L'efficience à grande échelle :
le Speech-to-Text industriel
Transcription en temps réel (streaming) ou par lots (batch) optimisée pour les environnements acoustiques complexes, propulsée par des modèles compressés et souverains.
Le point de blocage : volumes audio massifs et dépendance aux API
Le passage à l'échelle de la transcription audio via les API cloud traditionnelles se heurte rapidement à un mur financier. En parallèle, faire transiter des enregistrements sensibles ou des flux juridiques par des réseaux tiers engendre des risques majeurs de conformité. Les organisations ont besoin d'un modèle performant garantissant un confinement absolu des données.
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7,48% de WER (français) : une précision compétitive validée sur les standards du marché (Common Voice 24).
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Vitesse 70x supérieure au temps réel : conçu pour traiter des fichiers audio massifs ou des flux en direct à des vitesses d'exécution inédites.
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TCO structurel optimisé : une réduction radicale à moins de 1 milliard de paramètres pour minimiser la puissance de calcul requise.
Q&A
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