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title: "Transcription vidéo automatique"
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slug: transcription-video
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type: projet
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source: manual
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domains: [ia, devops]
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tags: [ollama, openwebui, ovh, transcription, multimedia]
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aliases:
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- transcription vidéo
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- transcription automatique
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- transcription auto
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- speech to text
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- sous-titres automatiques
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- résumé de vidéo
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- pipeline transcription
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answers:
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- "Comment transcrit-il des vidéos automatiquement ?"
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- "Parle-moi du projet de transcription vidéo."
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- "Quel pipeline utilise-t-il pour la transcription ?"
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- "A-t-il testé OVHcloud AI Endpoints ?"
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priority: 6
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linked:
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- "[[MOC-Projets]]"
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- "[[MOC-Ia]]"
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related:
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- "[[ia]]"
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- "[[newsletter-ia]]"
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- "[[grasbot]]"
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updated: 2026-04-23
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visibility: public
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# Transcription vidéo automatique
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> [!info] Rôle de cette note
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> Fiche **projet** *Transcription vidéo*, exposée sur le site en
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> `realisation-ia` rattachée à la compétence [[ia]]. Montre la maîtrise
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> d'un pipeline **multimédia** (décodage → segmentation → transcription →
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> post-processing) et la capacité à **comparer** des fournisseurs de
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> modèles (OVHcloud AI Endpoints vs modèles locaux Ollama).
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## Contexte
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Pouvoir **transcrire automatiquement** une vidéo longue (conférence,
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tutoriel, cours), **segmenter les moments clés**, et **post-traiter** le
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résultat pour obtenir un document éditable directement utilisable.
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Exploration en **sept parties**, de l'intégration d'OVHcloud dans
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Open WebUI jusqu'au calcul fin des **intervalles d'images** selon le mode
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retenu.
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## Pipeline
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### 1. Préparation
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- Intégration d'**OVHcloud AI Endpoints** dans **Open WebUI** comme
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fournisseur complémentaire aux modèles locaux Ollama.
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- Mise en place d'une pipeline vidéo sur la **VM dédiée** (calculs,
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décodage, extraction audio).
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### 2. Traitement vidéo
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- Extraction de l'**audio** de la vidéo source.
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- **Segmentation temporelle** avec calcul d'intervalles d'images adaptés
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au mode choisi (transcription pure, analyse d'images-clés, ou les deux).
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- **Transcription** par modèle *speech-to-text*.
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### 3. Post-processing
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- Nettoyage des hésitations, **reformulation légère** par LLM local.
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- **Structuration en chapitres** avec timestamps.
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- Export au format exploitable.
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### 4. Analyse et corrections
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Phase d'analyse des résultats sur des vidéos tests, qui a permis
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d'identifier une liste de correctifs (**segmentation**, **gestion des
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silences**, **précision des timestamps**) **avant** d'industrialiser le
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workflow — démarche itérative et mesurée.
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## Ce que ce projet démontre
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- Maîtrise d'un **pipeline multimédia complet** (décodage, segmentation,
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transcription, post-processing).
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- Capacité à **comparer** des fournisseurs de modèles (**OVHcloud** vs
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**Ollama local**) et à choisir selon le contexte.
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- Intégration de plusieurs briques (**Open WebUI**, scripts Python,
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modèles distants + locaux) dans un workflow cohérent.
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- **Démarche itérative** : identification des régressions **avant** la mise
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en production.
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## Liens
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- [[MOC-Projets]] — hub projets
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- [[MOC-Ia]] — hub domaine *ia*
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- [[ia]] — compétence IA (fiche)
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- [[newsletter-ia]] — autre réalisation IA orchestrée (Listmonk + Directus + Ollama)
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|
- [[grasbot]] — réalisation IA : assistant du portfolio
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