Transcription automatique des interactions verbales. Limites observées et perspectives envisagées à partir d’un corpus de consultations médicales
Les applications de transcription automatique de l’audio vers un texte écrit (par ex. Whisper) ont fait de fulgurants progrès ces dernières années. Cependant, généralement destinées à produire des textes conformes aux normes de l’écrit, elles tendent à gommer toute marque de l’oralité (ex. : répétit...
Wedi'i Gadw mewn:
| Cyhoeddwyd yn: | URI:https://journals.openedition.org/corpus, |
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| Prif Awduron: | , |
| Fformat: | Article ou chapitre numérique |
| Cyhoeddwyd: |
Corpus
2025
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| Pynciau: | |
| Mynediad Ar-lein: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Crynodeb: | Les applications de transcription automatique de l’audio vers un texte écrit (par ex. Whisper) ont fait de fulgurants progrès ces dernières années. Cependant, généralement destinées à produire des textes conformes aux normes de l’écrit, elles tendent à gommer toute marque de l’oralité (ex. : répétitions, pauses dans le flot de paroles, phatiques comme euh…). Ainsi, même si elles laissent envisager des bénéfices importants en temps de travail comme en fidélité de transcription, elles restent globalement inadaptées pour les chercheurs analysant des interactions verbales. À partir d’un échantillon de transcriptions de consultations pré-opératoires en vue d’une intervention de neurochirurgie en conditions éveillées (recherche en cours), l’étude se donne trois objectifs : (i) recenser les difficultés que pose une application comme Whisper du point de vue d’un interactionniste de la parole ; (ii) expliciter l’origine de ces difficultés ; (iii) proposer des pistes pour les surmonter. |
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