Diarisation des locuteurs — Identifier qui a dit quoi dans un enregistrement audio
Definition
La diarisation des locuteurs est le processus automatique qui consiste à segmenter un enregistrement audio en portions étiquetées par identité de locuteur. Elle répond à la question « qui a parlé quand ? » sans nécessiter de connaissance préalable des voix des participants. Dans le domaine de l'intelligence de réunion, la diarisation transforme un flux audio monolithique en une transcription structurée et attribuée par locuteur, permettant une analyse individuelle.
Pourquoi c'est important
Sans diarisation, une transcription n'est qu'un bloc de texte. Avec elle, chaque prise de parole est associée à une personne précise, ce qui ouvre la voie à des analyses approfondies : qui a dominé la conversation, qui a soulevé l'objection clé, quel locuteur a vu son engagement évoluer au fil du temps. Une attribution précise est le socle sur lequel repose toute intelligence de réunion avancée — résumés, analyse comportementale et insights par locuteur dépendent tous d'une identification correcte du « qui ».
Erreurs courantes
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Outils utilisant diarisation des locuteurs
La plupart des outils d'intelligence de réunion intègrent une forme de diarisation, du regroupement vocal de base (Otter.ai, Fireflies.ai) à l'attribution de niveau entreprise (Gong). auraScribe adopte une approche distinctive avec son architecture en 2 passes — diarisation acoustique en passe 1, puis identification textuelle en passe 1.5 — et ajoute une étape de vérification humaine où les utilisateurs corrigent les attributions avant le début de l'analyse comportementale.