Lauréat : Jean-Louis Queguiner
Année de concours : 2024
Type de candidature : création-développement
Domaine technologique : Numérique, technologies logicielles & communication
Région : Bretagne
Projet : SOTA
Entreprise : Gladia
Déjà lauréat en : Non disponible
Gladia offre une api permettant aux entreprises de valoriser leurs données audio via différents traitements intelligents (ex :Transcription, traduction, chapitrage, synthèse).
Sota : système d’optimisation de la transcription audio 
Développement d’un modèle génératif pour convertir la donnée entrée audio en texte sans intermédiaire de transcription avec une latence minimum 
Gladia se positionne sur un double constat : 
- Les quantités de données disponibles dans les entreprises sont en augmentation permanente. Cependant, les entreprises valorisent très peu cette richesse du fait de nombreuses difficultés opérationnelles : l’absence de solutions adaptées, et/ou leur manque d’interopérabilité avec les systèmes existants fait que les données restent mal qualifiées, mal référencées et finalement peu voire pas exploitables, bien souvent pour un coût non négligeable. 
- On assiste aujourd’hui à un foisonnement de nouveaux outils se basant sur l’intelligence artificielle, ce qui ouvre la voie vers un grand champ de possibilités techniques et d’utilisations pour améliorer la productivité et/ou élargir les offres. Paradoxalement, les entreprises peinent à mettre en oeuvre ces technologies et à en tirer un réel avantage, notamment du fait du manque de compétences requises. En effet, on estime que seuls 15% des 25 millions de développeurs dans le monde disposent des compétences nécessaires. 
Gladia répond à cette problématique en offrant une plateforme unique permettant aux développeurs d’accéder facilement aux outils ia existants, dans un environnement sécurisé et scalable, avec une faible latence. Gladia offre ainsi une api permettant aux entreprises de valoriser leurs données audio via différents traitements intelligents (ex : transcription, traduction, chapitrage, synthèse). A terme, d’autres formats de données pourront être pris en charge. Un des paramètres critiques dans le développement de nouvelles fonctionnalités est la latence induite par le délai de traitement des données. Avec les modèles actuels, une réponse en temps réel demande environ 800 ms. Ce délai est trop long pour envisager de manière satisfaisante un dialogue en temps réel entre une ia et un utilisateur. 
En effet, une étude récente de caroline gardia et julie van den brinck de l’université d’aix marseille a montré que 
(I) le temps moyen entre deux tours de parole dans une conversation humaine est d’environ 200 ms 
Et 
(Ii) un temps supérieur à 600 ms peut induire une gêne ou une frustration. 
Les modèles actuels ayant atteint leur limite en termes de performance, il est nécessaire de changer d’approche pour pouvoir passer sous la barre des 600 ms, le seuil d’acceptabilité pour l’être humain. Les modèles actuels impliquent une première étape de transcription du contenu audio puis l’analyse. Or, dans la plupart des cas, la transcription n’est pas utile, elle représente donc une perte de temps et de ressources, tant en calcul qu’en stockage. 
Gladia propose donc de développer un modèle génératif pour convertir la donnée entrée audio en texte sans intermédiaire de transcription avec une latence minimum, et un besoin de ressources réduit. Un tel changement d’approche soulève de multiples problématiques techniques que le projet devra adresser, notamment en lien avec la gestion des espaces vectoriels, et le multi-tiering. Lever ces verrous technologiques permettra de gagner en rapidité de traitement (500 ms) et en efficacité des ressources (réduction de 40%). 
Ce saut technologique permettra non seulement de proposer de nouvelles fonctionnalités et d’adresser de nouveaux cas d’usage pour lesquels la latence est critique (ex : call bot) mais également de réduire significativement l’impact environnemental de la solution et son cout de fonctionnement. Par ce projet, gladia démontre donc que performances environnementales et économiques se sont pas antagonistes mais bien en synergie.