Comprendre la transcription de données
Dans une industrie audiovisuelle en plein boom, le recours à l’IA réduit considérablement les délais de production.
Transcrire des fichiers audios ou vidéos consiste à transposer la voix en texte à l’aide de l’IA en offrant un gain de temps considérable.
En convertissant le langage parlé en trace écrite, l’information devient ainsi accessible à tous. La transcritpion permet ainsi d’améliorer la compréhension du contenu oral en clarifiant les points clés de chaque détail avec précision.
Qu’il s’agisse de jargon technique ou de terminologie complexe, la transcription garantit que le sens est transmis sans omission ni distorsion, de sorte que rien n’est perdu si le contenu doit ensuite être traduit dans une autre langue.
De nombreux domaines d’activité tels que médical, juridique, commercial, médiatique et universitaire y ont recours. Podcasts, webinars, entretiens, cours, consultations médicales, discours politiques, vidéos, audiences de la Court, les usages sont étendus.
Il faut savoir que l’IA ne permet jamais d’obtenir une précision de transcription à 100%, il est donc vraiment nécessaire de faire intervenir un linguiste pour corriger ses inexactitudes et effectuer ainsi le dernier kilomètre.
Il existe différents types de transcription, parmi eux, la transcription de données.
Dans quelles situations la transcription de données est-elle nécessaire ? Pourquoi est-elle stratégique ? On vous explique tout.
La transcription de données est un procédé visant à étiqueter des données brutes afin d’améliorer l’apprentissage des modèles d’Intelligence Artificielle et de Machine Learning.
Afin de rendre les enregistrements audio ou vidéo accessibles et analysables, les images, vidéos, textes et autres formats similaires sont annotés pour permettre aux modèles de les reconnaître et de les interpréter efficacement.
Parfaite compréhension de contenus clés
La transcription de rapports médicaux, procédures judiciaires, d’interviews pour le journalisme ou d’entretiens universitaires est importante et permet d’éviter les malentendus.
L’exactitude est primordiale pour la tenue des dossiers et la rédaction des rapports. Tous les détails saisis avec précision serviront à des utilisations ultérieures et garantissent une bonne transmission d’information.
Accessibilité pour personnes étrangères ou sourdes
Les personnes malentendantes ou sourdes peuvent accéder au contenu audio en lisant les transcriptions.
De même, les personnes ayant des difficultés à comprendre certaines langues ou accents peuvent bénéficier des transcriptions pour une meilleure compréhension.
Zoom sur la transcription de données avec annotations
La transcription de données avec annotation, également appelée collecte de données vocales est le processus d’attribution, de marquage ou d’étiquetage des données pour aider les algorithmes d’apprentissage automatique à comprendre et à classer les informations qu’ils traitent. Ce processus est essentiel pour former des modèles d’IA, leur permettant de comprendre avec précision divers types de données, tels que des images, des fichiers audio, des séquences vidéo ou du texte.
Cas d’usages de l’annotation de données de transcription
Transcription de verbatim
La transcription de verbatim avec annotations consiste à transcrire fidèlement un enregistrement audio ou vidéo en texte écrit, en incluant non seulement les paroles prononcées, mais aussi d’autres éléments pertinents tels que les hésitations, les rires, les silences, les intonations, les émotions, etc.
La transcription de verbatim avec annotations vise à capturer le contenu verbal et non verbal d’un enregistrement, ainsi que les informations contextuelles importantes, afin d’enrichir l’analyse et la compréhension des données. Cela permet aux chercheurs d’explorer plus en profondeur les nuances du discours ou des interactions enregistrées.
Ce type de transcription est souvent utilisé dans différents domaines de recherche, ainsi que dans des contextes professionnels variés. Voici quelques exemples de qui pourrait faire appel à ce type de transcription :
1. Recherche qualitative
Les chercheurs en sciences sociales, en psychologie, en linguistique et dans d’autres domaines utilisent souvent la transcription de verbatim avec annotations pour analyser les données qualitatives recueillies lors d’entretiens, de groupes de discussion, d’observations sur le terrain, etc.
2. Études cliniques et médicales
Les médecins, les psychologues cliniciens et les chercheurs en santé peuvent utiliser ce type de transcription pour analyser les interactions patient-médecin, les entretiens cliniques, les séances de thérapie, etc., afin de mieux comprendre les dynamiques de communication et les besoins des patients.
3. Formation et coaching
Les formateurs, les coachs professionnels et les spécialistes du développement personnel peuvent transcrire les séances de formation ou de coaching avec leurs clients pour mieux évaluer les progrès, les points à améliorer, et les dynamiques interpersonnelles.
4. Analyse de contenu médiatique
Les professionnels des médias et de la communication peuvent utiliser la transcription de verbatim avec annotations pour étudier les discours politiques, les débats télévisés, les interviews, etc., afin de mieux comprendre les stratégies de communication et les perceptions du public.
5. Industrie du renseignement
Dans le domaine de l’analyse du renseignement, les analystes peuvent transcrire et annoter les enregistrements audio ou vidéo pour extraire des informations pertinentes concernant la sécurité nationale, les menaces potentielles, etc.
Exemple d’annotations pour un projet de recherche
Les projets de recherche reposent largement sur les données, cependant, celles-ci ne sont pas toujours présentées de manière numérique directe, ce qui peut rendre leur compréhension difficile. Les informations qualitatives, cruciales pour l’avancement de la recherche, sont souvent extraites de vidéos et d’enregistrements audio, nécessitant ainsi leur transcription pour être exploitées.
Imaginons qu’un chercheur mène une étude sur le comportement des chimpanzés dans leur habitat naturel. Pour collecter des données, il utilise des caméras pour enregistrer le comportement des chimpanzés et des microphones pour capturer les sons de leur environnement. Ces enregistrements vidéo et audio fournissent des informations riches et détaillées sur les interactions sociales, les vocalisations et les activités des chimpanzés.
Cependant, les données brutes provenant de ces enregistrements ne sont pas directement exploitables. Elles nécessitent d’être transcrites, c’est-à-dire converties en texte écrit, pour être analysées de manière systématique. La transcription permet au chercheur d’extraire des informations spécifiques, telles que les types de comportements observés, les fréquences des vocalisations, ou encore les moments de l’activité diurne des chimpanzés.
Ainsi, dans ce cas, la transcription des données qualitatives provenant des enregistrements vidéo et audio est essentielle pour alimenter la recherche sur le comportement des chimpanzés dans leur habitat naturel.
Traduire vos contenus audiovisuels: La MTPE, de quoi dépend l’IA pour performer?
Pour qu’une transcription automatique soit performante, la qualité de l’IA doit être très nette.
Cela prend en compte plusieurs facteurs:
- nombre de locuteurs dans la vidéo
- bruit de fond
- dialogues monolingues, multilingues
- clarté de l’élocution
- débit de la parole
- superposition des voix
- dialectes
- accent
- intonation
- langage familier
- densité de noms propres, acronymes et références culturelles utilisés
Entre autres, la performance de l’IA dépend complètement de la qualité du contenu audiovisuel mais aussi de la complexité du sujet abordé et des termes utilisés.
En général, l’IA génère entre 60% et 80% de précision dans ce domaine. Les 40%-20% restants sont couverts par la MTPE et requièrent de la part des traducteurs des compétences particulières.
Traduire vos contenus audiovisuels: La MTPE, Value for Money?
L’engouement des entreprises pour l’IA à des fins de gain de temps et d’argent, sous-estime bien souvent la contribution de l’homme à donner du sens à un sous-titre.
Tout comme la transcription automatique génère des sous-titres souvent mal synchronisés, la traduction automatique quant à elle peut glisser de grossières erreurs dans les sous-titres..
Si la post-édition est censée faire gagner du temps aux traducteurs, elle nécessite parfois de retraduire pratiquement de zéro les sous-titres pour un tarif dérisoire.
De nombreux traducteurs audiovisuels formés à fournir au public un contenu de qualité, se plaignent d’avoir à relire des sous-titres sans âme et sans créativité. La prise en considération de la valeur du temps d’un traducteur n’est pas à négliger.
La post-édition est à ne pas confondre avec l’adaptation, les défauts les plus graves de l’IA sont corrigés ainsi que la syntaxe mais n’espérez pas, pour un budget moindre, obtenir une réelle adaptation culturelle de vos sous-titres.
Même lors de la relecture, assurez vous que la qualité est acceptable, car le traducteur risquera de prendre bien plus de temps que prévu à tout relire et corriger.
Chaque option présente ses avantages et ses inconvénients, l’objectif ultime est de garantir que vos sous-titres reflètent le niveau de qualité attendu pour le budget que vous y avez consacré.
Questions fréquentes
1- La MTPE est-elle toujours moins chère que la traduction humaine?
La MTPE peut sembler économique à première vue, mais lorsque l’on prend en compte le temps supplémentaire nécessaire pour réviser une traduction automatique de mauvaise qualité, des surcoûts peuvent rapidement s’accumuler.
2- La MTPE convient-elle à tout type de contenu vidéo?
La MTPE peut être adaptée à certains types de contenu, mais pour des vidéos exigeant une grande précision, une adaptation contextuelle ou une synchronisation complexe des sous-titres, il est préférable de faire appel à des traducteurs audiovisuels.
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