Vous dirigez une cellule IT, un service documentation ou un département législatif ? Je vous explique comment combiner reconnaissance vocale, attribution d’orateur et LLM de réécriture pour livrer des comptes rendus fiables plus vite que vos équipes ne l’auraient cru possible. L’exemple du Parlement de la Fédération Wallonie-Bruxelles montre qu’il ne s’agit plus d’une expérimentation, mais d’un levier de productivité concret !

L’essentiel en 30 secondes

1. 90 % des erreurs de transcription brutes éliminées dès le premier jet
2. Jusqu’à 70 % d’économie de temps sur la phase de post-édition
3. ROI mesurable dès le quatrième mois d’exploitation
4. Sécurité renforcée grâce à un hébergement on-premise ou cloud privé

Pourquoi activer la chaîne IA dès cette année ?


Je constate sur le terrain un double défi : explosion du volume de réunions publiques et raréfaction des rédacteurs senior capables de restituer chaque nuance oratoire. En confiant la captation audio à un modèle Speech-to-Text spécialisé, vous transformez une corvée chronophage en un flux continu de données prêtes à être polies. La post-édition IA applique ensuite votre guide stylistique : suppression des tics de langage, normalisation des sigles, insertion automatique des timecodes.



Digital Unicorn a déjà industrialisé ce cycle sur des projets médias complexes. Vous pouvez explorer notre expérience en développement d’applications web !

Architecture de référence


1. Captation multicanal

1. Microphones boundary pour la table de commission
2. Mixage AES67 vers un serveur NDI
3. Buffer audio 24 bit / 48 kHz

2. Transcription instantanée

1. API STT multilingue (français–néerlandais–anglais)
2. Latence inférieure à 250 ms
3. Taux d’erreur WER : 6 % après entraînement

3. Identification d’orateur

1. Empreinte vocale (X-Vector) stockée chiffrée
2. Reconnaissance robuste même lors de chevauchements

4. Réécriture par LLM

1. Modèle fine-tuned sur vos comptes rendus historiques
2. Respect des conventions typographiques de la Chambre

Questions fréquentes (FAQ)


L’IA capte-t-elle les interruptions ou apartés ?


Oui. Le module de séparation de sources détecte les voix concomitantes et signale visuellement les propos hors micro. Vous décidez s’ils entrent dans le verbatim final.


Comment éviter les erreurs de nom propre ?


Un glossaire dynamique enrichit le langage du modèle à chaque nouvelle séance. Les noms d’élus et organismes sont mis à jour via webhook avec votre base officielle.


Quelle gestion des données sensibles ?


Je recommande une instance chiffrée et isolée : stockage temporaire des originaux 48 h, puis purge automatique. Consultez notre pôle IA & sécurité pour concevoir la politique adaptée.


Peut-on pousser le résultat dans un CMS maison ?


Un hook déclenche la création d’un brouillon dans votre interface. Pour les organismes mobiles (sessions délocalisées), l’API se décline aussi côté application mobile afin que l’équipe technique contrôle la file d’attente depuis tablette.



Bonnes pratiques pour un résultat premium

1. Séparer la bande passante audio du flux vidéo ; diminue les pertes de paquets.
2. Normaliser les micros (mêmes modèles, mêmes gains) pour faciliter l’apprentissage.
3. Définir un barème de corrections : unifier majuscules, sigles, temps verbaux.
4. Étiqueter les métadonnées : orateur, commission, thème, langue. L’IA se nourrit d’un contexte riche.
5. Programmer un back-test trimestriel pour détecter toute dérive stylistique.