{"id":392620,"date":"2022-03-23T14:40:10","date_gmt":"2022-03-23T21:40:10","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.webex.com\/uncategorized-fr\/lorsque-beethoven-devient-baie-tot-vaine-evaluer-la-precision-des-moteurs-de-transcription-ml\/"},"modified":"2024-09-17T23:36:19","modified_gmt":"2024-09-18T06:36:19","slug":"lorsque-beethoven-devient-baie-tot-vaine-evaluer-la-precision-des-moteurs-de-transcription-ml","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/uncategorized-fr\/lorsque-beethoven-devient-baie-tot-vaine-evaluer-la-precision-des-moteurs-de-transcription-ml\/","title":{"rendered":"Lorsque Beethoven devient \u00ab\u00a0Baie T\u00f4t Vaine\u00a0\u00bb\u00a0: \u00c9valuer la ..."},"content":{"rendered":"<p>Depuis le lancement de <a href=\"https:\/\/www.webex.com\/webex-assistant.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Webex Assistant<\/a> en\u00a02020, nos clients nous demandent souvent\u00a0: <strong>\u00ab\u00a0Est-il pr\u00e9cis\u00a0?\u00a0\u00bb<\/strong> Je les comprends. Les clients veulent s\u2019assurer que s\u2019ils d\u00e9cident d\u2019utiliser le moteur de transcription automatis\u00e9 bas\u00e9 sur l\u2019IA (intelligence artificielle) de Webex, ils obtiendront ce qui leur a \u00e9t\u00e9 annonc\u00e9\u00a0: disposer d\u2019un compte-rendu pr\u00e9cis de leurs r\u00e9unions, permettre aux participants de se concentrer sur la conversation au lieu de prendre des notes et rendre les r\u00e9unions plus inclusives gr\u00e2ce \u00e0 des fonctionnalit\u00e9s d\u2019accessibilit\u00e9. Il existe tellement d\u2019exemples de cas d\u2019utilisation de l\u2019intelligence artificielle pour lesquels des promesses s\u00e9duisantes n\u2019ont pas \u00e9t\u00e9 tenues. Pour les activit\u00e9s professionnelles essentielles, Webex a r\u00e9alis\u00e9 d\u2019\u00e9normes progr\u00e8s afin de veiller \u00e0 ce que la pr\u00e9cision reste au c\u0153ur des pr\u00e9occupations.<\/p>\n<p>Alors que le monde entier commence \u00e0 adopter un <a href=\"https:\/\/www.webex.com\/what-is-hybrid-work.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">mod\u00e8le de travail hybride<\/a>, des fonctionnalit\u00e9s telle que les sous-titres ferm\u00e9s, la transcription, et la capture d\u2019\u00e9l\u00e9ments d\u2019action sont devenues plus importantes que jamais. En effet, elles favorisent des exp\u00e9riences de r\u00e9unions inclusives et \u00e9quitables, quels que soient la langue parl\u00e9e par les utilisateurs ou leurs besoins \u00e9ventuels en mati\u00e8re d\u2019accessibilit\u00e9. Gr\u00e2ce \u00e0 elles, les utilisateurs peuvent choisir de ne pas assister \u00e0 une r\u00e9union en raison d\u2019un emploi du temps charg\u00e9, car ils savent pertinemment qu\u2019ils pourront compter sur Webex Assistant pour leur en fournir un compte-rendu. Notre objectif est d\u2019exploiter l\u2019IA et le Machine Learning afin d\u2019optimiser pour tous chaque exp\u00e9rience de r\u00e9union.<\/p>\n<p><span class=\"TextRun SCXW174586238 BCX4\" lang=\"fr\" xml:lang=\"fr\" data-contrast=\"none\"><br \/>\n  <span class=\"NormalTextRun SCXW174586238 BCX4\">Concevoir<\/span><br \/>\n  <span class=\"NormalTextRun SCXW174586238 BCX4\"> des moteurs de transcription de pointe bas\u00e9s sur l\u2019IA est une fa\u00e7on d\u2019atteindre cet objectif.<\/span><br \/>\n<\/span><span class=\"EOP SCXW174586238 BCX4\" data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p>Webex s\u2019est beaucoup investi dans le d\u00e9veloppement de processus efficaces et complets d\u2019\u00e9tiquetage, d\u2019entra\u00eenement et d\u2019apprentissage automatique. Nous sommes fiers de mettre \u00e0 profit ces bases pour d\u00e9ployer un moteur de transcription de l\u2019anglais qui pr\u00e9sente une pr\u00e9cision de pointe pour l\u2019exp\u00e9rience de r\u00e9union Webex et rivalise avec certains des meilleurs moteurs de reconnaissance de la parole disponibles sur le march\u00e9. Dans l\u2019optique d\u2019\u00e9largir la port\u00e9e de notre technologie \u00e0 plus de 98\u00a0% des clients Webex dans le monde entier, nous allons d\u00e9ployer des moteurs de reconnaissance automatique de la parole (ASR), d\u00e9velopp\u00e9s enti\u00e8rement en interne, pour l\u2019espagnol, le fran\u00e7ais et l\u2019allemand\u00a0; ils seront propos\u00e9s gracieusement \u00e0 tous les utilisateurs de Webex Assistant dans la premi\u00e8re moiti\u00e9 de cette ann\u00e9e.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Webex-versus-alternative-solutions.png\"><br \/>\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-391691 size-full\" src=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Webex-versus-alternative-solutions.png\" alt=\"Histogramme montrant que Webex pr\u00e9sente moins d\u2019erreurs lexicales que d\u2019autres solutions\" width=\"936\" height=\"582\" srcset=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Webex-versus-alternative-solutions.png 836w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Webex-versus-alternative-solutions-300x187.png 300w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Webex-versus-alternative-solutions-768x478.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 936px) 100vw, 936px\" \/><br \/>\n<\/a><\/p>\n<h2>Que signifie exactement le terme \u00ab\u00a0pr\u00e9cision\u00a0\u00bb\u00a0?<\/h2>\n<p>La transcription pr\u00e9cise d\u2019une conversation nous \u00e9voque souvent une personne \u00e9coutant ce fichier audio pour en produire une transcription qui refl\u00e8te exactement ce qui a \u00e9t\u00e9 dit. Cependant, pour relativiser, le taux d\u2019erreur humaine a \u00e9t\u00e9 mesur\u00e9 sur certains ensembles de donn\u00e9es populaires, tels que \u00ab\u00a0CallHome\u00a0\u00bb, et les meilleurs r\u00e9sultats ont rapport\u00e9 jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent un taux d\u2019erreur de 6,8\u00a0%. Cette valeur signifie que pour une transcription de 100\u00a0mots, environ 7\u00a0d\u2019entre eux seraient mal retranscrits par un humain. Il est \u00e0 noter que l\u2019ensemble de donn\u00e9es \u00ab\u00a0CallHome\u00a0\u00bb est constitu\u00e9 de conversations t\u00e9l\u00e9phoniques de 30\u00a0minutes non sc\u00e9naris\u00e9es entre anglophones natifs[1]. Le pourcentage d\u2019erreur serait probablement plus \u00e9lev\u00e9 s\u2019il s\u2019agissait d\u2019intervenants parlant anglais avec des accents diff\u00e9rents.<\/p>\n<p>Plus int\u00e9ressant encore, l\u2019accord inter-transcripteur mesur\u00e9 par le consortium LDC (Linguistics Data Consortium) mentionne des valeurs allant de 4,1\u00a0% \u00e0 9,6\u00a0% selon qu\u2019il s\u2019agit de transcriptions multiples minutieuses ou d\u2019une seule transcription rapide[2]. Cela signifie que pour un m\u00eame fichier audio, deux personnes diff\u00e9rentes ne produiront pas exactement la m\u00eame transcription de ce qui s\u2019est dit, m\u00eame dans un environnement offrant des conditions id\u00e9ales.<\/p>\n<p>Alors que nous continuons \u00e0 am\u00e9liorer la fonctionnalit\u00e9 de transcription de Webex, notre objectif n\u2019est pas d\u2019\u00e9galer la transcription humaine, mais de la surpasser afin d\u2019obtenir la meilleure pr\u00e9cision possible pour chaque langue que nous prenons en charge, et ce, quels que soient les accents, les genres et les environnements acoustiques.<\/p>\n<p>Donc, pour r\u00e9pondre \u00e0 la question \u00ab\u00a0Est-il pr\u00e9cis\u00a0?\u00a0\u00bb, il est essentiel de souligner les diff\u00e9rentes dimensions de la pr\u00e9cision dans la reconnaissance automatique de la parole\u00a0:<\/p>\n<h2>1. La pr\u00e9cision est mesur\u00e9e en taux d\u2019erreur de mots (WER, Word Error Rate)<\/h2>\n<ul>\n<li>Le taux d\u2019erreur de mots mesure les performances de la machine qui transcrit ce que disent des locuteurs.<\/li>\n<li>Le m\u00eame fichier audio que le mod\u00e8le de machine learning (ML) a transcrit est communiqu\u00e9 \u00e0 des \u00e9tiqueteurs humains qui fourniront la v\u00e9rit\u00e9 terrain pour la transcription.<\/li>\n<li>Le taux d\u2019erreur de mots (WER) est calcul\u00e9 en divisant le nombre d\u2019erreurs par le nombre total de mots. Pour calculer le WER, commencez par ajouter les substitutions, les insertions et les \u00e9lisions qui se produisent dans une s\u00e9quence de mots reconnus. Divisez ce nombre par le nombre total de mots conform\u00e9ment \u00e0 la v\u00e9rit\u00e9 terrain. Le r\u00e9sultat obtenu est le WER. Pour simplifier par une formule\u00a0: Taux d\u2019erreur de mots = (Substitutions + Insertions + \u00c9lisions ) \/ Nombre de mots prononc\u00e9s[3].<\/li>\n<li>Une substitution se produit lorsqu\u2019un mot est remplac\u00e9 par un autre (par exemple, \u00ab\u00a0Carl\u00a0\u00bb est transcrit par \u00ab\u00a0Car\u00a0\u00bb).<\/li>\n<li>Une insertion correspond \u00e0 un mot ajout\u00e9 alors qu\u2019il n\u2019est pas prononc\u00e9 (par exemple, \u00ab\u00a0moyennement\u00a0\u00bb devient \u00ab\u00a0moyen d\u00e9ment\u00a0\u00bb).<\/li>\n<li>Une \u00e9lision est un mot qui n\u2019est pas du tout mentionn\u00e9 dans la transcription (par exemple, \u00ab\u00a0arc-en-ciel\u00a0\u00bb devient \u00ab\u00a0arc ciel\u00a0\u00bb).<\/li>\n<li>Plus la valeur du WER est faible, plus le moteur de transcription est performant\u00a0; ce qui signifie qu\u2019il fait moins d\u2019erreurs.<\/li>\n<li>Dans le graphique ci-dessous, juin\u00a02020 constitue la r\u00e9f\u00e9rence du mod\u00e8le livr\u00e9 pour le moteur de transcription bas\u00e9 sur l\u2019IA de Webex Assistant. Comme vous pouvez le constater, nous avons constamment am\u00e9lior\u00e9 notre WER, pour atteindre une am\u00e9lioration incr\u00e9mentielle de 36\u00a0% en f\u00e9vrier\u00a02022.<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/WER-over-time.png\"><br \/>\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-391701 size-full\" src=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/WER-over-time.png\" alt=\"Taux d\u2019erreur de mots (WER) au fil du temps\" width=\"936\" height=\"584\" srcset=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/WER-over-time.png 936w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/WER-over-time-300x187.png 300w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/WER-over-time-768x479.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 936px) 100vw, 936px\" \/><br \/>\n<\/a><\/p>\n<h2>2. Tout d\u00e9pend de l\u2019ensemble de donn\u00e9es<\/h2>\n<ul>\n<li>Il n\u2019existe pas de mesure WER absolue pour les moteurs de reconnaissance de la parole, quels qu\u2019ils soient. Chaque ensemble de donn\u00e9es s\u2019accompagne de plusieurs attributs tels que la distribution des dialectes, les genres, l\u2019environnement acoustique et les domaines. Par cons\u00e9quent, le fait d\u2019ex\u00e9cuter le moteur de transcription Webex sur un ensemble de donn\u00e9es de livres audio aurait pour r\u00e9sultat une valeur WER diff\u00e9rente de celle obtenue sur des r\u00e9unions Webex ou encore sur des appels t\u00e9l\u00e9phoniques. De plus, l\u2019ex\u00e9cution du m\u00eame moteur de transcription sur des r\u00e9unions Webex entre des utilisateurs anglophones de naissance g\u00e9n\u00e9rerait un taux d\u2019erreur diff\u00e9rent de celui obtenu si les participants \u00e0 la r\u00e9union parlaient anglais avec un accent.<\/li>\n<li>Pour obtenir une pr\u00e9cision optimale, nous ne ciblons que le cas d\u2019utilisation correspondant aux visioconf\u00e9rences. Les participants \u00e0 une visioconf\u00e9rence s\u2019expriment de fa\u00e7on tr\u00e8s diff\u00e9rente compar\u00e9 \u00e0 des personnes conversant au t\u00e9l\u00e9phone ou s\u2019adressant \u00e0 leur appareil Alexa. Nos moteurs de reconnaissance de la parole rel\u00e8vent ces motifs sp\u00e9cifiques et les optimisent pour les visioconf\u00e9rences. En d\u00e9veloppant un moteur ASR en interne plut\u00f4t qu\u2019en utilisant celui d\u2019un fournisseur <sup><\/sup>ind\u00e9pendant, nous avons la possibilit\u00e9 d\u2019entra\u00eener nos mod\u00e8les ML conform\u00e9ment aux attributs<sup>1<\/sup> sp\u00e9cifiques \u00e0 l\u2019exp\u00e9rience de r\u00e9union Webex.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>3. La pr\u00e9cision s\u2019affine au fil de la r\u00e9union<\/h2>\n<ul>\n<li>Notre syst\u00e8me de reconnaissance automatique de la parole (ASR) cr\u00e9e 3\u00a0types de transcriptions pendant toute la dur\u00e9e de la r\u00e9union\u00a0:\n<ul>\n<li><strong>\u00c9nonc\u00e9 pr\u00e9liminaire\/provisoire<\/strong>\u00a0: l\u2019\u00e9nonc\u00e9 pr\u00e9liminaire est ce que vous voyez en temps r\u00e9el. Si vous regardez les sous-titres ferm\u00e9s en cours de r\u00e9union Webex [zone noire sur la capture d\u2019\u00e9cran ci-dessous] alors que vous parlez, une \u00e9bauche de texte est cr\u00e9\u00e9e pendant les premi\u00e8res millisecondes de transcription. Il s\u2019agit-l\u00e0 du tout premier texte que vous voyez et c\u2019est ce que nous appelons transcription audio en ligne\/en streaming.<\/li>\n<li><strong>\u00c9nonc\u00e9 final<\/strong>\u00a0: au bout de quelques millisecondes, une autre \u00e9bauche la transcription est cr\u00e9\u00e9e, offrant une plus grande pr\u00e9cision. Tout ceci se d\u00e9roule en temps r\u00e9el et n\u2019est pas facilement per\u00e7u \u00e0 l\u2019\u0153il nu.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/accuracy-meeting.png\"><br \/>\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-391711\" src=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/accuracy-meeting.png\" alt=\"\" width=\"936\" height=\"528\" srcset=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/accuracy-meeting.png 922w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/accuracy-meeting-300x169.png 300w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/accuracy-meeting-768x433.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 936px) 100vw, 936px\" \/><br \/>\n<\/a><\/p>\n<p><strong>Voir l\u2019exemple ci-dessous<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/giphy_AdobeCreativeCloudExpress1.gif\"><br \/>\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-391799 size-full\" src=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/giphy_AdobeCreativeCloudExpress1.gif\" alt=\"Un exemple de l\u2019am\u00e9lioration de nos transcriptions en temps r\u00e9el. \u00ab\u00a0But\u00a0\u00bb devient \u00ab\u00a0But quality\u00a0\u00bb qui devient \u00ab\u00a0But quality would not be\u00a0\u00bb, etc.\" width=\"599\" height=\"287\" \/><br \/>\n<\/a><\/p>\n<ul>\n<li>Dans cet exemple, pour un \u00e9nonc\u00e9 prononc\u00e9 dans une de nos r\u00e9unions d\u2019\u00e9quipes, 13\u00a0\u00e9bauches ont \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9es pour une seule d\u00e9claration. Tout ceci se d\u00e9roule en temps r\u00e9el pour parvenir \u00e0 une pr\u00e9cision optimale de la phrase finale et de l\u2019exp\u00e9rience utilisateur en temps r\u00e9el.<\/li>\n<li><strong>Am\u00e9lioration\u00a0: <\/strong>une fois la r\u00e9union termin\u00e9e, nous ex\u00e9cutons de nouveau un ensemble de moteurs de transcription pour optimiser la pr\u00e9cision de la transcription. Les transcriptions optimis\u00e9es sont disponibles en moyenne dans les 10\u00a0minutes, ind\u00e9pendamment de la dur\u00e9e de la r\u00e9union. Cette version correspond \u00e0 la transcription la plus pr\u00e9cise de la r\u00e9union.<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-385461 size-full\" src=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/02\/webexapp.png\" alt=\"Aper\u00e7u de l\u2019interface de transcription Webex, montrant comment sont cr\u00e9\u00e9es des transcriptions pr\u00e9cises.\" width=\"936\" height=\"488\" \/><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<h2>4. D\u2019autres probl\u00e8mes de transcription influent sur la pr\u00e9cision<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<ul>\n<li>Ponctuation et utilisation de majuscules\u00a0:\n<ol>\n<li>\n<ol>\n<li>M\u00eame si transcription est pr\u00e9cise, la ponctuation et l\u2019utilisation des majuscules ne sont peut-\u00eatre pas correctes dans le texte. Les r\u00e8gles de ponctuation et de mise en majuscules sont propres \u00e0 chaque langue, et nous devons entra\u00eener nos mod\u00e8les pour les respecter afin que nos utilisateurs trouvent les transcriptions agr\u00e9ables \u00e0 lire.<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<div id=\"attachment_391731\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-391731\" class=\"size-full wp-image-391731\" src=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Lets-eat-grandma.png\" alt=\"\" width=\"530\" height=\"492\" srcset=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Lets-eat-grandma.png 530w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/Lets-eat-grandma-300x278.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 530px) 100vw, 530px\" \/><p id=\"caption-attachment-391731\" class=\"wp-caption-text\"><br \/>\n<\/a> <a href=\"https:\/\/m.facebook.com\/thelanguagenerds\/photos\/a.1497947636987000\/3008125415969207\/?type=3&#038;source=48&#038;__tn__=EHH-R\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Source de l\u2019image\u00a0: The Language Nerds<\/a><\/p><\/div>\n<ul>\n<li>\n<ul>\n<li><strong><br \/>\n  <em>Attribution de la prise de parole\u00a0:<\/em><br \/>\n<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<ol>\n<li>\n<ul>\n<li>L\u2019attribution de la prise de parole affecte un extrait de texte \u00e0 un locuteur pour identifier qui est intervenu au cours d\u2019une r\u00e9union. Si un \u00e9nonc\u00e9 est attribu\u00e9 au mauvais locuteur, la perception de qualit\u00e9 s\u2019en ressent. L\u2019attribution de la prise de parole nous permet de d\u00e9velopper des fonctionnalit\u00e9s int\u00e9ressantes, telles que des analyses du temps de prise de parole de chaque participant \u00e0 une r\u00e9union.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<ul>\n<li><strong><br \/>\n  <em>Gestion des acronymes et des noms propres\u00a0:<\/em><br \/>\n<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Les moteurs de reconnaissance de la parole sont g\u00e9n\u00e9ralement entra\u00een\u00e9s avec des mots du vocabulaire usuel, qui ne comprend pas les noms propres, les acronymes des entreprises, le jargon m\u00e9dical, etc. Par exemple, l\u2019acronyme\u00a0\u00ab\u00a0COVID-19\u00a0\u00bb \u00e9tait inconnu dans le monde avant\u00a02020 et notre ASR n\u2019aurait pas pu le reconna\u00eetre comme il ne figurait pas dans son vocabulaire. Notre \u00e9quipe suit plusieurs m\u00e9thodes pour fournir une transcription plus pr\u00e9cise des mots hors vocabulaire (tels que les noms des participants aux r\u00e9unions) et utilise la vision par ordinateur pour apprendre des acronymes figurant sur une pr\u00e9sentation partag\u00e9e pendant une r\u00e9union.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-385471 size-full\" src=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2022\/02\/robot.png\" alt=\"Un m\u00e8me inspir\u00e9 de Toy Story illustrant la phrase\u00a0: \u00ab\u00a0Les acronymes sont partout\u00a0\u00bb\" width=\"878\" height=\"478\" \/><\/p>\n<ul>\n<li>\n<ul>\n<li><strong><br \/>\n  <em>Gestion des nombres et des formats sp\u00e9ciaux\u00a0:<\/em><br \/>\n<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Certains nombres doivent respecter un format particulier, comme les num\u00e9ros de t\u00e9l\u00e9phone (+1 203 456 7891 aux \u00c9tats-Unis), les e-mails (nom@email.com), les dates (15\u00a0avril\u00a02021), etc. Les mod\u00e8les de ML entra\u00een\u00e9s pour ces formats sp\u00e9ciaux identifient les mots prononc\u00e9s et appliquent ensuite un traitement au texte afin qu\u2019il s\u2019affiche au format ad\u00e9quat. Toutes ces op\u00e9rations sont r\u00e9alis\u00e9es en temps r\u00e9el.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<ul>\n<li><strong><br \/>\n  <em>Diaphonie\u00a0:<\/em><br \/>\n<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>\n<ol>\n<li>\n<ul>\n<li>Lorsque plusieurs personnes s\u2019expriment en m\u00eame temps ou s\u2019interrompent, la transcription (m\u00eame si elle est pr\u00e9cise) en devient parfois illisible \u2014 au d\u00e9triment de la perception de la qualit\u00e9. Pour r\u00e9soudre ce probl\u00e8me, nous d\u00e9veloppons actuellement des fonctionnalit\u00e9s qui exploitent la reconnaissance faciale et l\u2019empreinte vocale pour distinguer diff\u00e9rents intervenants.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Sommes-nous parfaitement au point\u00a0?<\/h2>\n<p>Pas tout \u00e0 fait. Toutefois, il s\u2019agit d\u2019un marathon, pas d\u2019une course de sprint. En poursuivant l\u2019entra\u00eenement sur des donn\u00e9es sp\u00e9cifiques \u00e0 certains domaines et en nous effor\u00e7ant de r\u00e9duire les biais tout en assurant la s\u00e9curit\u00e9 et la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es des clients, nous pensons que notre moteur de transcription IA d\u00e9velopp\u00e9 en interne pour Webex \u00e9galera, voire d\u00e9passera, le taux d\u2019erreur de mots humain.<\/p>\n<blockquote>\n<h4><strong><br \/>\n  <em>Pour le d\u00e9couvrir par vous-m\u00eame d\u00e8s aujourd\u2019hui, inscrivez-vous afin de b\u00e9n\u00e9ficier d\u2019un <\/em><br \/>\n<\/strong><a href=\"https:\/\/www.webex.com\/webex-assistant.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><br \/>\n  <strong><br \/>\n    <em>essai gratuit<\/em><br \/>\n  <\/strong><br \/>\n<\/a><\/h4>\n<\/blockquote>\n<p><strong>En savoir plus<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/engineering-fr\/rejoindre-webex-au-poste-dingenieur-en-apprentissage-machine-interview-avec-ritvik-shrivastava\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Un ing\u00e9nieur de machine learning chez Webex\u00a0: entretien avec Ritvik Shrivastava<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/hybrid-work\/webexs-ai-powered-media-stream-architecture\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Comment notre qu\u00eate d\u2019une IA audio\/vid\u00e9o inclusive assure l\u2019avenir de la collaboration<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/customer-stories\/reinventer-le-travail-avec-webex\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">R\u00e9inventer le travail avec Webex<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Depuis le lancement de Webex Assistant en\u00a02020, nos clients nous demandent souvent\u00a0: \u00ab\u00a0Est-il pr\u00e9cis\u00a0?\u00a0\u00bb Je les comprends. 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the first-of-its-kind enterprise digital meeting assistant. In this role, Mayada drives the strategy and roadmap for speech AI\/ML features for Webex with the goal of transforming the meeting experience and revolutionizing the way we work providing an inclusive meeting experience for everyone. Prior to joining Cisco, Mayada led product and program management at Voicea, an AI\/ML startup that built \u201cEva\u201d the meeting assistant which was later acquired by Cisco in 2019. Mayada has a computer science degree from the American University in Cairo and an MBA from Duke University.","sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/in\/mayada-abdelrahman-795b7b15\/"],"url":"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/contributors\/mayada-abdelrahman\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/392620","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5580"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=392620"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/392620\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/407509"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=392620"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=392620"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.webex.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=392620"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}