Définition complète
Whisper est un modèle de reconnaissance vocale automatique (ASR) développé par OpenAI et publié en open source. Entraîné sur 680 000 heures d'audio multilingue, il excelle en transcription et traduction vers l'anglais. Whisper se distingue par sa robustesse : il gère bien le bruit de fond, les accents, et le vocabulaire technique. Disponible en plusieurs tailles (tiny à large), il peut tourner en local ou via l'API OpenAI. C'est devenu un standard pour la transcription dans les applications IA.
Questions fréquentes
Quelles sont les performances de Whisper en français ?
Whisper atteint d'excellentes performances en français, comparable aux solutions commerciales. Le modèle "large" affiche un Word Error Rate (WER) autour de 5% sur des audios de qualité. Les versions plus petites (medium, small) sont légèrement moins précises mais plus rapides. Whisper gère bien les accents français régionaux et le vocabulaire courant. Pour le vocabulaire très technique, des ajustements peuvent être nécessaires.
Comment utiliser Whisper dans un callbot ?
Whisper s'intègre dans un callbot comme composant STT. Options : API OpenAI Whisper (simple mais données envoyées à OpenAI), Whisper auto-hébergé (contrôle total, via whisper.cpp ou faster-whisper), ou services managés comme Deepgram qui proposent des modèles similaires. Pour la latence temps réel, utilisez les versions optimisées (faster-whisper) ou le streaming audio par segments.
Whisper peut-il transcrire en temps réel ?
Whisper original n'est pas conçu pour le temps réel (il traite des fichiers audio complets). Pour le temps réel, nous utilisons : le découpage en segments courts (2-5 secondes) avec recouvrement, des implémentations optimisées (faster-whisper, whisper.cpp), ou des alternatives streaming natives. La latence dépend de la taille du modèle et du hardware. Des solutions de streaming continu basées sur Whisper émergent.