Outils de transcription vocale sont omniprésents, qu'il s'agisse de réunions, de conférences, de podcasts ou d'interviews. Mais qu'est-ce qui fait fonctionner ces outils sous le capot ? Derrière chaque application de transcription précise et en temps réel se cache un puissant logiciel de transcription. Reconnaissance automatique de la parole (ASR) modèle.
Dans cet article, nous décomposons les principaux modèles de conversion de la parole en texte utilisés par les principaux outils de transcription tels que VOMO，Notta, Loutre.ai, Lucioleset bien d'autres choses encore.
Pourquoi le choix du modèle est-il important ?
En général, le modèle ASR (Automatic Speech Recognition) détermine la plupart des performances d'un outil de transcription, notamment la précision, la vitesse de transcription, la prise en charge multilingue et le coût.
Si le même modèle est utilisé, la précision et la vitesse des différents outils de conversion de l'audio au texte ne varieront pas de manière significative.
Précision (notamment avec des accents ou des bruits)
Vitesse (en temps réel ou par lots)
Soutien linguistique
Coût (Prix de l'API ou exigences en matière de calcul).
Le coût a un impact significatif sur les stratégies de prix des principaux outils de transcription.
Les grands modèles d'IA sont coûteux à exploiter, c'est pourquoi les outils qui s'appuient sur eux ne proposent généralement que peu ou pas d'essai gratuit.
En revanche, Otter, qui repose sur l'apprentissage automatique, propose un plan gratuit généreux, mais la contrepartie est une précision moindre.
Par exemple :
- Si vous avez besoin transcription multilingueIl est difficile de faire mieux que Whisper.
- Pour intégration des développeursGoogle et Deepgram proposent des API flexibles.
Les principaux modèles d'IA derrière les outils de transcription modernes
1. Whisper par OpenAI
Utilisé par: VOMO, Notta, Trint (partiellement), Descript (dans certains flux de travail)
Qu'est-ce que c'est ?
Chuchotement est un puissant modèle ASR open-source entraîné sur 680 000 heures de données supervisées multilingues et multitâches collectées sur le web.
Cela fait maintenant plus de deux ans qu'il est sur le marché et peu de modèles ont sérieusement contesté sa domination. Cependant, ses performances dans les langues autres que l'anglais, comme le chinois, sont encore loin d'être idéales.
Points forts:
Prise en charge de plus de 50 langues
Gère bien les accents et les environnements bruyants
Offre la traduction et la transcription en une seule étape
Cas d'utilisation: Idéal pour la transcription internationale, les documents audio de longue durée et la recherche.
2. API Google Speech-to-Text
Utilisé par: Premières versions d'Otter, Notta (certains modes), Rev.ai (certains flux de travail)
Qu'est-ce que c'est ?
Un appareil de qualité commerciale API ASR de Google Cloud avec prise en charge de plus de 120 langues et dialectes.
Si vous voyez un outil de transcription audio qui prétend prendre en charge 120 langues, vous pouvez être certain qu'il utilise l'API de Google.
Points forts:
Transcription en temps réel et par lots
Horodatage au niveau des mots
Vocabulaire personnalisé et diarisation du locuteur
Cas d'utilisation: Idéal pour les applications professionnelles évolutives avec une grande flexibilité linguistique.
3. Deepgram
Utilisé par: Fireflies.ai, CallRail, Verbit
Qu'est-ce que c'est ?: Deepgram utilise modèles d'apprentissage profond de bout en bout formés spécifiquement sur l'audio des appels et des réunions.
Points forts:
Grande précision dans les appels téléphoniques et les réunions
Très faible latence
Modèles adaptés par secteur (finance, soins de santé, etc.)
Cas d'utilisation: Idéal pour les appels de vente, les réunions Zoom et les centres d'appels.
4. Amazon Transcribe
Utilisé par: Temi, sélectionner les plateformes SaaS
Qu'est-ce que c'est ?: Le service ASR évolutif d'AWS qui prend en charge la transcription en temps réel et par lots.
Points forts:
Vocabulaire personnalisé
Identification de la langue
Intégration à l'écosystème AWS
Cas d'utilisation: La meilleure solution pour les flux de travail d'entreprise en nuage.
5. Microsoft Azure Speech Services
Utilisé par: Outils d'entreprise et assistants vocaux
Qu'est-ce que c'est ?: L'API vocale robuste de Microsoft qui prend en charge la transcription, la traduction et la synthèse vocale.
Points forts:
Transcription en temps réel avec ponctuations
Identification de l'orateur
Traduction multilingue
Cas d'utilisation: Polyvalent, sécurisé et idéal pour les outils d'entreprise.
6. Modèles personnalisés / hybrides
De nombreux outils de pointe s'appuient sur ces modèles ou les combinent avec des améliorations propriétaires.
🔹 Otter.ai
Utilise maintenant: Modèle hybride personnalisé (ne dépend plus de Google).
Otter s'appuyait fortement sur les modèles d'apprentissage automatique de Google, ce qui est l'une des principales raisons pour lesquelles de nombreux utilisateurs l'ont critiqué pour sa faible précision de transcription.
Optimisé pour: Réunions, avec prise en compte du contexte et suivi de l'orateur
Bonus: Offre des résumés automatiques et la capture de diapositives
🔹 Notta
Utilisations: Whisper, Google STT, et autres (en fonction de la langue et de la qualité de l'audio)
Bonus: Permet aux utilisateurs de choisir entre des transcriptions standard et des transcriptions "améliorées par l'IA".
🔹 Fireflies.ai
Utilisations: Whisper, Deepgram et modèles internes
Unique: Permet aux utilisateurs de passer d'un moteur à l'autre pour une meilleure précision
Tableau de comparaison des modèles de RBA
| Outil | Modèle(s) de base utilisé(s) | Soutient Whisper | Modèle propriétaire | Meilleur pour |
|---|---|---|---|---|
| VOMO | Chuchotement | ✅ Oui | ❌ Non | Transcription rapide et précise |
| Notta | Whisper + Google + hybride | ✅ Oui | ❌ Non | Audio multilingue |
| Loutre.ai | Custom Hybrid (anciennement Google) | ❌ Non | ✅ Oui | Réunions et résumés |
| Fireflies.ai | Deepgram + Whisper + Custom | ✅ Oui | ✅ Oui | Transcriptions d'appels et de réunions |
| Trint | Chuchotement (partiel) | ✅ Oui | ❌ Non | Montage vidéo + transcription |
| Rev.ai | Personnalisé + Google API (début) | ❌ Non | ✅ Oui | Transcription au niveau humain |
Réflexions finales
Le choix d'un outil de transcription n'est pas seulement une question d'interface utilisateur ou de fonctionnalités. Un modèle d'intelligence artificielle au service du moteur. Que vous soyez étudiant, journaliste ou professionnel, savoir ce qui se cache sous le capot peut vous aider à choisir la solution la plus précise, la plus efficace et la plus rentable pour vos besoins.
Si vous êtes curieux de tester des outils fonctionnant avec différents modèles, des plateformes telles que Notta et Fireflies.ai vous offrent cette flexibilité.
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