La transcription d’appels consiste à convertir un appel téléphonique ou vidéo en texte écrit, afin de conserver une trace consultable de la conversation. Selon le blog d’ElevenLabs, ce processus est le plus souvent automatisé grâce à un modèle d’IA de reconnaissance vocale, appelé speech to text, qui remplace la prise de notes manuelle.
- La transcription convertit un appel en texte grâce à l’intelligence artificielle.
- Elle permet de retrouver une information, de contrôler la qualité et de justifier les échanges.
- La transcription différée est la plus précise, tandis que le temps réel aide à suivre la conversation.
- Il faut prévenir tous les participants dès le début de l’appel, car la légalité dépend du lieu.
Le fonctionnement se déroule en plusieurs étapes. Le système capture d’abord l’audio, soit en l’enregistrant pour une transcription différée, soit en le diffusant en continu pour une transcription en direct. Le modèle transforme ensuite la conversation en texte, puis met en forme le résultat avec des horodatages et des étiquettes de locuteurs, pour indiquer qui a parlé et à quel moment. Certaines transcriptions peuvent aussi comporter des balises pour les sons non verbaux. Enfin, le texte est livré à l’utilisateur, qui peut le modifier et l’enregistrer. Certains modèles s’intègrent à des CRM, ces logiciels de gestion de la relation client, et classent directement les transcriptions dans la fiche du client concerné.
Pourquoi les entreprises y ont recours
Les organisations utilisent la transcription à plusieurs fins. Les textes sont souvent versés dans une base de données interne, où les membres d’une équipe peuvent rechercher une information précise sans relire chaque échange en entier. Les équipes commerciales et de service client s’en servent aussi pour le contrôle qualité : les managers peuvent relire les conversations afin de vérifier que les attentes sont respectées et repérer des pistes d’amélioration.
La transcription sert également de justificatif pour les entreprises soumises à des normes strictes, comme HIPAA, GDPR ou les réglementations de la SEC. Ces documents peuvent aider à démontrer le respect des obligations lors des échanges avec les clients et les partenaires, notamment en cas d’audit.
Transcription différée ou en temps réel
Deux approches coexistent. La transcription différée, appliquée à un enregistrement terminé, est décrite par l’article comme la solution la moins coûteuse et la plus précise, ce qui la rend adaptée aux réunions à enjeux élevés ou à la documentation de conformité. La transcription en temps réel, qui repose sur un modèle en flux continu, fournit des notes disponibles dès la fin de l’appel. Elle peut aussi aider un interlocuteur non natif ou malentendant à suivre la discussion pendant l’échange.
ElevenLabs annonce pour son modèle Scribe v2 Realtime une transcription dans plus de 90 langues, avec une latence d’environ 150 ms. L’entreprise précise qu’il s’agit du seul temps d’inférence du modèle, le délai de bout en bout variant selon des facteurs comme la localisation de l’utilisateur ou le type de point d’accès utilisé.
Consentement et légalité
La légalité de la transcription dépend des lois applicables sur le lieu de l’appel. Certains pays ou États n’exigent le consentement que d’une seule partie, tandis que d’autres imposent celui de tous les participants. Lorsqu’un appel se déroule entre plusieurs juridictions, l’article recommande d’appliquer la règle la plus stricte. La pratique la plus simple consiste à prévenir tous les participants dès le début de l’appel, la poursuite de la conversation étant généralement considérée comme un consentement implicite.
Conserver une transcription est généralement légal dès lors que l’enregistrement l’était. Des textes comme le GDPR ou le CCPA peuvent toutefois limiter la durée de conservation de données sensibles. L’article précise qu’il ne constitue pas un conseil juridique et suggère de consulter un avocat spécialisé dans la protection de la vie privée pour définir une stratégie adaptée.
