> This is a page from the ElevenLabs documentation. For a complete page index, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms.txt. For the full documentation in a single file, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms-full.txt.

# Démarrage rapide

Dans ce guide, vous apprendrez à créer votre premier agent conversationnel. Il vous servira de base pour concevoir des workflows conversationnels adaptés à vos cas d'usage métier.

> **Tip**
>
> Utilisez la [compétence Agents d'ElevenLabs](https://github.com/elevenlabs/skills/tree/main/agents) pour créer et gérer des agents vocaux depuis votre assistant de programmation IA :
>
> ```bash
> npx skills add elevenlabs/skills --skill agents
> ```
>
> Vous pouvez également connecter le [serveur MCP hébergé](/docs/fr/eleven-agents/operate/hosted-mcp) à Claude ou à tout autre client MCP pour créer et gérer des agents en langage naturel.

## Premiers pas

Les agents ElevenLabs se gèrent depuis le [Dashboard ElevenAgents](https://elevenlabs.io/app/agents), l'[API ElevenLabs](/docs/fr/api-reference/introduction), la [CLI Agents](/docs/fr/eleven-agents/operate/cli) ou le [serveur MCP hébergé](/docs/fr/eleven-agents/operate/hosted-mcp).

![Agents ElevenLabs](/docs/_fern-img/62ad20de44cee44a439b138d56764c801c4eb939cf3b0f167f594d5c6a6895fb.webp)

## Créer votre premier agent

Dans ce guide de démarrage rapide, nous allons commencer par créer un agent via l'API ou le Dashboard web. Nous testerons ensuite l'agent, soit en l'intégrant à votre site web, soit via le Dashboard ElevenLabs.

#### Créer un agent via le Dashboard web

Dans ce guide, nous allons créer un assistant conversationnel de support capable de répondre aux questions sur votre produit, votre documentation ou votre service. Vous pouvez intégrer cet assistant à votre site web ou à votre application afin d'offrir une assistance en temps réel à vos clients.

![Agents ElevenLabs](/docs/_fern-img/62ad20de44cee44a439b138d56764c801c4eb939cf3b0f167f594d5c6a6895fb.webp)

#### Connectez-vous à ElevenLabs

Rendez-vous sur [elevenlabs.io](https://elevenlabs.io/app/sign-up), puis connectez-vous ou créez votre compte.

#### Créez un nouvel assistant

Dans le **Dashboard ElevenLabs**, créez un nouvel assistant en saisissant un nom et en sélectionnant l'option `Blank template`.

![Dashboard](/docs/_fern-files/elevenlabs.docs.buildwithfern.com/61b0e1df291ea587a8ff3e116579a47f66d48c74b24f44cfcd4804a568eb0a9d/assets/images/conversational-ai/assistant-create-flow.gif)

#### Configurez le comportement de l'assistant

Accédez à l'onglet **Agent** pour configurer le comportement de l'assistant. Définissez les éléments suivants :

#### Premier message

Il s'agit du premier message que l'assistant prononcera lorsqu'un utilisateur démarre une conversation.

**`Premier message`**

```plaintext Premier message
Hi, this is Alexis from <company name> support. How can I help you today?
```

#### Prompt système

Ce prompt définit le comportement, les tâches et la personnalité de l'assistant.

Personnalisez l'exemple suivant avec les informations de votre entreprise :

**`Prompt système`**

```plaintext Prompt système
You are a friendly and efficient virtual assistant for [Your Company Name]. Your role is to assist customers by answering questions about the company's products, services, and documentation. You should use the provided knowledge base to offer accurate and helpful responses.

Tasks:
- Answer Questions: Provide clear and concise answers based on the available information.
- Clarify Unclear Requests: Politely ask for more details if the customer's question is not clear.

Guidelines:
- Maintain a friendly and professional tone throughout the conversation.
- Be patient and attentive to the customer's needs.
- If unsure about any information, politely ask the customer to repeat or clarify.
- Avoid discussing topics unrelated to the company's products or services.
- Aim to provide concise answers. Limit responses to a couple of sentences and let the user guide you on where to provide more detail.
```

#### Ajoutez une base de connaissances

Accédez à la section **Knowledge Base** pour fournir à votre assistant du contexte sur votre entreprise.

Vous pouvez y importer des documents pertinents et des liens vers des ressources externes :

* Ajoutez de la documentation, des FAQ et d'autres ressources pour aider l'assistant à répondre aux demandes des clients.
* Maintenez la base de connaissances à jour afin que l'assistant fournisse des informations précises et actualisées.

Configurez ensuite la voix de votre assistant.

#### Sélectionnez une voix

Dans l'onglet **Voice**, choisissez dans la [Voice Library](https://elevenlabs.io/voice-library) la voix qui correspond le mieux à votre assistant :

![Paramètres de voix](/docs/_fern-img/14aad328f468daafa9ec95d3b7a55489a8cb1a34869368020e05b207c9b0360a.webp)

> **Note**
>
> Des voix, des modèles et des LLM de meilleure qualité peuvent augmenter le temps de réponse. Pour une expérience client optimale, équilibrez qualité et latence selon le cas d'usage prévu pour votre assistant.

#### Testez votre assistant

Appuyez sur le bouton **Test AI agent** et essayez de converser avec votre assistant.

Configurez les critères d'évaluation et la collecte de données afin d'analyser les conversations et d'améliorer les performances de votre assistant.

#### Configurez les critères d'évaluation

Accédez à l'onglet **Analysis** dans les paramètres de votre assistant pour définir des critères personnalisés d'évaluation des conversations.

![Paramètres d'analyse](/docs/_fern-img/fee8bc444d5436c71eae3829b9ec8d5cdb6a57c4d4efe6483d7bfed2b066e438.webp)

Chaque transcription de conversation est transmise au LLM afin de vérifier si des objectifs spécifiques ont été atteints. Les résultats seront `success`, `failure` ou `unknown`, accompagnés d'une justification du résultat choisi.

Ajoutons un critère d'évaluation nommé `solved_user_inquiry` :

**`Prompt`**

```plaintext Prompt
The assistant was able to answer all of the queries or redirect them to a relevant support channel.

Success Criteria:
- All user queries were answered satisfactorily.
- The user was redirected to a relevant support channel if needed.
```

#### Configurez la collecte de données

Dans la section **Data collection**, configurez les informations à extraire de chaque conversation.

Cliquez sur **Add item**, puis configurez les éléments suivants :

1. **Type de données :** sélectionnez « string »
2. **Identifiant :** saisissez un identifiant unique pour ce point de données : `user_question`
3. **Description :** fournissez au LLM des instructions détaillées sur la façon d'extraire les données spécifiques de la transcription :

**`Prompt`**

```plaintext Prompt
Extract the user's questions & inquiries from the conversation.
```

> **Tip**
>
> Testez votre assistant en vous mettant à la place d'un client. Posez des questions, évaluez ses réponses et ajustez les prompts jusqu'à ce que ses performances vous conviennent.

#### Consultez l'historique des conversations

Consultez les résultats d'évaluation et les données collectées pour chaque conversation dans l'onglet **Call history**.

![Historique des conversations](/docs/_fern-img/fd517a080ba2c0d678c1ce34ea79afbd0dad764a19da43ca045a1c29b693ee48.webp)

> **Tip**
>
> Examinez régulièrement l'historique des conversations afin d'identifier les problèmes et tendances récurrents.

L'agent nouvellement créé peut être testé de différentes manières, mais la plus rapide consiste à utiliser le [Dashboard ElevenLabs](https://elevenlabs.io/app/agents).

> **Info**
>
> Le Dashboard web utilise notre [SDK React](/docs/fr/eleven-agents/libraries/react) en interne pour gérer les conversations en temps réel.

Si vous préférez tester rapidement l'agent sur votre propre site web, vous pouvez utiliser le widget Agent. Collez simplement l'extrait HTML suivant dans votre site web, en remplaçant `agent-id` par l'ID de votre agent.

```html
<elevenlabs-convai agent-id="agent-id"></elevenlabs-convai>
<script src="https://unpkg.com/@elevenlabs/convai-widget-embed" async type="text/javascript"></script>
```

#### Créer un agent via la CLI

#### Installez la CLI

**`Homebrew (macOS)`**

```bash title="Homebrew (macOS)"
brew install elevenlabs/tap/elevenlabs
```

**`Scoop (Windows)`**

```powershell title="Scoop (Windows)"
scoop bucket add elevenlabs https://github.com/elevenlabs/scoop-bucket
scoop install elevenlabs
```

**`npm`**

```bash title="npm"
npm install -g @elevenlabs/cli
```

**`curl`**

```bash title="curl"
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https://github.com/elevenlabs/cli/releases/latest/download/elevenlabs-cli-installer.sh | sh
```

> **Tip**
>
> Vous travaillez avec un assistant de programmation IA ? Exécutez `elevenlabs generate-skills` dans votre projet pour créer un
> fichier `SKILL.md` pour chaque groupe de commandes dans `skills/`, afin que votre assistant connaisse toutes les fonctionnalités de la CLI
> sans que vous ayez à copier la documentation. Utilisez `--output-dir` pour les placer ailleurs. Cette commande lit la propre
> définition d'API intégrée à la CLI, elle ne nécessite donc aucune clé API et fonctionne hors ligne, tout en restant synchronisée avec
> la version de la CLI que vous avez installée.

#### Initialisez un nouveau projet

```bash
elevenlabs agents init
```

Cette commande crée la structure du projet avec les répertoires de configuration et les fichiers de registre.

#### Authentifiez-vous auprès d'ElevenLabs

[Créez ici une clé API dans le Dashboard](https://elevenlabs.io/app/settings/api-keys), que vous utiliserez pour [utiliser la CLI](/docs/fr/api-reference/authentication) de manière sécurisée.

Exécutez ensuite la commande suivante pour vous authentifier auprès d'ElevenLabs :

```bash
elevenlabs auth login
```

Cette commande ouvrira une fenêtre de navigateur pour vous authentifier via OAuth. La CLI vérifiera les identifiants et les stockera de façon sécurisée.

#### Créez l'agent

Créez votre premier agent à l'aide du modèle d'assistant :

```bash
elevenlabs agents add "My Assistant" --template assistant
```

#### Envoyez-le sur la plateforme ElevenLabs

```bash
elevenlabs agents push
```

Cette commande importe la configuration locale de votre agent sur la plateforme ElevenLabs.

#### Testez l'agent

L'agent nouvellement créé peut être testé de différentes manières, mais la plus rapide consiste à utiliser le [Dashboard ElevenLabs](https://elevenlabs.io/app/agents). Depuis le Dashboard, sélectionnez votre agent et cliquez sur le bouton **Test AI agent**.

> **Info**
>
> Le Dashboard web utilise notre [SDK React](/docs/fr/eleven-agents/libraries/react) en interne pour gérer les conversations en temps réel.

Si vous préférez tester rapidement l'agent sur votre propre site web, vous pouvez utiliser le widget Agent. Utilisez la CLI pour générer l'extrait HTML :

```bash
elevenlabs agents widget embed <agent_id>
```

L'ID de l'agent est enregistré dans `agents.json` lors de l'envoi, et `elevenlabs agents status` l'affiche. Cette commande génère l'extrait HTML que vous pouvez ensuite coller directement dans votre site web.

#### Créer un agent via l'API

#### Créez une clé API

[Créez une clé API dans le Dashboard ici](https://elevenlabs.io/app/api/api-keys), que vous utiliserez pour [accéder à l’API](/docs/fr/api-reference/authentication) en toute sécurité.

Stockez la clé comme secret géré et transmettez-la aux SDK, soit sous forme de variable d’environnement via un fichier `.env`, soit directement dans la configuration de votre application, selon vos préférences.

**`.env`**

```js title=".env"
ELEVENLABS_API_KEY=<your_api_key_here>
```

#### Installez le SDK

#### SDK

Nous utiliserons également la bibliothèque `dotenv` pour charger notre clé API depuis une variable d'environnement.

```python
pip install elevenlabs
pip install python-dotenv
```

```typescript
npm install @elevenlabs/elevenlabs-js
npm install dotenv
```

#### CLI

Installez la CLI ElevenLabs. Homebrew (macOS) et Scoop (Windows) sont recommandés.

**`Homebrew (macOS)`**

```bash title="Homebrew (macOS)"
brew install elevenlabs/tap/elevenlabs
```

**`Scoop (Windows)`**

```powershell title="Scoop (Windows)"
scoop bucket add elevenlabs https://github.com/elevenlabs/scoop-bucket
scoop install elevenlabs
```

**`npm`**

```bash title="npm"
npm install -g @elevenlabs/cli
```

**`curl`**

```bash title="curl"
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https://github.com/elevenlabs/cli/releases/latest/download/elevenlabs-cli-installer.sh | sh
```

> **Tip**
>
> Vous travaillez avec un assistant de programmation IA ? Exécutez `elevenlabs generate-skills` dans votre projet pour créer un
> fichier `SKILL.md` pour chaque groupe de commandes dans `skills/`, afin que votre assistant connaisse toutes les fonctionnalités de la CLI
> sans que vous ayez à copier la documentation. Utilisez `--output-dir` pour les placer ailleurs. Cette commande lit la propre
> définition d'API intégrée à la CLI, elle ne nécessite donc aucune clé API et fonctionne hors ligne, tout en restant synchronisée avec
> la version de la CLI que vous avez installée.

Authentifiez-vous ensuite, votre navigateur s'ouvrira pour autoriser la CLI :

```bash
elevenlabs auth login
```

#### Créez l'agent

Créez un nouveau fichier nommé `create_agent.py` ou `createAgent.mts`, selon le langage de votre choix, puis ajoutez le code suivant :

```python maxLines=0
from dotenv import load_dotenv
from elevenlabs.client import ElevenLabs
import os
load_dotenv()

elevenlabs = ElevenLabs(
    api_key=os.getenv("ELEVENLABS_API_KEY"),
)

prompt = """
You are a friendly and efficient virtual assistant for [Your Company Name].
Your role is to assist customers by answering questions about the company's products, services,
and documentation. You should use the provided knowledge base to offer accurate and helpful responses.

Tasks:
- Answer Questions: Provide clear and concise answers based on the available information.
- Clarify Unclear Requests: Politely ask for more details if the customer's question is not clear.

Guidelines:
- Maintain a friendly and professional tone throughout the conversation.
- Be patient and attentive to the customer's needs.
- If unsure about any information, politely ask the customer to repeat or clarify.
- Avoid discussing topics unrelated to the company's products or services.
- Aim to provide concise answers. Limit responses to a couple of sentences and let the user guide you on where to provide more detail.
"""

response = elevenlabs.conversational_ai.agents.create(
    name="My voice agent",
    tags=["test"], # List of tags to help classify and filter the agent
    conversation_config={
        "tts": {
            "voice_id": "aMSt68OGf4xUZAnLpTU8",
            "model_id": "eleven_flash_v2"
        },
        "agent": {
            "first_message": "Hi, this is Rachel from [Your Company Name] support. How can I help you today?",
            "prompt": {
                "prompt": prompt,
            }
        }
    }
)

print("Agent created with ID:", response.agent_id)
```

```typescript maxLines=0
import { ElevenLabsClient } from "@elevenlabs/elevenlabs-js";
import "dotenv/config";

const elevenlabs = new ElevenLabsClient();

const prompt = `
    You are a friendly and efficient virtual assistant for [Your Company Name].
    Your role is to assist customers by answering questions about the company's products, services,
    and documentation. You should use the provided knowledge base to offer accurate and helpful responses.

    Tasks:
    - Answer Questions: Provide clear and concise answers based on the available information.
    - Clarify Unclear Requests: Politely ask for more details if the customer's question is not clear.

    Guidelines:
    - Maintain a friendly and professional tone throughout the conversation.
    - Be patient and attentive to the customer's needs.
    - If unsure about any information, politely ask the customer to repeat or clarify.
    - Avoid discussing topics unrelated to the company's products or services.
    - Aim to provide concise answers. Limit responses to a couple of sentences and let the user guide you on where to provide more detail.
`;

const agent = await elevenlabs.conversationalAi.agents.create({
    name: "My voice agent",
    tags: ["test"], // List of tags to help classify and filter the agent
    conversationConfig: {
        tts: {
            voiceId: "aMSt68OGf4xUZAnLpTU8",
            modelId: "eleven_flash_v2",
        },
        agent: {
            firstMessage: "Hi, this is Rachel from [Your Company Name] support. How can I help you today?",
            prompt: {
                prompt,
            }
        },
    },
});

console.log(`Agent created with ID: ${agent.agentId}`);
```

> **Note**
>
> L'agent créé ci-dessus portera le tag `"test"`, utile pour classer et filtrer les agents, par exemple pour distinguer les agents de test des agents de production.

#### Exécutez le code

```python
python create_agent.py
```

```typescript
npx tsx createAgent.mts
```

Le code ci-dessus génère un agent avec des paramètres de base et affiche son ID dans la console. Nous personnaliserons l'agent à l'étape suivante.

#### Testez l'agent

L'agent nouvellement créé peut être testé de différentes manières, mais la plus rapide consiste à utiliser le [Dashboard ElevenLabs](https://elevenlabs.io/app/agents). Depuis le Dashboard, sélectionnez votre agent et cliquez sur le bouton **Test AI agent**.

> **Info**
>
> Le Dashboard web utilise notre [SDK React](/docs/fr/eleven-agents/libraries/react) en interne pour gérer les conversations en temps réel.

Si vous préférez tester rapidement l'agent sur votre propre site web, vous pouvez utiliser le widget Agent. Collez simplement l'extrait HTML suivant dans votre site web, en remplaçant `agent-id` par l'ID de votre agent.

```html
<elevenlabs-convai agent-id="agent-id"></elevenlabs-convai>
<script src="https://unpkg.com/@elevenlabs/convai-widget-embed" async type="text/javascript"></script>
```

Consultez l'onglet SDK pour savoir comment intégrer l'agent à votre site web ou à votre application à l'aide des SDK fournis.

## Prochaines étapes

Après ce guide de démarrage rapide, vous pouvez améliorer l'efficacité de votre agent en intégrant :

* des [bases de connaissances](/docs/fr/eleven-agents/customization/knowledge-base) pour lui fournir des informations propres à votre domaine.
* des [outils](/docs/fr/eleven-agents/customization/tools) pour lui permettre d'effectuer des tâches en votre nom.
* l'[authentification](/docs/fr/eleven-agents/customization/authentication) pour limiter l'accès à certaines conversations.
* l'[évaluation du succès](/docs/fr/eleven-agents/customization/agent-analysis/success-evaluation) pour analyser les conversations et améliorer ses performances.
* la [collecte de données](/docs/fr/eleven-agents/customization/agent-analysis/data-collection) pour recueillir des données sur les conversations et améliorer ses performances.
* la [rétention des conversations](/docs/fr/eleven-agents/customization/privacy/retention) pour consulter l'historique des conversations et améliorer ses performances.