Transcription de contenus oraux en contenus écrits

Scénario n° : 022

Auteur : Chambre des députés du Brésil

Date : 14 juin 2024
 

Objectif :

Transcrire des contenus audio ou vidéo en texte pour soutenir différentes fonctions parlementaires telles que la reproduction officielle des allocutions de parlementaires et la transcription d'auditions publiques, de réunions, d'entretiens et d'autres procédures.

Acteurs :

• Sténographes
• Opérateurs audio ou personnel administratif
• Personnel du service de communication
• Système IA de reconnaissance vocale

Conditions préalables :

• Modèle d'IA entraîné à la transcription de contenus audio en contenus texte, éventuellement intégré à des services de diarisation et de reconnaissance de locuteur
• Règles suivies par les sténographes
• Intégration aux services numériques couramment utilisés par les utilisateurs, tels que les sténographes, les opérateurs audio, le personnel administratif et le personnel du service de communication

Scénario :

1. Lorsqu'une nouvelle réunion parlementaire est enregistrée au format audio ou vidéo, le système d'IA transcrit le contenu en texte.
2. Les opérateurs audio ou le personnel administratif utilisent le service numérique approprié pour enregistrer avec précision l'identification des intervenants, les codes temporels et d'autres métadonnées relatives aux allocutions enregistrées.
3. Le système d'IA combine le texte transcrit avec les métadonnées enregistrées (p. ex. l'identification des intervenants) pour générer une transcription préliminaire diarisée.
4. Les sténographes relisent et corrigent les parties de la transcription préliminaire diarisée en vue d’élaborer le compte rendu officiel de la réunion parlementaire pour publication.

Flux alternatifs :

• Lorsqu'un nouvel entretien est enregistré au format audio ou vidéo, le système d'IA transcrit le contenu en texte. Le personnel du service de communication peut ensuite relire et corriger la transcription avant publication ou distribution.

Résultats attendus :

• La transcription de contenus oraux en contenus écrits est plus efficace.
• La charge de travail des sténographes et d’autres utilisateurs potentiels est réduite.

Problèmes potentiels :

• Garantir la précision de la transcription des allocutions par le modèle d'IA implique la reconnaissance d’acronymes et d’idiomes et le respect des règles officielles en matière d'enregistrement
• Détecter la réduction potentielle de la performance du système d'IA au fil du temps

Données requises :

• Des transcriptions d’allocutions enregistrées peuvent être utilisées pour améliorer les performances des modèles d'IA
• Vérification régulière de la performance du modèle d’IA

Intégration à d'autres systèmes :

• Services numériques utilisés par les utilisateurs
• Service de diarisation
• Service de reconnaissance de locuteur
• Outils d’analyse et de compte rendu

Indicateurs de réussite :

• Taux d'erreur de mots
• Temps de reconnaissance
• Exactitude de la diarisation des locuteurs
• Volume de transcriptions effectuées dans le système d'IA