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Quand l’ambition rencontre la réalité technologique
Tous les projets basés sur l’intelligence artificielle ne se terminent pas par un succès spectaculaire. Parfois, la plus grande valeur réside dans ce que nous apprenons en chemin. Ce fut le cas avec notre idée de podcast « AI in Production » et sa distribution multilingue grâce à des outils de traduction et de clonage de voix basés sur l’IA.
Ce n’est pas l’histoire d’une mise en œuvre parfaite. Il s’agit d’une étude de cas d’une expérimentation de traduction de podcast à l’aide de l’intelligence artificielle générative, où la technologie a montré à la fois un potentiel énorme et des limites bien réelles.
Le problème : dans quelle langue enregistrer un podcast technologique ?
L’idée était simple. Nous voulions créer un podcast technologique consacré à l’implémentation de l’IA dans les entreprises. L’étape suivante, tout à fait naturelle, consistait à inviter des intervenants avec lesquels nous avions déjà collaboré sur différents projets. Cependant, un problème est rapidement apparu, très courant dans les projets internationaux : nos invités communiquent dans différentes langues.
Choisir une seule langue aurait limité la liberté de conversation. Nous tenions à ce que nos invités se sentent à l’aise et puissent partager librement leurs expériences, sans barrière linguistique. C’est ainsi qu’est née l’idée d’enregistrer le podcast dans la langue la plus confortable pour l’invité, puis de le traduire à l’aide de l’IA dans trois autres langues. L’objectif était d’obtenir des contenus en polonais, en anglais, en allemand et en français.
La version anglaise devait être publiée sur YouTube comme version principale, car l’anglais reste la langue la plus universelle dans le domaine des technologies. La plateforme permet en outre de générer des sous-titres en temps réel dans plus de 165 langues, ce qui améliore encore l’accessibilité du contenu pour un public international.
Choix de l’outil : ElevenLabs
Pour réaliser ce projet, nous avons utilisé une plateforme de gestion de la voix et de l’audio basée sur l’IA, qui permet la transcription automatique, la traduction ainsi que la génération de voix synthétiques dans la langue choisie. Dans la version gratuite, les possibilités étaient toutefois très limitées. Il était possible de traduire au maximum deux minutes de contenu, sans option d’édition, et le nombre de crédits disponibles était trop faible pour travailler réellement sur un épisode complet de podcast.
L’achat du forfait Pro a donné accès au mode « Studio », qui permettait d’éditer le contenu en temps réel. Le système générait automatiquement la transcription de l’enregistrement et la traduisait dans une langue cible définie à l’avance. Fait important, il était possible d’apporter des corrections manuelles aussi bien dans la version originale que dans la version traduite. L’outil séparait correctement les interventions des différents interlocuteurs, à condition que le nombre de participants à l’enregistrement ait été défini au préalable. Le simple téléversement du fichier dans le studio était relativement coûteux en crédits, mais toutes les ressources payées pouvaient ensuite être utilisées durant le processus d’édition.
Où sont apparus les véritables problèmes ?
Le plus grand défi s’est révélé être la qualité de la traduction dans le contexte d’une conversation naturelle. Le podcast est un format spontané. Les personnes répètent des mots, se corrigent ou changent de sujet au milieu d’une phrase. Le modèle linguistique ne parvenait pas toujours à gérer cette dynamique. Certaines traductions étaient illogiques et certains passages nécessitaient des corrections manuelles afin de préserver le sens de la déclaration.
Un défi encore plus important concernait la voix générée par le modèle. Le service de doublage appliquait automatiquement le voice cloning, mais il était également possible de créer ses propres modèles vocaux à partir d’enregistrements fournis. Dans notre cas, les quatre premiers épisodes avaient été enregistrés en polonais. Le modèle était donc principalement entraîné sur du matériel en polonais, puis devait ensuite traiter des textes en anglais ou en allemand. Nous avons donc décidé de créer des modèles vocaux supplémentaires à partir d’enregistrements de notre invité en anglais et en allemand.
Le résultat a été mitigé. La version allemande s’est avérée la meilleure, mais elle restait encore en dessous de nos attentes. La voix différait de l’original, la tonalité variait et l’accent manquait de cohérence. Il arrivait que la même personne semble être deux personnes différentes selon les fragments. Par moments, la voix devenait synthétique, dépourvue de timbre naturel et d’émotion ; à d’autres moments, elle était trop rapide ou modulée de manière artificielle. Comme une même phrase n’a pas la même longueur selon la langue, le modèle tentait parfois de « combler » ces différences par des combinaisons de sons étranges et illogiques. Il était possible de régénérer une réplique spécifique, mais le résultat restait imprévisible. Une nouvelle version se révélait rarement meilleure.
L’outil proposait trois curseurs pour ajuster les paramètres de la voix : le style, la similarité et la fluidité. En pratique, modifier ces paramètres ressemblait souvent à une sorte de roulette. Augmenter le style entraînait une intonation peu naturelle et un ton de voix plus élevé. La similarité n’augmentait pas toujours lorsque la valeur du curseur était relevée. Les dialogues pouvaient soudainement devenir plus silencieux ou plus forts, sans raison apparente.
C’est à ce moment-là que nous avons dû nous poser la question suivante : la technologie est-elle déjà suffisamment mature pour permettre une diffusion pleinement professionnelle d’un podcast dans plusieurs langues ?
Éthique et consentement pour l’utilisation de la voix par l’IA
Dans les projets basés sur le clonage de voix, le consentement de l’interlocuteur est essentiel. Si une personne ne donnait pas son accord pour l’utilisation de l’IA afin de modifier sa voix, nous respections pleinement cette décision. L’image et le confort de nos invités sont pour nous plus importants que toute expérimentation technologique.
Dans ces situations, nous utilisions des sous-titres traditionnels. Sur YouTube et Spotify, la version originale était publiée avec des sous-titres générés automatiquement, tandis que sur notre site web nous mettions à disposition des sous-titres dans trois langues supplémentaires. Chaque épisode traduit à l’aide de l’IA était clairement marqué par le symbole « AI Voice », et l’utilisation de l’intelligence artificielle était explicitement indiquée. Pour nous, la transparence était tout aussi importante que l’innovation.
Est-il utile de traduire un podcast à l’aide de l’IA ?
La réponse n’est pas totalement évidente, mais elle est la suivante : oui, à condition d’avoir des attentes réalistes. La traduction automatique d’un podcast et la génération d’un doublage multilingue représentent une opportunité considérable pour développer la portée du contenu et toucher un public international sans devoir réenregistrer le matériel.
Il faut toutefois accepter que le résultat ne soit pas parfait et qu’une partie des auditeurs remarque une intonation peu naturelle ou de petites erreurs linguistiques.
Plus ces solutions sont utilisées, plus le modèle reçoit de données d’entraînement, et la qualité s’améliore progressivement. Les plateformes de gestion de la voix et d’édition audio proposent également des fonctionnalités supplémentaires capables d’améliorer significativement la qualité de l’enregistrement final. C’est pourquoi il vaut la peine de tester, d’expérimenter et d’itérer.
Découvrez le podcast « AI in Production » et voyez l’IA en action
Notre podcast s’adresse aux spécialistes des technologies, aux leaders du monde des affaires ainsi qu’à toutes les personnes qui souhaitent comprendre comment l’intelligence artificielle fonctionne dans de vrais projets et dans des situations réelles. Ce sont des conversations sur les implémentations, les défis et les expériences pratiques – sans discours marketing, mais avec des connaissances concrètes et des exemples tirés du marché.
Nous vous encourageons à découvrir par vous-même les résultats de notre travail. Écoutez les enregistrements originaux ainsi que les versions traduites à l’aide de l’IA et évaluez dans quelle mesure la technologie est aujourd’hui prête pour une production professionnelle de podcasts en plusieurs langues. Si vous vous intéressez au développement pratique de l’IA, ce podcast est fait pour vous.
