Si vous avez déjà entendu parler de «transcription de données», qu'est-ce qui vous est venu à l'esprit ? Était-ce dans le sens de convertir des données brutes au format numérique ? Ou alors vous ne pouviez penser à rien. Eh bien, si vous êtes dans la première mi-temps, vous êtes proche, mais si vous tombez dans la seconde mi-temps, tout va bien. C'est pourquoi vous êtes ici et c'est notre travail de vous aider à comprendre ce qu'est la transcription de données.
En effet, dans les projets ou les recherches, deux types de données peuvent être utilisées. Soit votre recherche est basée sur des données quantitatives, soit sur des données qualitatives, ou les deux. Lorsque vous utilisez des données quantitatives, cela signifie que vous traitez principalement des données numériques, mais des données qualitatives, vous traitez des mots prononcés par des personnes comme leurs opinions sur un sujet, un texte écrit, des fichiers audio, etc.
Pourquoi disons-nous cela, vous demandez-vous peut-être. Eh bien, c'est parce que la transcription des données est principalement utilisée dans le traitement des données qualitatives. Dans cet article, la transcription des données sera expliquée en détail ainsi que son importance dans la plupart des secteurs à travers le monde.
Table des matières
Qu’est-ce que la transcription des données ?

Premièrement, les données sont des informations brutes non traitées, tandis que la transcription est la conversion de la parole, audio ou vidéo, en texte. Quand vous les assemblez :
"Transcription des données devient le processus de conversion d’informations parlées ou enregistrées en format écrit ou numérique. Le format numérique peut être du texte ou une feuille de calcul. Cela peut être fait manuellement par un transcripteur humain ou via la technologie de reconnaissance vocale automatisée (ASR).
À l’époque où la technologie était faible, les transcripteurs devaient écouter et interpréter manuellement les fichiers audio ou vidéo en texte écrit à des fins de documentation. Mais il va sans dire que le processus a été rigoureux et exigeant. Souvent, les transcripteurs rencontraient des parties inaudibles dans les fichiers audio et vidéo, ce qui conduisait à une moindre précision du texte transcrit.
Cependant, avec les progrès technologiques et l’intelligence artificielle (IA), la précision de la transcription des données a explosé. De nos jours, chaque entreprise a besoin que ses informations soient retranscrites, qu'elles soient audio, vidéo ou écrites. Le besoin de services de transcription de données est donc primordial.
Pourquoi la transcription des données est importante dans la recherche qualitative

La recherche qualitative se concentre sur les idées et les opinions des personnes plutôt que sur un nombre ou un pourcentage défini d'un sujet. Cela rend la collecte et le traitement de données qualitatives plus difficiles que les données quantitatives. Souvent, les chercheurs utilisent des questionnaires, des entretiens ou des observations sociales pour recueillir des données qualitatives, ce qui explique encore pourquoi cela est plus difficile que les données quantitatives.
Pour mieux saisir les idées des autres, les chercheurs qualitatifs s'engagent dans des entretiens individuels, des rassemblements sociaux, des groupes de discussion ou l'observation de personnes (le tout dans le cadre du consentement accordé par les individus). Toutes ces données sont soit enregistrées sous forme de texte manuscrit, soit d'enregistrements vidéo ou audio.
Toutefois, avant que les chercheurs puissent exploiter les données, celles-ci doivent être filtrées et traitées dans leur intégralité. Maintenant, voici pourquoi c’est nécessaire.
Cela aidera à transformer les données dans un format texte numérique et garantira également la préservation du contenu. Il s’agit d’une première étape nécessaire dans le traitement des données qualitatives.
D’autres raisons pour lesquelles cela est important dans la recherche qualitative sont :
- Cela garantit que le message de la personne ou de la personne interrogée est communiqué avec précision.
- Il filtre les informations inutiles
- Les données deviennent plus faciles à analyser
- Les similitudes et les différences sont facilement repérables dans les données
- Accélère la charge de travail des chercheurs
Enfin, une fois les données transcrites, elles peuvent être intégrées dans un outil d’analyse ou transformées en article, rapport, etc. Quelle que soit la manière dont elle est utilisée, la transcription des données est importante non seulement dans la recherche qualitative mais dans d’autres organisations à travers le monde.
Méthodes de transcription des données

Il existe trois façons de transcrire vos données et nous y reviendrons sous peu. Avant cela, nous souhaitons que vous gardiez à l’esprit que ces méthodes dépendent de vos préférences et de votre budget.
1. Externaliser la transcription
Externaliser vos données pour la transcription signifie les confier à des professionnels ou à des services de transcription de données de confiance pour transcrire avec précision vos données. Discutons de ces deux options.
Services de transcription de données
Il existe des agences qui fournissent une transcription précise entre 97 % et 100 %. Et lorsqu’on parle de ces agences, Macgence n’est pas en reste. Nous fournissons des services de transcription de données de premier ordre qui impressionnent nos clients.
Avantages de l'utilisation des services de transcription de données
- Livraison dans les délais de vos projets
- Fiabilité
- Sécurité de vos données transcrites
- Qualité et service 100% assurés
Bien que les avantages de l’utilisation d’un service de transcription de données soient appétissants, cela coûte assez cher, mais en fin de compte, cela en vaudra chaque centime.
Services indépendants
Une autre façon de faire transcrire vos données consiste à les confier à un indépendant professionnel. Bien que cela puisse être moins cher que de faire appel à une agence de transcription, il vous faudra plus de temps pour obtenir les résultats.
Voici également quelques points à ne pas prendre en compte lorsque vous confiez vos projets de transcription de données à un indépendant :
- Tous les transcripteurs indépendants ne connaissent pas la plupart des sujets ; Ainsi, lorsque vous confiez vos projets pour transcription, assurez-vous de leur laisser des instructions à suivre.
- Faites attention aux informations que vous leur donnez. Surtout lorsque votre projet contient des informations sensibles. La plupart des freelances ne disposent pas d'un espace informatique très sécurisé, alors notez-le avant de confier vos projets.
- Avant d’externaliser la transcription de vos données, assurez-vous de finaliser le prix. Si vous payez à la minute, ce sera moins cher et vous obtiendrez vos données transcrites plus tôt. Mais sa qualité sera faible. Si vous payez à l'heure, cela coûtera plus cher mais cela augmentera la qualité des données transcrites à environ 80 à 90 %. Quoi qu’il en soit, votre budget déterminera votre choix.
2. Transcription interne
Cela signifie essentiellement que vous transcrivez vous-même les données. Tous les processus impliqués dans la transcription des données sont effectués par vous.
Si vous vous êtes assis pour transcrire une vidéo d'une heure, en écoutant chaque mot, la façon dont ils ont été prononcés et le ton sur lequel divers mots ou phrases ont été prononcés, vous saurez qu'une vidéo d'une heure ressemble à une décennie. .
Cependant, cela a quand même ses avantages. Parce que vous transcrivez vos propres données qualitatives, vous vous y plongez. Ce que nous entendons par là, c’est que vous commencez vous-même à reconstituer les pièces manquantes. L’analyse des données commence déjà (inconsciemment) dans votre tête tout au long du processus. Votre compréhension et votre précision des données augmentent car vous saurez pourquoi la personne interrogée a dit ce qu'elle a dit à chaque instant.
3. Transcription des données par logiciel de transcription
Avec l’essor de l’intelligence artificielle, les logiciels de transcription deviennent un choix privilégié. Leur précision dans la conservation du contenu des données et leur capacité à le faire en quelques minutes en font une option avantageuse. Sans oublier qu’ils sont aussi moins chers.
Cependant, cela ne fait pas des outils de transcription de données d’IA l’ultime. Ils constituent tout de même quelques erreurs, surtout lorsque le fichier audio n'est pas aussi audible. Mais entre les mains d’un transcripteur professionnel, les outils de transcription de données d’IA sont phénoménaux.
Techniques de transcription de données

C'est le processus de conversion des données au format numérique. Pour y parvenir, cela se fait par deux techniques de transcription manuelle et automatisée des données. Allons-y directement.
Transcription manuelle des données
La transcription manuelle des données implique que des transcripteurs humains écoutent des enregistrements audio et saisissent le contenu parlé. Cette méthode est la pierre angulaire de la transcription depuis des décennies et est encore largement utilisée aujourd’hui. Il offre plusieurs avantages :
- Précision et compréhension contextuelle : Les transcripteurs humains peuvent comprendre les nuances, les accents et le contexte, ce qui permet d'obtenir des transcriptions précises, en particulier pour des sujets complexes ou des domaines spécialisés.
- Contrôle de la qualité: Les transcripteurs peuvent relire et modifier leur travail pour garantir des transcriptions de haute qualité, réduisant ainsi les erreurs et les inexactitudes.
- Adaptabilité: La transcription manuelle peut gérer différents accents, dialectes et langues, ce qui la rend adaptée à divers contenus.
Cependant, la transcription manuelle a aussi ses limites :
- Long: La transcription manuelle demande beaucoup de travail et de temps, en particulier pour les enregistrements longs. Le délai d’exécution peut ne pas être adapté aux besoins urgents ou en temps réel.
- Cher: L’embauche de transcripteurs qualifiés peut s’avérer coûteuse, en particulier pour les organisations ayant d’importants besoins en transcription.
- Évolutivité: La transcription manuelle peut ne pas être réalisable pour les projets comportant de gros volumes de données en raison de limitations de vitesse et de ressources.
Transcription automatisée des données
Avec les progrès de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, la transcription automatisée des données a pris de l’importance. Les outils de transcription automatisés utilisent la technologie de reconnaissance vocale automatisée (ASR) pour convertir les mots prononcés en texte numérique.
- Rapidité et efficacité : Les outils de transcription automatisés peuvent traiter de gros volumes de données en une fraction du temps qu'il faudrait à un transcripteur humain.
- Rentable: La transcription automatisée est généralement plus rentable que la transcription manuelle, ce qui la rend adaptée aux projets aux budgets serrés.
- Transcription en temps réel : Certains outils offrent des capacités de transcription en temps réel, ce qui les rend idéaux pour les événements en direct, les webinaires et la création de contenu instantané.
Cependant, la transcription automatisée comporte également ses défis :
- Variabilité de précision : La transcription automatisée peut avoir des difficultés avec les accents, le bruit de fond et le jargon technique, entraînant des inexactitudes.
- Compréhension contextuelle : Ce logiciel peut manquer des nuances contextuelles, ce qui entraîne des erreurs que les transcripteurs humains détecteraient.
- Rédaction et relecture : Ils nécessitent souvent une édition et une relecture manuelles pour corriger les erreurs et garantir l’exactitude.
Choisir la bonne approche
Le choix entre la transcription manuelle et automatisée des données dépend des besoins spécifiques de votre projet :
- Transcription manuelle : Optez pour la transcription manuelle lorsque l’exactitude, le contexte et la compréhension nuancée sont cruciaux. Cela convient aux contenus qui nécessitent une touche humaine, tels que les procédures judiciaires, les rapports médicaux et la recherche universitaire.
- Transcription automatisée : Choisissez la transcription automatisée pour les projets à volume élevé mettant moins l'accent sur le contexte, comme la transcription de réunions internes, de webinaires ou de podcasts. Il est également utile pour générer rapidement des brouillons de transcriptions qui peuvent être modifiées ultérieurement.
Importance de la transcription des données

Il sera toujours très demandé car chaque entreprise a besoin de transcrire ses données. En pratique, même les chercheurs ont besoin de services de transcription d’IA en raison de l’évolution constante des données. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de l’importance de la transcription des données de l’IA :
- Améliorer l’efficacité et l’accessibilité
Dans diverses industries, une transcription précise des données agit comme un catalyseur, améliorant l’efficacité et l’accessibilité. Grâce à la transcription des données IA, de grandes quantités de données peuvent être converties au format numérique, ce qui rend le processus plus facile et plus rapide.
De plus, une transcription précise des données garantit l'accessibilité aux personnes malvoyantes.
déficiences ou déficiences auditives. En convertissant du contenu audio ou visuel au format numérique,
l’information est facilement accessible à des publics divers.
- Favoriser la prise de décision et l'analyse
Une transcription précise des données est la base d’une prise de décision et d’une analyse des données efficaces
dans plusieurs secteurs. Par exemple, transcrire avec précision des documents audio, vidéo et écrits médicaux
les informations sur les soins de santé peuvent aider les médecins et les chercheurs en médecine à prendre des décisions éclairées
sur les patients ou leurs découvertes.
- Un gain de temps
Avec les progrès technologiques et la prise de contrôle de l’IA sur les ondes, ce logiciel a reçu une mise à niveau majeure. Ils peuvent transcrire avec précision des volumes de données en quelques minutes. Gain de temps considérable et accélération du processus de recherche.
Types de transcription de données

Les transcriptions de données sont de deux types principaux ; Verbatim et édité. Le choix que vous choisirez dépendra du contenu de vos données et de ce que vous souhaitez en faire.
Transcription de données textuelles
Il s’agit de retranscrire mot pour mot tout ce qui a été dit dans les données. Transcription textuelle des données vise à capturer la façon dont quelque chose a été dit dans le fichier audio ou vidéo. Cela inclut toutes les pauses, tonalités, bégaiements et autres éléments du fichier.
La transcription textuelle des données est très importante dans la recherche qualitative, car chaque détail sera pris en compte lors de la transcription. De plus, d’autres domaines importants seront à des fins juridiques et dans la recherche en psychologie.
Transcription éditée (claire)
La transcription éditée consiste à omettre divers éléments du fichier pour créer un résultat cohérent et facile à lire. En fait, au cours de ce processus, le transcripteur essaie de modifier les données afin qu'elles soient exemptes d'erreurs grammaticales, de pauses, de demi-phrases et d'autres éléments. La transcription éditée est à l’opposé de la transcription Verbatim.
Alors, quand choisissez-vous d’utiliser la transcription éditée ? Eh bien, nous pouvons vous pousser dans la bonne direction avec ces exemples
- Vos propres notes que vous souhaitez retranscrire
- Une interview pour un article ou un documentaire
- Lorsque vous traitez des volumes de données pour un projet qui ne nécessite pas une grande précision
- Un enregistrement de réunion et vous souhaitez vous concentrer sur le point culminant de la réunion.
Bien que nous ayons traité des deux principaux types de transcription de données, soulignons également quelques autres types de transcription de données :
- Transcription juridique
- Transcription commerciale
- Transcription de podcasts
- Transcription académique
- Transcription audio et vidéo
Les défis de la transcription des données

À ce stade, on peut dire sans se tromper que vous comprenez dans une certaine mesure de quoi il s’agit et à quel point son processus prend du temps. Mais à part cela, les transcripteurs sont confrontés à d’autres défis lors de la transcription. L’un d’eux concerne les données inaudibles.
Les transcripteurs doivent faire attention à écouter et saisir l’intégralité de l’audio et comprendre le contenu. Dans le cas de parties audio peu claires, le transcripteur devra peut-être remplir ces parties avec des mots qui reflètent toujours la signification des données originales.
Un autre problème est de transcrire une langue différente. Même ce logiciel rencontre ce problème, surtout lorsque la langue n'est pas programmée dans son logiciel. Une façon de résoudre ce problème est de demander à quelqu'un qui connaît la langue de l'aider à transcrire. Vérifiez également à nouveau pour vous assurer que les données transcrites conservent la signification du fichier d’origine.
Différences entre la transcription des données et la saisie des données

Ces deux processus sont souvent confondus, mais ce sont des processus distincts. La saisie de données implique la saisie ou la mise à jour de données provenant d'une source physique ou en ligne dans une base de données. Il peut également être sous forme de feuille de calcul. De plus, la saisie des données concerne la gestion, l’analyse ou le reporting de la base de données.
Bien qu'il s'agisse de la conversion de fichiers audio ou vidéo en format texte numérique, il se concentre principalement à des fins académiques (qualitatives) ou de recherche. Les données proviennent d'entretiens, de groupes de discussion, de conférences ou de réunions.
Pour aller plus loin
En conclusion, la transcription des données est importante dans les projets de recherche qualitative. En utilisant les bons outils de transcription, les transcripteurs humains peuvent obtenir des résultats précis à 100 %. De plus, nous devons nous rappeler que la technologie est là pour aider et non pour remplacer l’implication humaine.
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