L’innovation Authôt sur la ponctuation automatique : vers une meilleure lisibilité des transcriptions

Chez Authôt, nous développons depuis 2013 des solutions françaises de transcription et de sous-titrage automatique. Notre ambition est claire : offrir aux professionnels des outils de qualité, fiables, souverains et sécurisés, tout en associant l’intelligence artificielle à l’expertise humaine.

La transcription automatique de la parole (ASR – Automatic Speech Recognition) a connu des avancées considérables au cours de la dernière décennie. Aujourd’hui, les modèles atteignent un haut niveau de précision pour la reconnaissance lexicale — c’est-à-dire la conversion d’un signal audio en mots. En revanche, un défi persiste : la ponctuation automatique.

La ponctuation : un défi sous-estimé en reconnaissance vocale

La relecture et la correction de la ponctuation d’une transcription peuvent devenir extrêmement chronophages pour les professionnels, au même titre que la correction orthographique ou grammaticale. De plus, un texte sans ponctuation est difficile à lire, à comprendre et à exploiter.

Contrairement à l’orthographe ou à la segmentation en mots, la ponctuation ne se déduit pas directement du signal acoustique. Elle relève davantage de l’analyse syntaxique et prosodique (la manière dont on parle) :

• Un silence peut marquer une pause, mais pas toujours une fin de phrase.
• L’intonation joue un rôle, mais varie fortement selon les locuteurs.
• Le contexte sémantique est déterminant pour décider entre une virgule, un point ou une absence de ponctuation.

Ainsi, de nombreux systèmes d’ASR privilégient encore la transcription brute, laissant la ponctuation à la charge d’une relecture manuelle. Or, pour les professionnels, cette étape chronophage représente une part importante du temps de post-édition.

Une collaboration scientifique fondatrice

Dès 2017, Authôt s’est intéressé à ce problème en collaborant avec l’Université de Toulouse dans le cadre d’un programme de recherche. L’objectif était d’explorer les méthodes d’insertion automatique de la ponctuation à partir d’un flux de transcription brute.

Les pistes étudiées incluent notamment :

• L’utilisation de modèles statistiques séquentiels (type CRF ou HMM) pour insérer la ponctuation en fonction du contexte lexical.
• L’exploitation de la prosodie issue du signal audio (longueur des pauses, variations mélodiques).
• L’évaluation de métriques spécifiques, comme la précision et le rappel de la ponctuation plutôt que le simple WER (Word Error Rate).

Ces recherches ont ouvert la voie à une réflexion plus large menée par notre équipe R&D interne.

Un correcteur automatique de ponctuation souverain

À la suite de ces travaux, Authôt a développé un correcteur de ponctuation automatique propriétaire. Contrairement aux approches génératives lourdes, notre modèle repose sur une architecture non générative, optimisée pour :

• La rapidité d’exécution : le modèle fonctionne intégralement sur serveurs CPU, évitant le recours à des GPU énergivores (serveurs utilisés pour les IA génératives).
• L’efficacité énergétique : une consommation réduite de ressources, en cohérence avec les enjeux actuels de sobriété numérique.
• La robustesse : un apprentissage basé sur des corpus variés en français, intégrant des contextes oraux réels (conférences, interviews, réunions).
• L’intégration fluide : le correcteur s’ajoute en aval du moteur ASR pour produire un texte ponctué de manière quasi instantanée.

Contrairement à certains systèmes récents qui s’appuient sur des IA génératives (comme les grands modèles de langage), notre approche se distingue par sa spécialisation. Les modèles génératifs ont tendance à réécrire, reformuler voire halluciner du contenu, ce qui peut altérer la fidélité de la transcription. 

Chez Authôt, nous avons fait le choix d’une méthode dédiée à la ponctuation seule : notre correcteur n’altère pas le texte d’origine, il se limite à ajouter les signes manquants et corriger les oublis. Cette approche garantit à la fois la conservation intégrale du discours initial et une lisibilité optimale.

Disponible directement depuis l’éditeur de texte avancé de Authôt APP, vous pouvez également retrouver ce correcteur en libre accès sur le site internet : en cliquant ici.

Si vous souhaitez systématiser l’amélioration de la ponctuation de vos textes, l’usage en API sera utile, alors Contactez nous !  

Méthodologie : comment notre modèle apprend la ponctuation ?

Le système repose sur une approche supervisée, où de grandes quantités de transcriptions alignées avec leur version ponctuée servent de données d’entraînement.

Chaque séquence de mots est analysée en tenant compte de son contexte gauche et droit. Le modèle prédit la présence ou non d’un signe de ponctuation, et s’il est nécessaire, choisit entre plusieurs classes (point, virgule, point d’interrogation, etc.).Des heuristiques supplémentaires, notamment basées sur la capitalisation et la longueur des segments, renforcent la cohérence finale. 

Cela signifie qu’en plus de l’algorithme principal, on applique des règles pratiques pour améliorer le résultat. 

 ⮕ Capitalisation : si un mot commence par une majuscule, cela peut indiquer le début d’une nouvelle phrase ou un nom propre.

 ⮕ Longueur des segments : on vérifie que les phrases ou morceaux de texte ne sont pas trop courts (par exemple un seul mot isolé) ni trop longs (des phrases interminables), pour que le texte paraisse plus naturel et lisible.

Cette approche hybride (statistique + heuristique) permet d’obtenir une ponctuation fluide, adaptée à la langue parlée française, où les phrases ne suivent pas toujours la structure syntaxique écrite classique. Cela harmonise le texte produit automatiquement, pour qu’il ressemble davantage à une transcription « humaine ».

Résultats et perspectives

En conditions réelles, le correcteur réduit de façon significative le temps de relecture humaine. Des évaluations internes montrent une augmentation notable du taux de lisibilité immédiate des transcriptions, facilitant aussi bien la production de comptes rendus que la création de sous-titres.

Au-delà des performances actuelles, plusieurs perspectives de recherche s’ouvrent :

• L’intégration de signaux prosodiques plus fins pour affiner la détection des fins de phrases. S'appuyer sur des indices sonores subtils de la voix (comme de la musique) pour que la segmentation en phrases soit plus naturelle et plus fidèle à la manière dont les gens parlent.
• L’extension à des signes de ponctuation avancés (deux-points, parenthèses, guillemets).
• L’adaptation multilingue, avec des ajustements spécifiques à chaque langue.

Une étape supplémentaire dans la souveraineté technologique

En développant ce correcteur en interne, Authôt renforce son engagement pour une technologie française, souveraine et conforme au RGPD. Cette innovation illustre notre volonté de combiner rigueur scientifique, efficacité technologique et utilité concrète pour les professionnels.

Nous restons à l’écoute de nos utilisateurs en quête de perfectionnement technologique !