Brevet FR3154223A1 — publié le 20250418

La présente invention concerne un procédé de traitement mis en œuvre par un système d’assistant virtuel (AG1), et un système correspondant. Le procédé de traitement comprend : détection, à partir de données audio (DT1), de segments audio (SG1) comprenant chacun une activité vocale (8) d’un locuteur (UR1) ; assignation d’un identifiant de locuteur (ID1) à respectivement chaque segment audio (SG1) ; détermination de données de transcription (DT2) associant respectivement une transcription (DT3) des segments audio (SG1) aux identifiants de locuteurs (ID1) ; et envoi, à un modèle massif de langage (ML2), d’une consigne (RQ1) pour déclencher la réalisation d’une fonction (FN1), ladite consigne spécifiant ladite fonction (FN1) en association avec les données de transcription (DT2) servant de contexte pour réaliser ladite fonction. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé de traitement mis en œuvre par un système d’assistant virtuel et système correspondant La présente invention concerne les domaines du traitement de données audio et de la reconnaissance de texte à partir de données audio. L’invention concerne plus particulièrement un système d’assistant virtuel et un procédé de traitement mis en œuvre par un tel système pour réaliser une fonction à partir de données audio. Arrière-plan technologique Les système d’assistant virtuel, encore appelés assistants virtuels ou agents conversationnels, ont profondément transformé notre interaction avec la technologie ces dernières années. Ces systèmes, rendus possibles grâce à des avancées majeures en matière d’intelligence artificielle et de traitement automatique du langage naturel, ont ouvert de nouvelles perspectives dans des domaines tels que la communication homme-machine, la recherche d'informations et l'automatisation des tâches quotidiennes. Dans ce contexte, les assistants virtuels sont devenus des outils importants dans la vie aussi bien professionnelle qu’extra-professionnelle, offrant un accès rapide à une multitude de services et d'informations, notamment dans le domaine du traitement audio. Le fonctionnement des assistants virtuels repose notamment sur des algorithmes d'apprentissage automatique et de reconnaissance vocale. Ces systèmes sont capables de traiter des requêtes complexes et de fournir des réponses pertinentes en utilisant des modèles de langage élaborés. L'interaction avec un assistant virtuel peut se faire à travers divers canaux selon le cas, notamment la parole, le texte et/ou des interfaces graphiques, ce qui les rend particulièrement polyvalents et accessibles. Cependant, malgré les opportunités offertes, les assistants virtuels sont encore confrontés à des limitations et des contraintes significatives. A titre d’exemple, la fonction « Intelligent Recap » proposée dans le service Teams Premium® de Microsoft® est un outil de synthèse automatique des réunions en ligne faisant intervenir des techniques d’intelligence artificielle (IA). Ce service fonctionne en analysant l'ensemble du contenu d’une réunion, y compris les discussions, les documents partagés et les points clés abordés. Peut ainsi être généré automatiquement un résumé mettant en évidence les moments clés, les actions à prendre ou encore les informations essentielles de la réunion. Cette solution permet un gain important de temps et d’efficacité dans la mesure où les utilisateurs peuvent notamment restés informés des points clés abordés pendant une réunion sans avoir à écouter ou parcourir l’intégralité de l'enregistrement de la réunion. Cependant, les assistants virtuels, tels que ceux par exemple mettant en œuvre la fonction « Intelligent Recap » précitée ou une fonction similaire, présentent des limitations, notamment dans leur capacité à réaliser des tâches à partir de données audio. Les assistants virtuels actuels sont par exemple capables de traiter des données audio d’un appel et de différencier différents locuteurs intervenant lors de l’appel (processus de diarisation). En revanche, différents locuteurs au cours d’une conversation audio (lors d’un appel téléphonique ou d’une vidéoconférence par exemple) sont identifiés en tant locuteurs distincts seulement s’ils se connectent séparément à la session de la conversation audio. Si plusieurs individus interviennent au cours de la conversation via un même compte client (par exemple en utilisant un même appareil de communication dans une salle de réunion), alors l’ensemble de ces individus est traité comme un seul et même locuteur, ce qui limite les capacités de service de l’assistant virtuel. En outre, une fonction de type « Intelligent Recap » ou équivalent requiert l’enregistrement de la conversation audio et le traitement ultérieur des données audio enregistrées pour générer un résumé de réunion en sortie, ce qui empêche tout traitement en temps réel au fil d’une conversation audio, et ne permet donc pas de fournir immédiatement certains services aux utilisateurs. Plus généralement, les assistants virtuels actuels sont limités dans leur capacité à réaliser des fonctions diverses à partir de données audio, par exemple pour fournir des services lors de sessions ou conversation audio (appels, vidéoconférences, etc.). Résumé de la présente invention L’un des objets de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes ou déficiences décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est de permettre la mise en œuvre de façon fiable et efficace d’une fonction ou d’un service à partir de données audio. Un autre objet de la présente invention est de permettre un traitement enrichi et amélioré de données audio représentatives de l’activité vocale de multiples locuteurs. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de traitement mis en œuvre par un système d’assistant virtuel, ledit procédé comprenant : - détection, à partir de données audio, de segments audio comprenant chacun une activité vocale d’un locuteur ; - assignation d’un identifiant de locuteur à respectivement chaque segment audio ; - détermination de données de transcription associant respectivement une transcription des segments audio aux identifiants de locuteurs ; et - envoi, à un modèle massif de langage, d’une consigne pour déclencher la réalisation d’une fonction, ladite consigne spécifiant ladite fonction en association avec les données de transcription servant de contexte pour réaliser ladite fonction. La présente invention permet avantageusement d’identifier des locuteurs dans des données audio représentatives d’un échange vocal, et ce sans la nécessité d’information externe sur les locuteurs (pas besoin de source audio externe, d’échantillon audio, d’information personnelle prédéfinie…). L’identité du locuteur respectif est incluse dans les données de transcription en association avec chaque transcription de segment audio, ce qui permet au modèle massif de langage de différencier les transcriptions de segment audio en fonction de leur locuteur respectif. L’ajout des identifiants de locuteur dans les données de transcription permet d’enrichir le contexte fourni au modèle massif de langage, de sorte à lui permettre une exécution plus fiable et performante de la fonction. Un modèle massif de langage n’est pas capable de distinguer les différents locuteurs sans ces identifiants de locuteur. Grâce à l’invention, on peut avantageusement automatiser des tâches normalement effectuées par des personnes, par exemple des employés ou autres, et ainsi obtenir un gain important en temps et ressources humaines, tout en nécessitant des ressources modérées en termes de traitement. Par exemple, l’invention permet d’automatiser la prise de notes au cours de réunions. Des comptes-rendus peuvent être générés automatiquement et distribués aux personnes intéressées avec un gain significatif en temps et efficacité. Le procédé selon l’invention peut comporter d’autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, notamment parmi les modes de réalisation qui suivent. Selon un mode de réalisation particulier, les données de transcription spécifiées dans la consigne définissent un contexte selon lequel la fonction doit être réalisée par le modèle massif de langage. Selon un mode de réalisation particulier, le procédé comprend, préalablement à la détection des segments audio, l’obtention des données audio par extraction depuis au moins un fichier audio ou depuis au moins un flux audio. Selon un mode de réalisation particulier, un processus de diarisation est utilisé pour la détection des segments audio et l’assignation des identifiants de locuteur. Selon un mode de réalisation particulier, la détermination des données de transcription comprend : - transcription des segments audio en données de texte à partir d’un modèle de transcription voix-vers-texte ; et - encodage des données de texte en association avec les identifiants de locuteurs respectifs dans les données de transcription. Selon un mode de réalisation particulier, la fonction spécifiée dans la consigne comprend : - génération d’un résumé de l’activité vocale contenue dans les données audio pour un locuteur donné. Selon un mode de réalisation particulier, le procédé comprend l’obtention d’un nombre de locuteurs intervenant dans les données audio, dans lequel l’assignation d’un identifiant de locuteur aux segments audio est réalisée à partir du nombre de locuteurs. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif configuré pour mettre en œuvre un système d’assistant virtuel selon le premier aspect de l’invention. L’invention vise en particulier un dispositif configuré pour mettre en œuvre un système d’assistant virtuel en coopération avec un modèle massif de langage, ledit dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé de traitement selon le premier aspect de la présente invention. A noter que les différents modes de réalisation mentionnés ci-avant en relation avec le procédé de traitement selon le premier aspect de l’invention ainsi que les avantages associés s’appliquent de façon analogue au système d’assistant virtuel selon le deuxième aspect de l’invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un système de traitement comprenant un système d’assistant virtuel selon le deuxième aspect de la présente invention et un modèle massif de langage configuré pour réaliser une fonction en réponse à une consigne envoyée par le système d’assistant virtuel. Ce système d’assistant virtuel peut par exemple être mis en œuvre dans un véhicule terrestre motorisé, tel qu’une voiture ou autre. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé de traitement selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Autrement dit, les différentes étapes du procédé de traitement sont déterminées par des instructions de programmes d’ordinateurs. Ce programme d’ordinateur est configuré pour être mis en œuvre dans un système d’assistant virtuel du deuxième aspect de l’invention, ou plus généralement dans un ordinateur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement (ou support d’informations), lisible par le système d’assistant virtuel selon le deuxième aspect ou plus généralement par un ordinateur (ou un processeur), sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé de traitement selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 et 2 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un système d’assistant virtuel coopérant avec un modèle massif de langage au sein d’un système de traitement, selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et FIG. 2 illustre un diagramme de différentes étapes d’un procédé de traitement mis en œuvre par le système d’assistant virtuel de la FIG. 1 , selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé de traitement et un système d’assistant virtuel configuré pour mettre en œuvre un tel procédé vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre selon des modes de réalisation particuliers de l’invention en référence conjointement aux figures 1-2. Sauf indications contraires, les éléments communs ou analogues à plusieurs figures portent les mêmes signes de référence et présentent des caractéristiques identiques ou analogues, de sorte que ces éléments communs ne sont généralement pas à nouveau décrits par souci de simplicité. Les termes « premier(s) » (ou première(s)), « deuxième(s) », etc.) sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. Comme précédemment indiqué, l’invention vise notamment un procédé de traitement mis en œuvre par un système d’assistant virtuel. Les termes « système d’assistant virtuel », « assistant virtuel » et « agents conversationnels » peuvent utilisés de manière interchangeable dans la présente divulgation. Un assistant virtuel est un système, mettant en œuvre un programme d’ordinateur, configuré pour réaliser des opérations ou services de façon automatisée en vue d’assister un ou des utilisateurs dans certains tâches à accomplir. Pour ce faire, l’assistant virtuel peut prendre en entrer certaines données d’entrée ou commandes, sous forme orale, écrite ou autre, de sorte à réaliser en sortie une fonction donnée. Le procédé de traitement de l’invention repose notamment sur la capacité d’un assistant virtuel à distinguer différents locuteurs dans une conversation audio et à utiliser un modèle massif de langage pour réaliser une fonction donnée. Pour ce faire, l’assistant virtuel peut identifier différents locuteurs dans des segments audio d’un enregistrement audio et transmettre à un modèle massif de langage des données de transcription comprenant des identifiants des locuteurs associés à la transcription des segments audio respectifs. Un modèle massif de langage, dit aussi grand modèle de langage ou grand modèle linguistique ou modèle de langage de grande taille ou encore LLM (pour « Large Language Model » en anglais) est un type de modèle d’intelligence artificiel (ou modèle prédictif) configuré pour analyser et traiter des données de texte. Ces modèles sont généralement basés sur des réseaux de neurones profonds qui sont entraînés à partir de données textuelles pour apprendre et reconnaître un langage écrit. Le terme « massif » fait référence à la quantité importante de paramètres que ce type de modèle contient, ce qui leur permet de capturer de manière précise des nuances d’un langage. Selon des modes particuliers de réalisation, le procédé de traitement comprend : - détection, à partir de données audio, de segments audio comprenant chacun une activité vocale d’un locuteur ; - assignation d’un identifiant de locuteur à respectivement chaque segment audio ; - détermination de données de transcription associant respectivement une transcription des segments audio aux identifiants de locuteurs ; et - envoi, à un modèle massif de langage, d’une consigne pour déclencher la réalisation d’une fonction, ladite consigne spécifiant ladite fonction en association avec les données de transcription servant de contexte pour réaliser ladite fonction. Ce procédé permet avantageusement la mise en œuvre fiable et efficace d’une fonction à partir de données audio représentatives d’une conversation audio ou d’une activité vocale. Il en particulier possible d’améliorer le traitement de données audio représentatives de l’activité vocale de multiples locuteurs en vue de la réalisation d’une fonction (ou service), tel que par exemple la génération automatique d’un résumé de réunion ou tout autre tâche automatisée susceptible d’être réalisée par un modèle massif de langage à partir de telles données audio. D’autres aspects et avantages de la présente invention ressortiront des exemples de réalisation décrits ci-dessous en référence aux dessins mentionnés ci-avant. La FIG. 1 illustre schématiquement un premier dispositif DV1 comprenant un système d’assistant virtuel (ou agent virtuel) AG1 configuré pour coopérer avec un modèle massif de langage ML2. Dans cet exemple, ce modèle massif de langage ML2 est implémenté par un deuxième dispositif DV2 distinct du premier dispositif DV1, bien que des variantes soient possibles. Plus généralement, les dispositifs DV1 et DV2 peuvent être distincts ou former un seul et même dispositif. Comme illustré en FIG. 1 , les dispositifs DV1 et DV2 forme dans cet exemple un système de traitement SY1. Ces dispositifs DV1 et DV2 peuvent comprendre tous moyens techniques (matériels et logiciels) nécessaires à l’exécution de l’assistant virtuel AG1 et du modèle massif de langage ML2 respectivement. L’assistant virtuel AG1 est configuré pour obtenir des données audio DT1 représentatives de l’activité vocale 8 d’une pluralité de locuteurs UR1. Ces locuteurs UR1 sont des intervenants, ou utilisateurs, qui parlent (ou émettent des sons) au cours d’une conversation ou d’une session audio. Cette ou ces activités vocales 8 peuvent être captées de diverses manières et peut prendre diverses formes selon le cas. Il peut s’agir par exemple d’une conversation ou d’un échange vocal entre des locuteurs UR1 au cours d’une réunion, d’un appel téléphonique ou d’une vidéoconférence, ou de toute autre session de communication impliquant la génération d’activités vocales 8 par les locuteurs UR1 en question. La manière dont l’assistant virtuel AG1 obtient les données audio DT1 peut varier selon le cas. L’assistant virtuel AG1 peut par exemple utiliser des capteurs de sons (non représentés), tels que des microphones ou autre, pour déterminer les données audio DT1. En variante, l’assistant virtuel AG1 peut récupérer les données audio DT1 depuis une mémoire (par exemple dans la mémoire 16) dans laquelle sont stockées lesdites données DT1. Dans l’exemple considéré, le dispositif DV1 est un dispositif de traitement comprenant au moins un processeur 10, une mémoire volatile 12 et une mémoire non volatile 14. Le dispositif DV1 peut par exemple comprendre tout ou partie d’un ordinateur ou serveur, ou une combinaison d’ordinateurs ou serveurs. A cet effet, le dispositif DV1 peut comprendre un programme d’ordinateur PG1 stocké dans la mémoire non volatile 14 accessible par le processeur 10, ce programme d’ordinateur PG1 comprenant des instructions pour la réalisation d’un procédé de traitement selon un exemple particulier de l’invention. Le processeur 10 est ainsi configuré pour exécuter notamment les instructions définies par le programme d’ordinateur PG1. Dans cet exemple, le dispositif DV1 est configuré pour mettre en œuvre l’assistant virtuel AG1 en exécutant le programme d’ordinateur PG1. La mémoire non volatile 14 peut constituer un support d’informations selon un mode de réalisation particulier en ce qu’il comprend le programme d’ordinateur PG1 comportant des instructions pour la réalisation des étapes d’un procédé de traitement de l’invention qui est décrit ultérieurement dans des exemples particuliers. Le dispositif DV1 peut en outre comprend une deuxième mémoire 16 accessible par le processeur 10 et apte à stocker des données traitées ou générées au cours de l’exécution du procédé de traitement conformément au programme d’ordinateur PG1. Cette deuxième mémoire 16 peut être tout ou partir de l’une au moins parmi les mémoires 12 et 14 ou être une mémoire distincte accessible par le processeur 10. Plus particulièrement, la mémoire 16 peut être utilisée pour stocker les données audio DT1 obtenues par l’assistant virtuel AG1 ainsi que des données de transcription DT2 générées par l’assistant virtuel AG1 au cours du procédé de traitement, comme décrit ultérieurement. L’assistant virtuel AG1 est configuré pour réaliser un traitement à partir des données audio DT1. Comme décrit ci-après dans des exemples particuliers, ce traitement comprend des processus de diarisation et de transcription à partir des données audio DT1. La diarisation est un processus de traitement permettant de segmenter les données audio DT1 en différents segments (ou parties) audio SG1, en identifiant les locuteurs individuels UR1 présents dans les données audio DT1 et en attribuant un identifiant de locuteur ID1 respectif à chaque segment audio SG1, Chaque identifiant ID1 correspondant à un locuteur UR1 respectif. On peut ainsi diviser l’enregistrement audio DT1 en segments distincts SG1 associés à chaque individu UR1 qui parle. Comme décrit ci-après, l’assistant virtuel AG1 peut implémenter des modules pour réaliser le processus de diarisation des locuteurs UR1 dans les données audio DT1. L’assistant virtuel AG1 peut également être configuré pour utiliser un modèle de transcription ML1 pour réaliser le processus de transcription des segments audio SG1 contenus dans les données audio DT1. Pour ce faire, le modèle de transcription ML1 peut être implémenté au moyen d’un réseau neuronal de transformers encodeurs-décodeurs, comme décrit ci-après. Comme illustré en FIG. 1 , l’assistant virtuel AG1 est en outre configuré pour coopérer avec le modèle massif de langage ML2, en particulier pour envoyer une consigne (ou commande, ou « prompt » en anglais) RQ1 visant à déclencher la réalisation d’une fonction (ou service) FN1 par le modèle massif de langage ML2. Pour ce faire, une liaison de communication appropriée peut être établie entre les dispositifs DV1 et DV2. Des variantes sont également possibles dans lesquelles les dispositifs DV1 et DV2 font partie d’un même dispositif. Comme illustré en FIG. 1 , le deuxième dispositif DV2 peut comprendre au moins un processeur 20 configuré pour exécuter le modèle massif de langage ML2 stocké dans une mémoire (non représentée). Le modèle massif de langage ML2 comprend au moins un réseau de neurones (dit réseau de neurones profonds) configuré pour traiter des données de transcription DT2 reçues en entrée et réaliser en sortie une fonction notée FN1 qui peut être de diverses natures selon le cas, comme décrit ci-après dans des exemples particuliers. La fonction FN1 réalisée par le modèle ML2 peut varier selon le cas. Il peut s’agir d’une quelconque fonction appropriée que l’on souhaite réaliser à partir de données de transcription DT2 représentatives de l’activité vocale 8 des locuteurs UR1. Selon un exemple, le modèle massif de langage ML2 est spécialisé pour réaliser des tâches spécifiques définies par la ou les fonctions FN1, comme par exemple une opération de traduction automatique, la réponse à des questions, la génération automatique d’un résumé, etc. Le procédé d’entraînement mis en œuvre par l’assistant virtuel AG1 de la FIG. 1 est à présent décrit en référence à la FIG. 1 selon des modes de réalisation particuliers. Pour ce faire, le dispositif DV1 implémente l’assistant virtuel AG1 en exécutant le programme d’ordinateur PG1 ( FIG. 1 ). Dans ce qui suit, on considère à titre d’exemple que des utilisateurs UR1 produisent des activités vocales 8 respectives, au cours par exemple d’une réunion (en présentiel, ou au téléphone, ou par vidéoconférence, etc.). Ces activités vocales 8, comprenant du langage sous forme orale, sont captées sous la forme de données audio (ou données vocales) DT1 qui sont obtenues par l’assistant virtuel AG1. Autrement dit, l’assistant virtuel AG1 obtient (détermine ou récupère) des données audio DT1 représentatives de l’activité vocale 8 des locuteurs UR1 conférant ensemble. Ces données audio DT1 peuvent être captée en temps réel au cours d’une échange vocal entre les locuteurs UR1. En variante, les données audio DT1 sont stockées dans la mémoire 16 du dispositif DV1 et récupérées par l’assistant virtuel AG1 depuis la mémoire 16. Selon un exemple, les données audio DT1 sont récupérées par l’assistant virtuel AG1 sous la forme d’un flux audio. Il n’est ainsi pas requis d’enregistrer les données audio DT1 Selon un exemple, l’assistant virtuel AG1 obtient les données audio DT1 par extraction depuis au moins un fichier audio et/ou depuis au moins un flux audio. La forme et le contenu de ces données audio DT1 peuvent varier selon le cas. Au cours d’une étape S2 de détection ( FIG. 2 ), l’assistant virtuel AG1 détecte, à partir des données audio DT1, des segments audio SG1 comprenant chacun une activité vocale 8 respective d’un locuteur UR1 parmi les locuteurs considérés. L’assistant virtuel AG1 définit par exemple un instant de début et une durée pour chaque segment audio SG1. Au cours d’une étape S4 d’assignation ( FIG. 2 ), l’assistant virtuel AG1 assigne un identifiant de locuteur ID1 à respectivement chaque segment audio SG1 détectée dans les données audio DT1. En affectant un identifiant de locuteur respectif ID1 à chaque segment audio SG1, on peut ainsi associer chaque segment audio SG1 à un locuteur UR1 correspondant qui produit l’activité vocale 8 contenue dans ledit segment audio SG1. Selon un exemple, l’activité vocale 8 d’un seul locuteur UR1 est contenue dans chaque segment audio SG1. A titre d’exemple, l’assistant virtuel AG1 peut détecter (S2) 4 segments audio SG1a, SG1b, SG1c et SG1d et assigner (S4) à ceux-ci des identifiants de locuteur ID1a, ID1b, ID1c et ID1d, respectivement. Ces identifiants ID1 peuvent par exemple comprendre au moins un charactère alphanumérique ou autre. La détection S2 des segments audio SG1 et l’assignation S4 des identifiants de locuteur ID1 peuvent être réalisés au cours d’un processus dit de « diarisation » qui permet la différenciation des différentes activités vocales 8 contenues dans les données audio DT1 en fonction des locuteurs UR1 à l’origine desdites activités vocales 8. Selon un exemple, l’assistant virtuel AG1 comprend des modules coopérant ensemble pour réaliser le processus de diarisation des locuteurs UR1 (étapes S2 et S4), à savoir un module de reconnaissance de la parole pour identifier les activités vocales 8 (cf. par exemple Gelly et al., “ Optimization of RNN-Based Speech Activity Detection ” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 26, no. 3, pp. 646–656, mars 2018), un module de détection pour détecter un changement de locuteur (cf. par exemple Yin et al., “ Speaker Change Detection in Broadcast TV Using Bidirectional Long Short-Term Memory Networks ” Proc. Interspeech, 2017) et un module de superposition pour traiter une superposition de plusieurs activités vocales (cf. par exemple Bullock et al., “ Overlap-Aware Resegmentation for Speaker Diarization ”, soumis au ICASSP 2020). Un module de regroupement peut en outre être utilisé pour identifier le même locuteur UR1 sur plusieurs segments SG1. Ces modules peuvent être combinés pour former un processus, ou « pipeline », cohérent de diarisation des locuteurs (cf. par exemple Bredin et al., “ pyannote.audio: neural building blocks for speaker diarization ”, In IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2020). Au cours d’une étape S6 de détermination ( FIG. 2 ), l’assistant virtuel AG1 détermine des données de transcription DT2 associant respectivement une transcription DT3 des segments audio SG1 aux identifiants de locuteurs ID1. Ainsi, les données de transcription DT2 comprennent une transcription DT3 de chaque segment audio SG1 en association avec l’identifiant ID1 du locuteur correspondant. Ces transcriptions DT3 sont des représentations textuelles des activités vocales 8 (ou paroles) reconnues dans les segments audio SG1. Ces transcriptions DT3 sont par exemple des données de texte définissant des représentations textuelles des activités vocales 8 reconnues dans les segments audio SG1. Les transcriptions (ou données textuelles) DT3 peuvent ainsi être encodées dans les données de transcription DT2 en association avec les identifiants ID1 respectifs. Selon un exemple, l’assistant virtuel AG1 peut être configuré pour utiliser un module de transcription ML1 ( FIG. 1 ) pour déterminer les données de transcription DT2 au cours de l’étape S6 de détermination. Ce modèle ML1 permet en particulier de transcrire les segments audio SG1 contenus dans les données audio DT1 en texte (conversion voix vers texte) et d’associer la transcription textuelle de chaque segment audio SG1 à un identifiant de locuteur ID1 respectif. La détermination S6 des données de transcription DT2 comprend par exemple : - la transcription des segments audio SG1 en données de texte DT3 ; et - l’encodage des données de texte DT3 en association avec les identifiants de locuteurs ID1 respectifs dans les données de transcription DT2. L’assistant virtuel AG1 est ainsi avantageusement capable d’identifier dans les données de transcription DT2 quel locuteur UR1 a dit ou vocalisé chaque segment audio SG1, respectivement. Chaque segment audio SG1 peut ainsi être individuellement transcrit (ou converti) en texte tout en préservant l’information relative à l’identité du locuteur UR1 associé. Selon un exemple, l’assistant virtuel AG1 comprend un réseau neuronal de transformers encodeurs-décodeurs pour mettre en œuvre le modèle de transcription ML1 et ainsi déterminer les données de transcription DT2 au cours de l’étape S6 de détermination (cf. par exemple Vaswani et al. “ Attention is all you need ”, Advances in neural information processing systems, pp. 5998–6008, 2017). Plus particulièrement, le modèle de transcription ML1 ( FIG. 1 ) est un modèle de prédiction séquence par séquence basé sur le mécanisme d’attention. Ce modèle est basé sur une architecture de transformeurs, et non de réseaux de neurones récurrents (RNN). Ces transformeurs (dit aussi transformateurs, ou modèles auto-attentifs, ou « transformers » en anglais) sont configurés pour gérer des données séquentielles, telles que du langage, pour réaliser des tâches. Cependant, contrairement aux réseaux de neurones récurrents, les transformeurs n'exigent pas que les données séquentielles soient traitées dans l'ordre. Par exemple, si les données d'entrée forment une phrase dans un langage donné, un transformeur n'a pas besoin d'en traiter le début avant la fin. Le transformeur permet une parallélisation beaucoup plus importante que les réseaux de neurones récurrents et donc des temps d'entraînement réduits. Les transformeurs s'appuient sur le mécanisme d'attention sans utiliser de structure de réseaux de neurones récurrents. Ce mécanisme d’attention permet au modèle ML1 de regarder directement, et d'extraire, l'état de n'importe quel jeton précédent dans la séquence. La couche d'attention peut accéder à tous les précédents états et leur donner un poids selon leur pertinence par rapport au jeton courant, fournissant ainsi une information saillante sur les jetons éloigné. Selon un exemple, le modèle de prédiction ML1 comprend des couches d’attention multi-têtes et des couches d’attention de rétroaction (ou couches d’attention « feedforward »). Les têtes d’attention permettent au modèle ML1 de comprendre les relations entre des éléments de langage dans un contexte donné, tandis que les couches d’attention de rétroaction transforment ces représentations. Ce réseau neuronal à base de transformeurs peut comprendre un empilement de multiples couches de transformeurs, chaque couche constituant un bloc de traitement de l’information qui améliore progressivement la compréhension du texte en cours de traitement. Selon un exemple, les transformeurs du modèle ML1 sont configurés pour mettre en œuvre un mécanisme d’attention. Selon ce mécanisme, les têtes d’attention forcent les transformeurs à se concentrer sur (c’est-à-dire donner plus d’importance à) des partie spécifiques du texte d’entrée au cours du calcul de la sortie. De cette manière, le modèle de transcription ML1 est capable d’analyser et d’identifier des dépendances à longue distance entre éléments de langage (des mots par exemple) et prendre en compte le contexte nécessaire pour générer une sortie cohérente. Selon un exemple, la détermination S6 des données de transcription DT2 comprend : - l’encodage des données audio DT1 par utilisation d’une image spectrogramme et une opération de convolution suivie de multiples opérations d’encodage par des transformers ; et - le décodage par un modèle de décodage séquence par séquence qui prédit un prochain jeton (par exemple un mot ou caractère) d’une transcription et incorpore une information audio en utilisant un mécanisme d’attention. Au cours d’une étape S8 d’envoi ( FIG. 2 ), l’assistant virtuel AG1 envoie au modèle massif de langage ML2 une consigne RQ1 pour déclencher la réalisation de la fonction FN1. Cette consigne RQ1 (ou commande, ou « prompt » en anglais) spécifie la fonction FN1 en association avec les données de transcription DT2 servant de contexte pour réaliser la fonction FN1. Ainsi, les données de transcription DT2 peuvent définir un contexte selon lequel la fonction FN1 doit être réalisée par le modèle massif de langage ML2. En réponse à la consigne RQ1 reçue, le modèle massif de langage ML2 peut alors réaliser la fonction FN1. Cette fonction FN1 comprend par exemple la génération d’un résumé (ou d’une synthèse, ou d’un rapport, ou d’un compte-rendu) de l’activité vocale 8 contenue dans les données audio DT1 pour un locuteur UR1 donné, pour une pluralité de locuteurs UR1, ou pour tous les locuteurs UR1. Un utilisateur, par exemple l’un parmi les locuteurs UR1 ou une personne tierce, peut ainsi obtenir rapidement un résumé des discussions ayant lieu entre les locuteurs UR1 au cours d’une réunion. Ce résumé peut par exemple mettre en évidence des informations relatives à l’activité vocale d’un locuteur UR1 spécifique. La fonction FN1 peut toutefois varier selon le cas et peut par exemple comprendre une fonction de traduction automatique ou tout autre fonction appropriée susceptible d’être exécutée par un modèle massif de langage. L’invention permet avantageusement d’identifier des locuteurs UR1 dans des données audio représentatives d’un échange vocal, et ce sans la nécessité d’information externe sur les locuteurs (pas besoin de source audio externe, d’échantillon audio, d’information personnelle prédéfinie…). L’identité du locuteur respectif est incluse dans les données de transcription en association avec chaque transcription de segment audio SG1, ce qui permet au modèle massif de langage ML2 de différencier les transcriptions de segment audio SG1 en fonction de leur locuteur respectif. L’ajout des identifiants de locuteur ID1 dans les données de transcription DT2 permet d’enrichir le contexte fourni au modèle massif de langage ML2, de sorte à lui permettre une exécution plus fiable et performante de la fonction FN1. Un modèle massif de langage n’est pas capable de distinguer les différents locuteurs sans ces identifiants de locuteur ID1. Grâce à l’invention, on peut avantageusement automatiser des tâches normalement effectuées par des personnes, par exemple des employés ou autres, et ainsi obtenir un gain important en temps et ressources humaines, tout en nécessitant des ressources modérées en termes de traitement. Par exemple, l’invention permet d’automatiser la prise de notes au cours de réunions. Des comptes-rendus peuvent être générés automatiquement et distribués aux personnes intéressées avec un gain significatif en temps et efficacité. Il est avantageusement possible de mettre en œuvre l’invention sans qu’il soit nécessaire d’enregistrer une conversation audio, par exemple en utilisant un flux audio en entrée, ce qui rend ce système adapté à certaines situations où l’enregistrement d’une conversation n’est pas souhaitable. Le procédé de l’invention peut être réalisé en temps réel à partir d’un tel flux audio. Selon un exemple particulier, au cours du procédé de traitement précédemment décrit en référence à la FIG. 2 , l’assistant virtuel AG1 obtient un nombre de locuteurs UR1 intervenant dans les données audio DT1. L’assistant virtuel AG1 réalise alors l’assignation S4 ( FIG. 2 ) à partir du nombre de locuteurs. De cette manière, on peut avantageusement améliorer la précision du processus de diarisation, et donc des performances de l’assistant virtuel AG1. Comme le comprend l’homme du métier, tous les modes de réalisation et variantes décrits ci-avant dont certains ont été simplifiés à dessein pour faciliter les explications, ne constituent que des exemples non limitatifs de mise en œuvre de la présente divulgation. En particulier, l’homme du métier pourra envisager une quelconque adaptation ou combinaison des modes de réalisation et variantes décrits ci-avant, afin de répondre à un besoin particulier. La présente invention ne se limite donc pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend notamment aux procédés précédemment décrits qui incluraient des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même des dispositifs respectifs configuré pour la mise en œuvre de tels procédés. Procédé de traitement mis en œuvre par un système d’assistant virtuel (AG1), ledit procédé comprenant : - détection (S2), à partir de données audio (DT1), de segments audio (SG1) comprenant chacun une activité vocale (8) d’un locuteur (UR1) ; - assignation (S4) d’un identifiant de locuteur (ID1) à respectivement chaque segment audio ; - détermination (S6) de données de transcription (DT2) associant respectivement une transcription (DT3) des segments audio aux identifiants de locuteurs (ID1) ; et - envoi (S8), à un modèle massif de langage (ML2), d’une consigne (RQ1) pour déclencher la réalisation d’une fonction (FN1), ladite consigne spécifiant ladite fonction en association avec les données de transcription servant de contexte pour réaliser ladite fonction. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les données de transcription (DT2) spécifiées dans la consigne (RQ1) définissent un contexte selon lequel la fonction doit être réalisée par le modèle massif de langage (ML2). Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le procédé comprend, préalablement à la détection (S2) des segments audio (SG1), l’obtention des données audio (DT1) par extraction depuis au moins un fichier audio ou depuis au moins un flux audio. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel un processus de diarisation est utilisé pour la détection (S2) des segments audio et l’assignation (S4) des identifiants de locuteur (ID1). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel la détermination (S6) des données de transcription (DT2) comprend : - transcription des segments audio (SG1) en données de texte (DT3) à partir d’un modèle (ML1) de transcription voix-vers-texte ; et - encodage des données de texte (DT3) en association avec les identifiants de locuteurs (ID1) respectifs dans les données de transcription (DT2). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel la fonction (FN1) spécifiée dans la consigne comprend : - génération d’un résumé de l’activité vocale (8) contenue dans les données audio (DT1) pour un locuteur (UR1) donné. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le procédé comprend l’obtention d’un nombre de locuteurs (UR1) intervenant dans les données audio (DT1), dans lequel l’assignation (S4) d’un identifiant de locuteur (ID1) aux segments audio (SG1) est réalisée à partir du nombre de locuteurs. Programme d’ordinateur (PG1) comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur (10). Dispositif (DV1) configuré pour mettre en œuvre un système d’assistant virtuel (AG1) en coopération avec un modèle massif de langage (ML2), ledit dispositif comprenant une mémoire (16) associée à au moins un processeur (10) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Système de traitement (SY1) comprenant : - le dispositif (DV1) configuré pour mettre en œuvre un assistant virtuel (AG1) selon la revendication 9 ; et - un modèle massif de langage (ML2) configuré pour réaliser une fonction (FN1) en réponse à une consigne (RQ1) envoyée par le dispositif.