Un mot pour un autre ? Analyse et comparaison de huit plateformes de transcription automatique

Abstract

Cet article compare les fonctionnalités et résultats de huit outils de transcription automatique (Go Transcribe, Happy Scribe, Headliner, Sonix, Video Indexer, Vocalmatic, Vocapia et YouTube), pour des extraits audio de langue française. Une méthodologie innovante, fruit d’un travail interdisciplinaire, est proposée pour comparer les transcriptions. Elle repose sur un assemblage de trois approches complémentaires : (1) une approche quantitative de comparaison de textes à partir d’une métrique couramment employée, le Word Error Rate (WER), (2) une approche fine de classification et compréhension des erreurs générées par les plateformes, et enfin (3) une estimation du potentiel de gain de temps de transcription pour chacun des fichiers et des plateformes. In fine, aucune plateforme ne serait plus efficace que les autres pour l’ensemble des extraits audio mais deux outils se démarquent : Vocapia et Sonix, chacun ayant ses domaines de prédilection. Quel que soit le type de fichier ou de plateforme, un temps de réécoute et de correction reste indispensable à l’issue des traitements, pour un gain de temps final observé pouvant aller jusqu’à 75 % par rapport à une transcription manuelle. Par ailleurs, l’utilisation de ces outils en ligne peut engendrer des problèmes importants liés à la confidentialité et la sécurité des données. Pour finir, nous revenons sur l’expérience de travail interdisciplinaire qui a rendu ce projet possible.