Vocabulaire métier en transcription : noms et sigles

Un outil de transcription se trompe surtout sur ce qu'il ne connaît pas : un nom de famille rare, un sigle interne, un nom de produit ou de lieu. Une liste de termes lui donne les formes attendues. Cette page explique les trois mécanismes décrits par les pages officielles lues le 15/11/2026, puis une méthode pour préparer et tester sa propre liste.

Trois mécanismes selon l'outil

• le prompt initial de Whisper : un texte donné au modèle avant l'audio ;
• le vocabulaire personnalisé d'un service en ligne, comme Amazon Transcribe ;
• le biais de contexte de Voxtral : une liste de termes lue en même temps que l'audio.

Ce ne sont pas les mêmes outils, ni les mêmes réglages. Une liste préparée pour l'un ne se branche pas telle quelle sur l'autre.

Whisper : le prompt initial, pas à pas

La commande de base est whisper entretien.mp3 --language French. L'option --initial_prompt ajoute un texte. Le code de Whisper indique que ce texte est transformé en jetons puis ajouté à la première fenêtre de l'audio, c'est-à-dire aux premiers instants du fichier.

Conséquence : le prompt aide le début de la transcription. Sur un long fichier, il ne s'applique pas à toute la suite, sauf si l'option carry_initial_prompt, un paramètre de la fonction de transcription dans le code, est activée. Ce réglage n'est pas le même que l'option en ligne de commande : il faut le vérifier dans la version installée.

Pour écrire le prompt, mettez les termes dans une phrase naturelle, en respectant la casse et l'orthographe attendues. Un exemple fictif, pour illustrer la forme : « Entretien avec Mme Dupuy-Larrieu, chargée de mission, au sujet du sigle CRM et de la commune de Mauléon. »

Ne mettez dans le prompt que des termes utiles. Un texte trop long n'améliore pas forcément la transcription, et il rend la relecture plus difficile.

Amazon Transcribe : le vocabulaire personnalisé

La documentation d'Amazon décrit ce type de liste pour les noms de marque, les sigles, les noms propres et les mots mal rendus. Ses règles, relevées le 15/11/2026 :

• 100 fichiers de vocabulaire maximum par compte AWS ;
• 50 Ko maximum par fichier ;
• 256 caractères maximum par entrée ;
• le vocabulaire doit être créé dans la même région que la transcription ;
• un fichier en texte (.txt) pour l'API, en texte ou en CSV pour la console.

Les listes sous forme de simples mots sont en cours de retrait : Amazon recommande le format en tableau, qui permet de préciser comment le mot s'écrit à l'écran (colonnes Phrase et DisplayAs). Seuls les caractères de l'alphabet de la langue choisie sont acceptés.

Amazon indique aussi un test : dans la console, activez le vocabulaire personnalisé en transcription en temps réel, lancez le flux et prononcez quelques termes pour voir s'ils s'affichent correctement.

Voxtral : une liste de termes et une place limitée

La documentation de Mistral cite un vocabulaire personnalisé (« context biasing ») parmi les fonctions de Voxtral Mini Transcribe 3. Elle précise une limite : une fenêtre de 65 536 jetons, partagée entre l'audio et la liste. Plus la liste est longue, moins il reste de place pour l'audio. La documentation ne donne pas de nombre maximum de termes.

Pour les modèles de Mistral, voir Voxtral de Mistral.

Les options payantes

Plusieurs fournisseurs facturent la liste de termes en plus de la transcription. Les montants sont dans API de transcription : les prix. Vérifiez le tarif avant d'activer l'option sur un gros volume.

Préparer la liste en cinq étapes

1. Ramasser les termes. Relisez une transcription brute de vingt minutes et notez chaque nom propre, sigle, nom de lieu ou de produit mal écrit.
2. Trier. Gardez les termes qui reviennent souvent. Écrivez la forme exacte attendue, avec les majuscules, les tirets et les accents.
3. Ne rien mettre de personnel. Évitez les noms de clients, de candidats ou de patients. La documentation d'Amazon demande de ne pas entrer de données personnelles dans un vocabulaire ; voir transcription audio et RGPD.
4. Tester avant. Transcrivez cinq minutes d'audio sans liste et comptez les termes faux.
5. Tester après. Relancez sur le même extrait, avec la liste. Comparez le nombre de termes justes. Gardez la liste si le gain est net, sinon retirez les termes qui n'aident pas.

Pour mesurer proprement, avec un même texte de référence et la même règle de ponctuation, lisez taux d'erreur de mots. Refaites la liste pour chaque nouveau sujet : un entretien sur la santé et un chantier de bâtiment n'ont pas les mêmes mots.