Intégration API Transcription
Nous développons votre connecteur de transcription
Nous branchons la reconnaissance vocale sur votre métier : appels déjà enregistrés, dictée terrain, réunions. Whisper, gpt-transcribe, Deepgram ou Voxtral, selon latence, langue et résidence. Pas un logo unique.
- Équipe produit senior
- STT en production
- WER et coût mesurés sur vos fichiers
À quoi sert une API de transcription et comment l'intégrer dans un produit ?
Une API de transcription transforme un enregistrement audio ou une conversation téléphonique en texte structuré, avec les prises de parole identifiées et les mots-clés extractibles. On l'intègre dans des logiciels de prise de notes automatique pour les réunions, des centres d'appels qui veulent analyser les conversations, des outils médicaux qui transcrivent les consultations, ou des plateformes juridiques qui indexent les plaidoiries. Le résultat pratique : l'information orale devient cherchable, les résumés sont générés sans intervention humaine, et les données restent dans votre système sans transit manuel.
Ce que nos clients font transcrire
Indexation des appels SAV déjà enregistrés
Pas le callbot live. Plein texte « 3 colis », 90 jours, accès restreint. Le SAV n'écoute plus 40 minutes.
Compte-rendu dicté dans le camion
Le technicien parle, le STT d'abord, un LLM ensuite pour structurer, l'ERP reçoit le dossier.
Sous-titres SRT d'une formation
Timestamps : encore whisper-1 (ou pipeline équivalent). gpt-transcribe n'est pas le chemin SRT par défaut.
Diarisation d'une réunion à trois voix
gpt-4o-transcribe-diarize, ou Deepgram diarize. Le CRM se met à jour, ce n'est pas le même modèle que le fichier simple.
Ce que ça change dans votre exploitation
La technique au service d'un résultat mesurable : l'audio devient une donnée, la saisie tombe, le moteur reste remplaçable.
Le SAV retrouve la phrase, pas la bande
« Le client a dit 3 colis » se cherche. Quarante minutes d'écoute deviennent une requête, accès borné.
La dictée remplace le formulaire
Terrain, visio, réunion : le texte part dans l'ERP. L'IA structure ensuite. La transcription d'abord, toujours.
Le moteur reste remplaçable
Une interface unique côté produit. Changer de fournisseur de transcription ne casse pas le parcours métier.
La conformité se pose avant l'enregistrement
Information des personnes, base légale, durée, cadre CNIL au travail. Le transcript n'est opposable que si le recueil est cadré.
Comment nous livrons votre connecteur de transcription
Cadrage
Fichier ou live, résidence, volume, diarisation. Whisper GPU, Voxtral eu, Deepgram ou OpenAI : tranché avant de coder.
Mesure
WER sur vos fichiers français (bruit, 8 kHz, noms, SIRET). Pas un pourcentage marketing anglais. Vous validez.
Développement
Interface interne, deux implémentations, chunking 25 Mo, idempotence par hash, stockage du transcript chez vous.
Monitoring
Modèle, coût, durée, conservation. Journal : qui a transcrit quoi. Redaction Deepgram si besoin. Pas de PII inutile vers l'éditeur.
Ce que permet un connecteur de transcription
- Fichier batch
- OpenAI POST /v1/audio/transcriptions, gpt-transcribe recommandé. Deepgram POST /v1/listen?model=nova-3. Voxtral Mini Transcribe 2.
- Streaming live
- Deepgram WebSocket, Voxtral Realtime, OpenAI Realtime. Autre latence, autre prix, autre contrat. Ne pas vendre du live avec une API batch.
- Diarisation et timestamps
- Diarisation OpenAI : autre modèle, diarized_json, chunking auto au-delà de 30 s. SRT / VTT : encore whisper-1. Traduction : vers l'anglais seulement.
- Self-host Whisper
- MIT, inférence chez vous, GPU, VAD. Souveraineté réelle, pas de SLA éditeur. Le devis n'est pas un POST.
Le vocabulaire d'un connecteur de transcription
- gpt-transcribe
- Modèle fichier recommandé côté OpenAI. Un article 2023 « on branche Whisper » est faux pour un nouveau projet fichier, sauf timestamps, SRT ou translation EN.
- 25 Mo
- Plafond OpenAI fichier. Une heure de wav 16 kHz dépasse souvent. Chunking ou compression avant, ou Deepgram / Whisper self-host.
- Diarisation
- Qui parle. Chez OpenAI, autre modèle (gpt-4o-transcribe-diarize), autre payload. Deepgram : option diarize sur Nova-3. Deux chemins, deux devis.
- WER
- Taux d'erreur mot. Se mesure sur votre corpus (bruit, 8 kHz, noms propres, SIRET). Nous ne publions pas un pourcentage marketing.
- Batch vs live
- Fichier déjà enregistré vs WebSocket / Realtime. Latence, prix, contrat différents. Vendre du sous-titrage live avec une API batch est un faux cadrage.
- Self-host Whisper
- Modèle MIT, GPU chez vous, pas d'API OpenAI. Souveraineté réelle, ops GPU, pas un POST. Le devis n'est pas le même métier qu'une clé.
Les contraintes réelles d'une API de transcription
25 Mo et un autre modèle pour la diarisation
Deux pièges OpenAI officiels. Chunking avant l'appel. gpt-4o-transcribe-diarize n'accepte pas les prompts comme gpt-transcribe. Deux chemins d'API.
whisper-1 n'est plus le défaut fichier
gpt-transcribe l'est. whisper-1 reste pour SRT, timestamps, translation vers l'anglais. Un connecteur 2023 « Whisper API » se recadre.
Le live n'est pas le fichier
Deepgram WS, Voxtral Realtime, OpenAI Realtime : autre latence, autre prix, autre contrat. Ne pas vendre du streaming avec un POST batch, ce n'est pas le même produit.
Le transcript d'appel est un traitement
Information, base légale, durée, CNIL (enregistrement sur le lieu de travail). Pas d'entraînement éditeur par défaut : contrats à relire, pas un slogan ZDR.
Transcription fichier ou streaming live ?
Deux architectures STT. Le bon choix dépend de quand l'audio existe, pas du logo le plus cité.
| Critère | Fichier batchDéjà enregistré | Streaming livePendant l'audio |
|---|---|---|
| Quand | Après l'appel, la visio, la dictée | Pendant, sous-titrage, agent |
| OpenAI | gpt-transcribe, 25 Mo | Realtime / gpt-live-transcribe |
| Deepgram | POST /v1/listen Nova-3 | WebSocket /v1/listen |
| Mistral | Voxtral Mini Transcribe 2 | Voxtral Realtime (hors régional possible) |
| Whisper GPU | Naturel (fichiers) | Pipeline VAD + chunks, autre projet |
| SRT / diarisation | whisper-1 / modèle diarize | Selon l'éditeur live |
| Le bon cas | Index SAV, dictée, formation | Sous-titrage, callbot (autre fiche) |
Le callbot live est la fiche Agent vocal IA. Ici : connecteur STT, souvent fichier. Deux implémentations testées derrière transcribe(). WER sur votre corpus, pas un bench.
Ce que nous mesurons sur un connecteur de transcription
Les autres briques IA
La transcription se combine plus souvent qu'elle ne se remplace. Ces options se discutent au cadrage.
GeminiLe modèle qui structure le transcript ensuite, ou l'audio multimodal.
MistralVoxtral et l'inférence UE, quand le STT doit rester dans le même labo.
HeyGenNous développons votre connecteur HeyGen
ElevenLabsNous développons votre connecteur ElevenLabs
Anthropic (Claude)Un modèle qui appelle vos outils, pas un chat de plus
OpenAILe modèle écrit dans vos outils, il ne discute pas
CursorL'agent atteint vos outils internes, pas juste votre codeOn combine Transcription avec
La stack qui entoure un connecteur STT sur nos projets.
Transcription : vos questions
Quatre étapes. Trancher fichier ou live, et la résidence (Vertex/Deepgram UE, Voxtral api.eu, Whisper on-prem). Poser une interface interne transcribe() avec deux implémentations testées. Chunking (25 Mo OpenAI), retry, idempotence par hash de fichier, transcript stocké chez vous. Mesurer le WER sur vos audios français. La partie sensible n'est pas le POST, c'est le choix d'architecture, la diarisation sur un autre modèle, et le cadre CNIL si ce sont des appels.
Deux Whisper. whisper-1 chez OpenAI : encore utile pour SRT, timestamps et translation vers l'anglais, plus le défaut pour un nouveau fichier (c'est gpt-transcribe). Whisper open-source : inférence chez vous, MIT, GPU, pas d'API OpenAI, pas de SLA éditeur. Un article « API Whisper » mélange souvent les deux. Nous les séparons au cadrage. KD élevé sur ce mot : la page dit le métier (connecteur STT), elle ne promet pas de se classer sur la doc OpenAI.
gpt-transcribe est le modèle fichier recommandé aujourd'hui (POST /v1/audio/transcriptions). whisper-1 reste pour les timestamps, SRT, VTT, et /v1/audio/translations (anglais seulement). Le streaming fichier existe sur les modèles gpt-*, pas sur whisper-1. La diarisation est un troisième chemin (gpt-4o-transcribe-diarize). Un connecteur qui n'expose qu'un identifiant « whisper » cassera au premier besoin de locuteurs ou de sous-titres.
Sous conditions. Information des personnes, base légale, durée de conservation, destinataires. Doctrine CNIL sur l'écoute et l'enregistrement des appels sur le lieu de travail. Séparer données d'exploitation et données de mise au point. Pas d'envoi de PII inutile ; redaction Deepgram si besoin. Contrats éditeur (entraînement, rétention) à relire : nous ne promettons pas un ZDR générique. Le journal (qui a transcrit quoi, modèle, coût) est un livrable.
Un premier flux fichier (gpt-transcribe ou Deepgram) avec chunking et stockage interne se livre en deux à trois semaines. Deux moteurs, diarisation, SRT, self-host Whisper et cadre CNIL appels demandent plutôt six à huit semaines, plus le temps de mesure WER sur votre corpus. La durée dépend du live vs fichier et de la résidence. Nous cadrons le périmètre en amont et vous donnons une estimation ferme avant de commencer.
Un projet de connecteur de transcription ?
Parlons-en. 30 minutes pour cadrer fichier ou live, la résidence, et vous dire franchement quel moteur tient sur vos audios français.
Parler de mon projet de transcription