo.
• Mettre en place un cache conversationnel (ex. Redis) pour garder le contexte des 2–5 dernières minutes.
• Observabilité : logs latence ASR, taux détection intents, acceptation des suggestions par l’agent.

Flux :

1. Fin d’appel → Twilio callback + lien d’enregistrement.
2. Transcription batch (sur l’audio complet) → Résumé structuré RAG :
   Problème / Solution proposée / Actions à faire (+ entités clé : n° commande, SLA, date promesse).
3. Injection Odoo : note d’appel dans Opportunité/Ticket, tâches et dates d’échéance.

Actions à faire :

• Activer Call Recording + stockage (Twilio ou S3/GCS privé) + webhook de fin d’appel.
• Pipeline batch : ASR haute précision (modèle plus lourd que le temps réel) → post-processor (punctuation, nom propres).
• Prompt chain pour résumé structuré (format JSON) + validation (règles métier : pas de geste commercial > X€).
• Connec Odoo :
  • Créer un modèle de note lié aux appels.
  • Créer/associer automatiquement un ticket si mots clés (retard, remboursement, réclamation).
  • Créer des tâches (module Project) avec échéances et assignations.

Sources : Appels (transcripts), Tickets Odoo, Emails (IMAP/Gmail API si besoin).

But : Détecter thèmes, plaintes récurrentes, demandes features, sentiment.

Flux :

1. ETL quotidien (ou streaming léger) → Data Lake (Postgres/BigQuery) + Vector DB (embeddings).
2. Taxonomie d’intents/thèmes (retard livraison, remboursement, bug paiement, demande fonctionnalité X).
3. Clustering + trendlines (hebdo/mensuel), alertes sur spikes.

Actions à faire :

• Définir schéma unifié (id client, channel, timestamp, langue, sentiment, intent, entités).
• Mettre en place un job d’ingestion :
  • Twilio → transcripts + métadonnées appel.
  • Odoo → tickets/messages (mail.thread).
  • Email → sujets + corps + métadonnées.
• Indexer dans une Vector DB (FAISS, pgvector, Milvus) avec métadonnées Odoo.
• Dashboards (Metabase/Superset/Looker) + alertes (cron + Slack/Email) sur seuils (ex. “retards livraison +60% cette semaine”).
• Boucle d’amélioration : pipeline NER pour extraire références commandes/SKU.

Capabilities :

• “Donne-moi les 3 derniers appels de ce client et l’état de sa dernière facture.”
• Q&A sur contrats, commandes, SOP, SLA ; lecture contrôlée (RBAC) dans Odoo.

Flux :

1. Auth (SSO) → Policy (scopes Odoo : ventes, facturation).
2. Retrieval hybride :
   • Live queries Odoo (RPC filtrées) pour données “vivantes” (factures, commandes).
   • RAG pour docs statiques (CGV, procédures internes, guides produit).
   • Archive Twilio (list calls, recordings, transcripts par client).
3. Outils/Actions : le bot peut créer un ticket, ajouter une note, partager un résumé d’appel.

Actions à faire :

• Exposer outils côté bot : get_customer_by_phone/email, list_calls(customer_id), get_last_invoice_status, create_ticket, add_note.
• Définir guardrails (ex. pas d’édition facture, pas de remise > X%).
• Journaliser toutes les actions bot en “chatter” Odoo (traçabilité).
• Mettre en place tests d’intégration (sandbox Odoo) pour chaque outil.

Sécurité & conformité (RGPD)

• Pseudonymisation dans les embeddings (pas de n° complet, emails hashés).
• Chiffrement au repos (DB + object storage), TLS partout.
• Rétention configurable (ex. 90 jours pour enregistrements ; 24 mois pour transcripts agrégés).
• Consentement et messages légaux d’enregistrement côté IVR/soft-phone.
• RBAC aligné sur Odoo (groupes/permissions) + audit des accès bo

• Twilio: WebRTC client, Media Streams, Recording, Webhooks (status + recording).
• ASR: temps réel (latence < 1s) + batch (haute précision).
• RAG: index docs internes + produits; Context Builder Odoo.
• UI Agent: transcript live, suggestions, CTA vers Odoo.
• Odoo: endpoints RPC (contacts, sales.order, account.move, helpdesk.ticket), modèles de notes et tâches.
• ETL multi-canal: appels, tickets, emails → DB + vectordb; dashboards + alertes.
• Knowledge bot: outils read/write, RBAC, journalisation.
• Sécurité RGPD: pseudonymisation, rétention, consentement audio.

Spécification API & Schémas – Intégration Twilio WebRTC ↔ RAG ↔ Odoo (v0.1)

0) Objectif

Implémenter les 4 cas d’usage (Assistance agent temps réel, Résumé post‑appel, Analyse sémantique multi‑canal, Knowledge bot interne) en remplaçant Ringover par soft‑phone WebRTC + Twilio Programmable Voice et en branchant Odoo + brique RAG.

1) Architecture & flux (vue d’ensemble)

1. Appel WebRTC (navigateur ↔ Twilio).
2. Media Streams → ASR temps réel → Events transcript.
3. Context Builder Odoo (par téléphone/email) → fiche client, commandes, tickets, factures.
4. RAG Assist propose réponses + macros d’actions (Odoo).
5. Fin d’appel → Recording → ASR batch → Résumé structuré → Injection Odoo (note/ticket/tâches).
6. ETL multi‑canal (appels, tickets, emails) → Data Lake + Vector DB → trends & intents.
7. Knowledge bot : requêtes NL → lecture live Odoo + archives Twilio + RAG docs.

2) Twilio – Webhooks & Media Streams

2.1 Webhooks d’état d’appel

Endpoint: POST /twilio/call-status (form‑encoded)

Champs typiques:

CallSid, CallStatus (queued|ringing|in-progress|completed|busy|failed|no-answer|canceled), From, To, Direction, Timestamp, AccountSid, CallerName (si dispo)

Réponse: 200 OK

Usage: tracer début/fin d’appel, rattacher à un customer_id, enregistrer started_at/ended_at.

2.2 Webhook d’enregistrement

Endpoint: POST /twilio/recording-status

Champs:

RecordingSid, CallSid, RecordingUrl, RecordingStatus (completed|failed), RecordingChannels (mono|dual), RecordingDuration, Timestamp

Réponse: 200 OK

Usage: lancer pipeline ASR batch + Résumé.

2.3 Media Streams (temps réel)

TwiML (exemple):

<Response>
  <Connect>
    <Stream url="wss://ingestor.example.com/media-streams?callSid={{CallSid}}" track="both" />
  </Connect>
</Response>

Frames WebSocket (exemples):

• start:

{ "event": "start", "start": {"streamSid":"MZxxx", "mediaFormat":{"encoding":"audio/x-mulaw","sampleRate":8000,"channels":1}} }

• media (toutes ~20ms):

{ "event":"media", "media": {"payload":"<base64 μ-law 8kHz>", "timestamp": 123456789} }

• stop:

{ "event":"stop", "streamSid":"MZxxx" }

Notes: décoder μ-law 8kHz mono; option dual‑channel recommandée (séparer agent/client) pour une meilleure diarisation.

3) Passerelle ASR (interne)

3.1 Streaming ASR (interne)

Endpoint WS: wss://asr-gateway/stream

Entrée: audio PCM 16‑bit/8k ou μ-law décodé.

Sortie (événements):

{
  "type": "partial|final",
  "channel": "agent|client",
  "segment_id": "seg_0012",
  "start_ms": 5320,
  "end_ms": 8120,
  "text": "le colis est en retard",
  "confidence": 0.93,
  "words": [ {"w":"colis","s":5400,"e":5650}, {"w":"retard","s":6900,"e":7200} ]
}

3.2 Batch ASR (post‑appel)

Endpoint: POST /asr/batch

{ "recording_url": "https://.../RecordingSid.mp3", "call_sid": "CA123" }

Réponse: 202 Accepted → job id; résultat: transcript complet + diarisation + horodatage.

4) API RAG (interne)

4.1 Assistance agent (temps réel)

Endpoint: POST /rag/assist

{
  "call_sid": "CA123",
  "customer": {"id": 457, "name": "ACME SA"},
  "transcript_window": [
    {"channel": "client", "text": "toujours pas livré", "t": 118000},
    {"channel": "agent", "text": "je vérifie la commande 7845", "t": 120500}
  ],
  "odoo_context": {
    "orders_open": [{"name":"SO7845","state":"sale","commitment_date":"2025-09-22","carrier":"Chronopost"}],
    "tickets_open": [],
    "invoice_last": {"name":"INV/2025/0912","state":"posted","amount_due":0}
  }
}

Réponse:

{
  "suggestions": [
    {
      "title": "Retard livraison – informer + geste commercial",
      "message": "Je vois que votre commande SO7845 a un retard de 2 jours...",
      "actions": [
        {"type":"odoo.create_ticket", "payload":{"team_id":3, "priority":"2", "name":"Retard SO7845"}},
        {"type":"odoo.add_note", "payload":{"model":"sale.order", "res_id":7845, "body":"Client informé, promesse J+2"}}
      ]
    }
  ]
}

4.2 Résumé structuré post‑appel

Endpoint: POST /rag/summarize

{
  "call_sid": "CA123",
  "transcript": "...",
  "want_json": true
}

Réponse:

{
  "problem": "Retard livraison commande SO7845 (Chronopost)",
  "proposed_solution": "Informer client, vérifier tracking, proposer remboursement frais port si >48h",
  "actions": [
    {"model":"helpdesk.ticket","values":{"name":"Retard SO7845","partner_id":457,"priority":"2"}},
    {"model":"project.task","values":{"name":"Vérifier tracking SO7845","deadline":"2025-09-30"}}
  ],
  "entities": {"order_ref":"SO7845","carrier":"Chronopost","delay_days":2},
  "sentiment": "negative"
}

4.3 Tagging sémantique / intents

Endpoint: POST /rag/semantic-tag

{ "source":"call|ticket|email", "text":"..." }

Réponse:

{ "intents": [{"label":"delivery_delay","score":0.91}], "topics":["logistics"], "language":"fr" }

5) Odoo – Connecteurs JSON‑RPC (exemples)

5.1 Auth & appel générique

URL: https://<odoo-host>/jsonrpc

Méthode: POST

Payload:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "call",
  "params": {
    "service": "object",
    "method": "execute_kw",
    "args": ["<db>", <uid>, "<api_key_or_password>", "<model>", "<method>", [<args>], {"kwargs": <kwargs>}]
  },
  "id": 1
}

5.2 Trouver un client par téléphone/email

Model: res.partner → search_read

{
  "model": "res.partner",
  "domain": [["|", ["phone","ilike","+33123"], ["email","ilike","client@"]]],
  "fields": ["id","name","email","phone","mobile","category_id","x_sla_tier"]
}

5.3 Dernières commandes

Model: sale.order → search_read (tri)

{ "model":"sale.order", "domain":[["partner_id","=",457]], "fields":["id","name","state","commitment_date","invoice_status"], "order":"create_date desc", "limit":3 }

5.4 État de la dernière facture

Model: account.move (type out_invoice)

{ "model":"account.move", "domain":[["partner_id","=",457],["move_type","=","out_invoice"]], "fields":["id","name","state","payment_state","amount_residual"], "order":"invoice_date desc", "limit":1 }

5.5 Créer un ticket (Helpdesk)

Model: helpdesk.ticket → create

{ "model":"helpdesk.ticket", "values": {"name":"Retard SO7845", "partner_id":457, "team_id":3, "priority":"2"} }

5.6 Ajouter une note (Chatter)

Model: mail.message sur un document (ex. sale.order)

{ "model":"mail.message", "values": {"model":"sale.order", "res_id":7845, "body":"Client informé du retard, promesse J+2"} }

5.7 Créer des tâches "Actions à faire"

Model: project.task → create

{ "model":"project.task", "values": {"name":"Vérifier tracking", "user_id":17, "date_deadline":"2025-09-30", "x_ref_order":"SO7845"} }

Nota: adapter selon modules installés (Helpdesk, Project) et champs custom (préfixe x_).

6) Schémas de données (entreposage & analytics)

6.1 Tables principales (SQL logique)

calls

recordings

transcripts

summaries

intents

emails (si ingest)

tickets (miroir Odoo minimal)

customers (cache léger Odoo)

vector_index

7) Knowledge Bot – Outils (Tooling) & Guardrails

Outils exposés:

• get_customer_by_phone(phone) → res.partner(id,name,...)
• list_calls(partner_id, limit=3) → derniers calls
• get_last_invoice_status(partner_id) → account.move
• list_orders(partner_id, limit=3) → sale.order
• create_ticket(values) → helpdesk.ticket
• add_note(model,res_id,body) → mail.message

Guardrails:

• R/O sur facturation pour profils non‑comptables.
• Pas de remise > X% ni remboursement sans rôle autorisé.
• Journalisation systématique des actions (chatter Odoo + audit table bot_actions).

8) Sécurité & RGPD

• Pseudonymisation dans embeddings (hash emails/tel).
• Chiffrement (at‑rest + in‑transit).
• Rétention: ex. enregistrements 90j, transcripts analytiques 24 mois.
• Consentement IVR + bannière UI agent.
• RBAC aligné Odoo (groupes, ACL) + audit accès.

9) Observabilité (KPIs & Logs)

• Latence p95 ASR stream & RAG assist.
• Taux de clic/adoption des suggestions.
• % résumés injectés sans retouche.
• Volume intents/semaine, top thèmes, spikes (alertes).
• Erreurs Odoo RPC, temps réponse, retries.

10) Plan de tests

• Unitaires: parsers Twilio, mapper Odoo, extracteurs entités.
• Intégration: sandbox Twilio (appels simulés), sandbox Odoo (DB de test).
• Charge: 50 appels concurrents, latence end‑to‑end < 1.5s pour l’assistance.

11) Checklist de déploiement

• Twilio: WebRTC client, Media Streams, Recording, Webhooks (status/recording).
• ASR: streaming + batch; normalisation FR (ponctuation, casse, numéros).
• RAG: index SOP/FAQ/CGV + Context Builder Odoo.
• UI Agent: transcript live, suggestions, CTA vers Odoo.
• Odoo: endpoints RPC (contacts, ventes, facturation, helpdesk, project).
• ETL: tickets + emails → lac + vectordb; dashboards + alertes.
• Bot: outils read/write, guardrails, audit trail.
• Sécurité: PII scrubber, rétention, consentement.
• Monitoring: métriques + logs centralisés.

12) Exemples d’implémentation (snippets)

12.1 Appel JSON‑RPC générique (pseudo‑Python)

import requests

OD_URL = "https://odoo.example.com/jsonrpc"
DB, UID, KEY = "prod", 5, "api_key"

def call_kw(model, method, args=None, kwargs=None):
    payload = {
        "jsonrpc": "2.0",
        "method": "call",
        "params": {
            "service": "object",
            "method": "execute_kw",
            "args": [DB, UID, KEY, model, method, args or [], kwargs or {}]
        },
        "id": 1
    }
    return requests.post(OD_URL, json=payload, timeout=20).json()["result"]

12.2 Injection résumé → Odoo

summary = rag_summarize(transcript)
msg_body = f"<b>Problème</b>: {summary['problem']}<br/>" \
           f"<b>Solution</b>: {summary['proposed_solution']}<br/>" \
           f"<b>Actions</b>: {', '.join([a['model'] for a in summary['actions']])}"
call_kw("mail.message", "create", [{"model":"sale.order","res_id":7845,"body": msg_body}])

13) Paramétrages utiles Twilio

• Dual‑channel recording: meilleure attribution agent/client.
• Status callbacks sur queued, in-progress, completed.
• Timeouts WS & retry backoff pour Media Streams.
• TwiML Failover (si WS down → bascule sans stream pour ne pas bloquer l’appel).

14) Roadmap versions

• v0.1 (présent): spécs endpoints & schémas.
• v0.2: OpenAPI pour /rag/* + /asr/*, conventions d’erreurs.
• v0.3: RBAC bot détaillé (scopes), playbooks SOP auto‑générés.