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Whisper est le modèle de reconnaissance vocale open source d'OpenAI, capable de transcrire et traduire de nombreuses langues.
Whisper est un modèle de reconnaissance vocale automatique (ASR) développé par OpenAI et publié en open source. Entraîné sur 680 000 heures d'audio multilingue, il excelle en transcription et traduction vers l'anglais. Whisper se distingue par sa robustesse : il gère bien le bruit de fond, les accents, et le vocabulaire technique. Disponible en plusieurs tailles (tiny à large), il peut tourner en local ou via l'API OpenAI. C'est devenu un standard pour la transcription dans les applications IA.
Whisper atteint d'excellentes performances en français, comparable aux solutions commerciales. Le modèle "large" affiche un Word Error Rate (WER) autour de 5% sur des audios de qualité. Les versions plus petites (medium, small) sont légèrement moins précises mais plus rapides. Whisper gère bien les accents français régionaux et le vocabulaire courant. Pour le vocabulaire très technique, des ajustements peuvent être nécessaires.
Whisper s'intègre dans un callbot comme composant STT. Options : API OpenAI Whisper (simple mais données envoyées à OpenAI), Whisper auto-hébergé (contrôle total, via whisper.cpp ou faster-whisper), ou services managés comme Deepgram qui proposent des modèles similaires. Pour la latence temps réel, utilisez les versions optimisées (faster-whisper) ou le streaming audio par segments.
Whisper original n'est pas conçu pour le temps réel (il traite des fichiers audio complets). Pour le temps réel, nous utilisons : le découpage en segments courts (2-5 secondes) avec recouvrement, des implémentations optimisées (faster-whisper, whisper.cpp), ou des alternatives streaming natives. La latence dépend de la taille du modèle et du hardware. Des solutions de streaming continu basées sur Whisper émergent.
Un workflow IA est une séquence d'étapes automatisées orchestrant des composants IA pour accomplir une tâche métier.
Un workflow IA est un processus automatisé qui enchaîne plusieurs étapes impliquant de l'intelligence artificielle pour accomplir une tâche métier complexe. Chaque étape peut inclure : appel à un LLM, recherche RAG, extraction d'informations, appel API, décision conditionnelle, ou action sur un système. Les workflows IA automatisent des processus qui nécessitaient auparavant du jugement humain. Outils courants : LangChain, n8n, Make, Zapier avec plugins IA, et plateformes low-code IA.
Les bons candidats sont des processus : semi-structurés (avec des décisions mais pas 100% aléatoires), répétitifs mais nécessitant du jugement (traitement d'emails, analyse de documents), multi-étapes avec des sources diverses (données de plusieurs systèmes), et ayant une valeur métier claire. Exemples : qualification de leads, analyse de feedback client, génération de rapports, onboarding automatisé.
Un workflow IA robuste nécessite : des fallbacks à chaque étape (que faire si le LLM échoue ?), une gestion des erreurs explicite, du logging pour le debug, des timeouts raisonnables, une validation des sorties du LLM avant action, et un mode de test/preview. Évitez les chaînes trop longues (risque cumulé d'erreur) et prévoyez une escalade humaine pour les cas incertains.
Le monitoring d'un workflow IA couvre : le taux de succès global et par étape, les temps d'exécution (latence), les coûts (tokens LLM, appels API), les erreurs et leurs types, et les métriques métier (qualité des résultats). Des outils comme LangSmith (LangChain), Arize, ou Weights & Biases offrent des dashboards dédiés. Les alertes sur les anomalies permettent une intervention rapide.
Un expert Webotit analyse vos flux, identifie les quick-wins et vous propose une feuille de route personnalisee.
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45 min · Gratuit · Réponse sous 24h
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