L'éducation

BERT ou RoBERTa : quel modèle est le plus adapté à l'analyse de la parole transcrite ?

par David Nguyen 11 min lecture
Dans cet article

Vous êtes-vous déjà demandé ce qui se passe réellement en coulisses lorsque vous publiez un enregistrement sur votre transcription automatisée plateforme ? Les systèmes modernes de reconnaissance vocale peuvent intégrer plusieurs composants d'IA : la reconnaissance vocale automatique convertit le son en texte, tandis que les modèles linguistiques et d'autres systèmes de traitement du langage naturel (NLP) peuvent analyser, classer, résumer ou affiner ce texte.

BERT et RoBERTa sont deux modèles influents pour la compréhension des textes. Bien qu’aucun des deux ne transcrive directement l’audio, leur comparaison permet d’illustrer comment les améliorations apportées à l’entraînement des modèles linguistiques peuvent influencer l’analyse en aval des transcriptions de conversations. L'approche d'entraînement optimisée de RoBERTa a donné des résultats plus performants que ceux du BERT original sur plusieurs benchmarks majeurs du TALN, notamment une étude d'analyse des sentiments portant sur le langage informel des réseaux sociaux.

Principaux enseignements

  • RoBERTa a surpassé BERT de 2,85 points de pourcentage dans une étude de 2025 portant sur la classification des sentiments, qui a permis d'atteindre Précision du 90.45% par rapport à celle du 87.60% sur un ensemble de données composé de 10 000 tweets en anglais traitant de la santé mentale. Le résultat met en évidence un avantage pour cette tâche spécifique liée au texte informel, et non pour la précision de la transcription.
  • RoBERTa utilise masquage dynamique et un vocabulaire BPE d'environ 50 000 octets, contre un vocabulaire de BERT d'environ 30 000 tokens, ainsi que plusieurs autres modifications apportées à la procédure originale de pré-entraînement de BERT.
  • Il ne faut pas confondre le modèle linguistique utilisé pour l'analyse de texte en aval avec le modèle de reconnaissance vocale automatique qui convertit les données audio en texte.
  • RoBERTa a démontré de meilleures performances que le modèle BERT original sur plusieurs benchmarks majeurs du traitement du langage naturel (NLP) ainsi que sur la tâche de détection du sentiment dans des textes informels mentionnée, mais ces résultats ne permettent pas d'affirmer qu'un système basé sur RoBERTa produira des transcriptions plus précises.
  • Sonix propose une fonctionnalité intégrée Outils d'analyse de l'IA, notamment l'analyse des sentiments, la synthèse automatique, l'analyse thématique et la détection des thèmes.
  • Les fonctionnalités d'analyse IA complètes témoignent de solides capacités en traitement du langage naturel (NLP) en aval, même si elles ne permettent pas à elles seules de déterminer quel modèle alimente le moteur de transcription d'une plateforme.
  • Sonix prend en charge transcription automatisée dans plus de 54 langues, ce qui permet aux équipes chargées du traitement de contenus audio variés de bénéficier de flux de travail multilingues.
  • Sonix maintains sécurité de niveau entreprise dispositifs de contrôle et bénéficie d'une certification SOC 2 de type II.

Comprendre les grands modèles linguistiques dans la reconnaissance vocale

Les modèles linguistiques ont révolutionné les possibilités offertes par les transcriptions une fois la parole convertie en texte. Il est toutefois important de les distinguer de la reconnaissance vocale automatique : l'ASR traite un signal audio pour produire une transcription, tandis que les modèles linguistiques axés sur le texte, tels que BERT et RoBERTa, traitent le texte ainsi obtenu.

Réfléchissez à la manière dont vous comprenez quelqu’un au milieu d’une phrase. Vous ne vous contentez pas d’examiner chaque mot individuellement ; vous interprétez chaque mot en fonction de son contexte. C’est essentiellement ce que font des modèles tels que BERT et RoBERTa avec du texte : ils utilisent une architecture de type « transformer » pour traiter les mots en fonction du contexte qui les entoure. BERT, par exemple, a été spécialement conçu pour apprendre des représentations qui tiennent compte à la fois du contexte textuel de gauche et de celui de droite.

En quoi cela est-il important pour l'analyse des transcriptions :

  • Permet de distinguer les mots ambigus en fonction du contexte de la phrase
  • Prend en charge la reconnaissance d'entités nommées pour les personnes, les organisations et d'autres entités
  • Permet la classification des sentiments et des thèmes
  • Permet d'analyser des textes informels ou conversationnels
  • Permet la synthèse et l'extraction d'informations en aval lorsqu'il est associé à des modèles et des systèmes adaptés

En revanche, les chevauchements entre locuteurs, les accents, les bruits parasites et la séparation des locuteurs constituent principalement des défis pour les modules de reconnaissance vocale et de diarisation d'un système de transcription.

BERT : la pierre angulaire qui a tout changé

Le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) a fait son apparition en 2018 et est devenu l'un des modèles les plus influents du traitement moderne du langage naturel. Cette création de Google a introduit l'apprentissage profond bidirectionnel, permettant à ses représentations de prendre en compte à la fois le contexte textuel de gauche et celui de droite.

Comment fonctionne BERT :

BERT utilise une technique appelée « modélisation linguistique masquée », dans laquelle certains tokens sont masqués ou modifiés pendant l'entraînement, ce qui oblige le modèle à les prédire en se basant sur le contexte environnant. Cette approche bidirectionnelle a constitué une avancée majeure par rapport aux approches de représentation linguistique qui ne traitaient le contexte que dans un seul sens.

Caractéristiques techniques principales de BERT :

  • Trai s'appuie principalement sur BooksCorpus et Wikipédia en anglais
  • Utilise un vocabulaire d'environ 30 000 tokens
  • Utilise une approche de masquage générée lors du prétraitement dans l'implémentation d'origine
  • Comprend une tâche d'entraînement au modèle de prédiction de la phrase suivante (NSP)

Ces caractéristiques sont décrites dans les travaux originaux sur BERT et dans l'analyse ultérieure de sa procédure de pré-entraînement.

Les points forts de BERT :

  • Tâches de classification de textes
  • Reconnaissance des entités nommées
  • Systèmes de réponse aux questions
  • Tâches générales de compréhension du langage

Caractéristiques de BERT pour les textes conversationnels :

Malgré son caractère novateur, la configuration d’entraînement initiale de BERT diffère de celle des modèles ultérieurs tels que RoBERTa. Son corpus d’entraînement plus restreint, sa procédure de masquage, son vocabulaire et son objectif NSP ont tous fait l’objet d’expérimentations ultérieures.

RoBERTa : l'évolution optimisée

Facebook AI, désormais Meta, a lancé RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach) en 2019, en réoptimisant l'architecture sous-jacente de BERT tout en modifiant des éléments clés de la procédure de pré-entraînement. Ses auteurs ont fait état de résultats supérieurs à ceux du BERT original sur les principales suites de tests de référence, notamment GLUE, RACE et SQuAD.

Ce qui distingue RoBERTa :

Données de formation Trai :

  • BERT : environ 16 Go dans la comparaison décrite par les chercheurs de RoBERTa
  • RoBERTa : plus de 160 Go sur cinq corpus en anglais dans le cadre de sa configuration d'entraînement étendue

Approche de masquage :

  • BERT : masquage statique/prétraité dans l'implémentation d'origine
  • RoBERTa : masquage dynamique

Nombre de mots de vocabulaire :

  • BERT : Environ 30 000
  • RoBERTa : environ 50 000 octets de BPE au niveau des octets

Tâche NSP :

  • BERT : inclus
  • RoBERTa : supprimé

Durée de la formation Trai :

  • BERT : Procédure de formation trai d'origine
  • RoBERTa : expériences complémentaires avec une phase de pré-entraînement nettement plus longue

Les avantages de l'entraînement de RoBERTa :

  • Masquage dynamique: Au lieu de s'appuyer sur des schémas de masquage générés lors du prétraitement, RoBERTa génère un schéma de masquage à chaque fois qu'une séquence est soumise au modèle. Dans les expériences contrôlées menées par les chercheurs, le masquage dynamique a donné des résultats comparables, voire légèrement supérieurs, à ceux du masquage statique pour l'ensemble des tâches évaluées.
  • Vocabulaire plus étendu, au niveau de l'octet: Le BPE au niveau des octets (50 Ko) Le système est capable de coder n'importe quel texte d'entrée sans introduire de tokens inconnus. Les chercheurs de RoBERTa ont considéré cette propriété d'encodage universelle comme un avantage, bien que leurs premières expériences n'aient mis en évidence que de faibles différences de performances entre les différentes approches d'encodage.
  • Tâche NSP supprimée: RoBERTa a supprimé la perte liée à la prédiction de la phrase suivante (NSP) dans le cadre de sa procédure d'entraînement optimisée. Les chercheurs ont constaté que d'autres formats d'entraînement ne recourant pas à la NSP pouvaient égaler, voire améliorer, les performances sur plusieurs benchmarks textuels évalués.
  • Plus de données sur la formation trai: L'entraînement étendu de RoBERTa a utilisé plus de 160 Go de texte provenant de plusieurs corpus, exposant ainsi le modèle à un volume nettement plus important et à une plus grande diversité de contenu textuel que la configuration initiale de BERT.

L'écart de performance : ce que révèlent réellement les chiffres

Une étude comparative réalisée en 2025 illustre bien la différence entre ces deux modèles dans le cadre d’une tâche portant sur des textes informels. Les chercheurs ont comparé BERT et RoBERTa pour la classification des sentiments à partir de 10 000 tweets en anglais liés à la santé mentale. RoBERTa a obtenu Précision de 90,451 TP5T, une précision de 89,781 TP5T et un rappel de 91,021 TP5T. BERT a atteint une exactitude de 87,601 TP5T, une précision de 86,121 TP5T et un rappel de 85,371 TP5T.

Les chercheurs ont attribué en partie les meilleurs résultats de RoBERTa à la taille plus importante de son corpus d'entraînement et à la suppression du NSP, estimant que ce modèle était mieux à même de traiter le langage informel et les expressions émotionnelles présentes dans l'ensemble de données issu des réseaux sociaux.

Cependant, cette distinction est importante : Il s'agissait d'une expérience de classification des sentiments à partir de tweets écrits, et non d'une expérience de transcription.. L'étude n'a pas évalué la reconnaissance audio, le taux d'erreur sur les mots, la diarisation des locuteurs ni les performances sur des conversations enregistrées. Les chercheurs ont également souligné que leur ensemble de données ne comprenait que 10 000 tweets en anglais et que la généralisation au-delà de ce contexte était limitée.

Avantages potentiels de l'analyse des transcriptions de conversations :

  • Langage courant: Les modèles entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles peuvent s'avérer utiles pour l'analyse en aval des contractions, des phrases incomplètes, de l'argot et des expressions familières.
  • Contenu émotionnel: Les modèles textuels finement ajustés, tels que RoBERTa, sont capables d'effectuer des tâches de classification des sentiments et des émotions à partir de transcriptions.
  • Désambiguïsation contextuelle: Les représentations contextuelles bidirectionnelles peuvent aider à distinguer les sens dans un texte ambigu.
  • Analyse des entités et des thèmes: Les systèmes avancés de traitement du langage naturel (NLP) permettent d'identifier des entités, des sujets, des thèmes et d'autres structures après la transcription d'un discours.

Ce sont là des avantages pour analyse de texte, ce qui ne prouve pas que RoBERTa soit capable de reconnaître les fichiers audio avec plus de précision.

Ce que cela implique pour le choix des outils de transcription

La plupart des utilisateurs n'ont pas besoin de choisir une plateforme de transcription en fonction de l'architecture utilisée (BERT, RoBERTa ou toute autre architecture). Un service moderne peut en effet recourir à différents modèles spécialisés pour la reconnaissance vocale, le traitement des locuteurs, l'analyse des sentiments, la synthèse, la traduction et d'autres tâches.

Évaluez plutôt les résultats et les fonctionnalités qui comptent pour votre flux de travail :

Signes d'une analyse transcriptomique avancée :

  • Analyse des sentiments intégrée
  • Résumés automatisés et extraction de thèmes
  • Fonctionnalités d'analyse multi-transcrits
  • Consignes personnalisées ou analyse structurée
  • Détection d'entités et de thèmes
  • Recherche et analyse dans des ensembles de transcriptions

Fonctionnalités de transcription importantes à évaluer séparément :

  • Précision de vos enregistrements réels
  • Performances en présence d'accents et de bruits de fond
  • Identification de l'orateur
  • Traitement de la terminologie spécialisée
  • Prise en charge des vocabulaires personnalisés
  • Délai d'exécution

Plateformes proposant une offre complète Fonctions d'analyse de l'IA Telles que l'analyse thématique, l'analyse des sentiments, la détection de sujets, l'extraction d'entités, la synthèse automatique et l'analyse au niveau des dossiers, elles offrent clairement des fonctionnalités avancées de traitement du langage naturel (NLP) en aval. Ces fonctionnalités ne permettent toutefois pas d'identifier l'architecture qui sous-tend le moteur de reconnaissance vocale.

Comment le traitement du langage naturel (NLP) de pointe optimise les processus de transcription professionnels

Pour les entreprises qui traitent quotidiennement des heures d'enregistrements, associer une reconnaissance vocale fiable à une analyse linguistique en aval peut considérablement élargir les possibilités offertes aux équipes en matière d'exploitation des transcriptions.

Une fois la transcription effectuée, les outils avancés de traitement du langage naturel (NLP) permettent de :

  • Analyser le sentiment dans le texte d'une transcription
  • Identifier les thèmes, les sujets et les entités
  • Générer des résumés
  • Répondre aux questions concernant le contenu du relevé de notes
  • Analyser les tendances dans des ensembles de fichiers

Ces fonctionnalités sont distinctes du système de reconnaissance vocale (ASR) chargé de reconnaître les mots prononcés eux-mêmes.

Sonix combine transcription automatisée avec des outils d'analyse intégrés à la même plateforme. Sonix prend actuellement en charge la transcription dans plus de 54 langues et propose des fonctionnalités basées sur l'IA, notamment la création automatique de résumés, l'analyse des sentiments, l'analyse thématique, la détection des thèmes et l'analyse au niveau des dossiers sur plusieurs fichiers.

Le déroulement concret :

  • Téléchargez votre enregistrement sur une plateforme telle que Sonix
  • Recevez une transcription comportant des repères temporels et l'identification des intervenants
  • Accédez à des résumés générés par l'IA mettant en évidence les points clés
  • Analyse des sentiments exprimés dans la transcription
  • Analyser plusieurs transcrits pour mettre en évidence des tendances plus générales
  • Exportez votre contenu pour le montage vidéo, l'ajout de sous-titres ou la documentation

Sonix présente officiellement, dans la liste de ses fonctionnalités actuelles, la détection des intervenants, les horodatages, l'analyse par IA et plusieurs options d'exportation des transcriptions.

Cette approche globale permet de transformer un enregistrement à la fois en une transcription modifiable et en un support prêt à être analysé plus en détail.

Mettre en place un processus de transcription adapté

Choisir des outils de transcription en fonction de leurs capacités avérées plutôt que sur la base d'hypothèses concernant leur architecture sous-jacente vous permet d'effectuer des comparaisons plus pertinentes. Voici les critères à privilégier :

Fonctionnalités indispensables pour un usage professionnel :

  • Cohérence des résultats: Testez les performances sur les enregistrements et dans les conditions qui reflètent réellement votre travail
  • Éventail linguistique: Sonix prend en charge la transcription dans plus de 54 langues et propose traduction automatique dans plus de 55 langues sur sa page dédiée à la fonctionnalité de traduction actuelle
  • Conformité en matière de sécurité: Sonix est Certification SOC 2 Type II et présente des mesures de sécurité supplémentaires sur sa page dédiée à la sécurité
  • Outils de collaboration: Caractéristiques de l'équipe, les flux de travail partagés et les commentaires peuvent rationaliser les processus de révision
  • Intégration des analyses: Les outils d'IA intégrés peuvent réduire la nécessité de transférer les données de transcription vers des plateformes d'analyse distinctes

Questions à poser à tout prestataire de services de transcription :

  • Quel niveau de précision obtenez-vous avec un contenu similaire au mien ?
  • Proposez-vous une analyse des sentiments ou d'autres fonctionnalités d'analyse des transcriptions ?
  • Comment gérez-vous la terminologie technique et le vocabulaire spécifique ?
  • Quelles certifications de sécurité protègent les enregistrements mis en ligne ?
  • Puis-je analyser des tendances sur plusieurs transcrits ?

Ces réponses sont généralement plus utiles que d'essayer de deviner quelle architecture de modèle non divulguée utilise un fournisseur.

L'avantage Sonix : votre base pour l'analyse des modèles de langage de grande envergure (LLM)

Avant qu'un modèle linguistique puisse analyser votre contenu oral sous forme de texte, vous devez disposer d'une transcription qui reflète fidèlement ce qui a été dit. Les erreurs présentes dans une transcription peuvent avoir des répercussions sur les résumés, la classification, les résultats de recherche et d'autres analyses en aval.

Sonix combine transcription automatisée doté de fonctionnalités d'édition et d'analyse conçues pour aider les équipes à relire et à exploiter leurs transcriptions. Sa fonctionnalité de transcription automatisée prend actuellement en charge la détection des locuteurs, les horodatages, les dictionnaires personnalisés pour le vocabulaire spécialisé, ainsi que la transcription dans plus de 54 langues.

L'approche de Sonix en matière de flux de travail liés à la parole :

En quoi cela est-il important pour vos processus de travail avec les modèles LLM ? :

Que vous analysiez des transcriptions à l'aide de modèles linguistiques externes ou que vous utilisiez les fonctionnalités d'analyse intégrées à Sonix, la qualité des transcriptions a une incidence sur les informations disponibles pour le traitement en aval.

Il est également important de ne pas tirer de conclusions sur l'architecture d'une plateforme à partir de la liste de ses fonctionnalités. L'analyse des sentiments, la synthèse et l'extraction de thèmes illustrent les capacités de l'IA en aval, mais elles ne permettent pas de savoir si le moteur de transcription lui-même utilise BERT, RoBERTa ou une autre architecture.

Pour les équipes qui souhaitent véritablement tirer des enseignements du contenu audio, la plateforme de transcription n’est pas seulement un outil utilitaire. Elle fournit le texte sur lequel reposent les analyses en aval. Sonix associe ce processus de transcription à des outils d’analyse intégrés, destinés aux équipes qui souhaitent passer des enregistrements à un contenu consultable et analysable, le tout sur une seule et même plateforme.

Questions fréquemment posées

Est-ce que BERT ou RoBERTa peuvent transcrire directement des fichiers audio ?

Ni BERT ni RoBERTa ne transcrivent directement les données audio ; il s'agit dans les deux cas de modèles de représentation linguistique axés sur le texte. Ce sont les systèmes de reconnaissance vocale automatique qui se chargent de convertir les signaux audio en texte. Un processus de transcription peut ensuite faire appel à des modèles linguistiques ou à des systèmes de traitement du langage naturel (NLP) distincts pour des tâches telles que la classification, l'analyse des sentiments, la synthèse, l'extraction d'entités ou d'autres opérations de post-traitement, mais l'architecture exacte varie selon les fournisseurs.

Pourquoi les entreprises de transcription ne révèlent-elles pas les modèles qu'elles utilisent ?

Les plateformes de transcription ne publient pas toujours les détails techniques de chaque modèle ou composant de leur pile technologique ; par conséquent, une liste de fonctionnalités ne permet généralement pas de déterminer si un service utilise BERT, RoBERTa ou une autre architecture. L’analyse des sentiments, les résumés automatisés et les analyses multi-transcriptions illustrent les fonctionnalités en aval de l’IA, mais ne constituent pas des preuves fiables de l’architecture utilisée pour la reconnaissance vocale. Lorsque vous comparez des plateformes, concentrez-vous sur les performances de transcription démontrées et les fonctionnalités documentées plutôt que d’essayer de deviner un modèle non divulgué.

Dans quelle mesure le choix du modèle influe-t-il réellement sur la précision de la transcription ?

L'étude citée n'apporte pas de réponse à cette question. Elle a montré que RoBERTa atteignait une précision de 90,451 TP5T contre 87,601 TP5T pour BERT lors d’une tâche de classification des sentiments portant sur 10 000 tweets liés à la santé mentale, mais la précision de classification n’est pas le même indicateur que la précision de transcription ou le taux d’erreur sur les mots. Cette étude ne permet donc pas de déterminer le nombre d’erreurs de transcription que RoBERTa permettrait d’éviter dans un enregistrement audio.

Quelles sont les fonctionnalités qui permettent de déterminer si une plateforme de transcription utilise des techniques avancées de traitement du langage naturel (NLP) ?

Intégré Analyse de l'IA Des fonctionnalités telles que l'analyse des sentiments, l'analyse thématique, la détection de sujets, l'extraction d'entités, la synthèse automatique et l'analyse multi-fichiers démontrent qu'une plateforme dispose de capacités avancées d'analyse de texte. Elles ne révèlent pas nécessairement quel modèle alimente son système de reconnaissance vocale, car la transcription et le traitement du langage naturel en aval peuvent être gérés par des modèles distincts. Sonix répertorie actuellement toutes ces fonctionnalités d'analyse sur sa page officielle « Analyse IA ».

Comment puis-je vérifier si un service de transcription traite correctement la langue parlée ?

Téléchargez du contenu représentatif de votre flux de travail réel, notamment des enregistrements comportant plusieurs locuteurs, de la terminologie spécialisée, des accents ou des conditions d’enregistrement loin d’être idéales, lorsque celles-ci correspondent à votre cas d’utilisation. Évaluez la précision des mots, l'identification des locuteurs, la terminologie, les horodatages et le volume de corrections manuelles nécessaires. Tester vos propres enregistrements fournit des indications bien plus fiables sur la qualité de la transcription que de tenter de déduire les performances à partir du nom d'un modèle linguistique sous-jacent.

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