Work IQ améliore de façon spectaculaire la précision de la transcription des réunions, même en dehors de Copilot.
Le déroulé : enregistrer des réunions en présentiel → Azure Speech Service pour la transcription + la diarisation des intervenants → un agent IA génère des comptes rendus, Work IQ injectant le contexte métier.
Quand vous lui fournissez des horodatages de réunion ainsi qu’un contexte historique (e-mails, discussions, documents, enregistrements précédents), le système peut déterminer « qui parle » et « ce qui a réellement été dit » même lorsque l’audio est peu clair. Les réunions de 30 à 60 minutes génèrent suffisamment de données conversationnelles pour permettre aux LLM modernes de maîtriser la compréhension contextuelle avec une grande précision.
Bonus : l’ajout d’enregistrements d’écran améliore encore davantage la précision. L’idée clé consiste à exploiter le contexte professionnel accumulé comme vérité de référence pour l’audio ambigu.
Le déroulé : enregistrer des réunions en présentiel → Azure Speech Service pour la transcription + la diarisation des intervenants → un agent IA génère des comptes rendus, Work IQ injectant le contexte métier.
Quand vous lui fournissez des horodatages de réunion ainsi qu’un contexte historique (e-mails, discussions, documents, enregistrements précédents), le système peut déterminer « qui parle » et « ce qui a réellement été dit » même lorsque l’audio est peu clair. Les réunions de 30 à 60 minutes génèrent suffisamment de données conversationnelles pour permettre aux LLM modernes de maîtriser la compréhension contextuelle avec une grande précision.
Bonus : l’ajout d’enregistrements d’écran améliore encore davantage la précision. L’idée clé consiste à exploiter le contexte professionnel accumulé comme vérité de référence pour l’audio ambigu.