La transcription audio convertit la parole en texte grâce à des modèles comme Whisper. C'est une porte d'entrée concrète vers l'IA appliquée au son.
Points clés
- Comprendre la reconnaissance vocale moderne
- Mettre en oeuvre Whisper en pratique
- Construire des cas d'usage utiles
Comprendre la reconnaissance vocale moderne
Expliquez le saut de qualité apporté par les modèles de deep learning : Whisper d'OpenAI, entraîné sur de vastes corpus multilingues, transcrit et traduit avec robustesse même sur de l'audio bruité. Présentez le pipeline : signal audio, extraction de caractéristiques (spectrogramme), modèle séquence-à-séquence, texte. Comparez avec les alternatives comme Vosk pour le hors-ligne léger. Cette base situe les outils.
Mettre en oeuvre Whisper en pratique
Faites manipuler Whisper en Python via la bibliothèque officielle ou faster-whisper, plus rapide. Montrez le choix du modèle (tiny à large) selon le compromis vitesse/précision, le support multilingue et l'horodatage des segments. Pour le local sans GPU, faster-whisper en quantifié reste utilisable. L'apprenant transcrit un fichier réel et mesure le taux d'erreur.
Construire des cas d'usage utiles
Au-delà de la transcription brute, montrez les applications : sous-titrage automatique, comptes rendus de réunion, recherche dans des podcasts. Chaînez Whisper avec un LLM pour résumer ou extraire les points clés, et avec la diarisation (pyannote) pour identifier les locuteurs. Abordez les limites : noms propres, accents, RGPD sur les enregistrements de personnes. Ces cas donnent du sens au module.
En pratique
Scénario. Sur une demi-journée (4h), les apprenants transcrivent un enregistrement de réunion avec faster-whisper, segmentent par locuteur avec pyannote, puis génèrent un compte rendu structuré en chaînant un LLM local via Ollama. Ils évaluent la qualité sur un extrait. Livrable : un script de transcription et un compte rendu automatique d'une réunion test.
Questions fréquentes
Whisper fonctionne-t-il en français ?
Oui, Whisper est multilingue et performant en français, surtout avec les modèles medium et large. La qualité dépend de la netteté de l'audio et des accents.
Peut-on transcrire sans connexion ni cloud ?
Oui, Whisper et faster-whisper s'exécutent entièrement en local, ce qui est essentiel pour les données confidentielles. Un modèle quantifié tourne même sans GPU dédié.
Pour aller plus loin
Pour approfondir : Aborder l ethique des donnees · Aborder l ia generative d images. Et le reste de nos ressources pour les écoles, OF et formateurs.
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