Le Speech-to-Text (STT) est une technologie de reconnaissance vocale automatique qui convertit la parole en texte ecrit, permettant aux agents vocaux IA de comprendre en temps reel ce que dit un interlocuteur au telephone. Deepgram Nova-2, le modele STT de reference, atteint 95.1 % de precision en francais conversationnel (Deepgram, 2024).
Le STT est la premiere brique de la chaine de traitement d'un agent vocal IA. Lorsqu'un prospect parle au telephone, le STT transcrit ses paroles en texte en temps reel, ce texte est envoye au LLM qui genere une reponse, puis le TTS la convertit en parole. La precision et la vitesse du STT sont critiques : une transcription erronee entraine une reponse hors sujet de l'agent, et un temps de traitement trop long cree des silences inconfortables. Selon Deepgram (2024), le seuil de precision acceptable pour la telephonie B2B est de 92 %, en dessous duquel le taux d'erreur degrade sensiblement la qualite des conversations.
Les avancees recentes en STT reposent sur les modeles Transformer entraines sur des milliers d'heures de parole. Deepgram Nova-2 est le leader en precision et en vitesse, avec un temps de traitement moyen de 150 ms par segment de parole. Whisper (OpenAI) offre une excellente precision mais avec une latence plus elevee (300-500 ms), ce qui le rend moins adapte au temps reel telephonique. Google Speech-to-Text et Azure Speech sont des alternatives robustes pour les cas multilingues.
En francais, le principal defi du STT est la gestion des accents regionaux, du langage familier et du vocabulaire metier. Un prospect qui dit "on a deja un truc pour ca" doit etre correctement transcrit, y compris les expressions informelles. Les meilleurs moteurs STT proposent des modeles specialises par domaine (vente, juridique, medical) qui ameliorent la precision de 3 a 5 points sur le vocabulaire specifique (Deepgram, 2024). Pour la prospection B2B, la precision sur les noms d'entreprises, les titres de poste et les montants financiers est particulierement importante.
Secretair utilise Deepgram comme moteur STT pour transcrire en temps reel les conversations de Lea avec les prospects. La precision de 95 % en francais garantit que chaque reponse du prospect est correctement comprise, ce qui est essentiel pour une qualification fiable et un booking de rendez-vous sans erreur.
L'IA vocale designe l'ensemble des technologies d'intelligence artificielle capables de comprendre, traiter et generer de la parole humaine en temps reel. Elle combine la reconnaissance vocale (STT), le traitement du langage naturel (NLU) et la synthese vocale (TTS) pour creer des conversations telephoniques naturelles.
Le Text-to-Speech (TTS) est une technologie de synthese vocale qui convertit du texte ecrit en parole audible, utilisee dans les agents vocaux IA pour generer des reponses naturelles en temps reel lors d'appels telephoniques. Les voix TTS de derniere generation atteignent un score MOS de 4.5/5, proche de la voix humaine (ElevenLabs, 2024).
La prospection telephonique est une methode de developpement commercial qui consiste a contacter des prospects par telephone pour generer des opportunites de vente. En B2B, elle englobe le cold calling, la relance de leads et la prise de rendez-vous qualifies.
La qualification de leads est le processus qui consiste a evaluer si un prospect correspond a votre client ideal et s'il est pret a avancer dans le cycle de vente. Elle permet de concentrer les efforts commerciaux sur les opportunites les plus prometteuses.
Le STT convertit la parole en texte en temps reel, c'est la premiere etape du traitement vocal. Sans STT precis, l'agent vocal ne comprend pas le prospect et repond a cote. Deepgram Nova-2, le modele de reference, atteint 95.1 % de precision en francais avec un temps de traitement de 150 ms par segment (Deepgram, 2024).
Le seuil minimum est de 92 % de precision (Deepgram, 2024). En dessous, le taux d'erreur de transcription degrade la qualite des echanges et le prospect detecte que l'agent ne comprend pas. Les meilleurs moteurs STT atteignent 95 % en francais conversationnel, ce qui est suffisant pour une conversation B2B fluide.
Deepgram Nova-2 est preferable pour la telephonie en temps reel grace a sa latence de 150 ms contre 300-500 ms pour Whisper (OpenAI). Whisper offre une precision legerement superieure sur les enregistrements longs, mais sa latence le rend inadapte aux conversations live. Pour la prospection telephonique, la vitesse est aussi importante que la precision.
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