GamiWays

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ENFR
01·Contexte & Vision

Projet GamiWays

Collaboration entre Memoways (Genève, 14 ans d’expertise vidéo interactive) et Gamilab (startup voice-first AI, SDK Audiogami).

GamiWays Research Portal·Gamilab × Memoways·Geneva, Switzerland
01
Origines — Deux Prototypes, Une Intuition

GamiWays est né de deux expériences réelles.

Avant d'être un projet de plateforme, GamiWays est la réponse à des problèmes concrets rencontrés en construisant deux prototypes radicalement différents : un cinéma conversationnel dystopique (Storygami) et un outil pédagogique sur la pollution plastique (Edugami). Ces deux projets ont révélé les mêmes défis fondamentaux — latence, mémoire de session, qualité vocale française, avatar expressif — et ont rendu évidente la nécessité d'une infrastructure commune.

Chaque prototype a creusé un usage différent — Storygami côté fiction, Edugami côté pédagogie — mais a remonté les mêmes verrous (latence, mémoire, voix française). GamiWays en est la synthèse : l'infrastructure commune qui permet de déployer les deux sans reconstruire le pipeline à chaque projet.

Storygami

Parle à AVA!

Cinéma interactif

Après la projection du thriller « Où est Ava ? », le spectateur converse en cabine avec Max et les personnages du film. Ce prototype a stress-testé la latence voice-to-voice, la mémoire de session, le Game Master asynchrone et le RAG éditorial — contraintes propres au cinéma interactif.

→ Ses apprentissages alimentent GamiWays pour l'usage Storygami : prolonger une fiction par la voix sans trahir le film ni figer une grammaire narrative.

Dossier public AVAArchives techniques
Edugami

Le Dilemme Plastique

Éducation voice-first

Teaser public co-conçu avec des enseignants genevois : Peter accompagne des 12–18 ans à la voix pour découvrir six indices sur une image de la Place des Nations. Le défi pédagogique — guider sans répondre, suivre la progression, tenir la latence en classe — a orienté tout le pipeline Light.

→ Ses apprentissages alimentent GamiWays pour l'usage Edugami : transmettre un sujet complexe par la conversation, reproductible sur d'autres thématiques documentaires.

Essayer la démoArchives techniques
02
Infrastructure & Stack Technique

Opérationnel aujourd'hui vs. R&D nécessaire.

Synthèse à jour du GamiWays Core (épics livrés) et du prototype AVA — face aux chantiers R&D encore ouverts.

État réel du GamiWays Core (épics livrés) et du prototype AVA public — vs. chantiers R&D encore ouverts.

GamiWays Core

Livré

Context Engine v2

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 AVA vs Core.

  • →EPIC 5.2 livré (mai 2026)
  • →Politique de précédence + télémétrie trimming
  • →Injecté à chaque tour avatar et GM

Aller plus loin

Prototype AVA

R&D restante

Touchez un élément pour afficher le détail ci-dessous.

03
Core Engine — Vision & Principes

De la livraison de contenu à l'orchestration d'expériences.

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 AVA (post-film) et Edugami (indices plastique).

Sélectionnez un domaine — exemple prototype, principes clés et pages du portail pour approfondir.

📚

Learning

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

01 · Experience First03 · Context is the Product06 · Measure Everything That Matters

Aller plus loin

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04
Concepts Clés

Avatar + Game Master : deux agents, une expérience.

Le Core est structuré autour de concepts précis — chaque entrée détaille le rôle, les APIs et ce qu'AVA en fait concrètement.

Vocabulaire partagé Gamilab × Memoways — du duo Avatar + Game Master aux briques runtime.

Les deux agents

Avatar

Acteur conversationnel

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 AVA), faits utilisateur, chunks RAG visibles, directives GM actives. Il répond en streaming ; le GM travaille en parallèle.

  • ·POST /v1/conversations/{id}/messages
  • ·Override modèle par avatar
  • ·Filtrage RAG visibleToAvatarIds

AVA

En AVA : Max, Ava et autres personnages du film — chaque chunk RAG est scopé character_id pour éviter les fuites de persona.

Aller plus loin

Modèle d'expérience

Contexte & mémoire

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05
Feuille de Route

Trois phases, une vision.

Cliquez une phase pour explorer objectifs et épics — données synchronisées depuis le repo de développement.

Sélectionnez une phase pour explorer objectifs et épics.

PHASE BAugust → December 2026

Phase B — Expériences Enrichies

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.

Phase B en cours· socle Phase A livré

Jalons de la phase en cours

B.0Activation de la Phase B

Transition du socle Core livré vers le chantier des expériences enrichies, avec les priorités voix, médias et expérience joueur.

5.4Moteur de progression guidée

Suivi objectifs scénario, machine à états de progression, jalons narratifs pilotés par GM

B.1Intégration voix (STT + TTS)

Pipeline STT (Deepgram / Whisper), TTS streaming (Cartesia / Inworld TTS-2), livraison audio temps réel

B.2Déclencheurs multimédia

Événements médias pilotés par GM : affichage image, lecture vidéo, révélation document pendant la conversation

B.3Frontend utilisateur v2

Expérience joueur enrichie au-delà de l'EPIC 7.1 : historique de session, visualisation progression, support multi-device, UI prête pour la voix

Opportunités & Lacunes Techniques

Analyse des lacunes identifiées dans l'état de l'art et leur traduction en opportunités produit et business pour Gamilab et Memoways.

COUVERTURE DES CRITÈRES PAR CATÉGORIE DE SOLUTION
⚡Temps réelR&D
🎭Fidélité comportementaleR&D
🔒Souveraineté des données
🧠Mémoire conversationnelleR&D
🎬Contrôle narratif
👁️Perception émotionnelleR&D
🎨Avatar multi-style
Plateformes commercialesHeyGen · Tavus · Synthesia · D-ID
~Partiel
✗Non
✗Non
✗Non
✗Non
~Partiel
✗Non
Modèles open-sourceSadTalker · Wav2Lip · MuseTalk · Simli
~Partiel
~Partiel
✓Oui
✗Non
✗Non
✗Non
~Partiel
Prototypes académiquesVASA-1 · AvatarForcing · A²-LLM
~Partiel
✓Oui
~Partiel
~Partiel
✗Non
~Partiel
~Partiel
LemonSlice (LS-2.1)Dec 2025 · $10.5M YC+Matrix · 20B DiT · 20 FPS
~Partiel
~Partiel
✗Non
✗Non
✗Non
~Partiel
✓Oui
Cible GamiWaysMemoways × Gamilab — R&D 2025–2028
✓Oui
✓Oui
✓Oui
✓Oui
✓Oui
✓Oui
✓Oui
✓Oui
~Partiel
✗Non
R&DAxe de recherche fondamentale

Analyse détaillée des gaps

Sélectionnez un domaine pour comparer gap, état de l'art et opportunité GamiWays.

Six lacunes structurantes — et comment le Core + les prototypes AVA/Edugami y répondent.

Mémoire conversationnelle

Critique

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 — AVA valide en conditions réelles.

Aller plus loin

Touchez un élément pour afficher le détail ci-dessous.

06
Gap Compétitif

Aucune solution ne combine les 5 critères.

Cliquez sur les en-têtes de colonnes pour trier. Benchmarks latence complets dans l'État de l'Art.

Pipeline VoixSTT · RAG · TTS

11 solutions affichées

AssemblyAI Universal-3

STT Cloud

Temps réel <2s
◐ Partiel
Fidélité comportementale
✗ Non
Souveraineté
✗ Non
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non

Cartesia Sonic 3

TTS Cloud

Temps réel <2s
✓ Oui
Fidélité comportementale
◐ Partiel
Souveraineté
✗ Non
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non

Deepgram Nova-3

STT Cloud

Temps réel <2s
✓ Oui
Fidélité comportementale
✗ Non
Souveraineté
◐ Partiel
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non

ElevenLabs v3

TTS Cloud

Temps réel <2s
✓ Oui
Fidélité comportementale
◐ Partiel
Souveraineté
✗ Non
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non

Flowise + custom RAG

Orchestration RAG

Temps réel <2s
◐ Partiel
Fidélité comportementale
✗ Non
Souveraineté
✓ Oui
Mémoire conv.
◐ Partiel
Contrôle narratif
◐ Partiel

GamiWays Target

Cible

Temps réel <2s
⚗ R&D
Fidélité comportementale
⚗ R&D
Souveraineté
✓ Oui
Mémoire conv.
⚗ R&D
Contrôle narratif
✓ Oui

Inworld STT

STT Intégré

Temps réel <2s
✓ Oui
Fidélité comportementale
✗ Non
Souveraineté
◐ Partiel
Mémoire conv.
◐ Partiel
Contrôle narratif
◐ Partiel

Inworld TTS-2

TTS Intégré

Temps réel <2s
✓ Oui
Fidélité comportementale
◐ Partiel
Souveraineté
◐ Partiel
Mémoire conv.
◐ Partiel
Contrôle narratif
◐ Partiel

Kokoro 82M

TTS Open Source

Temps réel <2s
✓ Oui
Fidélité comportementale
◐ Partiel
Souveraineté
✓ Oui
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non

Voxtral ASR (Mistral)

STT Open Source

Temps réel <2s
◐ Partiel
Fidélité comportementale
✗ Non
Souveraineté
✓ Oui
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non

Whisper Large v3

STT Open Source

Temps réel <2s
◐ Partiel
Fidélité comportementale
✗ Non
Souveraineté
✓ Oui
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non
Avatars VidéoReal-time · Behavioral · Sovereign

13 solutions affichées

Anam

API Temps réel

Temps réel <2s
✓ Oui
Fidélité comportementale
◐ Partiel
Souveraineté
✗ Non
Mémoire conv.
◐ Partiel
Contrôle narratif
✗ Non

BeyondPresence (Genesis 2)

Enterprise

Temps réel <2s
✓ Oui
Fidélité comportementale
◐ Partiel
Souveraineté
✗ Non
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non

D-ID V4

Commercial

Temps réel <2s
◐ Partiel
Fidélité comportementale
✗ Non
Souveraineté
✗ Non
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non

GamiWays Target

Cible

Temps réel <2s
⚗ R&D
Fidélité comportementale
⚗ R&D
Souveraineté
✓ Oui
Mémoire conv.
⚗ R&D
Contrôle narratif
✓ Oui

HeyGem OS

Open Source

Temps réel <2s
✗ Non
Fidélité comportementale
✗ Non
Souveraineté
✓ Oui
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non

HeyGen

Commercial

Temps réel <2s
◐ Partiel
Fidélité comportementale
✗ Non
Souveraineté
✗ Non
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non

LemonSlice (LS-2.1)

Commercial

Temps réel <2s
◐ Partiel
Fidélité comportementale
✓ Oui
Souveraineté
✗ Non
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non

LivePortrait

Open Source

Temps réel <2s
◐ Partiel
Fidélité comportementale
◐ Partiel
Souveraineté
✓ Oui
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non

Runway Characters

Commercial

Temps réel <2s
✗ Non
Fidélité comportementale
◐ Partiel
Souveraineté
✗ Non
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
◐ Partiel

SadTalker

Open Source

Temps réel <2s
✗ Non
Fidélité comportementale
◐ Partiel
Souveraineté
✓ Oui
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non

Simli (Trinity-1)

API Temps réel

Temps réel <2s
✓ Oui
Fidélité comportementale
◐ Partiel
Souveraineté
✗ Non
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non

Synthesia

Commercial

Temps réel <2s
✗ Non
Fidélité comportementale
✗ Non
Souveraineté
✗ Non
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
◐ Partiel

Tavus Phoenix-4

Commercial

Temps réel <2s
◐ Partiel
Fidélité comportementale
◐ Partiel
Souveraineté
✗ Non
Mémoire conv.
✗ Non
Contrôle narratif
✗ Non