Aperçu des leaders en matière de précision en 2025

Meilleurs Performers

• Whisper Large-v3 : Exactitude de mots de 97,9 % (référence MLPerf)
• Deepgram Nova-3 : Exactitude moyenne de 96 %
• 95-99 % dans des conditions optimales
• 69+ langues, vocabulaire spécifique à l’industrie

Indicateurs clés :

• Meilleur WER : 5,63 % (Canary Qwen 2.5B)
• Modèles Edge : 8,18 % WER (Granite-Speech)
• Précision typique de 82 à 94 %
• Audio propre 93-99 % atteignable

Comprendre le taux d’erreur de mots (WER)

Qu’est-ce que le WER ?

Le Taux d’Erreur de Mots (WER) est la mesure standard de l’industrie pour évaluer la précision d’une transcription. Il calcule le nombre minimum de modifications au niveau des mots (substitutions, suppressions et insertions) nécessaires pour transformer la transcription en texte de référence.

WER = (Substitutions + Suppressions + Insertions) / Nombre total de mots

WER vs Exactitude

5%WER = 95 % de précision (excellent)
10%WER = 90 % de précision (bon)
15%WER = 85 % de précision (acceptable)
20%+WER = 80 % ou moins (doit être amélioré)

Référentiels de précision de transcription 2025

Outil	Audio propre	Réunion en situation réelle	Environnement bruyant	Plage de WER	Langues
OpenAI Whisper Large-v3	97.9%	88-93%	74-83%	2.1-8.1%	99+
Deepgram Nova-3	98%	94%	83%	4.8-7%	36+
Otter.ai	92-94%	82-85%	71-78%	6-29%	Anglais uniquement
Fireflies.ai	94%+	88-92%	80-85%	6-12%	69+
Distil-Whisper	96%	85-90%	75-82%	14.9%	99+
Sonix	95-99%	89.6%	82%	5-10%	49+
Canari Qwen 2,5B	94.4%	88%	78%	5.63%	Multi
Granite-Speech-3.3	91.8%	85%	75%	8.18%	Multi

Benchmarks MLPerf 2025, Interspeech 2023/2025, Hugging Face Open ASR Leaderboard, rapports de tests indépendants.

Précision par cas d’utilisation

Médical et juridique (enjeux élevés)

• Précision requise : 97 % ou révision humaine
• Meilleure performance : Whisper : 96,8 % médical, 97,3 % juridique
• 94,2 % de conférences médicales
• Utiliser avec vérification humaine pour conformité

Intégration des ventes et du CRM

• Précision requise : 85-90 % généralement suffisant
• Meilleure performance : Fireflies avec automatisation CRM
• Fonctionnalités clés : Éléments d’action, analyse de sentiment
• Privilégiez les intégrations plutôt que la précision brute

Collaboration d'équipe

• Précision requise : 80-85 % pour les comptes rendus de réunion
• Meilleure performance : Otter.ai avec édition en temps réel
• Fonctionnalités clés : Collaboration en temps réel, partage
• Choisissez des outils avec des flux de correction faciles

Réunions multilingues

• Baisse de précision de 15 à 20 % pour les locuteurs non natifs
• Meilleure performance : Whisper pour la couverture linguistique
• Plus de 69 langues avec vocabulaire personnalisé
• Otter ne prend en charge que l’anglais

Comment la précision est testée

Référentiels standard

1 Enregistrements de livres audio propres, référence absolue pour la reconnaissance vocale
2Corpus AMI : Véritables enregistrements de réunions avec plusieurs intervenants
3 Benchmark ML standard de l’industrie (mise à jour 2025)
4 Référentiels de recherche académique

Facteurs de test en conditions réelles

AQualité audio Compression, débit binaire, fréquence d’échantillonnage
BCaractéristiques de l’intervenant : Accent, vitesse, chevauchement
C Bruit de fond, écho, réverbération
D Termes techniques, noms propres, nombres

Allégations marketing vs réalité

De nombreux outils revendiquent une précision de 95 à 99 %, mais cela ne s’applique généralement qu’à des conditions optimales : un seul locuteur natif anglophone, un microphone professionnel, un environnement de studio silencieux. Dans les réunions réelles, la précision est généralement inférieure de 15 à 20 %. Des tests indépendants ont montré que la promesse de 99 % de Sonix se traduisait par 89,6 % dans les tests réels.

Ce qui affecte la précision de la transcription

Facteurs qui nuisent à la précision

• Chevauchement de plusieurs locuteurs : -25-40%
• Mauvais microphone : -15-25%
• Jargon technique -15-25%
• Bruit de fond : -8-12 % par 10 dB
• Locuteurs non natifs : -15-20%
• -30-50%

Boosters de précision

• Micro-casque : +20 % par rapport au micro d’ordinateur portable
• Prononciation claire : +10-15%
• Environnement calme : +15-20%
• Rythme optimal : 140-180 mots/minute
• Vocabulaire personnalisé : +5-15%
• Locuteur natif : +15-20%

Compromis entre modèles

• Whisper Large-v3 : Meilleure précision, le plus lent
• Whisper Turbo : 6x plus rapide, -1 à -2 % de précision
• 6x plus rapide, -1 % de précision
• Modèles Edge : Précision variable en temps réel
• APIs cloud : Optimisé pour la latence

Nos recommandations

Meilleure précision globale

OpenAI Whisper Large-v3

Exactitude de 97,9 % des mots sur le benchmark MLPerf. Idéal pour les développeurs capables d’auto-héberger ou d’utiliser une API.

0,006 $/minute via API

Idéal pour : Utilisateurs techniques, traitement à haut volume

Nécessite une configuration de développement (5 000 $ à 15 000 $)

Idéal pour les réunions d’affaires

Fireflies.ai

Excellente précision avec l’intégration CRM, l’analyse de sentiment et l’extraction des éléments d’action.

Forfait gratuit disponible, Pro à partir de 10 $/mois

Idéal pour : Équipes commerciales, réunions d'affaires

En savoir plus →

Idéal pour la collaboration

Otter.ai

Transcription en temps réel avec édition en direct et fonctionnalités de collaboration en équipe.

600 minutes gratuites/mois

Idéal pour : Équipes, partage de notes