Riegg & Partner intercorp. GmbH

Description

Développement d un système d IA qui, à l aide de modèles Speech-to-Text, transcrit des fichiers audio en texte, en tenant compte d un workflow interne dédié.

Le client est un partenaire de longue date de notre entreprise. Il s agit d un groupe international du secteur de la production alimentaire, avec plus de 3 000 employés et des sites dans 24 pays à travers le monde.

Défi

Jusqu à présent, le service de la production vocale déposait les mémos vocaux sur un serveur afin qu ils soient traités par le back-office. Le back-office devait écouter les mémos, puis les traiter à nouveau en texte. Cela prenait beaucoup de temps.

De plus, d après notre client, les licences logicielles des prestataires, comme Olymp, sont très coûteuses.

Solution

Nous développons un service qui récupère les fichiers audio ou vocaux depuis le serveur de fichiers, un par un, et les charge dans le système pour la transcription. Le texte est ensuite intégré dans un document Word, puis classé automatiquement dans des dossiers correspondant au thème. Par ailleurs, une interface web a aussi été créée, permettant aux employés de téléverser manuellement des fichiers audio pour la transcription. Dans cette interface web, l utilisateur peut choisir la taille du modèle d IA. Plus le modèle est grand, meilleure est la qualité de la transcription.

Le système d IA et le modèle de langage fonctionnent sur un serveur dédié loué auprès d un prestataire d hébergement allemand. Pour pouvoir adapter, étendre et mettre le système à l échelle de manière flexible à l avenir, nous utilisons uniquement des composants et des frameworks OpenSource éprouvés. Le modèle est lui aussi OpenSource et est exploité « localement » sur notre propre serveur.

Résultats

Le client a gagné du temps et réduit ses coûts. Les équipes du back-office utilisent désormais ce temps de façon plus productive.