[speaker001:] Bon, Adrien, tu commences ?
[speaker002:] Euh, Adrien Moreau, donc je suis le responsable euh R&amp ; amp ; amp ; D euh chez Linagora.
[speaker003:] Philippe Adam, je suis développeur full stack sur Petals Cockpit.
[speaker004:] Jean Dupuy, je suis développeur sur Petals Cockpit et spectateur.
[speaker005:] Anne Muller, stagiaire SmartReply.
[speaker006:] Agathe Lefebvre, euh stagiaire euh sur euh LinTO.
[speaker007:] Marie, stagiaire chez Linagora pour LinTO.
[speaker008:] Adèle Rivière, ingénieure de recherche chez Linagora.
[speaker001:] Du coup euh......
[speaker009:] Et... Jeanne Garcia.
[speaker001:] ...
[speaker009:] Bonjour.
[speaker010:] Euh, Michel Lemaire.
[speaker011:] Marie Dubois.
[speaker001:] La... est... Patrick Girard nous fait la présentation aujourd'hui.
[speaker002:] Donc euh hum, le l'objectif aujourd'hui, c'est euh pour euh pour Patrick, euh de nous présenter euh ses travaux autour de la détection du du du Hotword. Euh et hum donc la particularité de de ces travaux, c'est que ils seront présentés également lors de la revue du projet LinTO la semaine prochaine. À toi, Patrick.
[speaker010:] Euh, Paris euh demande à augmenter un petit peu le son apparemment, ils n'entendent absolument rien.
[speaker001:] ... micro. [NOISE] [NOISE] [NOISE] [NOISE] ... Est-ce que c'est mieux ? ... gestes parce que on vous entend pas.
[speaker002:] Si eux n'entendent pas, c'est vraiment mal barré.
[speaker012:] ...
[speaker001:] OK. Donc aujourd'hui, je vais vous parler du sous projet 4, euh donc le contexte activation. Donc ça se réfère à plusieurs livrables. Euh je je vais survoler pas mal de sujets parce que il y a beaucoup de choses et que je vais pas tout vous présenter. Vous pourrez retrouver tous les détails euh des éléments dont je vais parler dans ce... Donc le plan. En premier, on va parler du contexte activation. Qu'est-ce que c'est ? Ensuite, on va parler technologie et données, puis développement et intégration. Et on parlera ensuite des euh du futur, de ce qu'il va venir ensuite. Donc le contexte d'activation. Qu'est-ce que c'est ? Donc on est dans un contexte d'interaction entre l'homme et la machine, interactions vocales. Pourquoi vocale ? Parce que c'est plus naturel et c'est plus rapide puis c'est euh c'est plus sympa. Comment ça fonctionne ? le l'utilisateur va parler. Le son va être acquis par un microphone, qui va nous donner un signal audio-numérique. Ce signal, il va falloir le transcrire, ce qui va nous donner du texte. Et ensuite, on peut si on le veut euh faire une... de compréhension, où à partir de ce texte, on va extraire du sens, des intentions... des informations. On peut dé... On peut différencier deux cas d'utilisation... transcription en continu, par exemple une transcription de réunion, du sous-titrage ou des écoutes téléphoniques. Ou ce qui nous intéresse plus, c'est les transcriptions ponctuelles... des agents intelligents si on veut faire de la dictée ou le..., quand vous communiquez par téléphone, où on dit "oui", "non", "suivant". Donc le paradigme qu'on utilise pour cette euh communication ponctuelle, c'est le l'utilisation d'un mot-clé de réveil. Ça va nous aider à trouver le le le segment de parole qui est pertinent pour euh pour l'ordinateur. Donc ce ce mot-clé de réveil, c'est ce qui est utilisé dans tous les assistants intelligents, "Ok Google", "Alexa". Ça va signaler le début d'une commande, le début d'une interaction entre la machine et l'utilisateur. Mais ça peut être un mot ou une séquence de mots. "OK, Google", c'est deux mots par exemple. Alexa, c'est un seul mot. Et dans notre cas, c'est "LinTO", c'est un seul mot. Voilà, "LinTO", une commande. Cette commande est transcrite, et uniquement la commande. Et ça va entraîner une action. Les avantages, c'est que c'est plus léger qu'une tran... une transcription en continu puisqu'on va transférer uniquement le segment pertinent. C'est respectueux de la vie privée aussi, puisque la transcription est souvent faite côté serveur, et ça évite d'envoyer l'audio en continu euh sur un serveur distant. Bien sûr, l'inconvénient, c'est qu'il faut le détecter. C'est les travaux qu'on a effectués euh cette année. Parlons technologie un petit peu. Donc on part de contraintes. Le mot-clé, il doit être multilocuteur, c'est-à-dire que tout le monde doit pouvoir l'utiliser, et pas seulement ceux qui ont enregistré les euh les échantillons. On va avoir des aléas qui sont liés au matériel de captation. Ça va être hétérogène. On aura des micros-casques, des micros intégrés aux ordinateurs, des micros sur pied. Les environnements vont changer aussi. On peut être dans un bureau, dans une salle de réunion, dans un couloir. On est limité par les données disponibles. Je re je reviendrai après sur ce point euh après ça. Il y a aussi les performances de reconnaissance, le système.... Donc, le... Faut pas qu'il se déclenche tout le temps, ou faut qu'il se déclenche quand on l'appelle. Et enfin, les perf, les performances matérielles qui sont liées à.... Comme vous avez pu le voir au début, euh c'est embarqué sur RS Rasp Raspberry Pi au-delà des performances limitées, en CPU, en mémoire. Euh des... techniques, il en existe pas mal, je vais pas toutes les faire. Celles qu'on a retenues, euh c'est l'utilisation de réseaux de neurones récurrents, donc RNN. Euh parmi ces réseaux, on a dû faire un choix entre euh... Alors pourquoi on les a choisis ? C'est parce que ils sont... à la suite euh temporelle. La parole, c'est... segment dans le temps. Euh, ça s'accommode de des grandes de grandes variations. Les modèles sont légers et l'inférence est rapide. Euh parmi les deux modèles qu'on a considérés, il y en avait deux. Euh les Gated Recurrent Units et les LSTMs. On a choisi les euh les GRU les premiers, puisque euh les performances sont les mêmes, mais les réseaux GRU tendent à être plus légers et plus rapides. Alors, comment ça fonctionne ? Euh, donc il y a deux phases. La première phase, c'est une phase d'apprentissage, où on va récupérer des données qui sont des échantillons du mot qu'on veut qu'on veut détecter. Euh ces données, on va extraire les paramètres, faire une réduction de dimensions. Et euh avec ces paramètres, on va apprendre euh un modèle. Donc euh cette partie, on la fait... Keras. Deuxième étape, c'est dès qu'on a le modèle, on va pouvoir brancher le microphone, faire...... des paramètres, et en temps réel, on va avoir une prédiction. Mot-clé ou pas mot-clé. Pour les paramètres, on va utiliser les... qui sont euh qui sont très courants dans le traitement de la parole. Alors les données, c'est un c'est un souci. Les données, c'est quoi ? C'est des fichiers audio du mot-clé LinTO qu'on va avoir en entrée. Du mot-clé LinTO et d'autres mots. Parce qu'on doit lui apprendre ce qui est le mot-clé et ce qui n'est pas le mot-clé. Alors ce qui n'est pas le mot-clé, c'est facile parce que c'est tout ce qui contient pas LinTO, donc euh quasiment tous les audios existants. Le problème du du mot-clé de LinTO, c'est qu'il existe pas. L'objectif, c'est d'avoir de la robustesse au niveau du modèle, avoir une grande variabilité sur le les locuteurs : différentes voix, masculines, féminines, différents accents, natifs, non natifs, même des des accents régionaux, toulousain ou alsacien. Avoir les variations des environnements sonores et du matériel de captation. Alors pour obtenir ces données LinTO, on a on a fait une euh une campagne de collecte. Donc on n'a que des prototypes... des comptoirs d'enregistrement qu'on a disposés... Une première version qui était un... écran, un clavier. Et une deuxième version qui était pareille, un Raspberry, mais avec un écran tactile. L'objectif, la la campagne, c'était d'obtenir euh à peu près 1 000 échantillons audio, et une centaine de locuteurs. C'est un objectif qu'on n'a pas pu atteindre, parce que la la campagne a été réalisée uniquement en interne. On arrive à une quinzaine de locuteurs et euh presque 500 échantillons. Avec un biais masculin, puisque les équipes sont composées euh essentiellement de d'hommes chez Linagora. Ces données brutes, on les a augmentées pour avoir un corpus un peu plus grand. Alors on a fait de la data augmentation. Ça permet d'introduire de la variabilité. On va modifier la fréquence fondamentale, le pitch, euh l'écho, le la réverbération, pour avoir à partir d'un petit corpus des données un peu plus importantes, un peu plus variées. Donc une fois qu'on a récupéré les euh les données, il y a eu la phase d'apprentissage. Alors on on revient au schéma de tout à l'heure. Pour cette phase d'apprentissage, on a créé un logiciel dédié qui s'appelle... generator, euh qui permet de gérer les données, qui permet de d'extraire les paramètres et de gérer les paramètres, faire l'apprentissage, évaluer le modèle, le tester, l'exporter. Je vais vous le montrer rapidement. On va créer un projet, un petit projet juste pour vous montrer comment ça fonctionne.... Hop. Donc, là je fais un nouveau projet.... un seul mot de passe, ça sera, un seul mot-clé, ça sera LinTO. Là, on a créé le projet. La prochaine étape, ça va être de collecter les données qu'on a déjà enregistrées. Donc là, je vais mettre les données de....... Là, j'ai donné les mots-clés LinTO qu'on a enregistrés. Donc là, on a la répartition des données. Euh notre notre objectif, c'est 1 %, 99 % de..., ce qui est pas le cas ici, mais euh c'est juste pour euh...
[speaker011:] Combien ?
[speaker001:] 1 % et 99 %...
[speaker011:] Hum hum.
[speaker001:] Là, on va le répartir entre les différents sets. ... 75, ici. On a collecté les données. On a un petit manifeste de de la répartition. Maintenant, on passe à l'entraînement. Là, on va pouvoir paramétrer tout ce qui est euh paramètres des des de l'audio, ce qu'on veut extraire, paramètres du modèle. On peut mettre une touche en plus.... ... On peut continuer. Là, c'est un petit, c'est un petit modèle. Donc, euh, avec les modèles qu'on utilise, c'est un peu plus long. ... Une fois qu'on l'a entraîné, on va pouvoir l'évaluer. ... On va pouvoir le tester. LinTO ? LinTO ? Ça marchera à la revue. [NOISE] Une fois qu'on l'a testé, donc vous..., vous voyez que ça marche bien, on va pouvoir, euh on va pouvoir générer un manifeste et générer le modèle qui sera utilisé pendant la phase....
[speaker011:] Et du coup, c'est difficile d'entraîner un tout petit modèle pour la..., et que ça marche ?
[speaker001:] Euh, non, là ça ne marche pas parce que... j'utilise le micro de mon ordi et il y a la clim... Mais quand j'utilise euh mon casque... ça fonctionne. Mais la partie..., c'est parce que... en développement...
[speaker009:] Et donc lors de la revue, tu... prévoir un casque et ainsi de suite ?
[speaker001:] Euh oui, enfin...
[speaker010:] Tu pourrais peut-être mettre un micro-cravate, peut-être, non ?
[speaker001:] Peut-être un micro-cravate aussi....
[speaker009:] Non, mais c'est juste pour, voilà, pour ne pas oublier de prendre avec nous le matériel de...
[speaker001:] ... phase d'apprentissage. Euh, l'évaluation du modèle, on va la, on va la faire avec des métriques. Euh,... la précision, le taux de faux positifs et le taux de faux négatifs. Les faux positifs, c'est le quand le LinTO va se déclencher alors qu'on n'a pas dit LinTO. Et les faux négatifs, c'est quand on dit LinTO et qu'il se déclenche pas.
[speaker011:] L'accuracy, c'est pas la précision. C'est l'exactitude.
[speaker001:] Merci Marie.
[speaker002:] ...
[speaker001:] Donc voilà, par exemple, pour le modèle qu'on va entraîner, on a... de... 19,9 % et le de taux de faux positifs qui sont de de l'ordre de 0,1 %. Euh, ce qui a nuancé, puisque les tests ont été effectués sur sur un sous-corpus qui est encore une fois souffre d'un manque de variabilité du locuteur et euh d'un manque de variabilité euh des environnements. En conditions réelles, ça fonctionne bien. Il y a, on... Il nous reste quand même des fausses activations de temps en temps. Et il a du mal à reconnaître les voix féminines. Je suis désolé. Mais ça va changer, on j'en reparlerai euh dans la dernière partie.
[speaker011:] Ça va changer ?
[speaker001:] Ça va s'améliorer. Donc, la solution... de continuer les temps de la collecte. Ce qui est en cours et ce qui va, ce qui va décoller bientôt. Euh, parlons maintenant un peu de développement et d'intégration. Donc, cette détection..., ça fonctionne sur le papier. Maintenant, il va falloir, il a fallu le l'intégrer dans le, dans le produit. Que ça fonctionne en conditions réelles au sein du euh du Raspberry de LinTO. Euh, donc un petit peu de contexte, déjà. Donc là, c'est l'architecture globale du euh de la pipeline de traitement LinTO. Donc, on a deux blocs. On a le bloc qui est embarqué sur le Raspberry, et le bloc qui est côté serveur. Donc la détection de..., c'est vraiment le début de la pipeline. Euh, ça va communiquer avec d'autres éléments intégrés, dont la détection d'utterance. Et euh d'ailleurs, les deux modules, détections du Hotword, et détections d'utterance sont implémentés en même temps, qui forment le module Command. Alors, le module Command, qu'est-ce que c'est ? C'est le module qui permet à la fois de détecter les mots-clés et de détecter les utterance. Les utterance, c'est ce qu'on, c'est ce qui va être la phrase de commande... Donne-moi la météo : il faut qu'il puisse détecter le le début et la fin, qu'il ne continue pas à enregistrer euh après la commande. Euh pour réaliser ce module, on a on a utilisé une bibliothèque qu'on a créé pour l'occasion qui s'appelle..., qui s'appelle... Euh, donc c'est une bibli, une bibliothèque d'éléments qui font du traitement de la, du signal de parole en temps réel, disponible... Donc, la composition du module, on va avoir en entrée euh le listener, qui est la connexion microphone qui va envoyer le signal audio à..., qui est le Voice Activity Detection, qui euh la détection d'activités vocales, on a les... normalisation de de transformation du signal, d'extraction de paramètres et enfin, de détection de mots-clés. ... le schéma du début. Sur les..., sur les... Sur la phase d'exploitation, donc euh je reviens ici : microphone, extraction des paramètres. On a juste inséré ici une... une étape de de détection de d'activités vocales, ce qui permet de pas avoir à faire des prédictions en permanence, si... personne dans la salle, s'il y a personne qui parle, euh c'est plus léger. Ça évite que le moteur de prédiction tourne en permanence. La détection du... donc, j'en ai parlé tout à l'heure. C'est la détection du euh... de la phase de commande, du début et de la fin. Ce qu'il va se passer, c'est que, à partir de la détection de mots-clés, on va chercher une séquence parole-silence, ou silence-parole-silence. Quand cette séquence a été reconnue, c'est que la commande a été énoncée, et elle est envoyée ensuite au client qui la... Dans d'autres cas, si euh si personne ne parle, dans ce cas-là, le processus s'annule. Et si le l'utilisateur annule euh annule la commande en appuyant sur le bouton de l'écran ou euh ou en disant "Annuler", ce qui viendra bientôt, la requête est annulée. Euh, la dis... Euh, la détection d'activités locales se fait avec un... qui s'appelle..., qui est un classificateur qui va détecter l'énergie et qui euh qui utilise un classifieur... sur les, sur les les fréquences.
[speaker002:] Et ça, c'est pas nous qui l'avons développé ?
[speaker001:] Ça, c'est pas nous qui l'avons développé....... de développer un module, mais...
[speaker002:] Ouais, oui.
[speaker001:] Il euh, il fonctionnait bien, mais il était moins, moins perf, moins performant que...
[speaker002:] ...
[speaker001:] Donc le futur, qu'est-ce qui va venir ensuite. Euh, premièrement, je voudrais parler de la collecte de données. Donc on a mis en place un site web qui s'appelle..., qui est un, c'est un... qui permet aux utilisateurs de s'enregistrer et de vérifier les enregistrements des autres utilisateurs, qui nous permet de collecter plus largement des échantillons de mots-clés et d'autres euh et d'autres mots. Euh, donc l'intérêt, donc, c'est d'atteindre un plus grand nombre de personnes, d'avoir la variabilité qu'on voulait au niveau du matériel... et des environnements, mais aussi, c'est aussi de de fédérer la communauté autour du projet, la communauté du libre. Et euh, la finalité, c'est de créer un corpus libre. Donc, on va récupérer euh toutes les données, on va les proposer au public pour que les gens puissent travailler dessus également. Bon. Je vais vous montrer rapidement le site. Hum hum. Donc là, on est sur le site de..., on va créer un compte rapidement....
[speaker011:] ...
[speaker001:] Donc, là, on va pouvoir... les euh les euh les échantillons recueillis en fonction du sexe, en fonction de la tranche d'âge également, en fonction de français natif ou pas, sélectionner une une langue euh une langue maternelle. ... et du dispositif euh de captation, qui est modifiable après si jamais entre-temps on change euh de microphone. Là, je suis sur un micro par défaut. Hop. Les RGPD. Puis on va pouvoir enregistrer notre voix. LinTO ?
[speaker012:] ... ... j'imagine.
[speaker001:] Hop. Et on va pouvoir aussi valider les échantillons euh des autres utilisateurs.... pas d'échantillon. Hop.
[speaker011:] ...
[speaker001:] ... entendre, mais il n'y a pas de son dessus.... Hop.... Donc, ça, c'est pour la collecte de données. Ensuite, sur les mots-clés, euh pour l'instant, il y a que mot-clé de réveil, "LinTO". Euh, mais à terme, il y aura d'autres mots-clés qui permettront une interaction plus profonde avec le dispositif, plus, plus intuitive, par exemple "Stop" ou "Annuler", si on veut annuler une commande euh sans avoir à interagir avec euh physiquement avec le dispositif. On peut imaginer "Oui", "OK", "Non" pour répondre à des questions simples, fermées. Aussi, une interaction un peu plus spécifique : comme "Décrocher" ou "Raccrocher" si on a un appel entrant ou si on a un appel en cours. Et pour finir,... ouverture, il y a aussi le LinTO multiplateforme. Donc, le LinTO Raspberry, c'est la version... On a d'autres versions de LinTO qui vont, qui vont arriver sur d'autres supports, sur euh sur mobile, Android, iOS, sur navigateur web. Euh, il y a, on pourra faire aussi du streaming audio avec un traitement côté serveur. Il va falloir donc euh implémenter et déployer cette solution de détection de, de mots-clés euh sur d'autres plateformes. Et euh, c'est, c'est ce travail qui va nous occuper sur ce, sur ce sujet... Est-ce que vous avez des questions ?
[speaker002:] ... Hum.
[speaker011:] ...
[speaker009:] Il a commencé à 46. Donc...
[speaker001:] J'ai j'ai j'ai chronométré.... C'est 23 minutes.
[speaker011:] Non, 20 minutes....
[speaker001:] J'ai, j'ai, j'ai... Bon 20 minutes, ce qui est...
[speaker009:] Donc euh...
[speaker002:] Ce qui est plus qu'un quart d'heure, c'est ça ?
[speaker009:] Non, mais, c'est pas grave.
[speaker001:] De toute façon, il y a, il y a l'autre, l'autre présentation après.
[speaker009:] Parce que, parce qu'en gros, en fait, j'avais mis 30 minutes pour deux sections de SP4. La première, c'est, c'est... donc... Et la deuxième, c'est, c'est les, les outils de productivité, les intentions, après l'API avec... et ainsi de suite. Et là, j'aurais mis 1515 juste pour que ce soit équilibré. Mais c'est ce que j'ai dit à Patrick...
[speaker002:] On a beaucoup moins de choses à dire sur...
[speaker009:] Voilà, donc on, on peut mettre 255 ou 2010.
[speaker012:] Euh, apparemment, on, on, on nous appelle.
[speaker001:] ...
[speaker009:] Et tu as d'autres slides, toi, à part, à part ça, ou pas ?
[speaker001:] ... pour le...
[speaker009:] Pour la première section Contexte d'activation.
[speaker001:] Le... Non, il y a tout le contexte d'activation.
[speaker009:] Donc là, on a mis 20 minutes,...
[speaker001:] C'est ça. Et encore que je, je rentre vraiment pas dans le détail. C'est euh... Je survole.
[speaker009:] Hum hum.
[speaker002:] Oui. Hum hum. Euh... Juste... Euh... Le dernier slide, là. Euh... Tu... Tu..., tu envisages des futurs, enfin des, sur les aspects multiplateformes ? Il faudrait peut-être synchroniser avec euh...
[speaker001:] Simon ?
[speaker002:] Simon parce que euh je sais pas si... Est-ce qu'il en aura déjà parlé de l'aspect multiplateforme ? Ou euh...
[speaker001:] Euh,... SP4......
[speaker002:] Parce que peut-être que ces choses-là, elles viennent euh, elles viennent un peu plus tard sur le SP6.... Il faut regarder, quoi.
[speaker001:] ...
[speaker002:] Comment ?
[speaker001:] Oui, je vois ce que tu veux dire.
[speaker002:] Ouais. Tu peux peut-être le dire quand même, LinTO qui a des...
[speaker001:] ...
[speaker002:] Parce que cet aspect multiplateforme induit en fait des, des, des verrous par rapport à, à la détection du, du..., euh donc c'est important de le dire ici. Hum.
[speaker001:] Je pourrais...
[speaker002:] Mais peut-être...
[speaker001:] ... moins spécifier que...
[speaker002:] Ouais, d'être un peu moins spécifique, quoi, sur le traitement côté serveur pour le streaming audio. Hum. D'autant plus que bon euh, là, on a tout fait sur le client, on a beaucoup élaboré euh dans la la proposition euh sur euh le fait qu'on allait le faire sur le côté client. Donc, il va falloir les préparer psychologiquement pour leur expliquer pourquoi, maintenant. On a décidé de...
[speaker001:] ... ça sera...
[speaker002:] Côté serveur.
[speaker001:] Ça sera client,..., client..., en fait, le serveur, c'est...
[speaker002:] Voilà. Donc peut-être, oui, l'aspect Android navigateur web. Hum. Mais le, l'aspect peut-être côté serveur, c'est euh, on, on le garde pour euh pour plus tard. Euh, j'avais une autre remarque. Tu dis "on a utilisé des RNN".
[speaker001:] Oui.
[speaker002:] Tu dis pas ce que c'est. Tu pourrais dire en une phrase ce que c'est.
[speaker001:] Oui. OK.
[speaker002:] En en quoi les les les réseaux de neurones euh récurrents diffèrent des, des euh, je sais pas, de, des des modèles à couche euh euh classiques quoi.
[speaker001:] ...
[speaker002:] Mais, mais juste une, une phrase.
[speaker003:] ... plus rapide,... tu as dit ?
[speaker012:] ...
[speaker002:] Oui, non, ça, c'est la repropriété, mais...
[speaker003:] Ouais.
[speaker002:] Mais euh, euh, en fait, les, les réseaux récu, récurrents, elle a, euh ils ont cette propriété de de renvoyer les sorties d'une couche sur les...
[speaker001:] ...
[speaker002:] Et de....
[speaker003:] Hum.
[speaker002:] Et hum c'est comme ça qu'ils, qu'ils prennent en compte la l'information temporaire.
[speaker001:] Ouais.
[speaker002:] Juste dire ça, quoi, quelque chose comme ça. Voilà.
[speaker004:] Oui, et et là-dessus, euh,..., il y a marqué "performances égales", tu as dit qu'ils étaient plus rapides... choisis....
[speaker001:] Euh, en termes, en termes de reconnaissance, de score de reconnaissance, c'est à peu près pareil, en fait.
[speaker004:] Ouais.
[speaker001:] ...
[speaker004:] Oui, mais..., à l'oral, rapidement, dire...
[speaker001:] Ouais.
[speaker004:] On voit marqué "performances égales", mais ils sont plus rapides, ça m'a, ça m'a confus, quoi.
[speaker001:] ...
[speaker010:] Et...
[speaker009:] Après je pense que...
[speaker001:] ...
[speaker009:] Qu'on pourrait gagner un peu de temps en supprimant le premier slide.
[speaker001:] Sur le premier slide...
[speaker009:] Je pense que on peut, on peut s'en passer.
[speaker001:] Celui-là, là ?
[speaker009:] Oui. Les livrables, pas la peine de les citer.
[speaker001:] ...
[speaker002:] Hum... C'est un OTP. Et...
[speaker009:] Justement, c'est ce que j'ai, c'est ce que j'allais dire. Donc et, on va supprimer ça. Et et puis après, euh, donc euh, rappeler au début, donc un slide à la place, et qu'on mettra donc euh le nom de l'OTP. Et puis dire que......
[speaker002:] Oui, sauf que la spécificité d'OTP, c'est justement de se rapporter à plusieurs....
[speaker003:] C'est quoi OTP ?
[speaker002:] C'est hum...
[speaker009:] C'est objectif technique euh principal.
[speaker003:] OK.
[speaker009:] ...
[speaker002:] En fait, c'est, c'est des jalons dans, au niveau du du projet de recherche euh que tu dois franchir euh pour pouvoir continuer. Enfin, c'est pas exactement ça parce que... En fait, c'est, tu dois les franchir pour rembourser. Mais pour rembourser de la partie avance remboursable du du du du du financement. Mais euh le corollaire, c'est que hum si tu les franchis pas, d'accord, tu as pas à rembourser, mais ils t'arrêtent aussi. Ils te disent : "Vous avez pas réussi à franchir cet obstacle, c'est peut-être pas la peine de continuer", quoi.
[speaker001:] ... je pourrais peut-être dire du coup, si c'est, c'est un OTP, que pour nous c'est quelque chose qui euh qui a été euh réalisé, qui fonctionne. Il y a encore des pistes d'amélioration, mais euh...
[speaker002:] Oui, ça, c'est normal qu'il y ait des améliorations puisqu'il est, il est prévu un, un deuxième...
[speaker009:] ....
[speaker002:] Il y a un deu, il y a un...
[speaker009:] Un deuxième OTP.
[speaker002:] Un deuxième livrable qui est pas un OPT, je crois.
[speaker009:] Hum. Je pense qu'on en a, on a l'autre OTP sur SP4. Il faut que je vérifie. Mais après, c'était l'idée, c'est que...
[speaker012:] ...
[speaker009:] C'est à l'arrivée de de SP4 qui... En fait, je re... Je propose qu'on reprendre, tu vois, le contexte de cet OTP-là dans un premier slide, tu vois, par exemple, deux-trois lignes, donc juste pour rappeler que c'est SP4, donc on a un OTP, qui consiste à ça et ça et ça.
[speaker001:] En intro, à la place des livrables ?
[speaker009:] Oui. Et puis, euh, et puis, on peut mettre un petit point euh, donc euh : cet OTP a donné lieu à trois livrables. Et, et mettre plus l'accent que c'est un OTP, ce qu'on va vous présenter.
[speaker002:] ... tu mets la définition de l'OTP. Tu sais, il y a un petit...
[speaker009:] Oui, c'est ça, ce que je voulais dire. Il y a le contexte, l'OTP, et puis après un petit point euh : cet OTP a donné lieu à trois livrables... Sans plus, sans les nommer,... les connaît, donc euh... Et puis, tu dis à l'oral ben dans ce qui suit : on va vous présenter donc les travaux euh liés à cet OTP-là. Et puis paf, paf, paf. Euh... Et puis c'est tout. Et avant de passer au futur, tu vois, on mettra peut-être euh les prochaines étapes ou les perspectives, ou autre. À ce moment-là, tu dis, ben : on a atteint les objectifs de cet OTP, mais il reste quelques améliorations. Et là, tu en parles de quoi.
[speaker001:] Hum.... pour noter.
[speaker009:] Non, mais, je note, je note, je te, je te...
[speaker001:] J'enre, j'enregistre aussi...
[speaker002:] Tu enregistres.
[speaker001:] ...
[speaker002:] C'est ta mémoire. J'espère que l'enregistrement fonctionne.
[speaker009:] Non, mais, t'inquiète pas, je peux te rappeler, hein.
[speaker010:] Et euh... En fait euh...
[speaker012:] ...
[speaker001:] Oui, ça......
[speaker010:] Tu avais parlé, euh, tu avais parlé oralement de, de la partie détection de d'activité vocale.
[speaker001:] Oui.
[speaker010:] Et tu avais dit... Euh, enfin, ça serait peut-être bien de de dire effectivement... Enfin, ne serait-ce que dans la même, dans la même slide, de, de mettre un peu en avant qu'il y a eu des travaux, euh même s'ils sont pas forcément euh équivalents à ce que... à l'outil que tu, qu'on utilise actuellement. Mais que il y a eu des travaux derrière. Pour pour mettre un peu en avant le...
[speaker001:] Le problème, c'est que... en parle pas dans les livrables, en fait. J'ai peur que, si j'en parle à l'oral et qu'ils ne les voient pas dans les livrables euh...
[speaker010:] D'accord. À mon avis, ça, ça mettra...
[speaker009:] ...
[speaker010:] Ça mettra en avant les tra... Comme quoi, on a fait, il y a eu du travail d'équipe.
[speaker001:] La, la partie euh..., c'est euh détection d'activité vocale dans les... dans les li, dans les livrables, je l'évoque, mais euh je parle pas... Parce que c'est en, c'est...
[speaker012:] ...
[speaker002:] Ouais. Si tu as une question peut-être, si tu as une question, tu l'évoques. Mais bon, c'est pas la peine de compliquer plus que ça le, le, le discours.
[speaker009:] La présentation.
[speaker002:] Je lui... Qu'est-ce que tu vas dire ? Tu vas dire : "On, on avait développé un proto, et ensuite on a trouvé euh, il y a eu cette implémentation qui est sortie qui avait des meilleures performances, donc a choisi d'utiliser celle-là".
[speaker010:] Après, éventuellement, si euh, je sais pas s'il y a eu euh une évaluation, une vraie évaluation derrière, pour euh choisir ce...... Tu pourras, enfin, si il y a, si, s'il y avait eu effectivement un, un petit tableau où il y a une éva, une euh, une évaluation concrète...
[speaker001:] Non, il y a pas, il y a pas de métrique...
[speaker010:] Ah, oui, donc....
[speaker001:] ..., mais là, c'est compilé, donc euh...
[speaker010:] Je pensais que tu étais parti sur euh...
[speaker012:] ...
[speaker010:] Sur un... de d'évaluation et que...
[speaker001:] Après, mon prototype..., enfin, il était plus, qualitativement...
[speaker010:] Ouais. Bon.... il y a pas de, il y a pas de tableau comparatif.
[speaker002:] Puis il y a du contenu.
[speaker010:] Ouais.
[speaker009:] Et euh, moi, je pense que la présentation, elle est assez claire, puis elle englobe un peu les travaux de la première année. Euh à, à part voilà, reprendre un peu les petites remarques qu'on a faites, moi, je regarde un peu plus en détail s'il y a des, s'il y a des erreurs de typo.... Et euh, et je voulais juste savoir : qu', qu'est-ce que ça pourrait être les éventuelles questions ? C'est euh...
[speaker001:] Euh, il peut y avoir plein de questions techniques, mais je sais pas s'ils vont me poser des questions techniques euh...
[speaker009:] Pour le moment, j'en ai deux techniques qui assistent.
[speaker001:] Mais est-ce qu'elles sont techniques dans ce domaine ? Ou elles sont techniques...
[speaker009:] ..., Adrien je pense euh... Elle est experte sur quel domaine ? C'est l'adjointe-chef de bureau de......
[speaker002:] Oui, elle connaît le sujet, mais hum... euh je pense pas qu'il soit expert, euh aller plus en détail que... Euh...
[speaker009:] Il est adjoint de l'audiovisuel et du...
[speaker002:] Hum. Oui, je l'ai rencontré déjà euh... plusieurs fois.
[speaker001:] Il pourrait poser la question : "... c'est pas Google qui fait ça ? "...
[speaker009:] Non, je pense pas.
[speaker001:] Non ?
[speaker009:] Je pense pas qu'il va jusqu'à... Bon.
[speaker012:] ...
[speaker010:] E, éventuellement, euh... Éventuellement, ils te di, enfin, je sais pas, peut-être qu'ils vont te poser la question par rapport à... Euh, à quel moment, à quel moment tu... Comment, comment tu expliques pour euh le la capture de de de la séquence vocale euh, à quel moment, enfin, l'algorithme que sur lequel tu te bases éventuellement.
[speaker001:] Pardon.
[speaker009:] ...
[speaker010:] L'algorithme d'activation, d'activa, enfin, de détection de, de, d'acti, d'activité vocale.
[speaker001:] Oui.
[speaker010:] Éventuellement, ils vont te poser certaines questions par rapport à l'algorithme.
[speaker001:] Oui,..., oui...
[speaker010:] Ou comment tu, voilà éventuellement.
[speaker001:] ...je sais comment ça fonctionne.....
[speaker010:] Ouais.
[speaker012:] Hum, hum.
[speaker001:] ...
[speaker008:] Je crois que... Achille, il y a une question peut-être, euh sauf si tu peux mettre euh...
[speaker001:] Euh, oui, ben c'est, c'est toi qui... donc...
[speaker008:] C'est qu'est-ce tu as fait pour euh......
[speaker011:] Non..., mais genre je sais pas...
[speaker001:] ...
[speaker008:] Tu m'as dit que tu as, tu as...
[speaker011:] ...
[speaker001:] ...
[speaker002:] Oui, mais du coup,...
[speaker001:] ...
[speaker011:] ...
[speaker008:] OK.
[speaker001:] ...
[speaker011:] C'est bon.
[speaker002:] ...
[speaker001:] Ah. C'est bon, je t'entends.
[speaker010:] ...
[speaker011:] Vas-y, tu peux poser ta question.
[speaker013:] ...
[speaker001:] Oui.
[speaker013:] OK ?
[speaker001:] C'est quoi, votre question ?
[speaker013:] ... ma question à Michel, donc euh.
[speaker010:] Euh, oui, il dit euh : "Pourquoi utiliser Keras pour l'apprentissage euh, et TensorFlow pour l'inférence ? "
[speaker001:] Euh Keras en apprentissage parce que euh c'est plus pratique.
[speaker011:] ...
[speaker001:] C'est, c'est, c'est, c'est, c'est, c'est plus, c'est plus haut niveau, les euh, les fonctions Keras euh, ça évite beaucoup de de soucis... TensorFlow, c'est vachement plus... Et pourquoi TensorFlow pendant la phase d'exploitation ? Parce que c'est plus, c'est plus versatile, c'est plus polyvalent euh, c'est plus..., c'est plus rapide.
[speaker002:] Et puis il y a TensorFlow Lite.
[speaker001:] Il y a TensorFlow Lite, il y a TensorFlow.js, il y a TensorFlow..., il y a plein...
[speaker008:] Ah.
[speaker013:] ...
[speaker008:] Ouais.
[speaker013:] ...
[speaker011:] Tu lui as répondu ?
[speaker008:] Oui, ça...
[speaker001:] Merci..., merci pour ta question.
[speaker008:] Non, mais je pense qu'il n'a pas entendu. Tu... dire juste...
[speaker001:] Oui, c'est ce que...
[speaker011:] ..., il faut...
[speaker008:] Oui.
[speaker001:] Je t'enverrai l'enregistrement.
[speaker011:] Achille, tu entends ?
[speaker001:] ...
[speaker008:] Ah, chaque fois, il me demande... Oui,...
[speaker011:] Sa, Achille, tu entends ?
[speaker001:] Euh...
[speaker011:] Il faut dire "oui" comme ça. Du coup, il a répondu à ta question TensorFlow-Keras...
[speaker001:] Merci, c'était une question intéressante.
[speaker008:] ...
[speaker001:] Non, je disais : Keras en apprentissage parce que c'est vachement plus simple et euh plus pratique, parce qu'il y a des fonctions haut niveau qui permettent de de gérer les... et de faire l'apprentissage en trois lignes... Et de créer les modèles. Et TensorFlow euh durant la phase d'exploitation, parce que c'est plus puissant, c'est plus efficace, c'est plus polyvalent. Euh... TensorFlow, on va pouvoir l'utiliser euh pour faire de l'inférence embarquée, de l'inférence sur PC, on peut l'utiliser avec TensorFlow.js pour faire de l'inférence en navigateur, avec TensorFlow.js, avec TensorFlow... pour faire de l'inférence côté serveur. C'est plus versatile.
[speaker008:] OK.
[speaker001:] D'autres questions ?
[speaker002:] Très bien.
[speaker012:] Hum.
[speaker002:] Merci.
[speaker001:] J'attendais cette question. Je cherchais la réponse tout à l'heure.
[speaker011:] Il faut clôturer, ou... ? Je sais pas.
[speaker008:] Bon, je crois... Non ?
[speaker002:] ... Je vais pas faire un résumé de...
[speaker008:] Non.
[speaker002:] De ce qu'il a dit. Donc, sinon, je vais répéter ce que j'allais dire en, en guise d'introduction.
[speaker001:] Merci de m'avoir écouté, je vous laisse retourner à votre....
[speaker008:] Merci.
[speaker011:] Merci.