Défis techniques
Ces défis ne décrivent pas une promesse abstraite. Ils viennent des terrains concrets d’Où est Ava ? et d’Edugami, puis GamiWays les traite avec des règles et des mesures réutilisables.
Réduire l’attente perçue entre une intention, une réponse vocale et une présence vidéo sans promettre une fluidité qui n’est pas mesurée.
Le Core doit pouvoir observer les délais de chaque étape, choisir une dégradation gracieuse quand nécessaire et préserver la continuité de l’expérience plutôt que d’optimiser une seule métrique isolée.
Faire reprendre une conversation sans transformer chaque session en historique infini, coûteux et impossible à relire.
La question n’est pas de tout mémoriser. Il faut distinguer ce qui sert au tour courant, ce qui documente une progression et ce qui appartient durablement à la relation avec une personne.
Garder ensemble règles de scénario, rôle du personnage, connaissances disponibles et conditions de passage d’une étape à une autre.
Les prototypes révèlent des choix de narration et de pédagogie qui ne doivent pas être abandonnés à un prompt unique. Le Core doit les rendre configurables, inspectables et testables.
Pouvoir intégrer une couche commerciale quand elle accélère un terrain, sans y enfermer l’expérience, les données ou les décisions produit.
Les contrats d’interface, l’observabilité et les tests de sortie comptent autant que le choix d’un fournisseur. Le Core stabilise ces conventions pour ne pas les réinventer à chaque projet.
Schémas & repères
Les schémas sont ouverts pour proposer une lecture d’ensemble. Vous pouvez les replier individuellement après consultation.
Ce schéma suit une réponse depuis la parole jusqu’à l’avatar. Il aide à repérer où le temps est consommé et quels points doivent être mesurés avant d’optimiser.
Survolez une flèche du diagramme pour voir le budget latence et le rôle de chaque composant.
Timings cibles · Parallélisation TTS+Avatar possible · Streaming LLM → TTS
Ce schéma clarifie comment les rôles de l’expérience, les règles de parcours et les services interviennent pendant une session. Il prépare les conventions que le Core pourra réutiliser.
Architecture cible
Le Core ne cherche pas à uniformiser Où est Ava ? et Edugami. Il stabilise les conventions qui évitent de reconstruire le contexte, la mémoire, les règles et l’observation à chaque nouvelle expérience.
Les parcours, les personnages et les outils de production utilisent des contrats clairs plutôt qu’une logique spécifique à chaque écran.
Le moteur décide de l’état de session, des règles de progression, de l’avatar disponible et des événements à suivre.
Le contexte est assemblé de manière bornée afin que l’expérience reste cohérente sans devenir opaque ni trop lente.
Les services de modèles, transport, persistance et observation restent remplaçables derrière des conventions de fonctionnement explicites.
Schémas du Core
Ces deux repères relient les couches d’architecture et les mémoires à ce qu’une expérience doit pouvoir conserver, observer et reprendre.
Ce schéma relie les couches d’expérience, d’orchestration, de contexte et d’exploitation. Il montre ce que le Core cherche à stabiliser entre Où est Ava ?, Edugami et les prochaines expériences.
Ce schéma distingue les mémoires de tour, de session et de relation. Il aide à décider ce qui doit rester provisoire, être mesuré ou devenir une continuité utile pour la personne.
Synthèse à jour du GamiWays Core (épics livrés) et du prototype Où est Ava ? — face aux chantiers R&D encore ouverts.
État réel du GamiWays Core (épics livrés) et du prototype Où est Ava ? public — vs. chantiers R&D encore ouverts.
GamiWays Core
Assembleur déterministe à 7 dimensions — mémoire, scénario, RAG, directives GM, persona — avec budget token et trace de sélection.
Le Context Engine v2 remplace l'assemblage ad hoc des prompts : sept dimensions (mémoire court terme, working memory, faits long terme, config scénario, RAG, directives GM, persona) sont fusionnées avec un budget token strict. Chaque trim est tracé — indispensable pour déboguer les réponses avatar en production et comparer les runs Où est Ava ? vs Core.
Prototype Où est Ava ?
R&D restante
Touchez un élément pour afficher le détail ci-dessous.
État réel du GamiWays Core (épics livrés) et du prototype Où est Ava ? public — vs. chantiers R&D encore ouverts.
GamiWays Core
Prototype Où est Ava ?
R&D restante
Assembleur déterministe à 7 dimensions — mémoire, scénario, RAG, directives GM, persona — avec budget token et trace de sélection.
Le Context Engine v2 remplace l'assemblage ad hoc des prompts : sept dimensions (mémoire court terme, working memory, faits long terme, config scénario, RAG, directives GM, persona) sont fusionnées avec un budget token strict. Chaque trim est tracé — indispensable pour déboguer les réponses avatar en production et comparer les runs Où est Ava ? vs Core.
Le GamiWays Core est un moteur d'orchestration headless pour expériences interactives guidées. Explorez le basculement contenu → orchestration, puis les domaines et principes — avec des renvois vers le détail du portail.
Le basculement
Le Game Master pilote l'expérience — le Core assemble le contexte.
Session durable, mémoire 3 couches, RAG typé, directives GM injectées à chaque tour, avatars déverrouillables, progression mesurée. C'est la cible GamiWays — validée sur Où est Ava ? (post-film) et Edugami (indices plastique).
Sélectionnez un domaine — exemple prototype, principes clés et pages du portail pour approfondir.
Parcours adaptatif avec objectifs et progression mémorisée.
L'avatar guide l'apprenant à travers des objectifs structurés : le GM déverrouille des étapes, injecte des indices, adapte le rythme. La mémoire épisodique évite de repartir de zéro à chaque session.
Exemple concret
Prototype Edugami / Dilemme Plastique — indices plastique, Race for Water.
Principes associés
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Parcours adaptatif avec objectifs et progression mémorisée.
L'avatar guide l'apprenant à travers des objectifs structurés : le GM déverrouille des étapes, injecte des indices, adapte le rythme. La mémoire épisodique évite de repartir de zéro à chaque session.
Exemple concret
Prototype Edugami / Dilemme Plastique — indices plastique, Race for Water.
Principes associés
Le Core est structuré autour de concepts précis — chaque entrée détaille le rôle, les APIs et ce qu'Où est Ava ? en fait concrètement.
Vocabulaire partagé Gamilab × Memoways — du duo Avatar + Game Master aux briques runtime.
Les deux agents
Surface d'interaction — persona, mémoire propre, voix et visage. Ne décide pas de l'arc narratif global.
L'avatar assemble un prompt à partir du Context Engine : identité éditoriale (7 champs en Où est Ava ?), faits utilisateur, chunks RAG visibles, directives GM actives. Il répond en streaming ; le GM travaille en parallèle.
Où est Ava ?
En Où est Ava ? : Max, Où est Ava ? et autres personnages du film — chaque chunk RAG est scopé character_id pour éviter les fuites de persona.
Modèle d'expérience
Contexte & mémoire
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Vocabulaire partagé Gamilab × Memoways — du duo Avatar + Game Master aux briques runtime.
Les deux agents
Modèle d'expérience
Contexte & mémoire
Surface d'interaction — persona, mémoire propre, voix et visage. Ne décide pas de l'arc narratif global.
L'avatar assemble un prompt à partir du Context Engine : identité éditoriale (7 champs en Où est Ava ?), faits utilisateur, chunks RAG visibles, directives GM actives. Il répond en streaming ; le GM travaille en parallèle.
Où est Ava ?
En Où est Ava ? : Max, Où est Ava ? et autres personnages du film — chaque chunk RAG est scopé character_id pour éviter les fuites de persona.
Cliquez une phase pour explorer objectifs et épics — données synchronisées depuis le repo de développement.
Sélectionnez une phase pour explorer objectifs et épics.
Phase B en cours : étendre le Core livré avec la voix (entrée/sortie), les déclencheurs multimédia, plusieurs scénarios, des systèmes de mémoire plus riches et un frontend utilisateur.
Jalons de la phase en cours
Transition du socle Core livré vers le chantier des expériences enrichies, avec les priorités voix, médias et expérience joueur.
Suivi objectifs scénario, machine à états de progression, jalons narratifs pilotés par GM
Pipeline STT (Deepgram / Whisper), TTS streaming (Cartesia / Inworld TTS-2), livraison audio temps réel
Événements médias pilotés par GM : affichage image, lecture vidéo, révélation document pendant la conversation
Expérience joueur enrichie au-delà de l'EPIC 7.1 : historique de session, visualisation progression, support multi-device, UI prête pour la voix
Analyse des lacunes identifiées dans l'état de l'art et leur traduction en opportunités produit et business pour Gamilab et Memoways.
Lecture par catégorie
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Dec 2025 · $10.5M YC+Matrix · 20B DiT · 20 FPS
Memoways × Gamilab — R&D 2025–2028
Sélectionnez un domaine pour comparer gap, état de l'art et opportunité GamiWays.
Six lacunes structurantes — et comment le Core + les prototypes Où est Ava ?/Edugami y répondent.
Gap identifié
Pas de solution production-grade pour sessions 1h+ sans explosion tokens — partiellement adressé par Core v2/v3.
Meilleur état de l'art
Mem0 (-90% tokens, +26% précision) — pas validé pour avatars multi-sessions.
Opportunité GamiWays
Architecture 3 couches livrée + distillation SLM spécifique avatar — Où est Ava ? valide en conditions réelles.
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Six lacunes structurantes — et comment le Core + les prototypes Où est Ava ?/Edugami y répondent.
Gap identifié
Pas de solution production-grade pour sessions 1h+ sans explosion tokens — partiellement adressé par Core v2/v3.
Meilleur état de l'art
Mem0 (-90% tokens, +26% précision) — pas validé pour avatars multi-sessions.
Opportunité GamiWays
Architecture 3 couches livrée + distillation SLM spécifique avatar — Où est Ava ? valide en conditions réelles.
Les lignes reprennent les services actuellement documentés dans les comparatifs STT, TTS et avatars vidéo. Une case qualifie une capacité documentée du service, pas une promesse de pipeline complet. Cliquez sur les en-têtes pour trier.
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Agent vocal · Cloud
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