Top 10 des technologies vocales et de synthèse vocale dominantes en 2025 (TTS, STT, clonage vocal)

Google Cloud Speech AI propose la synthèse vocale (Text-to-Speech) avec plus de 380 voix dans plus de 50 langues utilisant WaveNet/Neural2, la reconnaissance vocale (Speech-to-Text) dans plus de 125 langues, et la voix personnalisée disponible en général en 2024.
Azure Speech Service offre la synthèse vocale neuronale avec 446 voix dans 144 langues (à la mi-2024), la reconnaissance vocale dans plus de 75 langues, et la voix neuronale personnalisée avec un déploiement cloud ou sur site.
Amazon Polly propose plus de 100 voix dans plus de 40 langues, inclut la synthèse vocale générative neuronale avec 13 voix ultra-expressives d’ici fin 2024, et Amazon Transcribe prend en charge plus de 100 langues.
IBM Watson Speech Services fournit la synthèse vocale dans plus de 13 langues et la reconnaissance vocale dans 8 à 10 langues, avec de grands modèles vocaux en 2024 et un déploiement sur site via Cloud Pak.
Nuance Dragon Medical One offre une précision proche de 100 % pour la dictée médicale après adaptation de l’utilisateur, prend en charge le fonctionnement hors ligne sur PC, et s’intègre à Microsoft 365 Dictate et Dragon Ambient Experience.
OpenAI Whisper est un modèle STT open source entraîné sur 680 000 heures d’audio, prend en charge environ 99 langues, peut traduire la parole, et Whisper-large via API coûte 0,006 $ par minute.
Deepgram a lancé Nova-2 en 2024, offrant environ 30 % de réduction du taux d’erreur de mots (WER) et un WER médian de 8,4 % sur des données variées, avec streaming en temps réel et déploiement sur site.
Speechmatics Flow, lancé en 2024, combine STT avec un LLM et TTS, prend en charge plus de 30 langues, et affiche 91,8 % de précision sur les voix d’enfants avec une amélioration de 45 % pour les voix afro-américaines ; l’irlandais et le maltais ont été ajoutés en août 2024.
ElevenLabs propose plus de 300 voix préfabriquées et, avec le modèle v3 de 2024, prend en charge plus de 30 langues et le clonage de voix à partir de quelques minutes d’audio.
Resemble AI permet la conversion et le clonage de voix en temps réel dans 62 langues avec Localize, et une campagne Truefan a produit 354 000 messages personnalisés avec environ 90 % de ressemblance vocale.

Introduction

La technologie vocale IA en 2025 se caractérise par des avancées remarquables dans les domaines de la synthèse vocale (TTS), de la reconnaissance vocale (STT), et du clonage de voix. Les plateformes leaders du secteur offrent une synthèse vocale de plus en plus naturelle et une reconnaissance vocale très précise, permettant des cas d’usage allant des assistants virtuels et de la transcription en temps réel aux voix off réalistes et au doublage multilingue. Ce rapport présente les 10 principales plateformes d’IA vocale qui dominent en 2025, excellant dans un ou plusieurs de ces domaines. Chaque fiche comprend un aperçu des capacités, des fonctionnalités clés, des langues prises en charge, de la technologie sous-jacente, des cas d’usage, des tarifs, des points forts/faibles, des innovations récentes (2024–2025), et un lien vers la page officielle du produit. Un tableau comparatif récapitulatif est fourni pour un aperçu rapide de leurs points forts.

Tableau comparatif récapitulatif

Plateforme	Capacités (TTS/STT/Clonage)	Modèle de tarification	Utilisateurs cibles & cas d’usage
Google Cloud Speech AI	TTS (voix WaveNet/Neural2) ; STT (120+ langues) ; Option de voix personnalisée cloud.google.com id.cloud-ace.com	Paiement à l’utilisation (par caractère pour TTS ; par minute pour STT) ; Crédits gratuits disponibles cloud.google.com	Entreprises & développeurs créant des applications vocales à grande échelle (centres de contact, transcription de médias, SVI, etc.) krisp.ai cloud.google.com
Microsoft Azure Speech Service	TTS (voix neuronales – 400+ voix, 140+ langues techcommunity.microsoft.com) ; STT (75+ langues, traduction) telnyx.com krisp.ai ; Voix neuronale personnalisée (clonage)	Paiement à l’utilisation (par caractère/heure) ; offre gratuite & crédits Azure pour essai telnyx.com	Entreprises ayant besoin d’une IA vocale sécurisée et personnalisable (applications multilingues, assistants vocaux, transcription médicale/juridique) krisp.ai krisp.ai
Amazon AWS Voice AI (Polly & Transcribe)	TTS (100+ voix, 40+ langues aws.amazon.com, voix neuronales & génératives) ; STT (temps réel & lot, 100+ langues aws.amazon.com)	Paiement à l’utilisation (par million de caractères pour TTS ; par seconde pour STT) ; Offre gratuite pendant 12 mois <a href= »https://aws.amazon.com/polly/#:~:text=Yes,details%2C%20see%20Amazon%20Polly%Entreprises sur AWS ayant besoin de fonctionnalités vocales évolutives (narration de médias, transcription d’appels de service client, applications interactives vocales) telnyx.com aws.amazon.com
IBM Watson Speech Services	TTS (voix neuronales en plusieurs langues) ; STT (temps réel & lot, modèles adaptés aux domaines)	Paiement à l’utilisation (offre gratuite limitée ; tarification progressive selon l’utilisation)	Entreprises dans des domaines spécialisés (finance, santé, juridique) ayant besoin de solutions vocales hautement personnalisables et sécurisées krisp.ai telnyx.com
Nuance Dragon (Microsoft)	STT (dictée extrêmement précise ; versions spécifiques par domaine, ex. médical, juridique) ; Commandes vocales	Licence ou abonnement par utilisateur (logiciel Dragon) ; Licences entreprise pour services cloud	Professionnels (médecins, avocats) et entreprises nécessitant une transcription très précise et une documentation pilotée par la voix krisp.ai krisp.ai
OpenAI Whisper (open source)	STT (ASR multilingue de pointe – ~99 langues zilliz.com ; aussi traduction)	Open source (licence MIT) ; Utilisation de l’API OpenAI à environ 0,006 $/minute	Développeurs & chercheurs ayant besoin d’une reconnaissance vocale très précise (ex. services de transcription, traduction de langues, analyse de données vocales) zilliz.com zilliz.com
Deepgram	STT (modèles d’entreprise basés sur des transformers avec 30 % d’erreur en moins que les concurrents deepgram.com) ; Quelques capacités TTS émergentes	Abonnement ou API à l’usage (crédits gratuits, puis tarification progressive ; ~0,004–0,005 $/min pour le dernier modèle) deepgram.com	Entreprises technologiques et centres de contact ayant besoin de retranscription en temps réel et à grand volume avec ajustement personnalisé du modèle telnyx.com deepgram.com
Speechmatics	STT (ASR auto-supervisé, 50+ langues avec n’importe quel accent audioxpress.com); certaines solutions vocales intégrées à des LLM (API Flow pour ASR+TTS) audioxpress.com audioxpress.com	Abonnement ou licence entreprise (API cloud ou sur site) ; devis personnalisés pour volume	Médias et entreprises mondiales nécessitant une transcription inclusive, indépendante de l’accent (sous-titrage en direct, analyse vocale) avec options sur site pour la confidentialité speechmatics.com speechmatics.com
ElevenLabs	TTS (voix ultra-réalistes et expressives) ; Clonage de voix (voix personnalisées à partir d’échantillons) ; Synthèse vocale multilingue (30+ langues dans la voix originale) elevenlabs.io resemble.ai	Offre gratuite (~10 min/mois) ; forfaits payants à partir de 5 $/mois (30 min+) zapier.com zapier.com	Créateurs de contenu, éditeurs et développeurs ayant besoin de voix-off de haute qualité, de narration de livres audio, de voix de personnages ou de clonage vocal pour les médias zapier.com zapier.com
Resemble AI	TTS & Clonage de voix (clonage instantané avec émotion ; conversion parole à parole) ; Doublage dans 50+ langues avec la même voix <a href= »https://www.aibase.com/news/554#:~:text=The%20data%20to%20be%20translateaibase.com resemble.ai	Tarification entreprise et basée sur l’utilisation (plans personnalisés ; essai gratuit disponible)	Équipes des médias, du jeu vidéo et du marketing créant des voix de marque personnalisées, du contenu vocal localisé ou une conversion vocale en temps réel dans des applications interactives resemble.ai resemble.ai

1. Google Cloud Speech AI (TTS & STT) – Google

Aperçu : L’offre Speech AI de Google Cloud comprend les API Cloud Text-to-Speech et Speech-to-Text, reconnues pour leur grande fidélité et leur évolutivité. Le TTS de Google produit une voix naturelle et humaine grâce à des modèles avancés d’apprentissage profond (par exemple WaveNet, Neural2) videosdk.live, tandis que son STT permet une transcription précise en temps réel dans plus de 120 langues et dialectes krisp.ai. Les utilisateurs cibles vont des entreprises ayant besoin d’applications vocales multilingues mondiales aux développeurs intégrant la voix dans des applications ou des appareils. Google propose également une option Custom Voice permettant aux clients de créer une voix IA unique à partir de leurs propres enregistrements id.cloud-ace.com (avec des garanties éthiques).

Fonctionnalités clés :

Text-to-Speech : Plus de 380 voix dans plus de 50 langues/variantes cloud.google.com, y compris les voix WaveNet et les dernières voix Neural2 pour une intonation réaliste. Propose des styles de voix (par exemple, des voix « Studio » imitant des narrateurs professionnels) et un contrôle précis via SSML pour le ton, la hauteur, la vitesse et les pauses videosdk.live videosdk.live.
Speech-to-Text : Transcription en temps réel (streaming) et par lot avec prise en charge de plus de 125 langues, ponctuation automatique, horodatage au niveau du mot et diarisation des locuteurs krisp.ai krisp.ai. Permet l’adaptation vocale (vocabulaires personnalisés) pour améliorer la reconnaissance des termes spécifiques à un domaine krisp.ai krisp.ai.
Modèles personnalisés : Cloud STT permet aux utilisateurs d’ajuster les modèles avec une terminologie spécifique, et Cloud TTS propose Custom Voice (clonage vocal neuronal) pour une identité vocale de marque id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com.
Intégration & outils : S’intègre parfaitement à l’écosystème Google Cloud (par exemple, Dialogflow CX pour les voicebots). Fournit des SDK/API REST, et prend en charge le déploiement sur diverses plateformes.

Langues prises en charge : Plus de 50 langues pour TTS (couvrant toutes les grandes langues mondiales et de nombreuses variantes régionales) cloud.google.com, et 120+ langues pour STT krisp.ai. Ce large support linguistique le rend adapté aux applications mondiales et aux besoins de localisation. Les deux API gèrent plusieurs accents et dialectes anglais ; STT peut détecter automatiquement les langues dans un audio multilingue et même transcrire le code-switching (jusqu’à 4 langues dans une même phrase) googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com.

Fondements techniques : Le TTS de Google est basé sur la recherche de DeepMind – par exemple WaveNet vocodeurs neuronaux et les avancées ultérieures AudioLM/Chirp pour une parole expressive et à faible latence cloud.google.com cloud.google.com. Les voix sont synthétisées avec des réseaux neuronaux profonds atteignant une prosodie quasi humaine. Le STT utilise des modèles d’apprentissage profond de bout en bout (renforcés par l’immense base de données audio de Google) ; les mises à jour ont exploité des architectures basées sur les Transformers et un entraînement à grande échelle pour améliorer continuellement la précision. Google veille également à ce que les modèles soient optimisés pour un déploiement à grande échelle sur son cloud, offrant des fonctionnalités telles que la reconnaissance en streaming à faible latence, et la capacité à gérer l’audio bruité grâce à un entraînement robuste au bruit.

Cas d’utilisation : La polyvalence des API vocales de Google permet des cas d’usage tels que :

Automatisation des centres de contact : Systèmes IVR et voicebots qui dialoguent naturellement avec les clients (par exemple, un agent vocal Dialogflow fournissant des informations de compte) cloud.google.com.
Transcription et sous-titrage de médias : Transcription de podcasts, vidéos ou diffusions en direct (sous-titres en temps réel) dans plusieurs langues pour l’accessibilité ou l’indexation.
Assistance vocale & IoT : Alimente les assistants virtuels sur smartphones ou appareils domotiques (Google Assistant utilise lui-même cette technologie) et permet le contrôle vocal dans les applications IoT.
E-learning et création de contenu : Génération de narrations de livres audio ou de voix-off vidéo avec des voix naturelles, et transcription de cours ou réunions pour une révision ultérieure.
Accessibilité : Permet la synthèse vocale pour les lecteurs d’écran et dispositifs d’assistance, et la reconnaissance vocale pour que les utilisateurs puissent dicter au lieu de taper.

Tarification : Google Cloud utilise un modèle pay-as-you-go. Pour la synthèse vocale, la tarification se fait par million de caractères (par exemple, environ 16 $ par 1M de caractères pour les voix WaveNet/Neural2, et moins pour les voix standard). La reconnaissance vocale est facturée par tranche de 15 secondes ou par minute d’audio (~0,006 $ par 15s pour les modèles standard) selon le niveau du modèle et s’il s’agit de temps réel ou de traitement par lot. Google propose un généreux niveau gratuit – les nouveaux clients reçoivent 300 $ de crédits et des quotas d’utilisation gratuits mensuels (par exemple, 1 heure de reconnaissance vocale et plusieurs millions de caractères de synthèse vocale) cloud.google.com. Cela rend les premiers essais peu coûteux. Des remises sur volume et des contrats d’engagement sont disponibles pour les gros volumes.

Forces : La plateforme de Google se distingue par sa haute qualité audio et précision (tirant parti de la recherche en IA de Google). Elle offre un large support linguistique (une portée véritablement mondiale) et une scalabilité sur l’infrastructure Google (peut gérer des charges en temps réel à grande échelle). Les services sont conviviaux pour les développeurs avec des API REST/gRPC simples et des bibliothèques clientes. L’innovation continue de Google (nouvelles voix, améliorations de modèles, etc.) garantit des performances de pointe cloud.google.com. De plus, étant une suite cloud complète, elle s’intègre bien avec d’autres services Google (Stockage, Traduction, Dialogflow) pour créer des applications vocales de bout en bout.

Faiblesses : Le coût peut devenir élevé à grande échelle, en particulier pour la génération TTS longue durée ou la transcription 24/7 – des utilisateurs ont noté que la tarification de Google peut être coûteuse pour un usage à grande échelle sans remises sur volume telnyx.com. Certains utilisateurs signalent que la précision de la reconnaissance vocale peut encore varier pour les accents marqués ou l’audio bruyant, nécessitant une adaptation du modèle. La reconnaissance vocale en temps réel peut présenter un peu de latence sous forte charge telnyx.com. Un autre point à considérer est la gouvernance des données chez Google – bien que le service propose des options de confidentialité, certaines organisations avec des données sensibles pourraient préférer des solutions sur site (ce que l’approche centrée sur le cloud de Google ne propose pas directement, contrairement à certains concurrents).

Mises à jour récentes (2024–2025) : Google a continué d’affiner ses offres vocales. Fin 2024, il a commencé à mettre à niveau de nombreuses voix TTS dans les langues européennes vers de nouvelles versions plus naturelles googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com. Le Cloud TTS prend désormais en charge les voix Chirp v3 (s’appuyant sur la recherche AudioLM pour une conversation au rendu spontané) et la synthèse de dialogues multi-interlocuteurs cloud.google.com cloud.google.com. Côté STT, Google a lancé des modèles améliorés avec une meilleure précision et une couverture linguistique élargie à plus de 125 langues gcpweekly.com telnyx.com. Notamment, Google a rendu Custom Voice disponible de manière générale, permettant aux clients d’entraîner et de déployer des voix TTS personnalisées avec leurs propres données audio (avec le processus d’examen éthique de Google) id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com. Ces innovations, ainsi que l’ajout progressif de langues et de dialectes, maintiennent Google à la pointe de l’IA vocale en 2025.

Site officiel : Google Cloud Text-to-Speech cloud.google.com (pour TTS) et les pages produits Speech-to-Text krisp.ai.

2. Microsoft Azure Speech Service (TTS, STT, clonage de voix) – Microsoft

Aperçu : Le service Azure AI Speech de Microsoft est une plateforme de niveau entreprise offrant Neural Text-to-Speech, Speech-to-Text, ainsi que des fonctionnalités telles que Speech Translation et Custom Neural Voice. Le TTS d’Azure propose un vaste choix de voix (plus de 400 voix dans 140 langues/régions) avec une qualité proche de l’humain techcommunity.microsoft.com, incluant des styles et des émotions. Son STT (reconnaissance vocale) est très précis, prenant en charge plus de 70 langues pour la transcription en temps réel ou par lot telnyx.com, et peut même traduire à la volée l’audio parlé dans d’autres langues krisp.ai. Un point fort est la personnalisation pour les entreprises : les clients peuvent entraîner des modèles acoustiques/linguistiques personnalisés ou créer une voix clonée pour leur marque. Azure Speech est étroitement intégré à l’écosystème cloud Azure (avec SDK et API REST) et bénéficie des décennies de R&D de Microsoft dans le domaine de la parole (y compris la technologie de Nuance, acquise par Microsoft).

Fonctionnalités clés :

Neural Text-to-Speech : Une immense bibliothèque de voix neuronales préconstruites dans 144 langues/variantes (446 voix à la mi-2024) techcommunity.microsoft.com, allant de tons conversationnels décontractés à des styles de narration formels. Les voix sont créées à l’aide des modèles d’apprentissage profond de Microsoft pour la prosodie (par ex. variantes Transformer et Tacotron). Azure propose des styles de voix uniques (enjoué, empathique, service client, journal télévisé, etc.) et des contrôles précis (via SSML) pour la hauteur, la vitesse et la prononciation. Une fonctionnalité notable est la prise en charge multilingue et multi-intervenants : certaines voix peuvent gérer l’alternance de langues, et le service prend en charge plusieurs rôles d’intervenants pour produire des dialogues.
Speech-to-Text : ASR haute précision avec modes de transcription en streaming temps réel et par lot. Prend en charge 75+ langues/dialectes telnyx.com et propose des fonctionnalités telles que la ponctuation automatique, le filtrage des grossièretés, la diarisation des locuteurs, le vocabulaire personnalisé et la traduction vocale (transcription et traduction de la parole en une seule étape) krisp.ai. Le STT d’Azure peut être utilisé pour des commandes courtes ou des transcriptions longues, avec des options de modèles améliorés pour des cas d’usage spécifiques (par ex. centre d’appels).
Voix neuronale personnalisée : Un service de clonage de voix qui permet aux organisations de créer une voix IA unique modélisée à partir d’un locuteur cible (nécessite environ 30 minutes d’audio d’entraînement et une vérification stricte du consentement). Cela produit une voix synthétique représentant une marque ou un personnage, utilisée dans des produits comme des jeux immersifs ou des agents conversationnels. La Voix neuronale personnalisée de Microsoft est reconnue pour sa qualité, comme on le voit avec des marques telles que la voix de Flo de Progressive ou les chatbots d’AT&T.
Sécurité & Déploiement : Azure Speech met l’accent sur la sécurité d’entreprise – chiffrement des données, conformité aux normes de confidentialité, et options pour utiliser des points de terminaison conteneurisés (afin que les entreprises puissent déployer les modèles vocaux sur site ou en périphérie pour des scénarios sensibles) krisp.ai. Cette flexibilité (cloud ou sur site via conteneur) est appréciée dans des secteurs comme la santé.
Intégration : Conçu pour s’intégrer à l’écosystème Azure – par exemple, utilisation avec les Cognitive Services (Traduction, Recherche Cognitive), le Bot Framework (pour des bots à commande vocale), ou la Power Platform. Prend également en charge la Reconnaissance de locuteur (authentification vocale) dans le cadre de l’offre vocale.

Langues prises en charge : L’IA vocale d’Azure est remarquablement multilingue. La synthèse vocale couvre plus de 140 langues et variantes (avec des voix dans presque toutes les grandes langues et de nombreuses variantes régionales – par exemple, plusieurs accents anglais, dialectes chinois, langues indiennes, langues africaines) techcommunity.microsoft.com. La reconnaissance vocale prend en charge plus de 100 langues pour la transcription (et peut détecter automatiquement les langues dans l’audio ou gérer la parole multilingue) techcommunity.microsoft.com. La fonctionnalité de traduction vocale prend en charge des dizaines de paires de langues. Microsoft ajoute également en continu des langues peu dotées, dans un souci d’inclusivité. Cette diversité fait d’Azure un choix de premier plan pour les applications nécessitant une portée internationale ou un support des langues locales.

Fondements techniques : La technologie vocale de Microsoft repose sur des réseaux neuronaux profonds et des recherches approfondies (dont certaines proviennent de Microsoft Research et des algorithmes acquis de Nuance). Le Neural TTS utilise des modèles comme Transformer et des variantes de FastSpeech pour générer l’onde vocale, ainsi que des vocodeurs similaires à WaveNet. La dernière avancée de Microsoft a été d’atteindre la parité humaine dans certaines tâches TTS – grâce à un entraînement à grande échelle et un ajustement fin pour imiter les nuances de la voix humaine techcommunity.microsoft.com. Pour la STT, Azure utilise une combinaison de modèles acoustiques et de modèles de langage ; depuis 2023, il a introduit des modèles acoustiques basés sur Transformer (améliorant la précision et la robustesse au bruit) et des modèles “Conformer” unifiés. Azure exploite également l’assemblage de modèles et l’apprentissage par renforcement pour une amélioration continue. De plus, il propose l’apprentissage adaptatif – la capacité d’améliorer la reconnaissance sur un jargon spécifique en fournissant des données textuelles (modèles de langage personnalisés). Côté infrastructure, Azure Speech peut utiliser l’accélération GPU dans le cloud pour un streaming à faible latence et s’adapte automatiquement pour gérer les pics (par exemple, le sous-titrage en direct de grands événements).

Cas d’utilisation : Azure Speech est utilisé dans de nombreux secteurs :

Service client & IVR : De nombreuses entreprises utilisent la STT et la TTS d’Azure pour alimenter les systèmes IVR des centres d’appels et les bots vocaux. Par exemple, une compagnie aérienne peut utiliser la STT pour transcrire les demandes téléphoniques des clients et répondre avec une voix Neural TTS, voire traduire entre différentes langues si nécessaire krisp.ai.
Assistants virtuels : Elle alimente la voix d’agents virtuels comme Cortana et d’assistants tiers intégrés dans des voitures ou des appareils électroménagers. La fonction de voix personnalisée permet à ces assistants d’avoir une personnalité unique.
Création de contenu & médias : Les studios de jeux vidéo et les sociétés d’animation utilisent Custom Neural Voice pour donner aux personnages des voix distinctives sans enregistrement intensif de comédiens (par exemple, lire des scripts avec la voix clonée d’un acteur). Les médias utilisent Azure TTS pour la lecture de nouvelles, les livres audio ou le doublage multilingue de contenus.
Accessibilité & éducation : La STT précise d’Azure permet de générer des sous-titres en temps réel pour les réunions (par exemple, dans Microsoft Teams) et les cours, aidant les personnes malentendantes ou en difficulté linguistique. La TTS est utilisée dans les fonctions de lecture à voix haute de Windows, les livres numériques et les applications d’apprentissage.
Productivité en entreprise : La transcription de réunions, de messages vocaux ou de dictées pour des documents est un usage courant. La technologie de Nuance Dragon (désormais sous Microsoft) est intégrée pour servir des professions comme les médecins (par exemple, la conversion de la parole en texte pour les notes cliniques) et les avocats pour dicter des mémoires avec une grande précision sur la terminologie du domaine krisp.ai krisp.ai.

Tarification : Azure Speech utilise une tarification basée sur la consommation. Pour STT, la facturation se fait à l’heure d’audio traitée (avec des tarifs différents pour les modèles standards vs personnalisés ou améliorés). Par exemple, la transcription standard en temps réel peut coûter environ 1 $ par heure d’audio. TTS est facturé par caractère ou par million de caractères (environ 16 $ par million de caractères pour les voix neuronales, similaire aux concurrents). La Voix Neuronale Personnalisée implique des frais supplémentaires de configuration/formation et des frais d’utilisation. Azure propose des niveaux gratuits : par exemple, un certain nombre d’heures de STT gratuites pendant les 12 premiers mois et des caractères de synthèse vocale gratuits. Azure inclut également les services vocaux dans son Cognitive Services bundle que les clients entreprises peuvent acheter avec des remises sur volume. Globalement, la tarification est compétitive, mais les utilisateurs doivent noter que les fonctionnalités avancées (comme les modèles personnalisés ou les styles haute fidélité) peuvent coûter plus cher.

Forces : Le service vocal de Microsoft est prêt pour l’entreprise – reconnu pour sa sécurité robuste, sa confidentialité et sa conformité (important pour les secteurs réglementés) krisp.ai. Il offre une personnalisation inégalée : les voix personnalisées et les modèles STT personnalisés donnent aux organisations un contrôle précis. L’étendue du support des langues et des voix est la meilleure du secteur techcommunity.microsoft.com, en faisant une solution tout-en-un pour les besoins mondiaux. L’intégration avec l’écosystème Azure plus large et les outils de développement (excellents SDK pour .NET, Python, Java, etc.) est un point fort, simplifiant le développement de solutions de bout en bout. Les voix de Microsoft sont très naturelles, souvent saluées pour leur expressivité et la variété des styles disponibles. Un autre atout est le déploiement flexible – la possibilité d’exécuter des conteneurs permet une utilisation hors ligne ou en périphérie, ce que peu de fournisseurs cloud proposent. Enfin, les mises à jour continues de Microsoft (souvent informées par ses propres produits comme Windows, Office et Xbox utilisant la technologie vocale) signifient que le service Azure Speech bénéficie de recherches de pointe et de tests à grande échelle en conditions réelles.

Faiblesses : Bien que la qualité d’Azure soit élevée, le coût peut vite grimper en cas d’utilisation intensive, en particulier pour Custom Neural Voice (qui nécessite un investissement important et un processus d’approbation par Microsoft) et pour la transcription longue durée si vous n’avez pas d’accord entreprise telnyx.com. La multitude de fonctionnalités et d’options du service implique une courbe d’apprentissage plus élevée – les nouveaux utilisateurs peuvent le trouver complexe à prendre en main (par exemple, choisir parmi de nombreuses voix ou configurer des modèles personnalisés demande une certaine expertise). En termes de précision, Azure STT fait partie des leaders, mais certains tests indépendants montrent que Google ou Speechmatics sont légèrement devant sur certains critères (la précision peut dépendre de la langue ou de l’accent). De plus, exploiter pleinement le potentiel de Speech d’Azure suppose souvent d’être dans l’écosystème Azure – il fonctionne au mieux lorsqu’il est intégré au stockage Azure, etc., ce qui peut ne pas convenir à ceux qui utilisent du multi-cloud ou recherchent un service autonome plus simple. Enfin, comme pour tout service cloud, utiliser Azure Speech signifie envoyer des données dans le cloud – les organisations ayant des données extrêmement sensibles préféreront peut-être une solution strictement sur site (le container Azure aide mais n’est pas gratuit).

Mises à jour récentes (2024–2025) : Microsoft a considérablement élargi son offre de langues et de voix. En 2024, Azure Neural TTS a ajouté 46 nouvelles voix et 2 nouvelles langues, portant le total à 446 voix dans 144 langues techcommunity.microsoft.com. Ils ont également supprimé les anciennes voix « standard » au profit de voix exclusivement neuronales (à partir de septembre 2024) pour garantir une meilleure qualité learn.microsoft.com. Microsoft a introduit une fonctionnalité innovante appelée Voice Flex Neural (aperçu) qui permet d’ajuster les styles de parole de façon encore plus dynamique. Côté STT, Microsoft a intégré certaines capacités de Dragon de Nuance dans Azure – par exemple, un modèle Dragon Legal et Medical est devenu disponible sur Azure pour la transcription spécialisée avec une très grande précision sur les termes techniques. Ils ont aussi déployé des mises à jour de Speech Studio, un outil graphique pour créer facilement des modèles et voix personnalisés. Autre évolution majeure : le Speech to Text d’Azure a bénéficié d’un nouveau modèle fondation (annoncé comme un modèle à plusieurs milliards de paramètres) qui a amélioré la précision d’environ 15 %, et permis la transcription de langues mixtes en une seule fois aws.amazon.com aws.amazon.com. De plus, Microsoft a annoncé l’intégration de la parole avec les services Azure OpenAI – permettant par exemple de convertir la parole d’une réunion en texte puis d’utiliser GPT-4 pour résumer (le tout dans Azure). L’intégration continue de l’IA générative (ex : GPT) avec la parole, et les progrès sur la gestion des accents et des biais (issus notamment de partenariats de Microsoft pour réduire les taux d’erreur pour des locuteurs divers), maintiennent Azure Speech à la pointe en 2025.

Site officiel : Azure AI Speech Service techcommunity.microsoft.com (page produit officielle Microsoft Azure pour Speech).

3. Amazon AWS Voice AI – Amazon Polly (TTS) & Amazon Transcribe (STT)

Aperçu : Amazon Web Services (AWS) propose une puissante IA vocale basée sur le cloud via Amazon Polly pour la synthèse vocale (Text-to-Speech) et Amazon Transcribe pour la transcription vocale (Speech-to-Text). Polly convertit le texte en une parole réaliste dans une variété de voix et de langues, tandis que Transcribe utilise la reconnaissance automatique de la parole (ASR) pour générer des transcriptions très précises à partir de l’audio. Ces services font partie de la large offre d’IA d’AWS et bénéficient de l’évolutivité et de l’intégration d’AWS. Les technologies vocales d’Amazon excellent en fiabilité et ont été adoptées dans de nombreux secteurs pour des tâches telles que les systèmes IVR, le sous-titrage média, l’assistance vocale, etc. Bien que Polly et Transcribe soient des services distincts, ils couvrent ensemble l’ensemble des besoins en sortie et entrée vocale. Amazon propose également des services connexes : Amazon Lex (pour les bots conversationnels), Transcribe Call Analytics (pour l’intelligence des centres de contact), et un programme Brand Voice sur mesure (où Amazon crée une voix TTS personnalisée pour la marque d’un client). AWS Voice AI s’adresse aux développeurs et entreprises déjà présents dans l’écosystème AWS, leur offrant une intégration facile avec les autres ressources AWS.

Fonctionnalités clés :

Amazon Polly (TTS) : Polly propose plus de 100 voix dans plus de 40 langues et variantes aws.amazon.com, incluant des voix masculines et féminines ainsi qu’un mélange d’options neuronales et standards. Les voix sont « réalistes », construites grâce à l’apprentissage profond pour capturer l’intonation et le rythme naturels. Polly prend en charge la synthèse vocale neuronale (neural TTS) pour une parole de haute qualité et a récemment introduit un moteur Neural Generative TTS – un modèle de pointe (avec 13 voix ultra-expressives fin 2024) produisant une parole plus émotive et conversationnelle aws.amazon.com aws.amazon.com. Polly offre des fonctionnalités telles que la prise en charge du Speech Synthesis Markup Language (SSML) pour affiner la sortie vocale (prononciations, accentuations, pauses) aws.amazon.com. Il inclut aussi des styles de voix spéciaux ; par exemple, un style Newscaster pour la lecture de nouvelles, ou un style Conversational pour un ton détendu. Une fonctionnalité unique est la capacité de Polly à ajuster automatiquement la vitesse de la parole pour les longs textes (respiration, ponctuation) grâce au moteur de synthèse long-form, garantissant une lecture plus naturelle pour les livres audio ou les actualités (ils proposent même des voix dédiées à la longue durée).
Amazon Transcribe (STT) : Transcribe peut gérer à la fois la transcription par lot de fichiers audio préenregistrés et la transcription en streaming en temps réel. Il prend en charge plus de 100 langues et dialectes pour la transcription aws.amazon.com, et peut identifier automatiquement la langue parlée. Les principales fonctionnalités incluent la diarisation des locuteurs (distinguer les intervenants dans un audio multi-locuteurs) krisp.ai, le vocabulaire personnalisé (pour apprendre au système des termes ou noms spécifiques à un domaine) telnyx.com, la ponctuation et la casse (ajoute automatiquement la ponctuation et les majuscules pour la lisibilité) krisp.ai, et la génération d’horodatages pour chaque mot. Transcribe propose aussi le filtrage de contenu (pour masquer ou marquer les grossièretés/PII) et la rédaction – utile dans les enregistrements de centres d’appels pour masquer les informations sensibles. Pour la téléphonie et les réunions, des améliorations spécialisées existent : par exemple, Transcribe Medical pour la parole médicale (conforme HIPAA) et Call Analytics qui non seulement transcrit mais fournit aussi une analyse de sentiment, une catégorisation des appels et une génération de résumé avec ML intégré aws.amazon.com aws.amazon.com.
Intégration & outils : Polly et Transcribe s’intègrent tous deux avec d’autres services AWS. Par exemple, la sortie de Transcribe peut être envoyée directement à Amazon Comprehend (service NLP) pour une analyse de texte approfondie ou à Translate pour des transcriptions traduites. Polly peut fonctionner avec AWS Translate pour créer une sortie vocale multilingue. AWS propose des SDK dans de nombreux langages (Python boto3, Java, JavaScript, etc.) pour appeler facilement ces services. Il existe aussi des fonctionnalités pratiques comme MediaConvert d’Amazon qui peut utiliser Transcribe pour générer automatiquement des sous-titres pour les fichiers vidéo. De plus, AWS propose les APIs Presign qui permettent des téléchargements sécurisés directs depuis le client pour la transcription ou le streaming.
Personnalisation : Bien que les voix de Polly soient préfabriquées, AWS propose Brand Voice, un programme où les experts d’Amazon créent une voix TTS personnalisée pour un client (ce n’est pas en libre-service ; c’est une collaboration – par exemple, KFC Canada a travaillé avec AWS pour créer la voix du Colonel Sanders via Polly’s Brand Voice venturebeat.com). Pour Transcribe, la personnalisation se fait via le vocabulaire personnalisé ou les Custom Language Models (pour certaines langues, AWS permet d’entraîner un petit modèle personnalisé si vous avez des transcriptions, actuellement en aperçu limité).
Performance et Scalabilité : Les services d’Amazon sont réputés pour être éprouvés en production à grande échelle (Amazon utilise probablement même Polly et Transcribe en interne pour Alexa et les services AWS). Les deux peuvent gérer de gros volumes : le streaming Transcribe peut gérer simultanément de nombreux flux (mise à l’échelle horizontale), et les traitements par lots peuvent traiter de nombreuses heures d’audio stockées sur S3. Polly peut synthétiser la parole rapidement, prenant même en charge la mise en cache des résultats, et propose la mise en cache neuronale des phrases fréquentes. La latence est faible, surtout si l’on utilise des régions AWS proches des utilisateurs. Pour l’IoT ou l’edge, AWS ne propose pas de conteneurs hors ligne pour ces services (contrairement à Azure), mais ils fournissent des connecteurs edge via AWS IoT pour le streaming vers le cloud.

Langues prises en charge :

Amazon Polly : Prend en charge des dizaines de langues (actuellement environ 40+). Cela inclut la plupart des langues majeures : anglais (US, UK, AU, Inde, etc.), espagnol (UE, US, LATAM), français, allemand, italien, portugais (BR et UE), hindi, arabe, chinois, japonais, coréen, russe, turc, et plus encore aws.amazon.com. De nombreuses langues disposent de plusieurs voix (par exemple, l’anglais US propose plus de 15 voix). AWS continue d’ajouter des langues – par exemple, fin 2024, ils ont ajouté des voix tchèques et suisse allemand docs.aws.amazon.com. Toutes les langues du monde ne sont pas couvertes, mais le choix est large et en expansion.
Amazon Transcribe : En 2025, prend en charge plus de 100 langues et variantes pour la transcription aws.amazon.com. Au départ, il couvrait environ 31 langues (principalement occidentales), mais Amazon l’a considérablement élargi, s’appuyant sur un modèle de nouvelle génération pour en inclure beaucoup plus (y compris des langues comme le vietnamien, le farsi, le swahili, etc.). Il prend aussi en charge la transcription multilingue – il peut détecter et transcrire des conversations bilingues (par exemple, un mélange d’anglais et d’espagnol dans un même appel). Spécifique au domaine : Transcribe Medical prend actuellement en charge la dictée médicale dans plusieurs dialectes de l’anglais et de l’espagnol.

Fondements techniques : La voix générative d’Amazon (Polly) utilise des modèles avancés de réseaux neuronaux, dont un modèle Transformer à un milliard de paramètres pour ses voix les plus récentes aws.amazon.com. Cette architecture de modèle permet à Polly de générer la parole de manière continue tout en maintenant une haute qualité – produisant une parole « émotionnellement engagée et très familière » aws.amazon.com. Les voix plus anciennes utilisent des approches concaténatives ou d’anciens réseaux neuronaux pour les voix standards, mais l’accent est désormais mis entièrement sur le TTS neuronal. Côté STT, Amazon Transcribe est alimenté par un modèle ASR de base de nouvelle génération (plusieurs milliards de paramètres) qu’Amazon a construit, entraîné sur d’énormes quantités d’audio (apparemment des millions d’heures) aws.amazon.com. Le modèle utilise probablement une architecture Transformer ou Conformer pour atteindre une grande précision. Il est optimisé pour gérer diverses conditions acoustiques et accents (Amazon mentionne explicitement qu’il prend en compte différents accents et bruits) aws.amazon.com. Notamment, l’évolution de Transcribe a été influencée par les avancées de la reconnaissance vocale d’Amazon Alexa – les améliorations des modèles Alexa sont souvent intégrées à Transcribe pour un usage plus large. AWS utilise des techniques d’apprentissage auto-supervisé pour les langues peu dotées en ressources (similaire à SpeechMix ou wav2vec) afin d’étendre la couverture linguistique. En termes de déploiement, ces modèles fonctionnent sur l’infrastructure managée d’AWS ; AWS dispose de puces d’inférence spécialisées (comme AWS Inferentia) qui pourraient être utilisées pour exécuter ces modèles de manière économique.

Cas d’utilisation :

Réponse vocale interactive (IVR) : De nombreuses entreprises utilisent Polly pour énoncer des messages et Transcribe pour capturer ce que disent les appelants dans les menus téléphoniques. Par exemple, l’IVR d’une banque peut annoncer des informations de compte via Polly et utiliser Transcribe pour comprendre les demandes orales.
Analytique des centres de contact : Utilisation de Transcribe pour transcrire les appels du service client (via Amazon Connect ou d’autres plateformes de centre d’appels) puis analyse de ces appels pour le ressenti client ou la performance des agents. Les fonctionnalités Call Analytics (avec détection du sentiment et résumé) aident à automatiser l’assurance qualité des appels aws.amazon.com aws.amazon.com.
Médias & divertissement : Polly est utilisé pour générer la narration d’articles de presse ou de blogs (certains sites d’actualités proposent « écouter cet article » avec les voix Polly). Transcribe est utilisé par les diffuseurs pour sous-titrer la télévision en direct ou par les plateformes vidéo pour générer automatiquement des sous-titres pour les vidéos mises en ligne par les utilisateurs. Les studios de production peuvent utiliser Transcribe pour obtenir des transcriptions de séquences à des fins de montage (recherche dans les vidéos par texte).
E-learning et accessibilité : Les plateformes d’e-learning utilisent Polly pour transformer le contenu écrit en audio dans plusieurs langues, rendant les supports d’apprentissage plus accessibles. Transcribe peut aider à créer des transcriptions de cours ou permettre aux étudiants de rechercher dans les enregistrements de conférences.
Fonctionnalités vocales pour appareils et applications : De nombreuses applications mobiles ou appareils IoT s’appuient sur AWS pour la voix. Par exemple, une application mobile peut utiliser Transcribe pour une fonction de recherche vocale (enregistrez votre question, envoyez-la à Transcribe, obtenez le texte). Les voix de Polly peuvent être intégrées dans des appareils comme des miroirs intelligents ou des systèmes d’annonces pour lire des alertes ou des notifications.
Doublage multilingue : En combinant plusieurs services AWS (Transcribe + Translate + Polly), les développeurs peuvent créer des solutions de doublage automatisé. Par exemple, prendre une vidéo en anglais, la transcrire, traduire la transcription en espagnol, puis utiliser une voix espagnole de Polly pour produire une piste audio doublée en espagnol.
Jeux vidéo et médias interactifs : Les développeurs de jeux peuvent utiliser Polly pour des dialogues dynamiques de PNJ (afin que les dialogues textuels puissent être prononcés sans enregistrer des acteurs pour chaque ligne). Polly propose même une voix NTTS (Justin) conçue pour chanter, qui a été utilisée dans certains projets créatifs.

Tarification : La tarification AWS est basée sur la consommation :

Amazon Polly : Facturé par million de caractères de texte en entrée. Les 5 premiers millions de caractères par mois sont gratuits pendant 12 mois (nouveaux comptes) aws.amazon.com. Ensuite, les voix standards coûtent environ 4 $ par million de caractères, les voix neuronales environ 16 $ par million de caractères (ces prix peuvent légèrement varier selon la région). Les nouvelles voix « génératives » peuvent avoir un tarif premium (par exemple, un peu plus cher par caractère en raison d’un calcul plus important). Le coût de Polly est à peu près équivalent à celui de Google/Microsoft dans la catégorie neuronale. Il n’y a pas de frais supplémentaires pour le stockage ou la diffusion de l’audio (hors coût minimal S3 ou transfert de données si vous stockez/livrez l’audio).
Amazon Transcribe : Facturé à la seconde d’audio. Par exemple, la transcription standard est à 0,0004 $ par seconde (soit 0,024 $ par minute). Donc une heure coûte environ 1,44 $. Il existe des tarifs légèrement différents pour certaines fonctionnalités supplémentaires : par exemple, utiliser Transcribe Call Analytics ou Medical peut coûter un peu plus (~0,0008 $/sec). Le streaming en temps réel est également facturé à la seconde. AWS offre 60 minutes de transcription gratuites par mois pendant 12 mois pour les nouveaux utilisateurs aws.amazon.com. De plus, AWS propose souvent des remises par paliers pour les gros volumes ou les contrats entreprise via AWS Enterprise Support.
L’approche d’AWS est modulaire : si vous utilisez Translate ou d’autres services en complément, ils sont facturés séparément. Cependant, l’avantage est que vous ne payez que ce que vous consommez, et pouvez réduire à zéro lorsque vous n’utilisez pas. C’est rentable pour un usage ponctuel, mais pour des charges continues très importantes, il peut être nécessaire de négocier des remises ou d’utiliser les plans d’économies AWS.

Forces : Le plus grand atout des services vocaux AWS est leur scalabilité et fiabilité éprouvées – ils sont conçus pour gérer des charges de travail en production (SLA de 99,9 % d’AWS, redondance multi-région, etc.). L’intégration poussée à l’écosystème AWS est un avantage pour ceux déjà sur AWS (IAM pour le contrôle d’accès, S3 pour l’entrée/sortie, etc., tout fonctionne ensemble de manière transparente). Les voix de Polly sont considérées comme très naturelles et l’ajout des nouvelles voix génératives a encore réduit l’écart avec la parole humaine, en plus d’une spécialité dans l’expressivité émotionnelle aws.amazon.com. Transcribe est reconnu pour sa robustesse dans les environnements audio difficiles (il a été parmi les premiers à mettre l’accent sur la gestion des différents accents et des bruits de fond aws.amazon.com). Les services sont relativement faciles à utiliser via API, et AWS propose une bonne documentation et des exemples de code. AWS offre également une tarification compétitive, et le niveau gratuit aide les nouveaux utilisateurs. Un autre point fort est la rapidité des améliorations – Amazon ajoute régulièrement des fonctionnalités (par exemple, la détection de toxicité dans Transcribe pour la modération) et un support linguistique élargi, souvent inspirés par les besoins réels des clients AWS. Côté sécurité, AWS est solide : le contenu est chiffré, et il est possible de choisir de ne pas stocker les données ou de les supprimer automatiquement après traitement. Pour les clients entreprises, AWS propose aussi un support humain et des architectes de solutions pour aider à déployer ces services efficacement.

Faiblesses : Pour certains développeurs, un inconvénient potentiel est que AWS nécessite la création d’un compte et la compréhension d’AWS IAM et de la console, ce qui peut être excessif si l’on souhaite simplement tester rapidement une voix (à l’inverse de certains concurrents qui proposent des points d’accès publics ou des outils GUI plus simples). Contrairement à certains concurrents (Google, Microsoft), AWS ne propose pas de clonage vocal personnalisé en libre-service pour tous ; Brand Voice est réservé aux grands comptes. Cela signifie que les petits utilisateurs ne peuvent pas entraîner leurs propres voix sur AWS, à part la fonctionnalité de lexique. AWS ne propose pas non plus actuellement d’option de déploiement sur site/hors ligne pour Polly ou Transcribe – c’est uniquement dans le cloud (même si on peut utiliser les Outposts ou local zones d’Amazon, ce n’est pas équivalent à un conteneur hors ligne). En termes d’exactitude, bien que Transcribe soit performant, certains tests indépendants ont parfois classé l’exactitude de Microsoft ou Google légèrement supérieure pour certaines langues ou cas d’usage spécifiques (cela dépend ; le nouveau modèle d’AWS a comblé une grande partie de l’écart). Un autre aspect : la couverture linguistique en TTS – plus de 40 langues, c’est bien, mais Google et Microsoft en prennent en charge encore plus ; AWS peut être légèrement en retrait sur certaines options vocales localisées (par exemple, Google propose plus de langues indiennes en TTS que Polly actuellement). Enfin, la multitude de services connexes AWS peut en dérouter certains (par exemple, choisir entre Transcribe et Lex pour certaines tâches), nécessitant un minimum de connaissances en architecture cloud.

Mises à jour récentes (2024–2025) : AWS a apporté des mises à jour significatives à Polly et Transcribe :

Polly : En novembre 2024, AWS a lancé six nouvelles voix « génératives » dans plusieurs langues (français, espagnol, allemand, variantes d’anglais), élargissant la catégorie de 7 à 13 voix aws.amazon.com. Ces voix utilisent un nouveau moteur TTS génératif et sont très expressives, destinées aux usages d’IA conversationnelle. Ils ont également ajouté des voix Long-Form NTTS pour l’espagnol et l’anglais qui maintiennent la clarté sur de très longs passages aws.amazon.com aws.amazon.com. Plus tôt en 2024, AWS a introduit une voix Newscaster style en portugais brésilien et d’autres. En mars 2025, la documentation d’Amazon Polly indique que le service prend désormais en charge les langues tchèque et allemand suisse, reflétant l’expansion continue des langues docs.aws.amazon.com. Autre mise à jour : AWS a amélioré la qualité des voix neuronales de Polly (probablement une mise à niveau du modèle sous-jacent) – certains utilisateurs ont constaté une prosodie plus fluide dans les voix mises à jour.
Transcribe : Mi-2024, Amazon a annoncé un modèle ASR de nouvelle génération (Nova) alimentant Transcribe, qui a considérablement amélioré la précision et augmenté le nombre de langues à plus de 100 aws.amazon.com. Ils ont également déployé Transcribe Call Analytics à l’échelle mondiale, avec la possibilité d’obtenir des résumés de conversation grâce à l’IA générative (intégrée aux modèles Bedrock d’AWS ou OpenAI) – permettant ainsi de résumer automatiquement les points clés d’un appel après transcription. Une autre nouveauté est la détection de toxicité en temps réel (lancée fin 2024) qui permet aux développeurs de détecter les discours haineux ou le harcèlement dans l’audio en direct via Transcribe, ce qui est important pour la modération des discussions vocales en direct aws.amazon.com. En 2025, AWS propose en préversion des modèles linguistiques personnalisés (CLM) pour Transcribe, permettant aux entreprises d’affiner l’ASR sur leurs propres données (en concurrence avec le STT personnalisé d’Azure). Côté tarification, AWS a rendu Transcribe plus économique pour les clients à fort volume en introduisant une tarification par paliers automatiquement dès que l’utilisation dépasse certains seuils d’heures par mois. Toutes ces mises à jour montrent l’engagement d’AWS à rester à la pointe de l’IA vocale, en améliorant continuellement la qualité et les fonctionnalités.

Sites officiels : Amazon Polly – Service de synthèse vocale (Text-to-Speech) aws.amazon.com aws.amazon.com ; Amazon Transcribe – Service de transcription vocale (Speech-to-Text) aws.amazon.com aws.amazon.com.

4. Services vocaux IBM Watson (TTS & STT) – IBM

Aperçu : IBM Watson propose à la fois Text-to-Speech et Speech-to-Text dans le cadre de ses services d’IA Watson. IBM possède une longue expérience dans la technologie vocale, et ses services cloud reflètent une attention particulière à la personnalisation, l’expertise sectorielle et la confidentialité des données. Watson Text-to-Speech peut synthétiser une voix naturelle dans plusieurs langues, et Watson Speech-to-Text fournit une transcription très précise avec la capacité de s’adapter à un vocabulaire spécialisé. Les services vocaux d’IBM sont particulièrement populaires dans des secteurs comme la santé, la finance et le juridique, où le vocabulaire peut être complexe et la sécurité des données primordiale. IBM propose des options de déploiement sur site pour ses modèles (via IBM Cloud Pak), ce qui séduit les organisations qui ne peuvent pas utiliser le cloud public pour les données vocales. Bien que la part de marché d’IBM dans le cloud vocal soit plus faible que celle des trois grands (Google, MS, AWS), il reste un fournisseur de confiance, de niveau entreprise pour les solutions vocales nécessitant un ajustement à un jargon spécifique ou une intégration à l’écosystème Watson plus large d’IBM (qui inclut des traducteurs de langues, un cadre d’assistant, etc.).

Fonctionnalités clés :

Watson Text-to-Speech (TTS) : Prend en charge plusieurs voix dans 13+ langues (dont anglais US/UK, espagnol, français, allemand, italien, japonais, arabe, portugais brésilien, coréen, chinois, etc.). Les voix sont « neuronales » et IBM les améliore continuellement – par exemple, de nouvelles voix neuronales expressives ont été ajoutées pour certaines langues (ex. une voix anglaise australienne expressive) cloud.ibm.com. IBM TTS permet d’ajuster des paramètres comme la hauteur, la vitesse et l’emphase grâce aux extensions SSML d’IBM. Certaines voix disposent d’une capacité de lecture expressive (ex. une voix pouvant paraître empathique ou enthousiaste). IBM a également ajouté une fonctionnalité de voix personnalisée où les clients peuvent collaborer avec IBM pour créer une voix synthétique unique (similaire à une voix de marque, généralement dans le cadre d’un projet d’entreprise). Une fonctionnalité remarquable est le streaming à faible latence – le TTS d’IBM peut renvoyer l’audio en temps réel par morceaux, ce qui est bénéfique pour les assistants vocaux réactifs.
Watson Speech-to-Text (STT) : Offre une transcription en temps réel ou par lot avec des fonctionnalités telles que la diarisation des locuteurs (distinction des intervenants) krisp.ai, la détection de mots-clés (capacité à fournir des horodatages pour des mots-clés spécifiques d’intérêt), et les alternatives de mots (alternatives classées par confiance pour les transcriptions incertaines). Le STT d’IBM est reconnu pour son solide support des modèles linguistiques personnalisés : les utilisateurs peuvent télécharger des milliers de termes spécifiques à un domaine ou même des audios+transcriptions pour adapter le modèle, par exemple, à la terminologie médicale ou aux expressions juridiques krisp.ai krisp.ai. Cela améliore considérablement la précision dans ces domaines. IBM prend également en charge plusieurs modèles large bande et bande étroite optimisés pour l’audio téléphonique ou l’audio de haute qualité. Il couvre environ 10 langues pour la transcription (anglais, espagnol, allemand, japonais, mandarin, etc.) avec une grande précision et dispose de modèles téléphoniques distincts pour certaines (qui gèrent le bruit et les codecs téléphoniques). Une fonctionnalité intéressante est le formatage intelligent automatique – par exemple, il peut formater les dates, devises et nombres dans la transcription pour une meilleure lisibilité.
Optimisation par domaine : IBM propose des modèles sectoriels pré-entraînés, tels que Watson Speech Services for Healthcare déjà adaptés à la dictée médicale, et la transcription pour les médias et le divertissement avec des bibliothèques de noms propres pour les médias. Ces options reflètent l’approche orientée conseil d’IBM, où une solution peut être adaptée au domaine d’un client.
Sécurité & Déploiement : Un argument majeur est qu’IBM permet d’exécuter les services Watson Speech dans l’environnement propre du client (en dehors du cloud IBM) via IBM Cloud Pak for Data. Cette offre conteneurisée signifie que les audios sensibles ne quittent jamais les serveurs de l’entreprise, répondant ainsi aux préoccupations de résidence et de confidentialité des données. Même sur IBM Cloud, ils offrent des fonctionnalités comme la non-conservation des données par défaut et le chiffrement de toutes les transmissions. IBM répond à des normes strictes de conformité (HIPAA, compatible RGPD).
Intégration : Watson Speech s’intègre à Watson Assistant d’IBM (vous pouvez donc facilement ajouter STT/TTS aux chatbots). Il s’intègre aussi au portefeuille IA plus large d’IBM – par exemple, on peut envoyer les résultats STT vers Watson Natural Language Understanding pour extraire le sentiment ou vers Watson Translate pour un traitement multilingue. IBM propose des interfaces web sockets et REST pour le streaming et le traitement par lot respectivement.

Langues prises en charge :

TTS : Le TTS d’IBM couvre environ 13 langues nativement (et quelques dialectes). Cela inclut les principales langues des affaires. Bien que ce soit moins que Google ou Amazon, IBM se concentre sur la qualité des voix dans ces langues prises en charge. Langues notables : anglais (US, UK, AU), français, allemand, italien, espagnol (UE et Amérique latine), portugais (Brésil), japonais, coréen, mandarin (chinois simplifié), arabe, et possiblement russe. Les mises à jour récentes ont ajouté plus de voix aux langues existantes plutôt que de nouvelles langues. Par exemple, IBM a introduit 27 nouvelles voix dans 11 langues lors d’une mise à jour voximplant.com (par exemple, ajout de voix d’enfants, de nouveaux dialectes).
STT : IBM STT prend en charge environ 8 à 10 langues de manière fiable (anglais, espagnol, français, allemand, japonais, coréen, portugais brésilien, arabe standard moderne, chinois mandarin et italien). L’anglais (US et UK) étant le plus riche en fonctionnalités (avec personnalisation et modèles narrowband). Certaines langues disposent d’options de traduction vers l’anglais dans Watson (bien que cela utilise un service Watson séparé). Comparé aux concurrents, la gamme linguistique d’IBM est plus restreinte, mais elle couvre les langues où la demande des entreprises est la plus forte, et pour celles-ci, propose de la personnalisation.

Fondements techniques : La technologie vocale d’IBM a évolué à partir de sa recherche (IBM a été un pionnier avec des technologies comme ViaVoice basé sur le modèle de Markov caché dans les années 90, puis des approches d’apprentissage profond). Le Watson STT moderne utilise des réseaux neuronaux profonds (probablement similaires à des modèles acoustiques LSTM bidirectionnels ou Transformer) ainsi qu’un modèle de langage n-gram ou neuronal. IBM a mis l’accent sur l’adaptation au domaine : ils utilisent probablement l’apprentissage par transfert pour affiner les modèles de base sur des données de domaine lorsqu’un modèle personnalisé est créé. IBM utilise également ce qu’on appelle le “Speaker Adaptive Training” dans certaines recherches – permettant possiblement au modèle de s’adapter s’il reconnaît un locuteur régulier (utile pour la dictée). Le Watson TTS utilise un modèle neuronal séquence-à-séquence pour la synthèse vocale ; IBM dispose d’une technique de réglage expressif – entraînement des voix avec des enregistrements expressifs pour leur permettre de générer une parole plus émotive. Les recherches d’IBM sur le TTS émotionnel (par exemple, l’article “Expressive Speech Synthesis”) alimentent les voix Watson TTS, les rendant capables de subtiles variations d’intonation. Un autre élément : IBM avait introduit un mécanisme d’attention dans le TTS pour mieux gérer les abréviations et les mots inconnus. Côté infrastructure, les services d’IBM sont des microservices conteneurisés ; les performances sont bonnes, bien que certains utilisateurs aient historiquement noté que Watson STT pouvait être légèrement plus lent que celui de Google pour retourner les résultats (il privilégie la précision à la rapidité, mais cela a pu s’améliorer). IBM exploite probablement aussi l’accélération GPU pour la génération TTS.

Cas d’usage :

Santé : Les hôpitaux utilisent Watson STT (souvent via des partenaires) pour la transcription des notes dictées par les médecins (Dragon Medical est courant, mais IBM propose une alternative pour certains). Également, l’interactivité vocale dans les applications de santé (par exemple, une infirmière posant une question à un système d’information hospitalier à voix haute et obtenant une réponse via Watson Assistant avec STT/TTS).
Service client : IBM Watson Assistant (agent virtuel) combiné avec Watson TTS/STT alimente des bots vocaux pour les lignes de support client. Par exemple, une entreprise de télécommunications peut avoir un agent vocal basé sur Watson gérant les appels de routine (utilisant Watson STT pour entendre la demande de l’appelant et Watson TTS pour répondre).
Conformité et médias : Les sociétés de trading financier peuvent utiliser Watson STT pour transcrire les appels téléphoniques des traders à des fins de surveillance de la conformité, en tirant parti de la sécurité de Watson et de sa possibilité de déploiement sur site. Les organisations médiatiques peuvent utiliser Watson pour transcrire des vidéos ou archiver des diffusions (notamment si elles ont besoin d’une solution sur site pour de grandes archives).
Éducation & accessibilité : Les universités ont utilisé Watson pour transcrire des cours ou fournir des sous-titres, en particulier lorsque la confidentialité du contenu est une préoccupation et qu’elles souhaitent l’exécuter en interne. Watson TTS a été utilisé pour générer de l’audio pour du contenu numérique et des lecteurs d’écran (par exemple, un site e-commerce utilisant Watson TTS pour lire les descriptions de produits aux utilisateurs malvoyants).
Secteur public : Le déploiement sécurisé de Watson le rend viable pour les agences gouvernementales ayant besoin de technologies vocales, comme la transcription de réunions publiques (avec un vocabulaire personnalisé pour les noms/termes locaux) ou la fourniture de systèmes de réponse vocale multilingues pour les services aux citoyens.
Automobile : IBM a eu des partenariats pour Watson dans les systèmes d’infodivertissement automobile – utilisant STT pour les commandes vocales dans la voiture et TTS pour les réponses orales (cartes, informations sur le véhicule). La fonction de vocabulaire personnalisé est utile pour le jargon automobile (noms de modèles, etc.).

Tarification : IBM propose un forfait Lite avec une certaine utilisation gratuite (par exemple, 500 minutes de STT par mois, et un certain nombre de milliers de caractères de TTS) – c’est bien pour le développement. Au-delà, la tarification est à l’usage :

STT : Environ 0,02 $ par minute pour les modèles standards (soit 1,20 $ de l’heure) sur IBM Cloud. Les modèles personnalisés entraînent un supplément (environ ~0,03 $/min). Cependant, ces chiffres peuvent varier ; IBM négocie souvent des contrats d’entreprise. La tarification d’IBM est généralement compétitive, parfois un peu inférieure par minute à celle des grands concurrents cloud pour le STT, afin d’attirer des clients. L’inconvénient est que le nombre de langues est plus limité.
TTS : Tarification au million de caractères, environ 20 $ par million de caractères pour les voix neuronales (les voix standards sont moins chères). IBM avait une tarification précédente de 0,02 $ pour ~1000 caractères, ce qui correspond à 20 $ par million. Les voix expressives pourraient coûter le même prix. Le forfait Lite offrait par exemple 10 000 caractères gratuits.
L’aspect unique d’IBM est la licence sur site – si vous déployez via Cloud Pak, vous pouvez payer une licence annuelle ou utiliser des crédits, ce qui peut représenter un coût important mais inclut une utilisation illimitée jusqu’à la capacité. Cela séduit les gros utilisateurs qui préfèrent un modèle à coût fixe ou qui doivent garder les données en interne.

Forces : Le principal atout d’IBM réside dans la personnalisation et l’expertise sectorielle. Watson STT peut être finement ajusté pour gérer un jargon complexe avec une grande précision krisp.ai krisp.ai, surpassant les modèles génériques dans des contextes comme la dictée médicale ou la transcription juridique. Les clients citent souvent la volonté d’IBM de travailler sur des solutions sur mesure – IBM peut accompagner la création d’un modèle ou d’une voix personnalisée si besoin (dans le cadre d’une prestation payante). La confidentialité des données et la capacité on-premise sont un gros avantage ; peu d’autres offrent ce niveau de contrôle. Cela fait d’IBM un choix privilégié pour certains clients gouvernementaux et entreprises. L’exactitude du STT d’IBM sur un audio clair avec une personnalisation appropriée est excellente – dans certains benchmarks, Watson STT était en tête pour des domaines comme la parole téléphonique lorsqu’il était ajusté. Les voix TTS d’IBM, bien que moins nombreuses, sont de haute qualité (notamment les voix neuronales introduites ces dernières années). Un autre atout est l’intégration avec toute la suite IA d’IBM – pour les entreprises utilisant déjà Watson NLP, Knowledge Studio ou les plateformes de données IBM, l’ajout de la parole est simple. IBM dispose également d’un solide réseau de support ; les clients bénéficient souvent d’ingénieurs de support dédiés pour les services Watson s’ils ont des contrats entreprise. Enfin, la marque IBM dans l’IA (notamment après la notoriété acquise avec DeepQA/Watson à Jeopardy) rassure – certains décideurs font confiance à IBM pour des systèmes critiques grâce à cet héritage.

Faiblesses : Les services vocaux d’IBM présentent une moindre diversité de langues et de voix par rapport à la concurrence – par exemple, si vous avez besoin de TTS suédois ou de STT vietnamien, IBM ne le proposera peut-être pas, alors que d’autres oui. Cela limite l’utilisation pour des applications grand public mondiales. L’interface IBM Cloud et la documentation, bien que solides, sont parfois moins conviviales que la documentation très orientée développeur d’AWS ou les studios intégrés d’Azure. L’élan d’IBM sur le marché de l’IA a ralenti face aux nouveaux entrants ; ainsi, le support communautaire ou les exemples open source pour Watson speech sont plus rares. Une autre faiblesse est la scalabilité pour des charges très importantes en temps réel – bien qu’IBM puisse évoluer, ils ne disposent pas d’autant de centres de données mondiaux pour Watson que, par exemple, Google, donc la latence peut être plus élevée si vous êtes loin d’une région cloud IBM. Côté coût, si vous avez besoin d’une grande variété de langues ou de voix, IBM peut s’avérer plus cher car il faudra peut-être recourir à plusieurs fournisseurs. De plus, l’orientation entreprise d’IBM fait que certains aspects “self-service” sont moins aboutis – par exemple, la personnalisation d’un modèle peut nécessiter des étapes manuelles ou un contact avec IBM, alors que Google/AWS permettent de téléverser des données pour un ajustement assez automatique. IBM ne communique pas non plus aussi fréquemment sur les améliorations brutes de précision de ses modèles – il y a donc une perception que leurs modèles ne sont pas mis à jour aussi souvent (même s’ils le sont, mais discrètement). Enfin, l’écosystème IBM n’est pas aussi largement adopté par les développeurs, ce qui peut être un inconvénient si vous recherchez une large communauté ou une intégration avec des outils tiers.

Mises à jour récentes (2024–2025) : IBM a continué de moderniser ses offres vocales. En 2024, IBM a introduit les Large Speech Models (en accès anticipé) pour l’anglais, le japonais et le français, ce qui améliore considérablement la précision grâce à l’utilisation de réseaux neuronaux plus grands (cela a été mentionné dans les notes de version de Watson STT) cloud.ibm.com. Watson TTS a vu l’arrivée de nouvelles voix : IBM a ajouté des voix neuronales améliorées pour l’anglais australien, le coréen et le néerlandais à la mi-2024 cloud.ibm.com. Ils ont également amélioré les styles expressifs de certaines voix (par exemple, la voix américaine “Allison” a reçu une mise à jour pour sonner plus conversationnelle pour les usages avec Watson Assistant). Côté outils, IBM a lancé l’intégration avec Watson Orchestrate – ce qui signifie que leur orchestration IA low-code peut désormais facilement intégrer STT/TTS pour, par exemple, transcrire une réunion puis la résumer avec Watson NLP. IBM a aussi travaillé sur la réduction des biais dans la reconnaissance vocale, reconnaissant que les anciens modèles affichaient des taux d’erreur plus élevés pour certains dialectes ; leur nouveau grand modèle anglais aurait amélioré la reconnaissance pour des locuteurs divers en s’entraînant sur des données plus variées. Un développement notable en 2025 : IBM a commencé à exploiter les foundation models de huggingface pour certaines tâches, et il est spéculé qu’IBM pourrait intégrer/open-sourcer des modèles (comme Whisper) dans ses offres pour les langues non couvertes ; cependant, aucune annonce officielle pour l’instant. En résumé, les mises à jour d’IBM portent sur l’amélioration de la qualité et le maintien de la pertinence (même si elles sont moins spectaculaires que celles des concurrents). L’engagement d’IBM envers l’IA hybride-cloud laisse penser que le déploiement de Watson Speech sur Kubernetes et son intégration dans des stratégies multi-cloud pourraient encore être facilités à l’avenir.

Site officiel : IBM Watson Speech-to-Text telnyx.com telnyx.com et pages produits Text-to-Speech sur IBM Cloud.

5. Nuance Dragon (Reconnaissance vocale & dictée vocale) – Nuance (Microsoft)

Aperçu : Nuance Dragon est une technologie de reconnaissance vocale de premier plan qui fait depuis longtemps figure de référence pour la dictée vocale et la transcription, en particulier dans les domaines professionnels. Nuance Communications (désormais une entreprise Microsoft depuis 2022) a développé Dragon comme une suite de produits pour divers secteurs : Dragon Professional pour la dictée générale, Dragon Legal, Dragon Medical, etc., chacun étant adapté au vocabulaire de son domaine. Dragon est reconnu pour son extrême précision dans la conversion de la parole en texte, surtout après un court entraînement de l’utilisateur. Il prend également en charge les fonctionnalités de commande vocale (contrôle des logiciels par la voix). Contrairement aux API cloud, Dragon fonctionne historiquement comme un logiciel sur PC ou serveurs d’entreprise, ce qui en a fait un choix privilégié pour les utilisateurs ayant besoin de dictée en temps réel sans internet ou avec une confidentialité garantie. Après l’acquisition, la technologie de base de Nuance est également intégrée au cloud de Microsoft (dans Azure Speech et les fonctionnalités d’Office 365), mais Dragon reste une gamme de produits à part entière. En 2025, Dragon se distingue dans cette liste comme le spécialiste : là où d’autres sont des plateformes plus larges, Dragon se concentre sur la productivité individuelle et la précision spécifique à un domaine.

Type : Principalement reconnaissance vocale (STT). (Nuance propose aussi des produits TTS et de biométrie vocale, mais la marque “Dragon” concerne la STT. Ici, nous nous concentrons sur Dragon NaturallySpeaking et les offres associées).

Entreprise/Développeur : Nuance (acquis par Microsoft). Nuance possède des décennies d’expérience dans la parole ; ils ont été pionniers dans de nombreuses innovations vocales (ils ont même alimenté d’anciens SVI téléphoniques et l’ancien backend de Siri). Désormais sous Microsoft, leur recherche alimente les améliorations d’Azure.

Capacités & utilisateurs cibles : Les capacités de Dragon tournent autour de la reconnaissance vocale continue avec un minimum d’erreurs, et de l’informatique contrôlée par la voix. Les utilisateurs cibles incluent :

Professionnels de santé : Dragon Medical One est largement utilisé par les médecins pour dicter des notes cliniques directement dans les DSE, gérant une terminologie médicale complexe et des noms de médicaments avec une précision d’environ 99 % krisp.ai.
Professionnels du droit : Dragon Legal est entraîné sur les termes et la mise en forme juridiques (il connaît les citations, le phrasé juridique). Les avocats l’utilisent pour rédiger des documents à la voix.
Entreprises & particuliers : Dragon Professional permet à chacun de dicter des e-mails, des rapports ou de contrôler son PC (ouvrir des programmes, envoyer des commandes) à la voix, augmentant ainsi la productivité.
Accessibilité : Les personnes en situation de handicap (par exemple, mobilité réduite) s’appuient souvent sur Dragon pour une utilisation mains libres de l’ordinateur.
Forces de l’ordre/sécurité publique : Certaines polices utilisent Dragon pour dicter des rapports d’incident dans les voitures de patrouille.

Fonctionnalités clés :

Dictée très précise : Dragon apprend la voix de l’utilisateur et peut atteindre une très grande précision après un bref entraînement (lecture d’un passage) et un apprentissage continu. Il utilise le contexte pour choisir correctement les homophones et s’adapte aux corrections de l’utilisateur.
Vocabulaire personnalisé & Macros : Les utilisateurs peuvent ajouter des mots personnalisés (comme des noms propres, du jargon professionnel) et des commandes vocales personnalisées (macros). Par exemple, un médecin peut ajouter un modèle qui se déclenche lorsqu’il dit « insérer le paragraphe d’examen physique normal ».
Apprentissage continu : Lorsqu’un utilisateur corrige des erreurs, Dragon met à jour son profil. Il peut analyser les e-mails et documents d’un utilisateur pour apprendre son style d’écriture et son vocabulaire.
Fonctionnement hors ligne : Dragon fonctionne localement (pour les versions PC), sans nécessiter de connexion au cloud, ce qui est crucial pour la confidentialité et la faible latence.
Intégration des commandes vocales : Au-delà de la dictée, Dragon permet un contrôle complet de l’ordinateur par la voix. Vous pouvez dire « Ouvrir Microsoft Word » ou « Cliquer sur le menu Fichier » ou même naviguer à la voix. Cela s’étend au formatage du texte (« mets la dernière phrase en gras ») et à d’autres opérations.
Prise en charge multi-intervenants via des spécialités : Bien qu’un profil Dragon soit attribué à un utilisateur, dans des scénarios comme la transcription d’un enregistrement, Nuance propose des solutions comme Dragon Legal Transcription qui peut identifier les intervenants dans des dictées enregistrées à plusieurs voix (mais ceci est moins une fonctionnalité de base qu’une solution spécifique).
Gestion Cloud/Entreprise : Pour les entreprises, Dragon propose une gestion centralisée des utilisateurs et du déploiement (Dragon Medical One est par exemple un service d’abonnement hébergé dans le cloud, permettant aux médecins de l’utiliser sur plusieurs appareils). Cela inclut le chiffrement du trafic client-serveur pour ces offres cloud.

Langues prises en charge : Principalement anglais (plusieurs accents). Nuance propose des versions pour d’autres grandes langues, mais le produit phare est l’anglais américain. Il existe des produits Dragon pour l’anglais britannique, le français, l’italien, l’allemand, l’espagnol, le néerlandais, etc. Chacun est généralement vendu séparément car il est adapté à la langue. Les versions spécialisées (Médical, Juridique) sont principalement axées sur l’anglais (même si Nuance a proposé le médical pour d’autres langues). En 2025, la plus forte présence de Dragon est sur les marchés anglophones. Sa précision en dictée anglaise est inégalée, mais il se peut qu’il ne prenne pas en charge, par exemple, le chinois ou l’arabe avec la qualité Dragon (Nuance dispose d’autres moteurs pour différentes langues utilisés dans les produits de centre de contact, mais pas en tant que version Dragon grand public).

Fondements techniques : Dragon a commencé avec des modèles de Markov cachés et des modèles de langage n-grammes avancés. Au fil des ans, Nuance a intégré l’apprentissage profond (réseaux neuronaux) dans les modèles acoustiques. Les dernières versions de Dragon utilisent un modèle acoustique à réseau neuronal profond (DNN) qui s’adapte à la voix et à l’environnement de l’utilisateur, améliorant ainsi la précision, notamment pour les accents ou un léger bruit de fond. Il utilise également un moteur de reconnaissance vocale continue à très large vocabulaire avec décodage contextuel (il analyse donc des phrases entières pour déterminer les mots). Une technologie clé est l’adaptation au locuteur : le modèle adapte progressivement les pondérations à la voix spécifique de l’utilisateur. De plus, des modèles de langage spécifiques à un domaine (juridique/médical) garantissent qu’il privilégie ces termes techniques (par exemple, dans la version médicale, « organe » sera plus probablement compris comme l’organe du corps et non un instrument de musique selon le contexte). Nuance détient également des techniques brevetées pour gérer les disfluences de la parole et le formatage automatique (comme savoir quand insérer une virgule ou un point lors d’une pause). Après l’acquisition par Microsoft, il est plausible que certaines recherches sur les architectures de type transformeur soient intégrées en arrière-plan, mais la version commerciale Dragon 16 (dernière version PC) utilise toujours un hybride de modèles neuronaux et traditionnels optimisés pour les performances sur PC local. Autre aspect : Dragon utilise la reconnaissance multi-passe – il peut effectuer un premier passage, puis un second avec un contexte linguistique de plus haut niveau pour affiner le résultat. Il dispose aussi d’algorithmes de réduction du bruit pour filtrer l’entrée micro (Nuance vend des microphones certifiés pour des résultats optimaux).

Cas d’utilisation (détaillés) :

Documentation clinique : Les médecins dictent les consultations des patients – par exemple, « Le patient se présente avec une fièvre et une toux depuis 5 jours… » Dragon transcrit cela instantanément dans le dossier médical électronique, permettant de garder le contact visuel avec le patient au lieu de taper. Certains utilisent même Dragon en temps réel lors des consultations pour rédiger les notes.
Rédaction de documents : Les avocats utilisent Dragon pour rédiger des contrats ou des mémoires simplement en parlant, ce qui est souvent plus rapide que de taper pour de longs documents.
Emails et prise de notes : Les professionnels très occupés qui souhaitent traiter leurs emails à la voix ou prendre des notes pendant les réunions en dictant plutôt qu’en écrivant.
Informatique mains libres : Les utilisateurs souffrant de troubles musculo-squelettiques ou de handicaps utilisent Dragon pour contrôler l’ordinateur (ouvrir des applications, naviguer sur le web, dicter du texte) entièrement à la voix.
Services de transcription : Nuance propose un produit appelé Dragon Legal Transcription qui peut prendre des fichiers audio (comme des interviews enregistrées ou des audiences) et les transcrire. Ceci est utilisé par des cabinets d’avocats ou la police pour transcrire des enregistrements de caméras-piétons, d’interviews, etc.

Modèle de tarification : Nuance Dragon est généralement vendu sous forme de logiciel sous licence :

Dragon Professional Individual (PC) – licence perpétuelle (par exemple 500 $) ou abonnement. Les récentes évolutions vont vers l’abonnement (par exemple, Dragon Professional Anywhere est basé sur l’abonnement).
Dragon Medical One – abonnement SaaS, souvent autour de 99 $/utilisateur/mois (c’est premium en raison du vocabulaire spécialisé et du support).
Dragon Legal – licence perpétuelle ou abonnement, souvent plus cher que la version Professional.
Dans Azure, Microsoft propose désormais « Azure Cognitive Services – Custom Speech » qui exploite en partie la technologie Nuance. Mais Dragon reste pour l’instant un produit distinct.

Points forts :

Précision inégalée dans la dictée spécialisée, surtout après adaptation krisp.ai krisp.ai. La capacité de Dragon à reconnaître des termes complexes avec un minimum d’erreurs le distingue vraiment – par exemple, transcrire un rapport médical complexe avec des noms de médicaments et des mesures presque sans faute.
Personnalisation utilisateur : Il crée un profil utilisateur qui apprend – la précision s’améliore à mesure que vous l’utilisez, ce que les API cloud génériques ne font pas à ce niveau pour chaque individu.
Temps réel et hors ligne : Il n’y a pas de latence perceptible ; les mots apparaissent presque aussi vite que vous parlez (sur un PC correct). Et vous n’avez pas besoin d’internet, ce qui signifie aussi qu’aucune donnée ne quitte votre machine (un gros plus pour la confidentialité).
Commandes vocales et intégration aux workflows : Vous pouvez dicter et formater en une seule phrase (« Ouvre Outlook et réponds à cet e-mail : Cher John virgule nouvelle ligne merci pour votre message… ») – il est très performant pour mélanger dictée et commandes.
Produits spécialisés : La disponibilité de versions adaptées (Médical, Juridique) permet une utilisation immédiate dans ces domaines sans personnalisation manuelle.
Cohérence et fiabilité : De nombreux professionnels utilisent Dragon depuis des années et font confiance à ses résultats – une solution mature et éprouvée. Avec le soutien de Microsoft, il est probable que cela continue et s’améliore encore (intégration avec l’IA cloud pour un réglage supplémentaire, etc.).
Multi-plateforme : Dragon est principalement disponible sur Windows ; Dragon Anywhere (une application mobile) permet la dictée sur iOS/Android en mobilité (vocabulaire personnalisé synchronisé dans le cloud). Et via le cloud (Medical One), il est aussi accessible sur des clients légers.
Aussi, reconnaissance du locuteur : il est vraiment conçu pour un utilisateur à la fois, ce qui améliore la précision (contrairement à un modèle générique qui tente de gérer toutes les voix, Dragon s’adapte à votre voix).

Faiblesses :

Coût et accessibilité : Dragon est cher et n’est pas gratuit à l’essai, sauf peut-être pour une courte période. Contrairement aux API STT cloud où vous ne payez que ce que vous utilisez (ce qui peut être moins cher pour un usage occasionnel), Dragon nécessite un investissement initial ou un abonnement continu.
Courbe d’apprentissage : Les utilisateurs doivent souvent passer du temps à entraîner Dragon et à apprendre les commandes vocales spécifiques et les techniques de correction pour obtenir les meilleurs résultats. C’est puissant, mais pas aussi « plug-and-play » que la dictée vocale sur un smartphone.
Sensibilité à l’environnement : Bien que performant pour la gestion du bruit, Dragon fonctionne de manière optimale dans un environnement calme avec un microphone de qualité. Le bruit de fond ou des micros de mauvaise qualité peuvent dégrader considérablement les performances.
Focalisation sur un seul locuteur : Il n’est pas conçu pour transcrire en direct des conversations à plusieurs intervenants (on peut utiliser le mode transcription sur des enregistrements, mais en direct c’est pour un seul locuteur). Pour la transcription de réunions, les services cloud capables de gérer plusieurs intervenants peuvent être plus simples.
Consommation de ressources : L’exécution de Dragon peut être gourmande en CPU/RAM sur un PC, surtout lors du traitement initial. Certains utilisateurs constatent un ralentissement des autres tâches ou des plantages si les ressources système sont faibles. Les versions cloud déportent cette charge, mais nécessitent alors une connexion internet stable.
Support Mac : Nuance a arrêté Dragon pour Mac il y a quelques années (il existe des solutions de contournement via Dragon Medical sur virtualisation Mac, etc., mais il n’y a plus de produit natif Mac), ce qui est un inconvénient pour les utilisateurs Mac.
Concurrence de l’ASR généraliste : À mesure que la reconnaissance vocale cloud généraliste s’améliore (par exemple, avec OpenAI Whisper qui atteint une grande précision gratuitement), certains utilisateurs individuels pourraient se tourner vers ces alternatives s’ils n’ont pas besoin de toutes les fonctionnalités de Dragon. Cependant, ces alternatives restent en retrait sur l’interface de dictée et l’adaptation personnelle.

Mises à jour récentes (2024–2025) : Depuis son rachat par Microsoft, Nuance est resté assez discret publiquement, mais l’intégration est en cours :

Microsoft a intégré la technologie Dragon dans la fonction Dictée de Microsoft 365, améliorant sa précision pour les utilisateurs d’Office grâce au backend Nuance (ce n’est pas explicitement marqué Dragon mais cela a été annoncé dans le cadre de « Microsoft et Nuance fournissant des solutions IA cloud-native »).
En 2023, Dragon Professional Anywhere (la version cloud de Dragon) a vu sa précision s’améliorer et a été proposée via Azure pour les clients entreprises, montrant la synergie avec le cloud Microsoft.
Nuance a également lancé un nouveau produit appelé Dragon Ambient eXperience (DAX) pour la santé, qui va au-delà de la dictée : il écoute les conversations médecin-patient et génère automatiquement des notes préliminaires. Cela utilise une combinaison de l’ASR Dragon et de la synthèse IA (montrant comment Nuance exploite l’IA générative) – une grande innovation pour 2024 dans le secteur médical.
Dragon Medical One continue d’étendre les langues : Microsoft a annoncé fin 2024 une extension de la dictée médicale Nuance à l’anglais britannique, l’anglais australien, et au-delà, ainsi qu’une intégration plus poussée avec Epic EHR.
Pour le secteur juridique, Nuance s’intègre désormais aux logiciels de gestion de dossiers pour faciliter l’insertion de dictées.
On pourrait bientôt voir des parties de Dragon proposées comme « Custom Speech for Enterprise » sur Azure, fusionnant avec les services Azure Speech. Début 2025, des aperçus ont montré que Custom Speech d’Azure peut utiliser un corpus Dragon ou s’adapter avec une personnalisation à la Nuance, laissant entrevoir une convergence des technologies.
Du côté du produit principal, Dragon NaturallySpeaking 16 a été lancé (la première version majeure sous Microsoft) début 2023, avec une meilleure prise en charge de Windows 11 et de légères améliorations de précision. Donc d’ici 2025, peut-être que la version 17 ou une version unifiée de Microsoft pourrait être à l’horizon.
En résumé, Nuance Dragon continue d’affiner la précision (pas de saut spectaculaire, car elle était déjà élevée, mais des améliorations progressives), et les plus grands changements concernent la façon dont il est proposé (cloud, solutions d’intelligence ambiante, intégration à l’écosystème IA de Microsoft).

Site officiel : Pages Nuance Dragon (Professional, Legal, Medical) krisp.ai krisp.ai sur le site de Nuance ou via le site de la division Nuance de Microsoft.

6. OpenAI Whisper (Modèle de reconnaissance vocale & API) – OpenAI

Aperçu : OpenAI Whisper est un modèle open source de reconnaissance vocale automatique (STT) qui a bouleversé la communauté IA grâce à son excellente précision et ses capacités multilingues. Lancé par OpenAI fin 2022, Whisper n’est pas une interface cloud comme les autres, mais plutôt un modèle puissant (et désormais une API) que les développeurs peuvent utiliser pour la transcription et la traduction audio. En 2025, Whisper est devenu une technologie dominante pour le STT dans de nombreuses applications, souvent en arrière-plan. Il est reconnu pour gérer un large éventail de langues (près de 100) et pour sa robustesse face aux accents et au bruit de fond grâce à un entraînement sur 680 000 heures d’audio collecté sur le web zilliz.com. OpenAI propose Whisper via son API (paiement à l’utilisation) et les poids du modèle sont également disponibles gratuitement, ce qui permet à toute personne disposant de ressources informatiques suffisantes de l’exécuter ou de l’affiner hors ligne. L’introduction de Whisper a considérablement amélioré l’accès à la reconnaissance vocale de haute qualité, en particulier pour les développeurs et chercheurs souhaitant une alternative aux API cloud des grands acteurs ou ayant besoin d’un modèle ouvert et personnalisable.

Type :Speech-to-Text (Transcription & Traduction). (Whisper ne génère pas de voix ; il convertit uniquement l’audio vocal en texte et peut aussi traduire la langue parlée en texte anglais.)

Entreprise/Développeur :OpenAI (bien qu’en open source, il existe aussi des contributions de la communauté).

Capacités & Utilisateurs cibles :

Reconnaissance vocale multilingue : Whisper peut transcrire la parole dans 99 langues avec une précision impressionnante zilliz.com. Cela inclut de nombreuses langues peu prises en charge par les API commerciales.
Traduction de la parole : Il peut traduire directement de nombreuses langues en texte anglais (par exemple, à partir d’un audio en français, produire une traduction en texte anglais) zilliz.com.
Robustesse : Il gère une grande variété d’entrées – différents accents, dialectes et bruits de fond – mieux que de nombreux modèles, grâce à la diversité des données d’entraînement. Il peut aussi capturer des éléments comme les mots de remplissage, les rires (« [rire] »), etc., rendant les transcriptions plus riches.
Horodatage : Il fournit des horodatages au niveau du mot ou de la phrase, permettant la génération de sous-titres et l’alignement du texte à l’audio.
API conviviale : Grâce à l’API Whisper d’OpenAI (qui utilise le modèle large-v2), les développeurs peuvent envoyer un fichier audio et recevoir une transcription via une simple requête HTTP. Cela vise les développeurs ayant besoin d’une intégration rapide.
Chercheurs et amateurs : Comme le modèle est open-source, les chercheurs en IA ou les amateurs peuvent expérimenter, affiner pour des domaines spécifiques, ou l’exécuter localement gratuitement. Cela a largement démocratisé la technologie ASR.

Fonctionnalités clés :

Haute précision : Lors des évaluations, le plus grand modèle de Whisper (~1,6 milliard de paramètres) atteint des taux d’erreur de mots comparables ou supérieurs à ceux des principaux services cloud pour de nombreuses langues deepgram.com deepgram.com. Par exemple, sa transcription en anglais est extrêmement précise, et surtout, sa précision dans les langues non-anglaises change la donne (là où la précision d’autres modèles chute, Whisper maintient de bonnes performances).
Aucun entraînement requis pour l’utilisation : Prêt à l’emploi, il est très performant. Il n’est pas non plus nécessaire d’entraînement par utilisateur comme Dragon – il est généraliste (mais pas spécialisé par domaine).
Horodatage au niveau du segment : La sortie de Whisper est découpée en segments avec des horodatages de début/fin, utile pour le sous-titrage. Il tente même de découper intelligemment sur les pauses.
Différentes tailles de modèles : Whisper existe en plusieurs tailles (tiny, base, small, medium, large). Les modèles plus petits fonctionnent plus rapidement et peuvent même tourner sur des appareils mobiles (avec un compromis sur la précision). Les modèles plus grands (large-v2 étant le plus précis) nécessitent un GPU et plus de puissance de calcul mais offrent les meilleurs résultats deepgram.com.
Identification de la langue : Whisper peut détecter automatiquement la langue parlée dans l’audio puis utiliser le décodage approprié pour cette langue zilliz.com.
Open source & communauté : L’aspect open source permet de nombreuses contributions de la communauté : par exemple, des variantes de Whisper plus rapides, Whisper avec des options de décodage personnalisées, etc.
Extras API : L’API fournie par OpenAI peut renvoyer soit du texte brut, soit un JSON avec des informations détaillées (y compris la probabilité des mots, etc.) et prend en charge des paramètres comme prompt (pour guider la transcription avec un certain contexte).
Déploiement en périphérie : Comme il est possible de l’exécuter localement (si le matériel le permet), il est utilisé dans des scénarios sur appareil ou sur site où le cloud ne peut pas être utilisé (par exemple, un journaliste transcrivant des interviews sensibles hors ligne avec Whisper, ou une application offrant la transcription de notes vocales sur l’appareil pour des raisons de confidentialité).

Langues prises en charge : Whisper prend officiellement en charge ~99 langues en transcription zilliz.com. Cela couvre un large éventail – des langues les plus parlées (anglais, espagnol, mandarin, hindi, arabe, etc.) aux langues moins répandues (gallois, mongol, swahili, etc.). Ses données d’entraînement étaient fortement, mais pas exclusivement, biaisées vers l’anglais (environ 65 % de l’entraînement était en anglais), donc l’anglais est la langue la plus précise, mais il fonctionne tout de même très bien sur de nombreuses autres (notamment les langues romanes et indo-européennes présentes dans l’ensemble d’entraînement). Il peut également transcrire de l’audio en code-switching (langues mélangées). La fonction de traduction vers l’anglais fonctionne pour environ 57 langues non anglaises pour lesquelles il a été explicitement entraîné à traduire community.openai.com.

Fondements techniques : Whisper est un modèle Transformer de type séquence-à-séquence (architecture encodeur-décodeur) similaire à ceux utilisés dans la traduction automatique neuronale zilliz.com zilliz.com. L’audio est découpé et converti en spectrogrammes log-Mel qui sont envoyés à l’encodeur ; le décodeur génère des jetons de texte. De façon unique, OpenAI l’a entraîné avec un ensemble de données large et diversifié de 680 000 heures d’audio provenant du web, incluant de nombreux discours multilingues et leur texte correspondant (dont une partie a probablement été récupérée ou collectée à partir de corpus de sous-titres, etc.) zilliz.com. L’entraînement était « faiblement supervisé » – utilisant parfois des transcriptions imparfaites – ce qui a rendu Whisper robuste au bruit et aux erreurs. Le modèle possède des jetons spéciaux pour gérer les tâches : par exemple, il a un jeton <|translate|> pour activer le mode traduction, ou <|laugh|> pour indiquer un rire, etc., ce qui lui permet de faire plusieurs tâches (c’est ainsi qu’il peut faire de la transcription ou de la traduction) zilliz.com. Le grand modèle (Whisper large-v2) compte environ 1,55 milliard de paramètres et a été entraîné sur de puissants GPU pendant des semaines ; il est à la pointe de ce qui était publiquement disponible. Il utilise aussi les horodatages au niveau des mots en prédisant des jetons de temps (il segmente l’audio en prédisant où couper). La conception de Whisper n’inclut pas de modèle de langue externe ; il est de bout en bout, ce qui signifie qu’il a appris le langage et la modélisation acoustique ensemble. Parce qu’il a été entraîné sur beaucoup de bruit de fond et diverses conditions audio, l’encodeur a appris des caractéristiques robustes, et le décodeur a appris à produire un texte cohérent même à partir d’un audio imparfait. Le code open source permet d’exécuter le modèle sur des frameworks comme PyTorch ; de nombreuses optimisations (comme OpenVINO, ONNX runtime, etc.) sont sorties pour l’accélérer. Il est relativement lourd – la transcription en temps réel avec le grand modèle nécessite généralement un bon GPU, bien que le modèle moyen quantifié puisse presque faire du temps réel sur un CPU moderne.

Cas d’utilisation :

Services et applications de transcription : De nombreuses startups ou projets de transcription s’appuient désormais sur Whisper au lieu d’entraîner leur propre modèle. Par exemple, des outils de transcription de podcasts, des applications de transcription de réunions (certains bots Zoom utilisent Whisper), des flux de travail de transcription pour le journalisme, etc., utilisent souvent Whisper pour sa grande précision sans frais à la minute.
Sous-titres YouTube/vidéo : Les créateurs de contenu utilisent Whisper pour générer des sous-titres pour les vidéos (notamment pour plusieurs langues). Il existe des outils où l’on fournit une vidéo et Whisper génère des sous-titres srt.
Apprentissage des langues et traduction : Le mode traduction de Whisper est utilisé pour obtenir un texte anglais à partir d’un discours en langue étrangère, ce qui peut aider à créer des sous-titres traduits ou à aider les apprenants en langues à transcrire et traduire du contenu étranger.
Accessibilité : Les développeurs intègrent Whisper dans des applications pour réaliser de la transcription en temps réel pour les personnes sourdes ou malentendantes (par exemple, une application mobile qui écoute une conversation et affiche des sous-titres en direct en utilisant Whisper localement).
Interfaces vocales & analyses : Certains projets amateurs d’assistants vocaux utilisent Whisper pour convertir la parole en texte hors ligne dans le cadre du pipeline (pour des assistants vocaux axés sur la confidentialité). De plus, des entreprises qui analysent des enregistrements de centres d’appels peuvent utiliser Whisper pour transcrire les appels (même si elles peuvent préférer des API commerciales pour le support).
Recherche académique et linguistique : Parce qu’il est open source, les chercheurs utilisent Whisper pour transcrire des enregistrements de terrain dans différentes langues et les étudier. Son large support linguistique est un atout pour documenter les langues peu dotées en ressources.
Productivité personnelle : Les utilisateurs avertis peuvent utiliser Whisper localement pour dicter des notes (ce n’est pas aussi abouti que Dragon pour la dictée interactive, mais certains le font), ou pour transcrire automatiquement leurs mémos vocaux.

Modèle de tarification : Whisper est gratuit à utiliser si auto-hébergé (seul le coût informatique s’applique). L’API Whisper d’OpenAI (pour ceux qui ne veulent pas l’exécuter eux-mêmes) est extrêmement abordable : 0,006 $ par minute d’audio traité deepgram.com. C’est environ 1/10e ou moins du prix des API STT cloud classiques, ce qui le rend très attractif financièrement. Ce prix bas est possible car le modèle d’OpenAI est fixe et probablement optimisé à grande échelle. Ainsi, les clients cibles utilisent soit le modèle open source sur leur propre matériel (aucun coût de licence), soit l’API d’OpenAI à 0,006 $/min, ce qui est moins cher que presque tout le monde (Google est à 0,024 $/min, etc.). Cependant, le service d’OpenAI ne propose pas de personnalisation ni rien au-delà du Whisper brut.

Forces :

Précision de pointe sur un large éventail de tâches et de langues dès l’installation deepgram.com zilliz.com. Particulièrement performant pour comprendre l’anglais avec accent et de nombreuses langues non-anglophones, là où auparavant il fallait utiliser un service moins optimisé pour cette langue.
Multilingue & multitâche : Un seul modèle pour toutes les langues et même la traduction – très flexible.
Open source & piloté par la communauté : favorise l’innovation ; par exemple, il existe des forks qui fonctionnent plus rapidement, ou avec un décodage alternatif pour mieux préserver la ponctuation, etc.
Rentable : Essentiellement gratuit si vous avez le matériel, et l’API est très peu coûteuse, ce qui rend les projets de transcription à grand volume réalisables financièrement.
Confidentialité & hors ligne : Les utilisateurs peuvent exécuter Whisper localement sur site pour des données sensibles (par exemple, les hôpitaux pourraient le déployer en interne pour transcrire des enregistrements sans les envoyer dans le cloud). C’est un énorme avantage dans certains contextes, similaire à la façon dont un modèle hors ligne comme celui-ci rivalise avec ce que seuls IBM ou Nuance sur site pouvaient faire.
Intégration : De nombreux outils audio existants ont intégré Whisper rapidement (ffmpeg a par exemple maintenant un filtre pour exécuter Whisper). Sa popularité signifie qu’il existe de nombreux wrappers (WebWhisper, Whisper.cpp pour un déploiement en C++, etc.), donc il est facile à brancher.
Améliorations continues par la communauté : Bien que la version d’OpenAI soit statique, d’autres l’ont ajustée ou étendue. De plus, OpenAI pourrait publier des versions améliorées (des rumeurs circulent sur Whisper v3 ou une intégration avec leurs nouveaux travaux multimodaux).

Faiblesses :

Pas de personnalisation intégrée pour le jargon spécifique : Contrairement à certains services cloud ou à Dragon, vous ne pouvez pas fournir à Whisper un vocabulaire personnalisé pour l’orienter. Ainsi, pour des termes extrêmement spécialisés (par exemple, des noms chimiques), Whisper peut se tromper à moins qu’il n’ait vu des termes similaires lors de l’entraînement. Cependant, un ajustement fin est possible si vous avez les données et l’expertise.
Consommation de ressources : Exécuter le grand modèle en temps réel nécessite un GPU décent. Sur CPU, c’est lent (bien que les modèles plus petits puissent fonctionner en temps réel sur CPU avec une perte de qualité). L’API OpenAI résout ce problème en effectuant le travail lourd dans le cloud, mais si vous hébergez vous-même à grande échelle, il vous faut des GPU.
Latence : Whisper traite l’audio par segments et souvent avec un léger délai pour finaliser les segments. Pour les applications en temps réel (comme les sous-titres en direct), il peut y avoir un délai d’environ 2 secondes avant que le premier texte n’apparaisse car il attend un segment. Cela reste acceptable dans de nombreux cas mais n’est pas aussi faible en latence que certains systèmes optimisés pour le streaming comme celui de Google, qui peut commencer à produire une sortie en moins de 300 ms. Des efforts pour créer un “Whisper en streaming” sont en cours dans la communauté mais ce n’est pas trivial.
Biais vers l’anglais lors de l’entraînement : Bien que multilingue, environ 2/3 de ses données d’entraînement étaient en anglais. Il reste très performant sur de nombreuses langues (notamment l’espagnol, le français, etc.), mais certaines langues avec moins de données d’entraînement peuvent être moins précises ou préférer produire de l’anglais en cas d’incertitude. Par exemple, pour des langues très rares ou un fort mélange de codes, il peut mal identifier ou produire du texte en anglais par erreur (certains utilisateurs ont noté que Whisper insère parfois une traduction ou translittération anglaise s’il n’est pas sûr d’un mot).
Pas de diarisation des locuteurs : Whisper transcrit tout le discours mais n’étiquette pas les locuteurs. Si vous avez besoin de “Locuteur 1 / Locuteur 2”, il faut appliquer une méthode externe d’identification des locuteurs après coup. Beaucoup de STT cloud intègrent cette fonction.
Pas de support officiel : En tant que modèle ouvert, s’il y a un problème, il n’y a pas de support officiel (même si l’API OpenAI propose un support en tant que produit, le modèle ouvert n’en a pas).
Particularités du format de sortie : Whisper peut inclure des jetons non vocaux comme “[Music]” ou essayer d’ajouter de la ponctuation, et parfois il ne respecte pas toujours le formatage souhaité (même s’il s’en sort généralement bien). Il peut, par exemple, ne pas ajouter de point d’interrogation même si la phrase était une question car il n’a pas été explicitement entraîné à toujours l’insérer, etc. Un post-traitement ou un prompt supplémentaire est parfois nécessaire pour affiner.
De plus, l’API d’OpenAI a actuellement une limite de taille de fichier d’environ 25 Mo, ce qui signifie qu’il faut découper les audios plus longs pour les envoyer.

Mises à jour récentes (2024–2025) :

Bien que le modèle Whisper lui-même (v2 large) n’ait pas été mis à jour publiquement par OpenAI depuis 2022, l’API OpenAI Whisper a été lancée début 2023, ce qui a rendu son utilisation facile et peu coûteuse pour deepgram.com. Cela a permis à de nombreux développeurs d’accéder à la puissance de Whisper.
La communauté a livré Whisper.cpp, un portage en C++ qui peut fonctionner sur CPU (même sur appareils mobiles) en quantifiant le modèle. En 2024, cela a mûri, permettant aux petits modèles de fonctionner en temps réel sur smartphones – alimentant certaines applications mobiles de transcription entièrement hors ligne.
Des efforts de recherche ont été menés sur la base de Whisper : par exemple, l’ajustement fin de Whisper pour des usages spécifiques à un domaine (comme la transcription médicale) par divers groupes (bien que peu publié, certaines startups l’ont probablement fait).
OpenAI travaille vraisemblablement sur un modèle vocal de nouvelle génération, intégrant peut-être des techniques de GPT (certains indices dans leurs articles évoquent un modèle multimodal capable de gérer la parole et le texte). Si un tel modèle est lancé, il pourrait supplanter Whisper, mais à la mi-2025, Whisper reste leur principale offre de reconnaissance vocale automatique (ASR).
En termes d’adoption, en 2025, de nombreux projets open source (comme les outils de Mozilla, la communauté Kaldi, etc.) se sont tournés vers Whisper comme référence en raison de sa grande précision. Cela en a fait un standard de fait.
Un développement notable : la recherche MMS (Massive Multilingual Speech) de Meta (mi-2023) a étendu l’idée en publiant des modèles couvrant plus de 1100 langues pour l’ASR (bien que moins précis que Whisper pour les principales langues). Cette concurrence a suscité encore plus d’intérêt pour la parole multilingue – Whisper reste dominant en qualité, mais il est possible qu’OpenAI réponde avec Whisper v3 couvrant plus de langues ou s’alignant sur ces évolutions.
En résumé, la “mise à jour” est que Whisper est devenu extrêmement répandu, avec des améliorations autour de la vitesse et du déploiement plutôt que des changements du modèle de base. Il reste un choix de premier plan en 2025 pour toute personne souhaitant intégrer la transcription vocale dans son produit grâce à la combinaison de la qualité, du support linguistique et du coût.

Ressources officielles : OpenAI Whisper GitHub zilliz.com zilliz.com ; documentation de l’API OpenAI Whisper (site OpenAI) zilliz.com. (Pas de “page produit” unique puisque c’est un modèle, mais les références GitHub/Glossaire ci-dessus donnent le contexte officiel).

7. Deepgram (API & Plateforme Speech-to-Text) – Deepgram

Aperçu : Deepgram est une plateforme de reconnaissance vocale en texte axée sur les développeurs, offrant une transcription rapide et très précise grâce à une suite de modèles d’IA et des API robustes. Deepgram se distingue par son accent sur la personnalisation, la rapidité et l’efficacité économique pour les applications d’entreprise. Fondée en 2015, elle a développé ses propres modèles de reconnaissance vocale par deep learning (plutôt que d’utiliser ceux des grandes entreprises technologiques) et s’est taillée une niche, notamment auprès des centres de contact, des sociétés d’analytique vocale et des entreprises technologiques nécessitant une transcription à grande échelle ou en temps réel. En 2024–2025, Deepgram est souvent mentionnée comme une des principales alternatives aux grands fournisseurs cloud pour la STT, surtout après avoir démontré une précision de niveau mondial avec son dernier modèle “Nova-2” deepgram.com. La plateforme propose non seulement des modèles prêts à l’emploi, mais aussi des outils pour entraîner des modèles vocaux personnalisés sur les données spécifiques d’une entreprise (ce que peu d’API cloud offrent en libre-service). Deepgram peut être déployé dans le cloud ou sur site, ce qui séduit les entreprises ayant des besoins de flexibilité.

Type : Principalement reconnaissance vocale en texte (transcription). (Deepgram a commencé à proposer en bêta des offres de synthèse vocale et des outils de pipeline Voice AI en temps réel à partir de 2025 deepgram.com deepgram.com, mais la STT reste leur cœur de métier.)

Entreprise/Développeur :Deepgram, Inc. (startup indépendante, bien qu’en 2025 elle soit considérée comme une cible potentielle d’acquisition en raison de son avance technologique en STT).

Capacités & Utilisateurs cibles :

Transcription en temps réel et par lot : L’API de Deepgram permet à la fois la transcription audio en streaming avec une latence minimale et le traitement par lot de fichiers audio. Elle est capable de gérer de gros volumes (ils annoncent un débit de milliers d’heures audio traitées rapidement).
Haute précision & sélection de modèles : Ils proposent plusieurs niveaux de modèles (par exemple, “Nova” pour la plus grande précision, “Base” pour un usage plus rapide/léger, et parfois des modèles spécifiques à un domaine). Le dernier modèle Nova-2 (sorti en 2024) affiche un WER 30 % inférieur à celui des concurrents et excelle en précision temps réel deepgram.com deepgram.com.
Personnalisation : Un atout majeur – les clients peuvent télécharger des données annotées pour entraîner des modèles Deepgram personnalisés adaptés à leur vocabulaire spécifique (ex : noms de produits, expressions uniques). Ce réglage fin peut améliorer significativement la précision pour le domaine du client.
Support multilingue : Deepgram prend en charge la transcription dans de nombreuses langues (plus de 30 langues en 2025, dont l’anglais, l’espagnol, le français, l’allemand, le japonais, le mandarin, etc.). Sa principale force est l’anglais, mais il étend son offre à d’autres langues.
Robustesse au bruit & formats audio : Deepgram traitait à l’origine l’audio via une chaîne de prétraitement capable de gérer différentes qualités audio (appels téléphoniques, etc.). Il accepte un large éventail de formats (y compris des codecs populaires comme MP3, WAV, et même des flux RTP en temps réel).
Fonctionnalités : Il propose la diarisation (étiquetage des locuteurs) à la demande, la ponctuation, la casse, le filtrage des grossièretés, et même la détection d’entités (comme l’identification des nombres, devises prononcées). Ils disposent également d’une fonctionnalité de détection de mots-clés ou d’exécution de certaines tâches de PNL sur les transcriptions via leur pipeline API.
Vitesse : Deepgram est reconnu pour un traitement très rapide – grâce à une conception initiale en CUDA (ils utilisaient des GPU dès le départ). Ils affirment traiter l’audio plus vite que le temps réel sur GPU, même avec de gros modèles.
Scalabilité & déploiement : Disponible en tant qu’API cloud (avec des SLA de niveau entreprise) et aussi en déploiement sur site ou cloud privé (ils ont une version conteneurisée). Ils mettent l’accent sur la scalabilité pour des volumes d’entreprise et fournissent des tableaux de bord et des analyses d’utilisation pour les clients.
Cas d’utilisation : Les utilisateurs cibles incluent les centres de contact (pour la transcription et l’analyse d’appels), les éditeurs de logiciels ajoutant des fonctionnalités vocales, les entreprises de médias transcrivant des archives audio, et les entreprises d’IA ayant besoin d’une base STT pour développer des produits vocaux. Par exemple, un centre d’appels pourrait utiliser Deepgram pour transcrire des milliers d’appels simultanément puis les analyser pour le ressenti client ou la conformité. Les développeurs apprécient leur API simple et leur documentation détaillée.

Fonctionnalités clés :

Facilité d’utilisation de l’API : Un seul point de terminaison API peut gérer un fichier audio ou un flux avec divers paramètres (langue, modèle, ponctuation, diarisation, etc.). Des SDK sont disponibles pour les langages populaires (Python, Node, Java, etc.).
Renforcement de mots-clés personnalisés : Vous pouvez fournir des mots-clés spécifiques pour augmenter la probabilité de reconnaissance de ceux-ci (si vous n’entraînez pas de modèle personnalisé, c’est un moyen rapide d’améliorer la précision sur certains termes).
Uniformité batch vs flux : Même API plus ou moins ; ils ont aussi un concept de pré-enregistré vs direct avec des points de terminaison optimisés en conséquence.
Sécurité : Deepgram propose des fonctionnalités comme le déploiement sur site et ne stocke pas l’audio par défaut après traitement (sauf choix contraire). Pour les clients financiers/médicaux, c’est essentiel.
Fonctionnalités d’assistance agent en temps réel : Via leur API ou la future “Voice Assistant API” deepgram.com, ils permettent des cas d’usage comme la transcription + résumé en temps réel pour les appels agents (ils mettent d’ailleurs en avant l’utilisation en centre de contact avec pipeline STT -> analyse -> même envoi de réponses).
Déclarations sur la précision : Ils ont publiquement comparé Nova-2, affichant par exemple 8,4 % de WER médian sur divers domaines, surpassant d’autres fournisseurs dont le plus proche serait autour de ~12 % deepgram.com, et spécifiquement 36 % de mieux en relatif que Whisper-large deepgram.com – ce qui signifie que pour les entreprises soucieuses de chaque point de précision, Deepgram est en tête.
Efficacité des coûts : Ils soulignent souvent que l’exécution sur GPU avec leur modèle est plus rentable, et que leur tarification (voir ci-dessous) peut être inférieure en volume par rapport à certains concurrents.
Support & supervision : Fonctionnalités entreprise comme la journalisation détaillée, la recherche dans les transcriptions et la supervision via leur console.

Langues prises en charge : Deepgram se concentre principalement sur l’anglais (US et accents), mais à partir de 2025 il prend en charge 20 à 30+ langues nativement, dont les principales langues européennes, le japonais, le coréen, le mandarin, l’hindi, etc. Ils se sont étendus, mais peut-être pas encore jusqu’à 100 langues (moins que Whisper en nombre). Cependant, ils permettent des modèles personnalisés pour les langues qu’ils prennent en charge (si une langue n’est pas prise en charge, il faudra peut-être la demander ou utiliser un modèle multilingue de base si disponible). Le modèle Nova pourrait actuellement être uniquement en anglais (leur meilleure précision est souvent pour l’anglais et parfois l’espagnol). Ils prennent en charge les dialectes anglais (vous pouvez spécifier l’anglais britannique ou américain pour des différences d’orthographe subtiles).

Fondements techniques : Deepgram utilise un modèle d’apprentissage profond de bout en bout, historiquement construit sur autonomous research – probablement une variante avancée de réseaux convolutifs et récurrents ou de Transformers. Leur Nova-2 est spécifiquement décrit comme une « architecture basée sur les Transformers avec des optimisations spécifiques à la parole » deepgram.com. Ils mentionnent que Nova-2 a été entraîné sur 47 milliards de tokens et 6 millions de ressources deepgram.com, ce qui est énorme et indique une grande diversité de données. Ils affirment que Nova-2 est le « modèle ASR le plus profondément entraîné du marché » deepgram.com. Réalisations techniques clés :

Ils ont amélioré la reconnaissance d’entités, la gestion du contexte, etc., par des ajustements d’architecture deepgram.com.
Ils se concentrent sur le streaming – leurs modèles peuvent fournir des résultats partiels rapidement, ce qui suggère peut-être une architecture de décodage synchrone par blocs.
Les modèles personnalisés utilisent probablement l’apprentissage par transfert – en affinant leurs modèles de base sur les données des clients. Ils fournissent des outils ou s’occupent eux-mêmes de l’entraînement selon le plan choisi.
Ils intègrent aussi un équilibrage vitesse/précision avec plusieurs tailles de modèles : par exemple, ils proposaient auparavant un « modèle amélioré » contre un « modèle standard ». Nova-2 pourrait unifier cela ou être un modèle haut de gamme avec d’autres plus petits et rapides.
Un point intéressant : Deepgram a acquis ou construit un jeu de données vocales dans de nombreux domaines (certains de leurs articles de blog mentionnent un entraînement sur « tous types d’appels, réunions, vidéos, etc. »). Ils mettent aussi en avant des résultats d’adaptation au domaine comme des modèles spécialisés pour les centres d’appels (peut-être affinés sur des données d’appels).
Ils mentionnent un modèle à 2 étapes dans une ancienne architecture, mais Nova-2 semble être un grand modèle unifié.
Ils utilisent peut-être aussi la distillation des connaissances pour compresser les modèles (puisqu’ils en proposent des plus petits).
Ils mentionnent également l’utilisation de biais contextuels (comme donner des indices au modèle avec des mots attendus, ce qui s’apparente à fournir des suggestions).
Avec la sortie de Nova-2, ils ont publié des comparaisons : Nova-2 a un WER médian de 8,4 % contre 13,2 % pour Whisper large, etc., obtenu grâce à l’entraînement et à des améliorations d’architecture deepgram.com deepgram.com.

Cas d’utilisation (quelques exemples en plus de ceux mentionnés) :

Transcription en direct pour centres d’appels : Une entreprise utilise Deepgram pour transcrire les appels clients en temps réel, puis utilise le texte pour afficher des informations pertinentes aux agents ou pour analyser l’appel après coup pour la conformité.
Transcription de réunions SaaS : Des outils comme Fireflies.ai ou des alternatives à Otter.ai peuvent utiliser Deepgram en backend pour des notes et résumés de réunions en direct.
Recherche vocale dans les applications : Si une application ajoute une fonction de recherche ou de commande vocale, elle peut utiliser le STT de Deepgram pour convertir la requête en texte (certains le choisissent pour la rapidité ou la confidentialité).
Médias & divertissement : Une société de post-production peut envoyer des heures de rush audio à Deepgram pour obtenir des transcriptions afin de créer des sous-titres ou de rendre le contenu consultable.
Objets connectés (IoT) : Certains appareils intelligents peuvent utiliser Deepgram en local (avec un déploiement edge) ou via le cloud à faible latence pour transcrire des commandes.
Outils pour développeurs : Deepgram a été intégré à des plateformes no-code ou des outils de données pour faciliter le traitement des données audio ; par exemple, un pipeline d’analyse de données qui traite des enregistrements d’appels utilise Deepgram pour les convertir en texte pour une analyse ultérieure.

Modèle de tarification : La tarification de Deepgram est basée sur l’utilisation, avec des crédits gratuits pour commencer (par exemple, 200 $ de crédit pour les nouveaux comptes). Ensuite :

Ils ont des paliers : par exemple, un palier gratuit peut permettre quelques minutes par mois, puis un palier payant autour de 1,25 $/heure pour le modèle standard (soit 0,0208 $/min) et peut-être 2,50 $/h pour Nova (chiffres à titre indicatif ; en effet, le blog Telnyx montre que Deepgram commence gratuitement et va jusqu’à 10 000 $/an pour l’entreprise, ce qui implique des offres personnalisées).
Ils proposent aussi des plans d’engagement : par exemple, payer un certain montant à l’avance pour un tarif par minute plus bas. Ou une licence annuelle entreprise forfaitaire.
Comparé aux grands fournisseurs, ils sont généralement compétitifs ou moins chers à grande échelle ; de plus, le gain de précision signifie moins de corrections manuelles, ce qui est un facteur de coût dans les BPO.
L’entraînement de modèles personnalisés peut être un coût supplémentaire ou nécessiter un plan entreprise.
Ils annoncent qu’il n’y a pas de frais pour la ponctuation, la diarisation, etc., ces fonctionnalités sont incluses.

Points forts :

Précision de premier plan avec Nova-2 – leader du secteur pour la reconnaissance vocale en anglais deepgram.com deepgram.com.
IA personnalisable – ce n’est pas une boîte noire ; vous pouvez l’adapter à votre domaine, ce qui est un atout majeur pour les entreprises (transformer une précision “bonne” en “excellente” pour votre cas d’usage).
Performance en temps réel – le streaming temps réel de Deepgram est à faible latence et efficace, ce qui le rend adapté aux applications en direct (certaines API cloud ont du mal avec le volume en temps réel ; Deepgram a été conçu pour cela).
Déploiement flexible – cloud, sur site, hybride ; ils s’adaptent aux entreprises, y compris pour les exigences de confidentialité des données.
Coût et échelle – Ils sont souvent moins chers à gros volumes, et ils s’adaptent à des charges très importantes (ils mettent en avant des cas de transcription de dizaines de milliers d’heures par mois).
Expérience développeur – Leur API et leur documentation sont appréciées ; leur spécialisation exclusive sur la voix leur permet d’offrir un bon support et une expertise dans ce domaine. Des fonctionnalités comme le boosting de mots-clés personnalisés, le multilingue dans une seule API, etc., sont pratiques.
Centré sur les besoins des entreprises – des fonctionnalités comme la détection de sentiment, la synthèse (ils ajoutent des capacités d’IA vocale au-delà du simple STT), et des analyses détaillées font partie de leur plateforme, ciblant les insights business à partir de la voix.
Support et partenariats – Ils s’intègrent à des plateformes comme Zoom, et ont des partenariats technologiques (par exemple, certains fournisseurs de téléphonie permettent de brancher Deepgram directement pour diffuser l’audio des appels).
Sécurité – Deepgram est conforme SOC2, etc., et pour ceux qui veulent encore plus de contrôle, il est possible d’auto-héberger.

Faiblesses :

Moins de reconnaissance de marque par rapport à Google/AWS ; certaines entreprises conservatrices pourraient hésiter à choisir un fournisseur plus petit (même si la participation de Microsoft dans Nuance est un scénario similaire, Deepgram est simplement indépendant).
La couverture linguistique est plus restreinte que celle des grandes entreprises technologiques mondiales – si vous avez besoin de transcription pour une langue que Deepgram ne prend pas encore en charge, vous devrez peut-être leur demander ou utiliser d’autres solutions.
Étendue des fonctionnalités – Ils se concentrent uniquement sur la reconnaissance vocale (avec quelques extras en ML). Ils n’offrent pas de synthèse vocale ni de solution de conversation complète (même s’ils ont désormais une API de voice bot, ils n’ont pas de plateforme complète comme Google Contact Center AI ou Watson Assistant). Donc, si un client souhaite une solution vocale et conversationnelle tout-en-un, Deepgram ne gère que la partie transcription.
Personnalisation DIY – Bien que la personnalisation soit un atout, elle nécessite que le client dispose de données et éventuellement de compétences en ML (même si Deepgram essaie de simplifier cela). Ce n’est pas aussi plug-and-play que d’utiliser un modèle générique – mais c’est le compromis pour l’amélioration.
Mises à jour – Une entreprise plus petite pourrait mettre à jour ses modèles moins fréquemment que, par exemple, Google (même si récemment ils l’ont fait avec Nova-2). De plus, tout temps d’arrêt potentiel ou limite de service pourrait avoir moins de redondance globale que les grands clouds (mais jusqu’à présent, Deepgram a été fiable).
En cas d’utilisation sur site, le client doit gérer le déploiement sur GPU, ce qui peut être une complexité (mais beaucoup apprécient ce contrôle).
Comparaison avec l’open source – Certains pourraient opter pour Whisper (gratuit) si le coût est un facteur critique et qu’une précision légèrement inférieure est acceptable ; Deepgram doit constamment justifier sa valeur par rapport aux modèles open source en restant en avance sur la précision et en offrant un support entreprise.

Mises à jour récentes (2024–2025) :

La grande nouveauté : sortie du modèle Nova-2 fin 2024, améliorant significativement la précision (18 % de mieux que leur précédent Nova, et ils ont annoncé de grandes améliorations par rapport aux concurrents) deepgram.com deepgram.com. Cela permet à Deepgram de rester à la pointe. Ils ont partagé des benchmarks détaillés et des livres blancs pour le prouver.
Deepgram a lancé une API Voice Agent (bêta) en 2025 deepgram.com pour permettre la création d’agents IA en temps réel – ajoutant ainsi la capacité non seulement de transcrire mais aussi d’analyser et de répondre (probablement en intégrant un LLM pour la compréhension, plus une synthèse vocale pour la réponse). Cela indique une expansion au-delà de la simple reconnaissance vocale vers une solution de conversation IA (en concurrence directe dans le domaine de l’IA pour centres de contact).
Ils ont élargi la prise en charge des langues (ajout de plus de langues européennes et asiatiques en 2024).
Ils ont ajouté des fonctionnalités comme la synthèse : Par exemple, en 2024, ils ont introduit un module optionnel où, après la transcription d’un appel, Deepgram peut fournir un résumé généré par l’IA de l’appel. Cela exploite les LLMs sur les transcriptions, similaire à l’offre de synthèse d’appels d’Azure.
Fonctionnalités de sécurité renforcées : 2024 a vu Deepgram atteindre des normes de conformité plus élevées (la conformité HIPAA a été annoncée, permettant à davantage de clients du secteur de la santé de les utiliser).
Ils ont amélioré l’expérience développeur – par exemple, en lançant un nouveau SDK Node v2, un outil CLI pour la transcription, et un site de documentation amélioré.
En termes de performance, ils ont amélioré la latence en temps réel en optimisant leurs protocoles de streaming, revendiquant une latence inférieure à 300 ms pour les transcriptions partielles.
Possiblement, un partenariat avec des fournisseurs de téléphonie (comme une intégration avec Twilio, etc.) a été lancé pour permettre une transcription facile des appels PSTN via l’API de Deepgram.
Ils ont également participé à des évaluations ouvertes ; par exemple, s’il y a un défi ASR, Deepgram y participe souvent – montrant ainsi une transparence dans les résultats.
Côté business, Deepgram a levé plus de fonds (Série C en 2023), indiquant une stabilité et une capacité à investir dans la R&D.

Site officiel : Deepgram Speech-to-Text API telnyx.com deepgram.com (pages officielles produit et documentation de Deepgram).

8. Speechmatics (Moteur STT tout contexte) – Speechmatics Ltd.

Aperçu : Speechmatics est un moteur de reconnaissance vocale automatique (speech-to-text) de premier plan, connu pour son engagement à comprendre « chaque voix » – c’est-à-dire qu’il met l’accent sur la précision à travers une grande diversité d’accents, de dialectes et de profils de locuteurs. Basée au Royaume-Uni, Speechmatics s’est forgé une réputation dans les années 2010 grâce à son API STT en libre-service et ses solutions sur site, surpassant souvent les grands acteurs dans des scénarios avec des accents marqués ou un audio difficile. Leur technologie repose sur l’apprentissage automatique avancé et une percée dans le self-supervised learning qui a permis l’entraînement sur d’énormes quantités d’audio non étiqueté afin d’améliorer l’équité de la reconnaissance speechmatics.com speechmatics.com. En 2025, Speechmatics propose la STT sous plusieurs formes : une API cloud, des conteneurs déployables, et même des intégrations OEM (leur moteur intégré dans d’autres produits). Ils couvrent des cas d’usage allant du sous-titrage média (sous-titrage de diffusion en direct) à l’analyse d’appels, et leur innovation récente, l’API “Flow”, combine STT, synthèse vocale et LLMs pour des interactions vocales audioxpress.com audioxpress.com. Ils sont reconnus pour des transcriptions précises quel que soit l’accent ou l’âge du locuteur, affirmant surpasser la concurrence notamment dans la réduction des biais (par exemple, leur système a obtenu une bien meilleure précision sur les voix afro-américaines et les voix d’enfants que les autres) speechmatics.com speechmatics.com.

Type :Reconnaissance vocale automatique (ASR) avec des solutions émergentes d’interaction vocale multimodale (Speechmatics Flow).

Entreprise/Développeur :Speechmatics Ltd. (Cambridge, Royaume-Uni). Indépendant, mais avec des partenariats dans les secteurs de la diffusion et de l’IA.

Capacités & utilisateurs cibles :

Moteur STT universel : L’un des arguments de vente de Speechmatics est un moteur unique qui fonctionne bien pour « tout locuteur, tout accent, tout dialecte » dans les langues prises en charge. Cela séduit les entreprises et diffuseurs mondiaux qui traitent avec des locuteurs du monde entier (par exemple, la BBC, qui a utilisé Speechmatics pour le sous-titrage).
Transcription en temps réel : Leur système peut transcrire des flux en direct avec une faible latence, ce qui le rend adapté au sous-titrage en direct d’événements, de diffusions et d’appels.
Transcription par lot : Traitement à haut débit d’audio/vidéo préenregistré avec une précision de pointe dans l’industrie. Souvent utilisé pour les archives vidéo, la génération de sous-titres ou de transcriptions.
Prise en charge multilingue : Reconnaît plus de 30 langues (y compris les variantes de l’anglais, l’espagnol, le français, le japonais, le mandarin, l’arabe, etc.) et peut même gérer le code-switching (leur système peut détecter lorsqu’un locuteur change de langue en cours de conversation) docs.speechmatics.com. Ils prennent également en charge la détection automatique de la langue.
Dictionnaire personnalisé (Mots personnalisés) : Les utilisateurs peuvent fournir des noms spécifiques ou du jargon à prioriser (pour que le moteur sache comment orthographier des noms propres peu courants, par exemple).
Déploiement flexible : Speechmatics peut fonctionner dans le cloud (ils disposent d’une plateforme SaaS) ou entièrement sur site via un conteneur Docker, ce qui séduit les environnements sensibles. De nombreux diffuseurs utilisent Speechmatics dans leurs propres centres de données pour le sous-titrage en direct afin d’éviter la dépendance à Internet.
Précision dans les environnements bruyants : Ils offrent une grande robustesse au bruit, ainsi qu’une sortie optionnelle de formatage d’entités (dates, nombres) et des fonctionnalités comme la diarisation des locuteurs pour différencier plusieurs intervenants.
Utilisateurs cibles : Entreprises de médias (chaînes TV, plateformes vidéo), centres de contact (pour la transcription d’appels), solutions de transcription d’entreprise, éditeurs de logiciels ayant besoin de STT (Speechmatics accorde souvent des licences de leur technologie à d’autres fournisseurs—relations OEM), gouvernement (transcriptions de réunions parlementaires ou de conseils), et fournisseurs d’IA axés sur une RTA impartiale.
Speechmatics Flow (2024) : Combine leur STT avec la synthèse vocale (TTS) et l’intégration LLM pour créer des assistants vocaux capables d’écouter, de comprendre (avec un LLM) et de répondre avec une parole synthétisée audioxpress.com audioxpress.com. Cela indique une cible vers des solutions d’IA vocale interactive (comme des voicebots qui comprennent vraiment divers accents).

Fonctionnalités clés :

Accents précis : Selon leurs tests de biais, ils ont considérablement réduit les disparités d’erreur entre différents groupes d’accents en s’entraînant sur de grandes quantités de données non étiquetées speechmatics.com speechmatics.com. Par exemple, le taux d’erreur pour les voix afro-américaines a été amélioré d’environ 45 % par rapport aux concurrents speechmatics.com.
Reconnaissance de la parole des enfants : Ils notent spécifiquement de meilleurs résultats sur les voix d’enfants (qui sont généralement difficiles pour la reconnaissance vocale) – 91,8 % de précision contre ~83 % pour Google sur un test speechmatics.com.
Modèle auto-supervisé (AutoML) : Leur « Autonomous Speech Recognition » introduit vers 2021 a utilisé 1,1 million d’heures d’audio pour l’entraînement avec l’apprentissage auto-supervisé speechmatics.com. Cette approche massive a permis d’améliorer la compréhension de voix variées là où les données annotées étaient rares.
Modèles neuronaux : Entièrement basés sur des réseaux neuronaux (ils sont passés d’anciens modèles hybrides à des modèles neuronaux de bout en bout à la fin des années 2010).
API & SDK : Fournissent des API REST et websocket pour le direct et le batch. Également des SDK pour une intégration facilitée. Ils produisent un JSON détaillé incluant mots, minutage, confiance, etc.
Fonctionnalités telles qu’Entités : Ils font du formatage intelligent (par exemple, afficher « 50 £ » quand quelqu’un dit « cinquante livres ») et peuvent taguer des entités.
Couverture linguistique : Environ 34 langues de haute qualité en 2025, y compris certaines peu couvertes ailleurs (comme le gallois, car BBC Wales les utilise).
Mises à jour continues : Ils publient régulièrement des notes de version avec des améliorations (comme vu dans leur documentation : par exemple, précision du mandarin améliorée de 5 % lors d’une mise à jour docs.speechmatics.com, ou ajout de nouvelles langues comme le maltais, etc.).
Spécificités de Flow : L’API Flow permet aux développeurs de combiner la sortie STT avec le raisonnement LLM et la sortie TTS de manière transparente, visant les assistants vocaux de nouvelle génération audioxpress.com audioxpress.com. Par exemple, on peut envoyer de l’audio et obtenir une réponse vocale (réponse fournie par le LLM, prononcée en TTS) – Speechmatics servant de lien pour une interaction en temps réel.

Langues prises en charge : Environ 30 à 35 langues activement prises en charge (anglais, espagnol, français, allemand, portugais, italien, néerlandais, russe, chinois, japonais, coréen, hindi, arabe, turc, polonais, suédois, etc.). Ils mettent en avant la couverture des langues « mondiales » et précisent qu’ils peuvent en ajouter d’autres sur demande docs.speechmatics.com. Ils proposent aussi un mode bilingue pour l’espagnol/anglais qui peut transcrire sans problème un mélange anglais-espagnol docs.speechmatics.com. Dans leurs notes : de nouvelles langues comme l’irlandais et le maltais ont été ajoutées en 2024 docs.speechmatics.com, ce qui montre qu’ils répondent aussi aux besoins pour les langues moins répandues si la demande existe. Ils mettent en avant la couverture des accents au sein des langues, par exemple, leur modèle anglais est un modèle global couvrant de façon complète les accents US, UK, indien, australien, africain sans nécessiter de modèles séparés.

Fondements techniques :

Apprentissage auto-supervisé : Ils ont utilisé des techniques similaires à wav2vec 2.0 de Facebook (ils ont probablement leur propre variante) pour exploiter de grandes quantités d’audio non annoté (comme YouTube, podcasts) afin de pré-entraîner les représentations acoustiques, puis affiné sur des données transcrites. Cela leur a permis d’améliorer considérablement la couverture des accents/dialectes comme rapporté en 2021 speechmatics.com.
Architecture neuronale : Probablement une combinaison de CNN pour l’extraction de caractéristiques et de Transformers pour la modélisation de séquences (la plupart des systèmes ASR modernes utilisent désormais Conformer ou des architectures similaires). Ils ont appelé leur mise à jour majeure du modèle « Ursa » dans les notes de version docs.speechmatics.com qui a permis une amélioration générale de la précision sur toutes les langues – probablement une nouvelle architecture de grand modèle (Conformer ou Transducer).
Tailles de modèles : Non détaillées publiquement, mais pour l’on-premise, ils proposent des options (comme des modèles « standard » vs « amélioré »). Ils mentionnent toujours une « faible latence », donc il est probable qu’ils utilisent une architecture adaptée au streaming (comme un modèle Transducer ou basé sur CTC pour une sortie incrémentale).
Approche biais et équité : En s’entraînant sur des données diverses non étiquetées, le modèle a appris de nombreuses variations de la parole. Ils ont probablement aussi effectué un équilibrage minutieux – leurs résultats publiés sur la réduction des biais suggèrent des efforts ciblés pour garantir une précision égale pour différents groupes de locuteurs.
Apprentissage continu : Il est possible qu’ils intègrent les corrections des clients comme boucle de rétroaction optionnelle pour l’amélioration (pas sûr si c’est accessible aux clients, mais probablement en interne).
Matériel et efficacité : Ils peuvent fonctionner sur des CPU standards (pour de nombreux clients qui déploient en local, ils utilisent probablement des clusters CPU). Mais probablement aussi optimisés pour GPU si besoin. Ils mentionnent une « faible empreinte » dans certains contextes.
Technologie Flow API : Combine leur ASR avec n’importe quel LLM (cela peut être celui d’OpenAI ou d’autres) et leur partenaire TTS – il est probable que cette architecture utilise leur STT pour obtenir le texte, puis appelle un LLM au choix, puis utilise un moteur TTS (peut-être Amazon Polly ou Azure en arrière-plan à moins qu’ils n’en aient un propre, mais le site suggère de combiner avec le « LLM préféré » et le « TTS préféré ») audioxpress.com.

Cas d’utilisation :

Diffusion & Médias : De nombreuses émissions TV en direct au Royaume-Uni utilisent Speechmatics pour les sous-titres en direct lorsque les sténographes humains ne sont pas disponibles ou pour les compléter. Les sociétés de post-production l’utilisent aussi pour générer des transcriptions pour le montage ou la conformité.
Études de marché & Analytique : Les entreprises qui analysent des entretiens clients ou des discussions de groupe à l’échelle mondiale utilisent Speechmatics pour transcrire avec précision des contenus multi-accents (par exemple, analyser le ressenti dans des groupes de discussion multinationaux).
Secteur public/gouvernement : Réunions de conseils municipaux ou sessions parlementaires transcrites (surtout dans les pays multilingues ou avec de forts accents locaux – Speechmatics excelle dans ce domaine).
Analytique des centres d’appels : Similaire à d’autres, mais Speechmatics est apprécié là où les agents ou clients des centres d’appels ont de forts accents que d’autres moteurs pourraient mal transcrire. Aussi, parce qu’ils peuvent être déployés en local (certains opérateurs télécoms ou banques en Europe préfèrent cela).
Éducation : Transcription d’enregistrements de cours ou génération de sous-titres pour des contenus universitaires (surtout lorsque les enseignants ou étudiants ont des accents variés).
Fournisseurs de technologies vocales : Certaines entreprises ont intégré le moteur Speechmatics dans leur solution (en marque blanche) en raison de sa robustesse reconnue face aux accents, ce qui leur donne un avantage pour des bases d’utilisateurs mondiales.
Sous-titrage pour contenus générés par les utilisateurs : Certaines plateformes qui permettent aux utilisateurs de sous-titrer leurs vidéos peuvent utiliser Speechmatics en arrière-plan pour gérer toutes sortes de voix.

Modèle de tarification :

Ils proposent généralement des devis personnalisés pour les entreprises (en particulier pour les licences on-premise – probablement une licence annuelle selon l’utilisation ou le nombre de canaux).
Pour l’API cloud, ils affichaient auparavant des tarifs publiés autour de 1,25 $ de l’heure ou similaire, compétitifs avec les autres. Possiblement ~0,02 $/min. Il pourrait y avoir un engagement mensuel minimum pour les clients entreprise en direct.
Ils proposaient aussi un essai gratuit ou 600 minutes gratuites sur leur SaaS à un moment donné.
Ils mettent en avant une utilisation illimitée on-premise pour un tarif fixe, ce qui peut être attractif pour les gros utilisateurs par rapport à des frais à la minute.
Puisqu’ils ciblent les entreprises, ils ne sont pas les moins chers si vous avez juste un tout petit usage (quelqu’un pourrait choisir OpenAI Whisper pour un usage loisir). Mais pour un usage pro, ils sont alignés ou un peu moins chers que Google/Microsoft quand le volume est élevé, en mettant particulièrement en avant le rapport coût/qualité.
Leur API Flow pourrait être tarifée différemment (peut-être par interaction ou autre, ce n’est pas encore clair car c’est nouveau).
Aucun tarif public n’est facilement visible actuellement (probablement passage à un modèle axé sur la vente), mais ils sont connus pour être raisonnablement tarifés et avec une licence simple (particulièrement important pour la diffusion où une utilisation 24/7 nécessite des coûts prévisibles).

Points forts :

Précision accent/dialecte : Meilleur de sa catégorie pour l’anglais mondial et la précision multilingue avec un biais minimal speechmatics.com speechmatics.com. Ce credo « comprendre toutes les voix » est soutenu par des données et reconnu dans l’industrie – un énorme différenciateur, surtout alors que la diversité et l’inclusion deviennent clés.
Compatible On-Prem & Cloud Privé : Beaucoup de concurrents imposent le cloud uniquement ; Speechmatics donne un contrôle total au client si besoin, remportant des contrats dans des scénarios sensibles ou à bande passante limitée.
Orientation entreprise : Haute conformité (ils ont probablement des certifications ISO speechmatics.com), support robuste, volonté de répondre à des besoins personnalisés (comme ajouter une nouvelle langue sur demande ou ajuster le modèle).
Sous-titrage en temps réel : Prouvé lors d’événements en direct et à la télévision où faible latence et haute précision sont requises.
Innovation et éthique : Ils ont un discours fort sur la réduction des biais de l’IA – ce qui peut séduire les entreprises soucieuses d’équité. Leur technologie répond directement à une critique fréquente de l’ASR (qu’il fonctionne moins bien pour certains groupes démographiques).
Multi-langue dans un seul modèle : Prise en charge du code-switching et pas besoin de sélectionner manuellement les accents ou les langues dans certains cas – le modèle le déduit tout seul – c’est convivial.
Stabilité et antécédents : Présent dans l’industrie depuis le milieu des années 2010, utilisé par de grandes marques (TED talks, etc.), donc éprouvé et testé.
Expansion au-delà de la transcription vocale (STT) : La plateforme d’interaction vocale Flow suggère qu’ils évoluent pour répondre aux besoins futurs (donc investissement dans plus que la simple transcription, mais permettre une IA vocale en duplex intégral).

Faiblesses :

Moins connu dans la communauté des développeurs que certains acteurs américains ou modèles open source, ce qui signifie un soutien communautaire plus faible.
Nombre de langues inférieur à Whisper ou Google – si quelqu’un a besoin d’une langue peu répandue comme le swahili ou le tamoul, Speechmatics peut ne pas l’avoir sauf développement spécifique.
Transparence des prix : En tant qu’entreprise orientée vers l’entreprise, les petits développeurs peuvent trouver que ce n’est pas aussi en libre-service ou bon marché pour expérimenter comparé, par exemple, aux $0,006/min d’OpenAI. Leur priorité est la qualité et l’entreprise, pas forcément d’être l’option la moins chère.
Pas de compréhension linguistique intégrée (jusqu’à Flow) – les transcriptions brutes peuvent nécessiter un NLP supplémentaire pour des analyses ; historiquement, ils ne faisaient pas des choses comme le sentiment ou le résumé (ils laissaient cela au client ou aux partenaires).
Concurrence des Big Tech : À mesure que Google, Azure améliorent la gestion des accents (et que Whisper est gratuit), Speechmatics doit constamment garder une longueur d’avance pour justifier leur utilisation face à des options plus répandues.
Pas de TTS ou d’autres modalités (pour l’instant) – les entreprises cherchant une solution tout-en-un pourraient préférer Azure qui propose STT, TTS, traducteur, etc., sauf si Speechmatics s’associe pour combler ces besoins (Flow suggère un partenariat pour TTS/LLM plutôt que de le développer eux-mêmes).
Mise à l’échelle de l’entreprise : étant plus petit, l’échelle peut être une question – peuvent-ils gérer des volumes au niveau de Google à l’échelle mondiale ? Ils peuvent probablement gérer beaucoup vu leurs clients dans la diffusion, mais la perception peut inquiéter certains quant au support à long terme ou à leur capacité à suivre les coûts d’entraînement des modèles, etc., en tant qu’indépendant.

Mises à jour récentes (2024–2025) :

Speechmatics a lancé l’API Flow à la mi-2024 audioxpress.com audioxpress.com, marquant une expansion stratégique vers l’IA vocale interactive en combinant STT + LLM + TTS dans un seul pipeline. Ils ont ouvert une liste d’attente et ciblé la création d’assistants vocaux d’entreprise, montrant ainsi leur entrée dans l’intégration de l’IA conversationnelle.
Ils ont introduit de nouvelles langues (gaélique irlandais et maltais en août 2024) docs.speechmatics.com et ont continué à améliorer les modèles (les modèles Ursa2 ont été déployés, offrant des gains de précision dans de nombreuses langues en août 2024 docs.speechmatics.com).
Ils ont amélioré la diarisation des locuteurs et les capacités de détection multilingue (par exemple, amélioration de la transcription bilingue espagnol-anglais début 2024).
L’accent a été mis sur les mises à jour du batch container avec des améliorations de précision pour de nombreuses langues (les notes de version montrent un gain d’environ 5 % en mandarin, des améliorations en arabe, suédois, etc., en 2024) docs.speechmatics.com.
Sur le biais et l’inclusion : après leur percée de 2021, ils ont probablement mis à jour leurs modèles à nouveau avec plus de données (peut-être en s’alignant sur la recherche de 2023). Ils ont possiblement lancé une version mise à jour de “Autonomous Speech Recognition 2.0” avec d’autres améliorations.
Ils ont participé à ou ont été cités dans des études comme celles de Stanford ou du MIT sur l’équité de l’ASR, mettant en avant leurs performances.
Ils ont manifesté de l’intérêt pour l’intégration dans de plus grandes plateformes – augmentant possiblement les partenariats (comme l’intégration dans Riva de Nvidia ou dans la transcription de Zoom – hypothétique, mais ils pourraient avoir ces accords discrètement).
D’un point de vue commercial, Speechmatics aurait pu se développer sur le marché américain avec un nouveau bureau ou de nouveaux partenariats, puisqu’ils étaient historiquement forts en Europe.
En 2025, ils restent indépendants et innovants, souvent considérés comme un ASR de premier plan lorsque la précision sans biais est primordiale.

Site officiel : Speechmatics Speech-to-Text API audioxpress.com speechmatics.com (page produit officielle Speechmatics et ressources).

9. ElevenLabs (Plateforme de génération et clonage de voix) – ElevenLabs

Aperçu : ElevenLabs est une plateforme de pointe de génération et clonage de voix par IA qui s’est imposée en 2023 grâce à ses voix synthétiques incroyablement réalistes et polyvalentes. Elle se spécialise dans la synthèse vocale (TTS) capable de produire une parole avec des émotions nuancées et dans le clonage de voix, permettant aux utilisateurs de créer des voix personnalisées (même cloner la voix d’une personne spécifique avec son consentement) à partir d’un petit échantillon audio. ElevenLabs propose une interface web simple et une API, permettant aux créateurs de contenu, éditeurs et développeurs de générer une parole de haute qualité dans de nombreuses voix et langues. D’ici 2025, ElevenLabs est considérée comme l’une des meilleures plateformes pour la synthèse vocale ultra-réaliste, souvent indiscernable de la voix humaine pour de nombreux cas d’utilisation zapier.com zapier.com. Elle est utilisée pour tout, de la narration de livres audio au doublage de vidéos YouTube, voix de personnages de jeux vidéo et outils d’accessibilité. Un élément clé de différenciation est le niveau d’expressivité et de personnalisation : les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres de stabilité et de similarité pour obtenir la tonalité émotionnelle souhaitée zapier.com, et la plateforme propose une grande bibliothèque de voix préfabriquées ainsi que des clones générés par les utilisateurs.

Type :Synthèse vocale & clonage de voix (avec un peu de reconnaissance vocale auxiliaire pour faciliter le processus de clonage, mais principalement une plateforme de sortie vocale).

Entreprise/Développeur :ElevenLabs (startup fondée en 2022, basée aux États-Unis/Pologne, valorisée à environ 1 milliard de dollars en 2023 zapier.com).

Capacités & utilisateurs cibles :

Synthèse vocale ultra-réaliste : ElevenLabs peut générer une parole avec une intonation, un rythme et une émotion naturels. Elle ne sonne pas de façon robotique ; elle capture des subtilités comme des rires, des chuchotements, des hésitations si besoin. Les utilisateurs cibles sont les créateurs de contenu (narration vidéo, podcast, livres audio), développeurs de jeux (voix de PNJ), cinéastes (doublage de prototype), et même des particuliers pour le plaisir ou l’accessibilité (lecture d’articles à voix haute dans une voix choisie).
Bibliothèque de voix : Elle propose plus de 300 voix préfabriquées dans sa bibliothèque publique en 2024, dont certaines inspirées d’acteurs célèbres ou de styles particuliers (sous licence ou contribué par les utilisateurs) zapier.com. Les utilisateurs peuvent parcourir par style (narratif, joyeux, effrayant, etc.) et par langues.
Clonage de voix (Voix personnalisées) : Les utilisateurs (ayant les droits appropriés) peuvent créer une réplique numérique d’une voix en fournissant quelques minutes d’audio. La plateforme créera une voix TTS personnalisée qui parle avec ce timbre et ce style elevenlabs.io elevenlabs.io. C’est populaire auprès des créateurs qui souhaitent une voix de narrateur unique ou des entreprises qui localisent une identité vocale de marque.
Multilingue & Cross-lingual : ElevenLabs permet de générer de la parole dans 30+ langues avec n’importe quelle voix, ce qui signifie que vous pouvez cloner la voix d’un anglophone et la faire parler espagnol ou japonais tout en conservant les caractéristiques vocales elevenlabs.io elevenlabs.io. C’est puissant pour doubler du contenu dans plusieurs langues avec la même identité vocale.
Contrôles d’émotion : L’interface/API permet d’ajuster des paramètres comme la stabilité (cohérence vs. variabilité dans l’intonation), la similarité (à quel point elle reste fidèle aux caractéristiques de la voix d’origine) zapier.com, et même le style et l’accent via la sélection de la voix. Cela permet d’affiner la performance – par exemple, rendre une lecture plus expressive ou monotone.
Temps réel & faible latence : En 2025, ElevenLabs a amélioré la vitesse de génération – il peut générer de l’audio assez rapidement pour certaines applications en temps réel (même si c’est principalement asynchrone). Ils disposent même d’un modèle à faible latence pour des cas d’utilisation interactifs (bêta).
Plateforme & API : Ils proposent un studio web où les utilisateurs non techniques peuvent saisir du texte, choisir ou affiner une voix, et générer de l’audio. Pour les développeurs, une API et des SDK sont disponibles. Ils proposent aussi des fonctionnalités comme un modèle Eleven Multilingual v2 pour une synthèse non-anglophone améliorée.
Outils de publication : Ciblent spécifiquement les créateurs de livres audio – par exemple, ils permettent la saisie de longs textes, une identité vocale cohérente entre les chapitres, etc. Les utilisateurs ciblés incluent les auteurs auto-édités, les éditeurs localisant des livres audio, les créateurs vidéo et les producteurs de contenu sur les réseaux sociaux ayant besoin de narration.

Fonctionnalités clés :

Voice Lab & Bibliothèque : Un “Voice Lab” convivial où vous pouvez gérer des voix personnalisées et une Voice Library où vous pouvez découvrir des voix par catégorie (par exemple, styles “narrateur”, “héroïque”, “présentateur de journal télévisé”) zapier.com. De nombreuses voix sont partagées par la communauté (avec droits).
Modèles à haute expressivité : ElevenLabs a lancé un nouveau modèle (v3 à partir de fin 2023 en alpha) capable de capturer le rire, de changer de ton en cours de phrase, de chuchoter, etc., de façon plus naturelle elevenlabs.io elevenlabs.io. L’exemple de leur démo incluait des émotions dynamiques et même du chant (dans une certaine mesure).
Contrôle de la stabilité vs. variation : Le curseur “Stability” – une stabilité élevée donne un ton cohérent (idéal pour une longue narration), une stabilité faible rend la voix plus dynamique/émotive (idéal pour les dialogues de personnages) zapier.com.
Clonage avec consentement & garanties : Ils exigent un consentement explicite ou une vérification pour cloner une voix externe (pour éviter les abus). Par exemple, pour cloner votre propre voix, vous devez lire des phrases fournies incluant une déclaration de consentement (ils vérifient cela).
Multi-voix & dialogues : Leur interface permet de créer facilement des audios multi-intervenants (par exemple, différentes voix pour différents paragraphes/répliques de dialogue). Idéal pour le théâtre audio ou la simulation de conversation.
Langues : En 2025, couvre les principales langues d’Europe et certaines langues asiatiques ; ils mentionnent 30+ (probablement anglais, espagnol, français, allemand, italien, portugais, polonais, hindi, japonais, coréen, chinois, etc.). Ils les améliorent en continu – la v3 a amélioré le naturel multilingue.
Qualité audio : Le rendu est de haute qualité (44,1 kHz), adapté aux médias professionnels. Plusieurs formats proposés (MP3, WAV).
Fonctionnalités API : Vous pouvez spécifier la voix par ID, ajuster les paramètres à chaque requête, et même faire du morphing vocal optionnel (morphing de style entre deux voix).
ElevenLabs propose aussi un peu de STT (ils ont introduit un outil de transcription basé sur Whisper pour aider à l’alignement du doublage peut-être) mais ce n’est pas leur priorité.

Langues prises en charge :32+ langues pour la génération TTS elevenlabs.io. Important : la capacité cross-linguale signifie que vous n’avez pas besoin d’une voix différente pour chaque langue – une seule voix peut toutes les parler, avec un accent si la voix d’origine en a un. Ils mettent en avant la possibilité de faire de l’in-language (par exemple, cloner un locuteur polonais et le faire parler japonais). Toutes les voix ne fonctionnent pas aussi bien dans toutes les langues (certaines voix fine-tunées sont surtout entraînées en anglais mais le modèle v3 améliore l’entraînement multilingue). Les langues incluent toutes les principales et quelques plus petites (ils couvrent probablement celles nécessaires pour les marchés de contenu, ex. néerlandais, suédois, peut-être arabe, etc.). La communauté rapporte souvent la qualité dans différentes langues – en 2025, ElevenLabs a nettement amélioré le non-anglais.

Fondements techniques :

ElevenLabs utilise un modèle propriétaire d’apprentissage profond, probablement un ensemble comprenant un encodeur de texte basé sur Transformer et un décodeur audio génératif (vocodeur), peut-être similaire à des modèles comme VITS ou Grad-TTS mais fortement optimisé. Ils ont investi dans la recherche sur l’expressivité – utilisant possiblement des techniques comme des encodeurs vocaux pré-entraînés (comme Wav2Vec2) pour capturer l’identité vocale à partir d’échantillons, et une approche mixture-of-speaker ou basée sur des prompts pour le style.
Le modèle v3 fait référence à “Eleven v3” et suggère qu’ils ont construit une nouvelle architecture combinant possiblement un entraînement multilingue et des tokens de style pour les émotions elevenlabs.io.
Ils mentionnent des “algorithmes d’IA révolutionnaires” elevenlabs.io – il est probable qu’ils utilisent une grande quantité de données d’entraînement (ils ont déclaré s’être entraînés sur des milliers d’heures incluant de nombreux livres audio du domaine public, etc.), et se concentrent sur l’entraînement multi-intervenants afin qu’un seul modèle puisse produire de nombreuses voix.
C’est en quelque sorte analogue à la façon dont le TTS d’OpenAI (pour la fonction vocale de ChatGPT) fonctionne : un seul modèle multi-voix. ElevenLabs est à la pointe dans ce domaine.
Ils intègrent le clonage zero-shot : à partir d’un court échantillon, leur modèle peut s’adapter à cette voix. Ils utilisent possiblement une approche d’extraction d’embedding de locuteur (comme un d-vector ou similaire) puis l’injectent dans le modèle TTS pour conditionner la voix. C’est ainsi que les clones sont créés instantanément.
Ils ont travaillé sur le conditionnement émotionnel – peut-être en utilisant des tokens de style ou plusieurs références audio (comme des voix d’entraînement étiquetées avec des émotions).
Ils se concentrent aussi sur la synthèse rapide : peut-être en utilisant l’accélération GPU et des vocodeurs efficaces pour produire en quasi temps réel. (Ils pourraient utiliser un vocodeur parallèle pour la vitesse).
Un défi est l’alignement cross-lingual – ils utilisent probablement l’API ou un espace phonémique unifié afin que le modèle puisse parler d’autres langues avec la même voix et une prononciation correcte (certains retours d’utilisateurs montrent qu’il s’en sort plutôt bien).
Ils font aussi beaucoup de traitement du texte en amont : prononciation correcte des noms, homographes, prise en compte du contexte (la haute qualité suggère un bon pipeline de normalisation du texte et possiblement un modèle de langage interne pour aider à choisir la prononciation selon le contexte).
ElevenLabs utilise probablement aussi une boucle de rétroaction : ils ont de nombreux utilisateurs, donc il est possible qu’ils collectent des données sur les erreurs de prononciation du modèle et affinent/améliorent continuellement (surtout pour les corrections fréquentes des utilisateurs, etc.).

Cas d’utilisation :

Narration de livres audio : Des auteurs indépendants utilisent ElevenLabs pour créer des versions audio de leurs livres sans engager de comédiens, en choisissant une voix de narrateur adaptée dans la bibliothèque ou en clonant leur propre voix. Les éditeurs localisent les livres en clonant la voix d’un narrateur dans une autre langue.
Voix off pour vidéos (YouTube, e-learning) : Les créateurs génèrent rapidement des narrations pour des vidéos explicatives ou des cours. Certains l’utilisent pour tester différentes voix pour leur contenu (A/B testing).
Développement de jeux : Les développeurs de jeux indépendants l’utilisent pour donner des répliques vocales aux personnages non-joueurs (PNJ), en sélectionnant différentes voix pour chaque personnage et en générant des dialogues, ce qui permet d’économiser énormément sur les coûts d’enregistrement.
Doublage et localisation : Un studio pourrait doubler un film ou une série dans plusieurs langues en utilisant un clone de la voix de l’acteur original parlant ces langues – tout en conservant la personnalité vocale d’origine. Déjà, ElevenLabs a été utilisé dans certains projets de fans pour faire “parler” de nouvelles répliques aux acteurs originaux.
Accessibilité et lecture : Les gens l’utilisent pour lire des articles, des e-mails ou des PDF avec une voix agréable de leur choix. Les utilisateurs malvoyants bénéficient d’une synthèse vocale plus naturelle, rendant l’écoute prolongée plus confortable.
Prototypage vocal : Les agences de publicité ou les cinéastes créent des maquettes de voix-off et de publicités avec des voix IA pour obtenir l’approbation du client avant de s’engager dans un enregistrement humain. Parfois, la voix IA est si bonne qu’elle est utilisée telle quelle pour des projets plus petits.
Clonage vocal personnel : Certaines personnes clonent la voix de proches âgés (avec leur permission) pour la préserver, ou clonent leur propre voix pour déléguer certaines tâches (comme faire lire “leur voix” à leurs écrits).
Narration interactive : Des applications ou jeux qui génèrent du contenu à la volée utilisent ElevenLabs pour prononcer des répliques dynamiques (avec quelques considérations de latence).
Voix de centre d’appel ou d’assistant virtuel : Les entreprises peuvent créer une voix de marque distinctive via le clonage ou la création personnalisée avec ElevenLabs et l’utiliser dans leur SVI ou assistant virtuel pour qu’elle soit unique et conforme à la marque.
Efficacité de la création de contenu : Les auteurs génèrent des dialogues de personnages sous forme audio pour entendre le rendu, ce qui aide à l’écriture de scénarios.

Modèle de tarification : ElevenLabs propose un modèle freemium et par abonnement :

Offre gratuite : ~10 minutes d’audio généré par mois pour tester zapier.com.
Formule Starter : 5 $/mois (ou 50 $/an) donne ~30 minutes par mois plus accès au clonage vocal et aux droits d’utilisation commerciale de base zapier.com.
Formules supérieures (par ex. Creator, Independent Publisher, etc.) coûtent plus cher par mois et offrent plus d’utilisation (heures de génération) et des fonctionnalités supplémentaires comme une meilleure qualité, plus de voix personnalisées, la priorité, voire l’accès à l’API selon le niveau zapier.com zapier.com.
Entreprise : tarification personnalisée pour une utilisation importante (forfaits illimités négociables, etc.).
Comparé aux services cloud TTS qui facturent souvent à la lettre, ElevenLabs facture à la durée de sortie. Par exemple, 5 $ pour 30 minutes, soit environ 0,17 $ par minute, ce qui est compétitif compte tenu de la qualité et des droits inclus.
Un usage supplémentaire peut souvent être acheté (dépassements ou packs ponctuels).
La tarification inclut l’utilisation de voix préfabriquées et le clonage de voix. Ils prévoient que si vous clonez la voix de quelqu’un d’autre à partir de leur bibliothèque, vous devrez peut-être fournir une preuve de droits, etc., mais on peut supposer que le service veille à la légalité.
Ils proposent une API pour les abonnés (probablement à partir de l’offre à 5 $, mais avec un quota limité).
Dans l’ensemble, c’est très accessible aux créateurs individuels (ce qui a alimenté sa popularité), avec la possibilité de monter en charge pour des besoins plus importants.

Points forts :

Qualité et réalisme vocal inégalés : Les retours d’utilisateurs sont fréquents : les voix d’ElevenLabs comptent parmi les plus humaines accessibles au public zapier.com zapier.com. Elles transmettent émotion et rythme naturel, surpassant de nombreuses offres TTS des grands acteurs technologiques en expressivité.
Facilité d’utilisation et liberté créative : La plateforme est conçue pour que même les non-experts puissent cloner une voix ou ajuster facilement les paramètres de style. Cela abaisse la barrière d’entrée pour l’utilisation créative de la voix IA.
Sélection massive de voix : Des centaines de voix et la possibilité de créer la vôtre permettent d’atteindre pratiquement n’importe quel style ou personnage – bien plus de variété que les services TTS classiques (qui proposent souvent 20 à 50 voix).
Multi-langue & inter-langue : La capacité de transférer une voix d’une langue à l’autre tout en préservant l’accent/l’émotion est un argument unique, facilitant la création de contenus multilingues.
Cycle d’amélioration rapide : En tant que startup spécialisée, ElevenLabs a lancé de nouvelles fonctionnalités très rapidement (par exemple, passage rapide du modèle v1 au v3 en un an, ajout de langues, ajout de rires/chuchotements). Ils intègrent aussi rapidement les retours de la communauté.
Communauté engagée : De nombreux créateurs s’y sont rassemblés, partageant astuces et voix, ce qui accroît sa portée et permet d’explorer de nombreux cas d’usage, rendant le produit plus robuste.
Intégration API flexible : Les développeurs peuvent l’intégrer dans des applications (certaines applis comme des outils de narration ou des bots Discord ont commencé à utiliser ElevenLabs pour produire des voix).
Rentable pour ce que ça offre : Pour un usage faible à moyen, c’est bien moins cher que d’engager un comédien voix-off et un studio, tout en offrant des résultats quasi professionnels. Cette proposition de valeur est énorme pour les créateurs indépendants.
Contrôles éthiques : Ils ont mis en place certaines protections (le clonage de voix nécessite une vérification ou est réservé à un niveau supérieur pour éviter les abus, et ils font de la détection vocale pour repérer les usages abusifs). C’est un atout pour instaurer la confiance avec les détenteurs de droits.
Financement et Croissance : Bien financé et largement adopté, il est donc probable qu’il reste présent et s’améliore continuellement.

Faiblesses :

Potentiel d’utilisation abusive : Les mêmes atouts (clonage réaliste) ont un côté sombre – en effet, il y a eu dès le début des incidents d’utilisation pour des deepfakes vocaux. Cela les a forcés à mettre en place des politiques d’utilisation plus strictes et des systèmes de détection. Néanmoins, l’existence de cette technologie implique un risque d’usurpation d’identité si elle n’est pas bien protégée.
Cohérence sur le long format : Parfois, maintenir exactement la même cohérence émotionnelle sur de très longues narrations peut être délicat. Le modèle peut légèrement changer de ton ou de rythme d’un chapitre à l’autre (bien que le réglage de stabilité et la future v3 améliorent ce point).
Prononciation des mots inhabituels : Bien que très bon, il lui arrive de mal prononcer des noms ou des termes rares. Ils proposent des corrections manuelles (vous pouvez épeler phonétiquement les mots), mais ce n’est pas parfait d’emblée pour tous les noms propres. Les autres TTS cloud concurrents rencontrent des problèmes similaires, mais c’est un point à gérer.
Limites de débit API / échelle : Pour une très grande échelle (par exemple générer des milliers d’heures automatiquement), on peut atteindre des limites de débit, même s’ils s’adaptent probablement aux besoins des entreprises en dimensionnant leur infrastructure. Les grands fournisseurs cloud gèrent peut-être mieux les requêtes massives en parallèle à l’heure actuelle.
Pas de reconnaissance vocale ou gestion de dialogue intégrée : Ce n’est pas une plateforme d’IA conversationnelle complète en soi – il faut l’associer à une STT et une logique (certains peuvent y voir un inconvénient par rapport à des solutions tout-en-un comme Amazon Polly + Lex, etc. Cependant, ElevenLabs s’intègre facilement à d’autres outils).
Concurrence féroce émergente : Les grands acteurs et de nouvelles startups remarquent le succès d’ElevenLabs ; OpenAI eux-mêmes pourraient lancer un TTS avancé, ou d’autres entreprises (comme le nouveau projet VALL-E de Microsoft) pourraient finir par rivaliser. ElevenLabs doit donc continuer d’innover pour garder une avance en qualité et fonctionnalités.
Licences et droits : Les utilisateurs doivent faire attention à l’utilisation de voix ressemblant à de vraies personnes ou à des clones. Même avec consentement, il peut y avoir des zones grises juridiques (droit à l’image) dans certains pays. Cette complexité peut freiner certains usages commerciaux tant que la législation/l’éthique n’est pas plus claire.
Limites d’accent et de langue : Bien que multilingue, la voix peut conserver un accent de sa langue source. Pour certains usages, une voix native par langue peut être nécessaire (ElevenLabs pourrait y répondre à terme par adaptation de voix ou une bibliothèque de voix natives).
Dépendance au cloud : C’est un service cloud fermé ; pas de solution locale hors ligne. Certains utilisateurs préféreraient une solution sur site pour des contenus sensibles (certaines entreprises ne souhaitent pas téléverser des scripts confidentiels sur le cloud). Il n’existe pas de version auto-hébergée (contrairement à certains moteurs TTS open source).

Mises à jour récentes (2024–2025) :

ElevenLabs a introduit Eleven Multilingual v2 vers la fin 2023, améliorant considérablement la sortie non-anglophone (moins d’accent, meilleure prononciation).

alpha de Voice Generation v3

elevenlabs.io

Ils ont étendu le clonage de voix pour permettre le clonage instantané de voix à partir d’environ 3 secondes d’audio dans une bêta limitée (si c’est vrai, peut-être en utilisant une technologie similaire à VALL-E de Microsoft, qu’ils connaissaient certainement). Cela simplifierait considérablement le clonage pour les utilisateurs.
La bibliothèque de voix a explosé lorsqu’ils ont lancé une fonctionnalité de partage de voix : d’ici 2025, des milliers de voix créées par les utilisateurs (certaines dans le domaine public ou originales) sont disponibles – une sorte de “place de marché” des voix.
Ils ont obtenu davantage de partenariats ; par exemple, certains éditeurs utilisent ouvertement ElevenLabs pour les livres audio, ou une intégration avec des logiciels vidéo populaires (peut-être un plugin pour Adobe Premiere ou After Effects pour générer la narration dans l’application).
Ils ont obtenu plus de financements à une valorisation élevée zapier.com, indiquant une expansion (possiblement vers des domaines connexes comme le dialogue vocal ou la recherche sur la prosodie).
Côté sécurité, ils ont mis en place un système d’empreinte vocale – tout audio généré par ElevenLabs peut être identifié comme tel via un filigrane caché ou une IA de détection, qu’ils développent pour décourager les abus.
Ils ont ajouté un outil Voice Design (en bêta) qui permet aux utilisateurs de “mixer” des voix ou d’ajuster certaines caractéristiques pour créer une nouvelle voix IA sans avoir besoin d’un échantillon humain. Cela ouvre des possibilités créatives pour générer des voix uniques non liées à des personnes réelles.
Ils ont aussi amélioré l’utilisation de l’API développeur – ajoutant des fonctionnalités comme la génération asynchrone, un contrôle plus fin via l’API, et peut-être une option sur site pour les entreprises (non confirmé, mais possible pour de très gros clients).
En résumé, ElevenLabs continue de fixer la barre pour la génération de voix IA en 2025, forçant les autres à rattraper leur retard.

Site officiel : ElevenLabs Voice AI Platform zapier.com zapier.com (site officiel pour la synthèse vocale et le clonage de voix par ElevenLabs).

10. Resemble AI (Clonage de voix & Plateforme TTS personnalisée) – Resemble AI

Aperçu : Resemble AI est une plateforme de clonage de voix par IA et de synthèse vocale personnalisée de premier plan qui permet aux utilisateurs de créer des modèles vocaux très réalistes et de générer de la parole avec ces voix. Fondée en 2019, Resemble se concentre sur le clonage vocal rapide et évolutif pour des usages créatifs et commerciaux. Elle se distingue en offrant plusieurs méthodes pour cloner des voix : à partir de texte (voix TTS existantes pouvant être personnalisées), à partir de données audio, et même la conversion vocale en temps réel. En 2025, Resemble AI est utilisée pour produire des voix IA réalistes pour des films, jeux, publicités et assistants virtuels, souvent lorsqu’une voix spécifique est nécessaire, soit pour répliquer une personne réelle, soit pour créer une voix de marque unique. Elle propose également une fonction « Localize », permettant à une voix de parler de nombreuses langues (similaire à ElevenLabs) resemble.ai resemble.ai. Resemble propose une API et un studio web, et séduit particulièrement les entreprises souhaitant intégrer des voix personnalisées dans leurs produits (avec un contrôle plus orienté entreprise comme le déploiement sur site si besoin).

Type :Synthèse vocale & clonage de voix, ainsi que conversion vocale en temps réel.

Entreprise/Développeur :Resemble AI (startup basée au Canada).

Capacités & utilisateurs cibles :

Clonage de voix : Les utilisateurs peuvent créer un clone d’une voix avec seulement quelques minutes d’audio enregistré. Le clonage de Resemble est de haute qualité, capturant le timbre et l’accent de la voix source. Les utilisateurs cibles incluent les studios de contenu souhaitant des voix synthétiques de talents, les marques créant une voix personnalisée, et les développeurs voulant des voix uniques pour leurs applications.
Génération TTS personnalisée : Une fois la voix clonée ou conçue, vous pouvez saisir du texte pour générer de la parole avec cette voix via leur application web ou API. La parole peut exprimer une large gamme d’expressions (Resemble peut capturer l’émotion à partir du jeu de données ou via un contrôle supplémentaire).
Conversion vocale en temps réel : Une fonctionnalité remarquable – Resemble peut faire de la conversion parole-à-parole, c’est-à-dire que vous parlez et la sortie se fait dans la voix clonée cible presque en temps réel resemble.ai resemble.ai. Ceci est utile pour le doublage ou les applications en direct (par exemple, une personne parle et sa voix sort comme un autre personnage).
Localize (multilingue) : Leur outil Localize peut traduire et convertir une voix dans plus de 60 langues resemble.ai. Essentiellement, ils peuvent prendre un modèle vocal anglais et le faire parler d’autres langues tout en conservant l’identité vocale. Ceci est utilisé pour localiser des dialogues ou du contenu à l’échelle mondiale.
Émotion et style : Resemble met l’accent sur la copie non seulement de la voix mais aussi de l’émotion et du style. Leur système peut insuffler la tonalité émotionnelle présente dans les enregistrements de référence dans la sortie générée resemble.ai resemble.ai.
Entrée et sortie flexibles : Ils prennent en charge non seulement le texte brut mais aussi une API qui peut prendre des paramètres pour l’émotion, et un système de « Dialogue » pour gérer les conversations. Ils produisent des sorties dans des formats audio standards et permettent un contrôle précis comme l’ajustement de la vitesse, etc.
Intégration et déploiement : Resemble propose une API cloud, mais peut aussi être déployé sur site ou sur cloud privé pour les entreprises (ainsi les données ne quittent jamais l’entreprise). Ils ont un plugin Unity pour le développement de jeux, par exemple, ce qui facilite l’intégration des voix dans les jeux. Il est également probable qu’ils prennent en charge l’intégration téléphonique.
Cas d’utilisation et utilisateurs : Développeurs de jeux (Resemble a été utilisé dans des jeux pour les voix de personnages), post-production de films (par exemple, pour corriger des dialogues ou créer des voix pour des personnages CGI), publicité (clonage de voix de célébrités pour des endorsements, avec permission), centres d’appels (créer un agent virtuel avec une voix personnalisée), et accessibilité (par exemple, donner à des personnes ayant perdu la voix une voix numérique correspondant à leur ancienne voix).

Fonctionnalités clés :

4 façons de cloner : Resemble propose le clonage via l’enregistrement de votre voix sur leur site web (lire 50 phrases, etc.), le téléchargement de données existantes, la génération d’une nouvelle voix en mélangeant des voix, ou la fusion en un clic de plusieurs voix pour obtenir un nouveau style.
Pipeline de parole à parole : Fournissez un audio d’entrée (cela peut être votre voix disant de nouvelles phrases) et Resemble le convertit en la voix cible, en préservant les nuances comme l’intonation de l’entrée. C’est presque en temps réel (un court délai).
API et interface graphique : Les utilisateurs non techniques peuvent utiliser une interface web élégante pour générer des extraits, ajuster l’intonation en sélectionnant des mots et en les modifiant (ils ont une fonctionnalité pour ajuster manuellement le rythme ou l’accentuation des mots, similaire au montage audio) – comparable aux capacités d’édition de Descript Overdub.
Capture des émotions : Ils annoncent « capturer l’émotion sur tout le spectre » – si la voix source avait plusieurs états émotionnels dans les données d’entraînement, le modèle peut les reproduire. Ils permettent aussi d’étiqueter les données d’entraînement par émotion pour activer un mode « en colère » ou « heureux » lors de la synthèse.
Génération de masse et personnalisation : L’API de Resemble peut effectuer une génération dynamique à grande échelle (par exemple, production automatisée de milliers de messages personnalisés – ils ont un cas où ils ont réalisé des publicités audio personnalisées avec des noms uniques, etc.).
Qualité et améliorations : Ils utilisent un vocodeur neuronal de haute qualité pour garantir une sortie nette et naturelle. Ils mentionnent l’analyse et la correction des signaux audio faibles avant le début de la transcription telnyx.com – cela pourrait faire référence au contexte STT dans Watson. Pour Resemble, ce n’est pas certain, mais on peut supposer qu’ils prétraitent l’audio si nécessaire.
Projets et collaboration : Ils disposent de fonctionnalités de gestion de projet dans leur studio web, permettant aux équipes de collaborer sur des projets vocaux, d’écouter des prises, etc.
Éthique/Vérification : Eux aussi ont des mesures pour confirmer la propriété de la voix – par exemple, exiger des phrases de consentement spécifiques. Ils proposent également un filigrane sur les sorties si besoin pour la détection.
Resemble Fill – une fonctionnalité notable : ils permettent de télécharger un enregistrement vocal réel et, s’il manque des mots ou si certains sont mauvais, vous pouvez taper un nouveau texte et il sera intégré de façon transparente à l’original en utilisant la voix clonée – c’est essentiellement un « patch » vocal IA. Utile en post-production cinéma pour corriger une réplique sans réenregistrer.
Analytique & Réglage : Pour les entreprises, ils fournissent des analyses d’utilisation, la possibilité d’ajuster le lexique (pour des prononciations personnalisées), etc.

Langues prises en charge : Plus de 50 langues prises en charge pour la synthèse vocale aibase.com, et ils mentionnent spécifiquement 62 langues dans leur outil de doublage Localize resemble.ai. Donc, c’est assez complet (ensemble similaire à ElevenLabs). Ils couvrent des langues comme l’anglais, l’espagnol, le français, l’allemand, l’italien, le polonais, le portugais, le russe, le chinois, le japonais, le coréen, diverses langues indiennes possiblement, l’arabe, etc. Ils mentionnent souvent que la voix peut parler des langues qui ne sont pas dans les données d’origine, ce qui signifie qu’ils disposent d’un moteur TTS multilingue en arrière-plan.
Ils mentionnent aussi la capacité à gérer le code-switching si besoin, mais cela relève plutôt de la reconnaissance vocale. Pour la synthèse vocale, les voix multilingues sont une caractéristique clé.

Fondements techniques :

Le moteur de Resemble implique probablement un modèle TTS neuronal multi-intervenants (comme une variante de Glow-TTS ou FastSpeech) ainsi qu’un vocodeur haute fidélité (probablement de type HiFi-GAN). Ils intègrent un encodeur vocal (similaire aux techniques d’embedding de locuteur) pour permettre un clonage rapide à partir d’exemples.
Ils mentionnent l’utilisation de l’apprentissage automatique à grande échelle – vraisemblablement en s’entraînant sur de grandes quantités de données vocales (possiblement sous licence de studios, jeux de données publics, etc.).
La conversion vocale en temps réel suggère un modèle capable de prendre les caractéristiques audio de la voix source et de les mapper sur celles de la voix cible en quasi temps réel. Ils utilisent probablement une combinaison de reconnaissance automatique de la parole (pour obtenir les phonèmes/l’alignement temporel) puis une resynthèse avec le timbre de la voix cible, ou un modèle de conversion vocale de bout en bout qui n’a pas besoin de transcription explicite pour la rapidité.
Contrôle de l’émotion : Ils pourraient utiliser une approche par tokens de style ou avoir des modèles séparés par émotion, ou encore un fine-tuning avec des étiquettes d’émotion.
Localize : Il est possible qu’ils utilisent une chaîne de traitement : reconnaissance vocale (avec traduction) puis synthèse vocale. Ou bien ils disposent d’un modèle vocal direct interlangue (moins probable). Ils intègrent probablement une étape de traduction. Mais ils insistent sur la restitution de la personnalité de la voix dans les nouvelles langues, ce qui implique l’utilisation du même modèle vocal avec des entrées non-anglophones.
Scalabilité et rapidité : Ils revendiquent une conversion en temps réel avec une latence minimale. Leur génération TTS pour du texte normal peut être un peu plus lente qu’ElevenLabs si plus de backend, mais ils ont probablement optimisé. Ils mentionnent générer 15 minutes d’audio à partir de seulement 50 phrases enregistrées (clonage rapide).
Ils se concentrent probablement sur la reproduction fine des détails acoustiques pour que le clone soit indiscernable. Ils utilisent peut-être des fonctions de perte avancées ou des GANs pour capturer l’identité vocale.
Ils mentionnent analyser et corriger les entrées audio pour S2S – probablement réduction du bruit ou harmonisation de l’ambiance sonore.
La technologie couvre les fonctionnalités Voice Enhancer (comme l’amélioration de la qualité audio) si nécessaire pour les signaux d’entrée.

Cas d’utilisation :

Cinéma & TV : Resemble a été utilisé pour cloner les voix d’acteurs en post-production (par exemple, pour corriger une réplique ou en générer si l’acteur n’est pas disponible). Aussi utilisé pour créer des voix IA pour des personnages en images de synthèse ou pour rajeunir une voix (faire paraître la voix d’un acteur plus âgé plus jeune).
Jeux vidéo : Les studios de jeux utilisent Resemble pour générer des heures de dialogues de PNJ après avoir cloné quelques comédiens de doublage (économie de coûts et permet d’itérer rapidement sur les scripts).
Publicité & marketing : Les marques clonent la voix d’une célébrité (avec permission) pour générer des variantes de publicités ou des promos personnalisées à grande échelle. Ou elles créent une voix de marque fictive pour assurer la cohérence sur les marchés mondiaux, en adaptant la langue mais en gardant la même identité vocale.
Agents conversationnels IA : Certaines entreprises alimentent leur SVI ou assistants virtuels avec une voix personnalisée Resemble correspondant à leur image de marque, plutôt qu’une voix TTS générique. (Par exemple, l’assistant vocal d’une banque avec une voix unique).
Usage personnel pour perte de voix : Des personnes perdant leur voix à cause d’une maladie ont utilisé Resemble pour la cloner et la préserver, puis l’utiliser comme voix “text-to-speech” pour communiquer. (C’est similaire à ce que faisaient des entreprises comme Lyrebird (rachetée par Descript) ; Resemble le propose aussi).
Localisation de médias : Les studios de doublage utilisent Resemble Localize pour doubler rapidement du contenu – on saisit les répliques originales, on obtient la sortie dans la langue cible avec une voix similaire. Réduit considérablement le temps, même si une retouche humaine est souvent nécessaire.
Récits interactifs : Resemble peut être intégré dans des applications de récits interactifs ou des conteurs IA, où il faut générer des voix à la volée (peut-être moins courant que la pré-génération à cause de la latence, mais possible).
Formation en entreprise/E-learning : Générer la narration de vidéos de formation ou de cours avec des clones de narrateurs professionnels, dans plusieurs langues sans devoir réenregistrer, pour garantir un ton cohérent.

Modèle de tarification : Resemble vise plutôt les entreprises pour la tarification, mais ils en indiquent quelques-unes :

Ils proposent un essai gratuit (peut-être clonage vocal limité et quelques minutes de génération avec filigrane).
Pour les entreprises, probablement du sur-mesure. Ils proposaient aussi du paiement à l’utilisation pour l’API.
Par exemple, une source indiquait un coût de 0,006 $ par seconde d’audio généré (~0,36 $/min) pour la génération standard, avec des remises sur volume.
Ils peuvent facturer séparément la création de voix (comme des frais par voix si elle est réalisée en haute qualité avec leur aide).
Étant donné qu’ElevenLabs est moins cher, Resemble ne cherche peut-être pas à concurrencer sur le prix d’entrée de gamme mais sur les fonctionnalités et la préparation à l’entreprise (par exemple, ils mettent en avant l’utilisation illimitée sur un plan personnalisé, ou négocient une licence site).
Ils proposaient une option pour simplement acheter une licence du modèle pour une installation sur site, ce qui est probablement coûteux mais donne un contrôle total.
Globalement, probablement plus cher qu’ElevenLabs pour un usage comparable, mais propose des fonctionnalités que certains concurrents n’offrent pas (temps réel, pipelines d’intégration directe, etc., ce qui le justifie pour certains clients).

Points forts :

Boîte à outils complète d’IA vocale : Resemble couvre tous les besoins – TTS, clonage, conversion vocale en temps réel, doublage multilingue, édition audio (remplissage des silences). C’est une solution tout-en-un pour les besoins de synthèse vocale.
Orientation entreprise & personnalisation : Ils offrent beaucoup de flexibilité (options de déploiement, support personnalisé, intégrations sur mesure) ce qui facilite l’adoption par les entreprises.
Clonage de qualité & fidélité émotionnelle : Leurs clones sont de très haute fidélité, et de nombreuses études de cas montrent à quel point ils capturent bien le style et l’émotion resemble.ai resemble.ai. Par exemple, la campagne de la fête des mères avec 354 000 messages personnalisés à 90 % de précision vocale resemble.ai est une preuve solide d’échelle et de qualité.
Capacités en temps réel : Pouvoir faire de la conversion vocale en direct les distingue – peu d’autres le proposent. Cela ouvre des cas d’usage pour des performances ou des diffusions en direct (par exemple, on peut doubler en direct la voix d’un intervenant dans une autre voix en quasi temps réel).
Localisation/langues : Plus de 60 langues et un accent mis sur la conservation de la même voix à travers celles-ci resemble.ai est un gros atout pour la production de contenu mondial.
Éthique & contrôles : Ils se positionnent comme éthiques (consentement requis, etc.). Et le mettent fortement en avant dans leur marketing, ce qui est positif pour les clients ayant des préoccupations de propriété intellectuelle. Ils disposent aussi de technologies de prévention des abus (comme l’obligation de lire une phrase de vérification spécifique, similaire à d’autres).
Études de cas & Expérience : Resemble a été utilisé dans des projets de haut niveau (certains à Hollywood, etc.), ce qui leur donne de la crédibilité. Par exemple, l’exemple sur leur site à propos d’un jeu ayant remporté un Apple Design Award utilisant leur technologie resemble.ai montre la créativité possible (Crayola Adventures avec des voix off dynamiques).
Scalabilité & ROI : Certains clients mentionnent d’énormes gains de contenu (cas Truefan : multiplication par 70 de la création de contenu, impact sur le chiffre d’affaires multiplié par 7 resemble.ai). Cela montre qu’ils peuvent gérer efficacement une production à grande échelle.
Multi-voix & Émotions dans une seule sortie : Ils démontrent comment on peut créer facilement des dialogues ou des voix interactives (comme l’application ABC Mouse qui l’utilise pour des questions-réponses avec les enfants resemble.ai).
Contrôle de la qualité vocale : Ils disposent de fonctionnalités pour garantir la qualité de sortie (comme le mixage d’audio de fond ou le mastering pour une qualité studio), ce que certaines API TTS basiques ne proposent pas.
Croissance continue : Ils publient régulièrement des améliorations (comme récemment les nouvelles “voix IA contextuelles” ou des mises à jour d’algorithmes).

Faiblesses :

Moins facile/abordable pour les amateurs : Comparé à ElevenLabs, Resemble vise davantage les entreprises. L’interface est puissante mais peut-être moins intuitive que celle, ultra-simplifiée, d’Eleven pour les débutants. De plus, le prix peut être un obstacle pour les petits utilisateurs (qui pourraient préférer ElevenLabs).
Un peu moins de notoriété grand public : Bien que largement respecté dans certains milieux, ils n’ont pas la même reconnaissance virale qu’ElevenLabs auprès des créateurs en 2023. Ils sont peut-être perçus davantage comme un service pour professionnels en coulisses.
Qualité vs. ElevenLabs : L’écart n’est pas énorme, mais certains passionnés de voix notent qu’ElevenLabs a peut-être un avantage sur l’émotion ultra-réaliste en anglais, tandis que Resemble est très proche et parfois meilleur sur d’autres aspects (comme le temps réel). La concurrence est serrée, mais la perception compte.
Compromis de focus : Proposer à la fois du TTS et du temps réel signifie peut-être devoir jongler avec l’optimisation des deux, alors qu’ElevenLabs concentre tous ses efforts sur la qualité TTS hors ligne. Si ce n’est pas bien géré, un domaine pourrait légèrement en pâtir (même si pour l’instant ils semblent bien s’en sortir).
Dépendance à la qualité des données d’entraînement : Pour tirer le meilleur de la voix clonée Resemble, il faut idéalement fournir des enregistrements propres et de haute qualité. Si les données d’entrée sont bruyantes ou limitées, la sortie en pâtit. Ils proposent des améliorations pour atténuer cela, mais les lois de la physique s’appliquent toujours.
Préoccupations juridiques sur l’utilisation : Même catégorie de problème – l’éthique du clonage. Ils gèrent bien la question, mais des clients potentiels peuvent encore hésiter en pensant à de futures régulations ou à la perception publique de l’utilisation de voix clonées (crainte d’être étiqueté “deepfake”). Resemble, étant orienté entreprise, gère probablement cela avec des NDA et des autorisations claires, mais cela reste un défi général du marché.
Concurrence et chevauchement : De nombreux nouveaux services sont apparus (certains basés sur des modèles ouverts) proposant un clonage moins cher. Resemble doit se différencier par la qualité et les fonctionnalités. De plus, les grands acteurs du cloud (comme Custom Neural Voice de Microsoft) sont en concurrence directe pour les contrats d’entreprise (surtout depuis que Microsoft possède Nuance).
Contrôle utilisateur : Bien qu’ils disposent de quelques outils d’édition, l’ajustement des éléments subtils de la parole n’est peut-être pas aussi précis qu’un humain pourrait le faire – les créateurs pourraient se retrouver à générer plusieurs versions ou à devoir encore faire un peu de post-production audio pour obtenir exactement ce qu’ils veulent (cela s’applique à toutes les voix IA, cependant).

Mises à jour récentes (2024–2025) :

Resemble a lancé « Resemble AI 3.0 » vers 2024 avec d’importantes améliorations du modèle, en mettant l’accent sur une plus grande gamme émotionnelle et une sortie multilingue améliorée. Ils ont peut-être intégré quelque chose comme VALL-E ou des capacités zero-shot améliorées pour réduire la quantité de données nécessaires au clonage.
Ils ont élargi le nombre de langues Localize de peut-être 40 à 62, et ont amélioré la précision de la traduction afin que l’intonation de l’original soit conservée (peut-être en alignant la traduction du texte avec les indices de style vocal).
Les latences de conversion vocale en temps réel ont encore été réduites – peut-être maintenant à moins d’une seconde pour une réponse.
Ils ont introduit une fonctionnalité de contrôle du style par l’exemple – par exemple, vous fournissez un échantillon de l’émotion ou du contexte cible et le TTS imitera ce style. Cela aide lorsque vous souhaitez qu’une voix sonne, par exemple, enthousiaste ou triste sur une ligne particulière ; vous fournissez un extrait de référence avec ce ton depuis n’importe où (peut-être à partir des données du locuteur original ou même d’une autre voix) pour guider la synthèse.
Peut-être ont-ils intégré un LLM à petite échelle pour aider à des tâches comme la prédiction de l’intonation (par exemple, déterminer automatiquement où mettre l’accent ou comment lire émotionnellement une phrase selon le contenu).
Amélioration de la plateforme développeur : par exemple, une API plus fluide pour générer de nombreux extraits vocaux en parallèle, websockets pour le TTS en streaming temps réel, etc.
Côté sécurité : ils ont déployé une API d’authentification vocale capable de vérifier si un audio donné a été généré par Resemble ou si quelqu’un tente de cloner une voix qui ne lui appartient pas (grâce à un filigrane interne ou une détection de signature vocale).
Ils ont obtenu de grands partenariats – par exemple, peut-être un grand studio de doublage ou un partenariat avec des entreprises de médias pour la localisation de contenu. Le cas Age of Learning (ABC Mouse) en est un exemple, mais d’autres pourraient suivre.
Ils ont probablement développé leur place de marché de talents vocaux : peut-être en nouant des relations avec des comédiens de doublage pour créer des « skins » vocaux sous licence que d’autres peuvent payer pour utiliser (monétisation éthique des voix).
La R&D continue de Resemble les maintient parmi les meilleurs services de clonage vocal en 2025 avec une clientèle d’entreprise solide.

Site officiel : Plateforme de clonage vocal Resemble AI aibase.com resemble.ai (site officiel décrivant leurs capacités de voix personnalisée et de conversion vocale en temps réel).

Sources :

Google Cloud Text-to-Speech – « Plus de 380 voix dans plus de 50 langues et variantes. » (Documentation Google Cloud cloud.google.com】
Google Cloud Speech-to-Text – Haute précision, prise en charge de plus de 120 langues, transcription en temps réel. (Blog Krisp krisp.ai】
Microsoft Azure Neural TTS – « Prend en charge 140 langues/variantes avec 400 voix. » (Microsoft TechCommunity techcommunity.microsoft.com】
Microsoft Azure STT – STT adapté aux entreprises avec personnalisation et sécurité pour plus de 75 langues. (Blog Telnyx telnyx.com telnyx.com】
Amazon Polly – « Amazon Polly propose plus de 100 voix dans plus de 40 langues… des voix génératives émotionnellement engageantes. » (AWS What’s New aws.amazon.com aws.amazon.com】
Amazon Transcribe – Modèle ASR de nouvelle génération avec plus de 100 langues, diarisation des locuteurs, temps réel et traitement par lot. (Aperçu AWS aws.amazon.com aws.amazon.com】
IBM Watson STT – « Modèles personnalisables pour la terminologie spécifique à l’industrie, forte sécurité des données ; utilisé dans la santé/le juridique. » (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
Nuance Dragon – « Dragon Medical offre une transcription très précise de la terminologie médicale complexe ; flexible sur site ou dans le cloud. » (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
OpenAI Whisper – Modèle open source entraîné sur 680k heures, « prend en charge 99 langues », avec une précision proche de l’état de l’art sur de nombreuses langues. (Zilliz Glossary zilliz.com zilliz.com】
OpenAI Whisper API – « 0,006 $ par minute » pour Whisper-large via OpenAI, permettant une transcription de haute qualité à faible coût pour les développeurs deepgram.com】.
Deepgram Nova-2 – « 30 % de WER en moins que les concurrents ; STT anglais le plus précis (WER médian 8,4 % contre 13,2 % pour Whisper). » (Deepgram Benchmarks deepgram.com deepgram.com】
Deepgram Customization – Permet l’entraînement de modèles personnalisés à un jargon spécifique et un gain de précision de plus de 18 % par rapport au modèle précédent. (Gladia blog via Deepgram gladia.io deepgram.com】
Speechmatics Accuracy & Bias – « A enregistré une précision de 91,8 % sur les voix d’enfants contre 83,4 % pour Google ; réduction de 45 % des erreurs sur les voix afro-américaines. » (Speechmatics Press speechmatics.com speechmatics.com】
Speechmatics Flow (2024) – ASR en temps réel + LLM + TTS pour assistants vocaux ; 50 langues prises en charge avec des accents variés. (audioXpress audioxpress.com audioxpress.com】
ElevenLabs Voice AI – « Plus de 300 voix, ultra-réalistes avec variation émotionnelle ; clonage de voix disponible (5 min d’audio → nouvelle voix). » (Zapier Review zapier.com zapier.com】
ElevenLabs Tarification – 10 min/mois gratuit, forfaits payants à partir de 5 $/mois pour 30 min avec clonage & usage commercial. (Zapier zapier.com zapier.com】
ElevenLabs Multilingue – Une voix parle plus de 30 langues ; le modèle expressif v3 peut chuchoter, crier, voire chanter. (ElevenLabs Blog elevenlabs.io elevenlabs.io】
Resemble AI Voice Cloning – « Générez de la parole dans votre voix clonée dans 62 langues ; conversion voix-à-voix en temps réel. » (Resemble AI resemble.ai resemble.ai】
Resemble Étude de cas – Campagne Truefan : 354k messages vidéo personnalisés avec des voix de célébrités clonées par IA à 90 % de ressemblance, ROI ×7 resemble.ai】, *ABC Mouse a utilisé Resemble pour une application interactive pour enfants avec questions/réponses vocales en temps réel resemble.ai】.

Capture des émotions et transfert de style dans les voix clonées ; capacité à corriger l’audio existant (“Resemble Fill”).

resemble.ai

Top 10 des technologies vocales et de synthèse vocale dominantes en 2025 (TTS, STT, clonage vocal)

Introduction

Tableau comparatif récapitulatif

1. Google Cloud Speech AI (TTS & STT) – Google

2. Microsoft Azure Speech Service (TTS, STT, clonage de voix) – Microsoft

3. Amazon AWS Voice AI – Amazon Polly (TTS) & Amazon Transcribe (STT)

4. Services vocaux IBM Watson (TTS & STT) – IBM

5. Nuance Dragon (Reconnaissance vocale & dictée vocale) – Nuance (Microsoft)

6. OpenAI Whisper (Modèle de reconnaissance vocale & API) – OpenAI

7. Deepgram (API & Plateforme Speech-to-Text) – Deepgram

8. Speechmatics (Moteur STT tout contexte) – Speechmatics Ltd.

9. ElevenLabs (Plateforme de génération et clonage de voix) – ElevenLabs

10. Resemble AI (Clonage de voix & Plateforme TTS personnalisée) – Resemble AI

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