Omtera, en tant que partenaire stratégique d’ElevenLabs, aide les entreprises à transformer les technologies avancées d’AI audio en processus métier sécurisés, évolutifs et mesurables. ElevenLabs Speech to Text, également appelé STT ou speech recognition (reconnaissance vocale), réduit la charge de transcription manuelle des équipes en convertissant automatiquement les conversations présentes dans les contenus audio et vidéo en texte écrit.
La transcription manuelle des enregistrements de réunions, l’analyse des conversations clients, la préparation de sous-titres pour les vidéos ou la catégorisation des conversations de centres d’appels peuvent nécessiter beaucoup de temps et de ressources opérationnelles. De plus, avec les méthodes traditionnelles, des étapes comme la séparation des intervenants, l’écriture correcte des termes spécifiques, l’ajout de codes temporels et le traitement de différentes langues rendent le processus encore plus complexe.
ElevenLabs automatise ce processus grâce aux modèles Speech to Text de la famille Scribe. La plateforme propose des fonctionnalités telles que la transcription à partir de fichiers, le speaker diarization (diarisation des locuteurs), les word-level timestamps (horodatages au niveau des mots), l’audio event tagging (étiquetage des événements audio), la reconnaissance vocale multilingue et le traitement des flux audio en temps réel.
ElevenLabs Speech to Text est une solution d’automatic speech recognition (reconnaissance automatique de la parole) qui transforme les conversations contenues dans des fichiers audio ou vidéo en texte exploitable par des machines. La principale famille de modèles d’ElevenLabs dans ce domaine s’appelle Scribe.
Speech to Text n’est pas simplement un outil de dictée basique qui écrit successivement les mots qu’il entend. Il analyse le signal audio, identifie la langue parlée, reconnaît les mots, ajoute la ponctuation et sépare les différents intervenants lorsque la configuration nécessaire est utilisée. Ainsi, un enregistrement audio brut devient une source de données consultable, résumable, exploitable dans des rapports et utilisable dans d’autres systèmes d’entreprise.
Selon la documentation actuelle d’ElevenLabs, Scribe v2 a été développé pour produire des transcriptions précises dans plus de 90 langues. Le modèle est conçu pour gérer les conditions rencontrées dans les enregistrements réels, comme les enregistrements longs, les changements de ton, les pauses pendant la parole et les longues périodes de silence.
Cette structure est particulièrement utile pour les équipes ayant les besoins suivants :
ElevenLabs Scribe analyse le flux audio ou le fichier multimédia envoyé au système et transforme la parole en texte structuré. Selon le mode d’utilisation, ce processus peut être réalisé via l’interface web d’ElevenLabs ou l’API ElevenLabs.
L’utilisateur peut télécharger un fichier audio ou vidéo dans l’interface ElevenLabs Speech to Text. Dans un projet basé sur l’API, le fichier est envoyé à l’endpoint Speech to Text concerné par le système backend de l’application.
ElevenLabs propose un endpoint API permettant de transcrire des fichiers audio et vidéo. Pour les traitements à grande échelle ou de longue durée, un modèle de traitement asynchrone permettant de recevoir les résultats via un webhook peut également être utilisé. Pour les enregistrements disposant de plusieurs canaux audio, les canaux peuvent être transcrits séparément ou combinés dans l’ordre chronologique.
Le modèle analyse les structures vocales de l’enregistrement et génère du texte dans les langues prises en charge. La détection automatique de la langue peut réduire la complexité opérationnelle des plateformes réunissant des utilisateurs issus de différents pays.
Par exemple, une équipe mondiale de support client peut traiter des conversations en turc, en anglais et en français au sein du même workflow. Une fois les transcriptions créées, elles peuvent être catégorisées selon des critères tels que la langue, le sujet, le type de client ou le résultat de la conversation.
ElevenLabs Scribe ne se limite pas à fournir une sortie en texte brut. Selon le cas d’usage et les paramètres sélectionnés, les informations suivantes peuvent également être générées :
Cette structure facilite l’utilisation de la transcription dans des outils de montage vidéo, des systèmes d’analytics, des moteurs de recherche ou des plateformes d’expérience client.
Scribe v2 prend en charge la reconnaissance vocale dans plus de 90 langues. Cette fonctionnalité réduit le besoin, pour les entreprises présentes sur différents marchés, de mettre en place une infrastructure de transcription entièrement distincte pour chaque langue.
La prise en charge multilingue est particulièrement importante pour les services clients internationaux, la localisation de contenus multimédias, les entretiens de recherche et les contenus de formation internationaux. Toutefois, la précision des résultats peut être affectée par des facteurs comme la qualité de l’enregistrement, le bruit de fond, le niveau du microphone, l’accent de l’intervenant et la terminologie sectorielle utilisée.
Pour cette raison, les usages en entreprise doivent être testés avec de véritables enregistrements représentant différentes langues et conditions audio.
Le speaker diarization permet d’identifier qui parle et à quel moment dans un enregistrement. Le système peut distinguer différentes voix et étiqueter les segments de texte en fonction de chaque intervenant.
Par exemple, une conversation client peut être structurée comme suit :
Client : Je voudrais connaître la date de livraison de ma commande.
Conseiller : Pourriez-vous partager votre numéro de commande ?
Client : Bien sûr, mon numéro de commande est 87432.
Cette structure ne facilite pas seulement la lecture du texte. Elle permet également d’analyser séparément les phrases du client et celles du conseiller. Il devient ainsi possible de mesurer les problèmes rencontrés par le client, la qualité des réponses du conseiller, la durée de parole ou la fréquence d’utilisation de certaines expressions.
Les word-level timestamps associent les mots de la transcription à leur position dans le fichier audio. Cette fonctionnalité peut être utilisée pour la génération de sous-titres, le montage vidéo, la recherche dans les conversations et la création automatique de clips multimédias.
Une équipe de podcast peut utiliser les horodatages pour identifier la seconde exacte à laquelle un sujet particulier a été abordé dans un long épisode. Une équipe social media peut ensuite sélectionner une phrase importante et transformer cette partie en contenu vidéo court.
Scribe peut également identifier certains événements audio en dehors de la parole. Les rires, applaudissements ou autres sons significatifs peuvent être étiquetés dans le texte. Cette fonctionnalité fournit une sortie plus riche, en particulier pour les contenus multimédias, les études utilisateurs et les entretiens dans lesquels le contexte émotionnel est important.
Par exemple, écrire uniquement la phrase « J’ai vraiment apprécié cette fonctionnalité » peut ne pas être suffisant. Le fait que la phrase ait été prononcée avec un rire, une hésitation ou un changement de ton particulier peut modifier le sens du commentaire.
Le keyterm prompting permet au modèle de donner la priorité à certains mots et certaines expressions. Selon le guide produit d’ElevenLabs, les utilisateurs peuvent ajouter des listes de mots et d’expressions afin d’orienter le modèle vers des termes peu courants, comme les noms propres, les noms de marques ou les termes techniques.
Cette fonctionnalité est importante dans les domaines suivants :
Par exemple, une entreprise technologique peut ajouter le nom d’un produit à la liste de keyterms afin d’éviter qu’il soit confondu avec un mot courant. Cela peut réduire le besoin de corrections manuelles après la transcription.
Alors que Scribe v2 peut être utilisé pour traiter des fichiers audio et vidéo préenregistrés, Scribe v2 Realtime se concentre sur la conversion instantanée des flux audio en direct en texte.
Selon les pages actuelles des produits et modèles d’ElevenLabs, Scribe v2 Realtime fonctionne dans plus de 90 langues et vise une faible latence d’environ 150 millisecondes. Le système peut recevoir en continu des segments audio via WebSocket et envoyer des résultats de transcription provisoires et définitifs pendant que l’intervenant continue de parler.
Le Speech to Text en temps réel peut être utilisé dans les applications suivantes :
Par exemple, lorsqu’un client parle avec un voice agent, Scribe v2 Realtime transforme l’audio en texte. L’application analyse ce texte afin de déterminer la demande du client, exécute le workflow nécessaire et génère une réponse vocale à l’aide de la technologie Text to Speech.
La latence de ce processus ne dépend pas uniquement du modèle Speech to Text. La connexion réseau, la taille des paquets audio, l’emplacement du serveur de l’application, les autres modèles d’AI utilisés et l’architecture d’intégration influencent également le temps de réponse total. Pour cette raison, des tests de latency (latence) de bout en bout doivent être réalisés dans les projets en temps réel.
Les chefs de projet et les responsables d’équipe peuvent être contraints de choisir entre prendre des notes et se concentrer sur la conversation pendant une réunion. Speech to Text transforme l’enregistrement de la réunion en texte, ce qui facilite l’extraction des décisions, des actions et des responsabilités.
Un exemple de workflow peut être mis en place comme suit :
Cette approche permet aux équipes non seulement de produire des transcriptions, mais aussi de transformer les conversations en tâches exploitables.
Les conversations clients constituent une source précieuse de first-party data (données first-party) pour les entreprises. Toutefois, écouter manuellement des centaines ou des milliers d’appels n’est pas une méthode durable.
Les appels peuvent être transformés en texte à l’aide d’ElevenLabs Speech to Text afin d’analyser les sujets suivants :
Par exemple, une entreprise e-commerce peut transcrire les enregistrements d’appels hebdomadaires et étiqueter automatiquement les conversations liées aux retards de livraison. Lorsque ces résultats sont transmis à l’équipe opérationnelle, les problèmes concernant une région, un transporteur ou une catégorie de produits spécifique peuvent être détectés plus tôt.
Lorsque les équipes marketing publient un webinar uniquement sous forme de vidéo, elles peuvent limiter la valeur pouvant être générée à partir du contenu. Une fois que la conversation du webinar a été transformée en texte grâce à Speech to Text, les contenus suivants peuvent être créés :
Ainsi, un seul enregistrement peut être transformé en plusieurs contenus utilisables sur différents canaux. Les horodatages au niveau des mots permettent de retrouver plus rapidement les passages vidéo concernés.
Les équipes produit, les chercheurs et les spécialistes marketing obtiennent des insights importants grâce aux entretiens clients. Toutefois, la transcription et le codage manuels de ces entretiens peuvent prendre plusieurs semaines.
Une fois les entretiens transformés en texte avec Speech to Text, les équipes peuvent analyser les problèmes récurrents, les expressions utilisées, les motivations d’achat et les attentes relatives aux produits. Le speaker diarization permet de séparer les questions du modérateur des réponses du participant.
La mise à disposition de sous-titres pour les utilisateurs malentendants constitue un élément important de l’accessibilité numérique. Speech to Text peut prendre en charge la génération automatique de sous-titres pour les vidéos et les diffusions en direct.
Toutefois, les sous-titres générés automatiquement doivent être contrôlés par une personne avant leur publication, en particulier pour les contenus juridiques, médicaux, financiers ou susceptibles d’affecter la réputation.
L’API ElevenLabs permet d’intégrer les fonctionnalités Speech to Text dans des applications web, des applications mobiles, des systèmes d’appels et des processus de traitement des données.
La première étape consiste à créer une clé API via un compte ElevenLabs. La clé API ne doit pas être ajoutée directement au code frontend ni à un dépôt public. Elle doit être stockée dans une environment variable (variable d’environnement) côté serveur ou dans un système sécurisé de secrets management.
L’application envoie le fichier audio ou vidéo à transcrire à l’endpoint Speech to Text. Lors de la requête, le modèle, la langue, le speaker diarization ou d’autres options de traitement peuvent être définis.
La logique de base pour les traitements à partir de fichiers est la suivante :
import osfrom elevenlabs.client import ElevenLabsclient = ElevenLabs( api_key=os.environ["ELEVENLABS_API_KEY"])with open("enregistrement-reunion.mp3", "rb") as audio_file: transcript = client.speech_to_text.convert( file=audio_file, model_id="scribe_v2" )print(transcript)Étant donné que les versions du SDK et les noms des paramètres peuvent évoluer, la documentation actuelle de l’API ElevenLabs doit être consultée avant le passage du code en production.
Le résultat de la transcription peut être affiché directement à l’utilisateur ou traité pour être utilisé dans d’autres systèmes. Par exemple, la sortie peut être :
Une connexion WebSocket est utilisée pour la transcription en direct. Le client ou le serveur envoie l’audio à ElevenLabs sous forme de petits segments et reçoit instantanément les résultats de transcription via la connexion.
Pour des raisons de sécurité, une clé API permanente ne doit pas être transmise au navigateur. Dans les projets de client-side streaming, l’authentification sécurisée, les mécanismes d’accès temporaires et les politiques de transfert des données doivent être planifiés dès le début de la conception de l’architecture.
Le succès d’un projet Speech to Text ne dépend pas uniquement du choix du modèle. Le flux de données, la sécurité, l’intégration, l’expérience utilisateur et le plan de mesure doivent être considérés ensemble.
« Transformer les fichiers audio en texte » ne constitue pas à lui seul un objectif suffisamment précis. L’entreprise doit d’abord répondre à la question suivante :
Quelle décision métier ou quelle action sera prise une fois la transcription créée ?
Par exemple, si l’objectif est d’analyser les conversations clients, les catégories à mesurer doivent être définies. Si l’objectif est de générer des notes de réunion, le système dans lequel les décisions et les tâches seront transférées doit être planifié.
Les enregistrements de démonstration ne représentent souvent pas les véritables conditions opérationnelles. Le dataset pilote doit inclure différents intervenants, accents, microphones, bruits de fond et durées de conversation.
L’évaluation ne doit pas porter uniquement sur la précision globale. Les noms de produits, les chiffres, les dates, les adresses e-mail et les termes sectoriels critiques doivent être contrôlés séparément.
Le succès du projet peut être mesuré à l’aide des indicateurs suivants :
Les enregistrements audio peuvent contenir des données personnelles, des secrets commerciaux ou des informations clients sensibles. Pour cette raison, il convient de déterminer quelles données seront envoyées, où elles seront stockées, qui pourra y accéder et pendant combien de temps elles seront conservées.
Dans les projets d’entreprise, les contrôles d’accès, le chiffrement, la journalisation, le masquage des données personnelles, les procédures de suppression et les réglementations régionales doivent être évalués ensemble. ElevenLabs propose des options d’API et de plateforme destinées aux entreprises, mais la structure utilisée doit également être examinée conformément aux exigences juridiques et techniques de l’organisation.
Bien qu’ElevenLabs propose de puissants modèles Speech to Text, le cas d’usage, le flux de données et l’architecture d’intégration appropriés doivent être mis en place pour générer de la valeur métier à partir de ces modèles.
Omtera, en tant que partenaire stratégique d’ElevenLabs, aide les entreprises à considérer leurs investissements en AI audio non pas simplement comme l’achat d’un outil, mais comme un projet de transformation mesurable. L’approche de service ElevenLabs d’Omtera peut inclure les étapes de découverte, de conception de la solution, d’implémentation, d’intégration API, de gouvernance et de mise à l’échelle.
Les principaux domaines dans lesquels Omtera peut contribuer sont les suivants :
Par exemple, dans un projet de centre d’appels, le simple fait de transformer l’audio en texte peut ne pas être suffisant. Les transcriptions peuvent devoir être séparées entre le client et le conseiller, les données personnelles peuvent devoir être masquées, les sujets des conversations peuvent devoir être catégorisés, les résultats peuvent devoir être intégrés dans le CRM et les performances peuvent devoir être présentées dans un dashboard de qualité.
Omtera aide à positionner les fonctionnalités d’ElevenLabs dans ce workflow de bout en bout, afin de rendre la technologie utilisable dans les opérations quotidiennes.
Une mauvaise qualité de microphone, un bruit de fond important et plusieurs personnes parlant simultanément peuvent affecter la précision de la transcription. Lorsque cela est possible, les niveaux audio doivent être standardisés et un canal distinct doit être utilisé pour chaque intervenant.
Le keyterm prompting doit être utilisé pour les enregistrements contenant des noms de marques, de produits, de personnes ou des termes techniques. Cela peut réduire les erreurs de transcription des mots critiques.
Même si les systèmes Speech to Text peuvent offrir une grande précision, leurs résultats ne doivent pas être considérés comme exempts d’erreurs. Les documents juridiques, les contenus médicaux, les informations financières ou les sous-titres accessibles au public doivent être vérifiés par une personne avant publication.
Lors du calcul du coût total de possession, les entreprises doivent prendre en compte les coûts de stockage des données, de développement de l’intégration, de monitoring, de sécurité, de contrôle humain et de maintenance, en plus de l’utilisation de la transcription. Étant donné que les tarifs d’ElevenLabs peuvent évoluer, les prix actuels doivent être vérifiés sur les pages officielles lors de la planification du projet.
ElevenLabs Speech to Text permet aux entreprises de transformer leurs enregistrements audio et vidéo en données consultables, mesurables et connectables à des automatisations. Il offre un large éventail de cas d’usage, allant des notes de réunion et de l’analyse des centres d’appels aux sous-titres vidéo et aux applications de voice agents en temps réel.
Toutefois, le simple choix du bon modèle ne suffit pas pour réussir une implémentation. La qualité audio, les termes spécifiques, l’architecture d’intégration, les politiques de sécurité, le contrôle humain et les indicateurs de réussite doivent être planifiés ensemble. Le partenariat stratégique d’Omtera avec ElevenLabs et son expertise en implémentation peuvent aider les entreprises à transformer la technologie Speech to Text d’un projet pilote contrôlé en une solution d’entreprise évolutive.
Êtes-vous prêt à intégrer ElevenLabs Speech to Text dans vos processus métier ? Planifiez une courte réunion avec Omtera et faites dès aujourd’hui le premier pas de votre projet ElevenLabs.
Qu’est-ce qu’ElevenLabs Speech to Text ?
ElevenLabs Speech to Text est une solution de reconnaissance vocale basée sur l’AI qui transforme les conversations contenues dans des enregistrements audio et vidéo en texte écrit. Les modèles Scribe proposent des fonctionnalités telles que la transcription multilingue, le speaker diarization et les horodatages au niveau des mots.
Combien de langues ElevenLabs Scribe prend-il en charge ?
Selon la documentation actuelle d’ElevenLabs, Scribe v2 et Scribe v2 Realtime prennent en charge la reconnaissance vocale dans plus de 90 langues. Le niveau de prise en charge et les performances doivent être testés en fonction du cas d’usage.
ElevenLabs peut-il transformer des fichiers audio en turc en texte ?
Oui. Le turc fait partie des langues prises en charge par ElevenLabs Speech to Text. La qualité des résultats peut être affectée par l’enregistrement audio, l’accent, le bruit de fond et la terminologie spécifique utilisée.
ElevenLabs peut-il transcrire les conversations en direct ?
Oui. Scribe v2 Realtime est conçu pour transformer les flux audio en direct en texte avec une faible latence grâce à une API basée sur WebSocket.
ElevenLabs peut-il distinguer différents intervenants ?
Oui. La fonctionnalité de speaker diarization aide à identifier les différents intervenants dans un enregistrement et à présenter les différentes parties de la transcription avec des étiquettes de locuteurs.
ElevenLabs peut-il être utilisé pour préparer des sous-titres vidéo ?
Oui. La parole contenue dans un fichier vidéo peut être transformée en texte, et les horodatages peuvent être utilisés pour préparer des sous-titres ou des captions. Un contrôle qualité manuel avant publication est recommandé pour les contenus accessibles au public.
Quelle est la différence entre Speech to Text et Text to Speech ?
Speech to Text transforme la parole en texte écrit. Text to Speech transforme un texte écrit en audio généré par l’intelligence artificielle. Lorsque ces deux technologies sont utilisées ensemble, il est possible de créer des voice agents et des applications conversationnelles.
ElevenLabs Speech to Text peut-il être intégré via une API ?
Oui. Une API HTTP peut être utilisée pour la transcription à partir de fichiers, tandis qu’une API WebSocket peut être utilisée pour la transcription en temps réel. Lors de l’intégration, la clé API doit être stockée de manière sécurisée et des politiques relatives au traitement des données personnelles doivent être planifiées.
Comment Omtera accompagne-t-elle une implémentation ElevenLabs ?
Omtera peut accompagner les entreprises dans l’analyse des cas d’usage, la conception de projets pilotes, l’intégration API, la mise en place des flux de données, la planification de la sécurité, les tests qualité et les processus de mise à l’échelle.
.webp)
.svg)