Créer un chatbot WhatsApp avec l'IA (guide complet)

📖 8 min de lecture3 août 2026

WhatsApp est LE canal client en Afrique de l'Ouest. Voici comment y brancher une intelligence artificielle qui répond à vos clients 24h/24 — en payant l'IA en FCFA, sans carte bancaire.

Ce qu'il vous faut

Node.js 18+ installé
Un numéro WhatsApp dédié au bot (une puce à 500 F suffit)
Une clé API DeepRelay — créez un compte, 100 F offerts pour tester

1. Le projet

terminal

mkdir bot-whatsapp && cd bot-whatsapp
npm init -y
npm install whatsapp-web.js qrcode-terminal openai

2. Le code complet

On utilise whatsapp-web.js (connexion par QR code, comme WhatsApp Web) et le SDK OpenAI pointé sur DeepRelay :

bot.js

const { Client, LocalAuth } = require('whatsapp-web.js');
const qrcode = require('qrcode-terminal');
const OpenAI = require('openai');

const ia = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.deeprelay.io/v1',
  apiKey: process.env.DEEPRELAY_API_KEY,
});

const client = new Client({ authStrategy: new LocalAuth() });

client.on('qr', (qr) => qrcode.generate(qr, { small: true }));
client.on('ready', () => console.log('Bot connecté ✅'));

client.on('message', async (msg) => {
  if (msg.fromMe || msg.isStatus) return;
  const reponse = await ia.chat.completions.create({
    model: 'deepseek-ai/DeepSeek-V3',
    messages: [
      { role: 'system', content: "Tu es l'assistant client de MaBoutique Dakar. Réponds en français, bref et chaleureux. Livraison 1500F à Dakar, 3000F en région." },
      { role: 'user', content: msg.body },
    ],
    max_tokens: 300,
  });
  await msg.reply(reponse.choices[0].message.content);
});

client.initialize();

Lancez avec DEEPRELAY_API_KEY=dr_votre_cle node bot.js, scannez le QR code avec le téléphone du bot, et c'est en ligne.

Combien ça coûte ?

Avec DeepSeek V3, une réponse client typique (~600 tokens aller-retour) coûte environ 0,3 F. Mille conversations par mois ≈ 300 F. Votre budget IA se recharge en Wave, comme un crédit téléphonique.

💡 Pour garder le contexte d'une conversation, stockez les derniers messages de chaque numéro dans un tableau et renvoyez-les dans messages. Limitez à ~10 échanges pour maîtriser le coût.

Aller plus loin

Répondre aux notes vocales : transcrivez-les avec Whisper à 0,14 F/min avant de les envoyer au modèle
Passer sur un modèle plus puissant les questions complexes (comparez les modèles)
Répondre en note vocale avec la synthèse vocale